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可解释的AI用于使用大语言模型体系结构的网络威胁智能
对威胁的检测和理解在制定任何形式的防御策略中起着重要作用；因此，提高检测能力，以及当今网络安全性动态世界的上下文见解非常重要。本文使用大型语言模型架构来理解网络威胁智能，以解释人工智能。我们的方法利用LLM的优越NLP分析大量威胁数据，并为可能的安全风险提供可行的，可理解的见解。我们引入了一个新的范式，通过该范式将LLMS整合到经典的CTI框架中可以实现复杂的威胁模式识别，并为每个检测到的威胁提供了人类可读的解释。这将增强AI驱动威胁分析的透明度和可信度，从而使决策变得更加容易，并更加由网络安全专业人员了解。在现实世界数据集上进行了广泛的测试，以验证我们的方法，表明我们的方法显着提高了与当前方法相比的威胁检测准确性和解释质量。这些发现表明，LLMS通过将相同的相同的CTI系统嵌入到弹性和适应性方面，可以显着提高网络安全工具功效。
对于较大的车辆电池，供应功能
MXS 10是一个全自动的8步充电器，从20-200AH发射10A至12V电池，也适合维护高达300AH。它包括电池诊断，以确定您的电池是否可以接收和保留充电，是恢复和修复分层和深层放电电池的重新打击模式，用于在寒冷天气中充电的冬季计划以及AGM选项，可最大程度地发挥作用，从而最大程度地发挥作用。MXS 10还具有用于优化充电的温度传感器，甚至可以用作12V设备的电源。
BRAINGPT：一个受大脑启发的基于 SNN 的大型
基于人工神经网络 (ANN) 的大型语言模型 (LLM) 表现出色，但在计算效率和生物可解释性方面面临挑战。我们提出了 BrainGPT，这是一种基于测试时间训练 (TTT) 框架并受到脉冲神经网络 (SNN) 和神经生物学原理启发的新型 LLM 架构。我们的方法采用双模型结构，模拟人脑中观察到的分层语言处理，并利用具有自适应阈值的专门积分和激发神经元模型。通过多阶段训练策略，包括量化感知预训练、ANN 到 SNN 的转换和受生物启发的无监督学习，我们实现了从 ANN 到 SNN 的数学证明的无损转换，保留了 100% 的原始 ANN 模型的性能。此外，受生物启发的无监督学习优化了维持 100% ANN 性能所需的最大时间步骤。与原始 TTT 模型相比，BrainGPT 的能源效率提高了 33.4%，训练收敛速度提高了 66.7%。这项工作推动了节能且可生物解释的大型语言模型的开发，这些模型的性能可与最先进的基于 ANN 的模型相媲美，同时显著改进了 TTT 框架。
大型业务的EE价格指南
所有服务计划和服务计划附加组件（除非本价格指南或您的合同中另有说明）将允许用户在2017年6月15日在Home（“ RLAH”）中漫游EE业务区域1和2时在EE Business 1和2中漫游时，使用其英国津贴 /定价结构（语音，SMS和数据）。请注意，英国的电话1＆2和EE商务旅行区1＆2的漫游电话向EE商务旅行区3-7的漫游电话不包括在RLAH的范围内，并以标准费率收取。但是，为了有资格获得RLAH，不得将连接用于永久漫游，并且必须满足特定的标准。有关更多详细信息，请参见本价格指南的第9节。
风险管理场景 #10 大规模......
情景：由于正在进行的地区全球权力竞争 (GPC)，总统下令从印度太平洋战区的一个岛国撤离大约 100,000 名人员。您的基地已被选中，用于容纳 5,000 名撤离人员，为期 12-24 个月。由于您的基地的位置和温和的气候，建立一个大型帐篷城是必要的。该基地正受到州和地方政府的高度关注。由于 GPC 的要求，基地的培训生产先前已经增加。该行动将要求飞行员从事其职业领域以外的工作。
迈向欧洲大规模倡议...
重要的是，如果认为欧洲应该局限于模仿美国来推广其卓越的生态系统，那就大错特错了，尤其是美国人工智能市场的发展似乎偏离了欧盟希望在其单一市场中流通的可信人工智能特征。此外，即使在美国，公共部门在历史上也在促进连通性基础设施和蓬勃发展的半导体行业中发挥着非常重要的作用。它在采购中反复使用其购买力（包括阿波罗计划）来确保对技术的稳定需求，最近又恢复了干预主义的产业政策，采取了《芯片法案》和《通胀削减法案》等雄心勃勃的措施。效力上的差异是惊人的——在人工智能创新方面只有一个美国，但许多欧洲国家都在寻求发展和壮大自己的国家冠军企业。
GALP 和 POWIN：葡萄牙的大型电池储能系统
总之，阿尔科廷项目是 Galp、Powin 和 eks Energy 在欧洲的一个里程碑。在 eks Energy 的支持下，战略合作使 Powin 成功进入市场。电池储能系统 (BESS) 的实施以及 eks Energy 的先进电力转换站 (APCS) 增强了 Galp 在可再生能源领域的地位。该项目增强了 Galp 的竞争力，并有助于欧洲向更清洁、更可持续的能源转型。总之，Galp、Powin 和 eks Energy 之间的合作代表着朝着更可持续的能源未来迈出了重要一步。
人工智能进入公共话语：哈贝马斯对大型语言模型道德地位的评估
PAOLO MONTI 米兰比可卡大学 人类科学培训部 “Riccardo Massa” paolo.monti@unimib.it 摘要 大型语言模型 (LLM) 是一种生成性人工智能系统，能够根据以提示或问题形式提供的主题和风格输入生成原始文本。将这些系统的输出引入人类的话语实践提出了前所未有的道德和政治问题。本文基于哈贝马斯的交往行为理论，分析了这些系统的道德地位及其与人类对话者的互动。分析探讨了哈贝马斯对人类思维与计算机类似性的探究，以及对语言社区中非典型参与者（如转基因对象和动物）的地位的探究。主要结论是，法学硕士似乎有资格成为最初参与话语实践的作者，但确实只表现出结构上衍生的交际能力，不符合交际主体的地位。从这个意义上讲，虽然人工智能书写系统在公共话语和审议中的贡献可以支持演讲者社区内的相互理解过程，但参与开发、使用和传播这些系统的人类参与者对披露人工智能作者身份以及验证和裁定有效性主张负有集体责任。关键词 大型语言模型、尤尔根·哈贝马斯、道德地位、责任、公共话语