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人工智能武器化：公众需要注意什么
技术进步带来了机器的出现，它们能够在不受人类控制的情况下夺走人类的生命。这对人类构成了前所未有的威胁。本文以《日内瓦议定书》现已禁止在世界范围内使用的化学武器为例，说明最初旨在造福人类的技术发展最终如何产生了现在所谓的“人工智能武器化”。自主武器系统 (AWS) 不符合所谓的歧视原则，但广大公众在很大程度上并未意识到这个问题。鉴于军事部门正在进行的 AWS 科学研究通常不向公众开放，因此不同媒体上表达的关于这一主题的许多观点都基于常识，而不是科学证据。然而，我们作为科学家的工作，尤其是在人工智能领域，可能被武器化的影响比一些人想象的要深远。对于公民利益相关者来说，部署 AWS 的潜在后果是无法估量的，现在是时候提高公众对已识别的潜在威胁类型的认识，并鼓励制定法律政策确保这些威胁不会成为现实。
第 8 条指南 - 尊重私人和家庭生活、家庭和通信的权利
1.为了援引第 8 条，申请人必须证明其申诉至少属于该条所确定的四项利益之一，即：私人生活、家庭生活、家庭和通信。当然，有些事项涉及不止一项利益。首先，法院确定申请人的诉求是否属于第 8 条的范围。接下来，法院审查该权利是否受到干涉，或国家是否履行了保护该权利的积极义务。第 8 条第 2 款规定了国家可以干涉受保护权利的享有的条件，即为了国家安全、公共安全或国家经济福祉，为了防止混乱或犯罪，为了保护健康或道德，或为了保护他人的权利和自由。如果限制是“依法”或“法律规定”的，并且“在民主社会中是必要的”，则可以允许限制，以保护上述目标之一。在评估民主社会的必要性测试时，法院通常需要平衡第 8 条保护的申请人的利益和《公约》及其议定书其他条款保护的第三方的利益。
2023年5月31日，金伯利D. Bose秘书...
加利福尼亚独立系统运营商公司（CAISO）提交了此关税修正案，以对其市场流程实施两组更改。1首先，CAISO建议调整其适用的阈值，以考虑资源在管理拥塞中的有效性。CAISO应用了2％的阈值，因此，如果相对于该约束，CAISO无视资源对限制的影响的影响。CAISO提议将阈值降低到默认负载聚合点（默认圈），交易中心和具有显着传输能力的临界的百分之十分之一。第二，CAISO提出了一个新的过程，以允许对CAISO市场用来反映相对计划优先级和约束的参数值进行临时更改。CAISO才能在必要时调用这个新过程，以确保市场解决方案与预期的计划优先级保持一致或避免操作或可靠性问题。更改参数值不会影响关税中的相对计划优先。该文件包含三个离散且可隔离的关税修正案。上述该文件的两个主要元素是离散的，可分割的，
......形势的综合解决战略
6 1951 年《难民公约》第 1C(5) 和 (6) 条规定：“如果出现以下情况，本公约将不再适用于符合 A 节条件的任何人：[…] (5) 由于承认其为难民的情况已不复存在，该人不能再继续拒绝接受其国籍国的保护；但本款不适用于符合本条 A(1) 节条件的难民，该人能够援引以前遭受迫害的令人信服的理由拒绝接受国籍国的保护； (6) 作为一名无国籍的人，由于承认其为难民的情况已不复存在，他能够返回其以前惯常居住的国家；”。联合国大会，《关于难民地位的公约》，1951 年 7 月 28 日，《联合国条约汇编》，第 14 卷。 189，www.refworld.org/docid/3be01b964.html，第 137 页。7 David Dossou Zounmenou 和 Abdul Rahman Lamin，《科特迪瓦选举后危机》，《非洲选举杂志》，安全研究所，比勒陀利亚，www.eisa.org/pdf/JAE10.2Zounmenou.pdf。
具有超导人造巨原子的波导量子电动力学
量子电动力学中光与物质相互作用的模型通常采用偶极近似 1,2，其中与原子相互作用的电磁模式的波长相比，原子被视为点状物体。然而，当原子尺寸与模式波长之比增加时，偶极近似不再成立，原子被称为“巨原子” 2,3 。到目前为止，巨原子领域固态器件的实验研究仅限于耦合到短波长表面声波的超导量子比特 4–10 ，只探测单一频率下的原子特性。在这里，我们使用一种替代架构，通过将小原子在多个但分隔良好的离散位置耦合到波导来实现巨原子。该系统能够实现可调原子-波导耦合，具有较大的开关比 3 ，并且耦合谱可通过器件设计进行工程设计。我们还展示了多个巨型原子之间的无退相干相互作用，这些相互作用由波导中的准连续模式谱介导，这是使用小原子无法实现的效应 11 。这些特性允许此架构中的量子比特在原位在受保护和发射配置之间切换，同时保留量子比特-量子比特相互作用，为高保真量子模拟和非经典巡回光子生成开辟了可能性 12,13 。
视觉语言模型驱动的计算机控制代理
大语言模型（LLM）可以调用各种工具和API来完成复杂的任务。作为最强大和最通用的工具，计算机可能会由训练有素的LLM代理控制。由计算机提供动力，我们可以希望建立一个更广泛的代理，以帮助人类进行各种日常数字作品。在本文中，我们为视觉语言模型（VLM）代理构建了一个环境，以与真实的compoter屏幕交互。在此环境中，代理可以通过输出鼠标和键盘操作来观察屏幕截图并操纵图形用户界面（GUI）。我们还设计了一个自动控制管道，其中包括计划，表演和反映阶段，指导代理商与环境不断互动并完成多步骤任务。此外，我们构建了Screena-Gent数据集，该数据集在完成每日计算机任务时会收集屏幕截图和计算序列。最后，我们培训了一个模型，即Crabitagent，该模型可以达到与GPT-4V的可比计算机控制能力，并展示了更精确的UI定位功能。我们的尝试可以进一步研究建立通才LLM代理商。代码和更详细的信息在https://github.com/niuzaisheng/screenagent上。
住宅天然气使用时间对设备电气化工作的含义
用于居民区建筑部门深脱碳化的抽象当前策略引起了以下三个作用支柱：（1）从根本上提高了最终用电消耗的效率，（2）转移到100％可再生电网的发电，（3）（3）积极地移动以使所有降低化石燃料燃油式End-Ess-Ess-Ess-Ess-Use。 由于先前无法使用高时间分辨率天然气消耗数据，因此对该政策议程的追求很大程度上发生在不完全了解家庭天然气使用强度的小时变化的情况下。 一旦实现电气化，这些变化就会对电力系统产生重要的下游影响。 本研究提供了一系列分析，这些分析基于一个新型的小时间隔自然消耗数据数据集，该数据集获得了（n = 17,072）家庭，位于南加州天然气公司服务领域的低收入部分中。 结果表明，每小时天然气的昼夜模式在很大程度上与每日峰值电力负载的时间相吻合。 这些发现表明，住宅最终用具的积极电气化有可能加剧每日高峰电力需求，增加家庭能源的总支出，并且在没有完全脱碳的电网的情况下，可能只会导致有限的温室气体排放量减轻。用于居民区建筑部门深脱碳化的抽象当前策略引起了以下三个作用支柱：（1）从根本上提高了最终用电消耗的效率，（2）转移到100％可再生电网的发电，（3）（3）积极地移动以使所有降低化石燃料燃油式End-Ess-Ess-Ess-Ess-Use。由于先前无法使用高时间分辨率天然气消耗数据，因此对该政策议程的追求很大程度上发生在不完全了解家庭天然气使用强度的小时变化的情况下。一旦实现电气化，这些变化就会对电力系统产生重要的下游影响。本研究提供了一系列分析，这些分析基于一个新型的小时间隔自然消耗数据数据集，该数据集获得了（n = 17,072）家庭，位于南加州天然气公司服务领域的低收入部分中。结果表明，每小时天然气的昼夜模式在很大程度上与每日峰值电力负载的时间相吻合。这些发现表明，住宅最终用具的积极电气化有可能加剧每日高峰电力需求，增加家庭能源的总支出，并且在没有完全脱碳的电网的情况下，可能只会导致有限的温室气体排放量减轻。
灵巧的手指力吸引VR接口
虚拟现实（VR）的进步减少了用户的经验不同。但是，现实与虚拟性之间的差距持续存在，这些任务需要以微妙的方式将用户的多模式物理技能与虚拟环境结合在一起。当物理性感觉不真实时，在VR EASILY中断中的用户实施例，尤其是当用户调用其天生的偏爱以触摸和操纵他们遇到的事物时。在这项研究中，我们研究了力量意识到的VR接口的潜力，可以使自然连接与用户物理学，并在高技能触摸案例中对其进行评估。将表面肌电图（SEMG）与视觉跟踪相结合，我们开发了一个基于端到端学习的系统，势力，从其前臂SEMG信号中解码用户的灵活的手指力，以直接在标准VR管道中使用。这种方法消除了对手持式触觉设备的需求，从而促进了自然实施。一系列有关VR中的操纵任务的用户研究，该势力比替代解决方案更准确，更健壮和直观。两个概念证明VR应用程序，书法和钢琴演奏，证明了Vi-Sual，听觉和触觉方式之间的良好协同作用，因为ForceSense提供了提高用户在VR中的任务学习表现的潜力。我们的源代码和受过训练的模型将在https：// github上发布。com/nyu-icl/vr-force-aware-multimodal-Interface。
从自然互动和大型语言模型中对人形机器人行为的增量学习
摘要 - 自然语言对话框是直观人类机器人相互作用的关键。，它不仅可以用来表达人类的意图，而且可以传达改进的指示，如果机器人无法正确理解命令。非常重要的是，将机器人赋予以渐进的方式从这种互动经验中学习的能力，以使他们能够改善自己的行为或避免将来犯错。在本文中，我们提出了一个系统，以从自然相互作用中实现复杂行为的增量学习，并证明其在人形机器人上的实现。基于最新进展，我们提出了一个系统，该系统基于使LLM能够在交互式控制台中生成Python语句以调用机器人感知和动作的互动式陈述的想法，从而将大型语言模型（LLMS）用于机器人行为的高级编排。通过将人类指示，环境观察和执行结果馈送到LLM，从而封闭了交互环路，从而告知下一个陈述的生成。具体来说，我们引入了增量提示学习，这使系统能够从错误中进行交互学习。为此，LLM可以将另一个负责基于人类反馈的当前交互的LLM调用。然后将改进的交互作用保存在机器人的内存中，从而在类似的请求中检索。我们将系统集成到人形机器人ARMAR-6的机器人认知结构中，并通过证明广义的渐进学习知识来定量（模拟）和定性（模拟和现实世界中）评估我们的方法。
控制海洋中硝化微生物的相对丰度和速率
摘要。硝化作用控制了可生物利用氮的氧化状态。不同的化学自动微生物 - 主要是氨氧化的Ar- chaea（AOA）和二硝酸盐氧化细菌（NOB） - 调节海洋中硝酸盐的两个步骤，但要对其贡献的贡献量进行，但可以通过贡献量来指导，并通过贡献率进行了贡献。碳固定仍未解决。 使用具有硝化功能类型的机械性微生物生态系统模型，我们在深层氧化的开阔海洋中为AOA和NOB的控件提供了简单的表达式。 AOA和NOB的相对生物量产生，损失率和细胞配额控制其相对丰度，尽管我们不需要调用损失率的差异来解释观察到的相对丰度。 铵的供应，而不是AOA或NOB的特征，在稳态下控制相对相等的AM-MONIA和亚硝酸盐氧化速率。 单独使用AOA和NOB的相对屈服将其相对大量的碳固定速率设置在水柱中。 定量关系船与多个原位数据集一致。 在整体全球生态系统模型中，硝化作用是在各种海洋环境中动态出现的，由于某些环境中的物理运输和复杂的生态相互作用，氨和亚硝酸盐氧化及其相关的碳偶联速率被解耦。 然而，简单的表达式将全局模式捕获到第一阶。 模型不同的化学自动微生物 - 主要是氨氧化的Ar- chaea（AOA）和二硝酸盐氧化细菌（NOB） - 调节海洋中硝酸盐的两个步骤，但要对其贡献的贡献量进行，但可以通过贡献量来指导，并通过贡献率进行了贡献。碳固定仍未解决。使用具有硝化功能类型的机械性微生物生态系统模型，我们在深层氧化的开阔海洋中为AOA和NOB的控件提供了简单的表达式。AOA和NOB的相对生物量产生，损失率和细胞配额控制其相对丰度，尽管我们不需要调用损失率的差异来解释观察到的相对丰度。铵的供应，而不是AOA或NOB的特征，在稳态下控制相对相等的AM-MONIA和亚硝酸盐氧化速率。单独使用AOA和NOB的相对屈服将其相对大量的碳固定速率设置在水柱中。定量关系船与多个原位数据集一致。在整体全球生态系统模型中，硝化作用是在各种海洋环境中动态出现的，由于某些环境中的物理运输和复杂的生态相互作用，氨和亚硝酸盐氧化及其相关的碳偶联速率被解耦。然而，简单的表达式将全局模式捕获到第一阶。模型