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一种强化学习方法，用于减轻语言模型中的刻板印象偏见
广泛采用由BERT和GPT等大型语言模型提供支持的应用程序，突出了社区内部对这种模型可以从培训数据中继承的意外偏见的影响的担忧。为了表现出来，过去的工作报告了LLM的证据，这些LLM扩大了性别刻板印象以及地理和种族偏见。以前的方法集中在数据预处理技术或技术上，这些技术或技术试图直接嵌入以增加资源需求，符号工作以及对足够偏见类型的适用性方面的限制方面，直接嵌入具有很大的缺点。在本文中，我们提出了精炼-LM，这是一种使用模型架构以及偏置型的强化学习对偏差的事后过滤。在包括Distillbert，Bert和Roberta在内的一系列模型中进行的实验表明，所提出的方法（i）在保留语言模型性能的同时，大大减少了刻板印象的偏见； （ii）实现适用于广泛的偏见类型，跨越诸如基于种族，宗教和基于国籍的偏见等环境的概括； （iii）减少所需的培训措施。
减轻与残差管理相关的PFA风险的临时策略
2019年，佛蒙特州对全州浅层土壤中的PFA进行了研究。•在每个样品中都检测到PFA。•PFO是检测到的主要化合物。•本研究中采用了本策略中建立的筛选标准•（使用UTL，因此95％的PFA土壤水平低于极限）
类黄酮在缓解糖尿病并发症中的多方面作用：系统概述
Pharma Innovation Journal 2023; 12（12）：1426-1438 ISSN（E）：2277-7695 ISSN（P）：2349-8242 NAAS评级：5.23 TPI 2023; 12（12）：1426-1438©2023 TPI www.thepharmajournal.com收到：16-09-2023接受：21-10-2023 Modepalli Poojitha CMR Compary of CMR Pharmacy，Hyderabad，Hyderabana，Hyderabana，India Chinnabala Ramesh College of Cmr shymacy shymacy shymacy shymacy，lake kniv shiv shymacy shymacy shymacy shymacy shymacy shymacy shymacy kniv shymacy，lake kniv shymacy，lake kniv shymace CMR药学学院，海得拉巴，印度Telangana，印度Telangana，JS Rudra Bhavani CMR药学学院，海德拉巴德，印度Telangana，印度Telangana，Banoth Bhargav Naik，CMR药房学生，海德拉纳州海得拉巴德，印度Telangana，印度Telangana，PROSHAN ALI ALI ALI ALI副教授，CRMR COMMATIC，CRMR COMMAD，TELAB BROMPAR，TELAB telab tel telab tel telab tel terab tel teraub tel terab telrab， Venkata Rajesham Associate Professor, Department of Pharmacology, CMR College of Pharmacy, Hyderabad, Telangana, India T Ramarao Professor and Principal of CMR College of Pharmacy, Hyderabad, Telangana, India Corresponding Author: P Roshan Ali Associate Professor, Department of Pharmacology, CMR College of Pharmacy, Hyderabad, Telangana, India
缓解全球危机期间发展中经济体的经济剥削
如果全球危机起源于发达国家，那么这些经济体的崩溃对发展中国家产生了连锁反应，从而加剧了他们所遭受的危机的任何直接影响。减少贸易收入可能是毁灭性的，并且发展中国家与世界经济相互关联，影响越多。这意味着全球危机往往主要由贸易和金融流动传播（Gurtner 2010）。除了贸易流量外，散居侨民回家的钱是许多发展中经济体的重要收入和外汇来源。汇款往往比其他财务流动更稳定，并且是反周期性的，含义。它们在移民原产国的经济低迷期间增加。但在全球危机中，汇款往往会急剧下降（Gurtner，2010年）。
缓解生成AI中的偏见：治理和问责制的综合框架
摘要：生成人工智能（AI）系统中偏见的普遍风险必须采取强大的措施来保护公共权利并提高监管效力。解决从数据收集和培训到建模和应用的整个AI产品生命周期的偏见，要求针对每个潜在偏见量身定制的法律和技术策略。当前的监管框架，例如中国的“生成AI服务的临时措施”，缺乏减轻AI决策偏见的具体准则。全球监管框架仍在开发中，强调了对定义监管范围的全面治理结构的需求，实施了分层措施以解决偏见，并在平台开发人员中分配了责任。
敏捷的小卫星任务保证
轨道碎片可能会与机组人员和机器人航天器碰撞，使其处于危险之中。从9,000公斤的火箭物体到数百万毫米大小的碎片范围广泛的碎片已导致了类似广泛的拟议作用，以解决碎屑带来的风险。但是，这些行动的成本和收益在历史上尚不清楚。对于选择通过技术开发或政策变化来支持哪些行动的决策者来说，这是一个挑战。NASA的技术，政策和战略办公室正在通过建立能力（1）对每种行动的净现值的完整计算的能力来解决这些技术和经济不确定性，（2）确定降低风险的最佳行动组合，（3）定量分析与空间可持续性相关的策略。本报告描述了我们在这种能力方面的进步，并征求了太空和经济社区的反馈。
减轻 CRISPR/Cas9 介导的体内基因编辑中的脱靶效应
摘要 基因组编辑技术的快速发展为医学领域开辟了新的可能性。基于核酸酶的技术（例如 CRISPR/Cas9 系统）现在用于治疗以前难以治疗的遗传性疾病。与当代编辑系统相比，CRISPR/Cas9 基因编辑方法具有多种优势，特别是在组件设计、实施和多重基因组编辑选项方面更易于实现。虽然早期临床试验的结果令人鼓舞，但这些试验招募的患者人数较少，阻碍了对 CRISPR/Cas9 疗法的安全性方面做出结论性评估。潜在的安全问题包括 CRISPR/Cas9 系统缺乏保真度，这可能导致非目标基因位点的意外 DNA 修饰。本综述重点介绍了对 CRISPR/Cas9 组件的修改，这些修改可以减轻体外和临床前模型中的脱靶效应，以及其在患者群体中转化为基因治疗的可行性。
降低人工智能与化学和生物武器交叉领域的风险
本报告是为了支持第 14110 号行政命令“安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能”而起草的。行政命令的目标之一是协助美国总统建立安全、负责任地开发和使用人工智能 (AI) 的治理框架。除其他研究领域外，行政命令特别提到需要“评估人工智能被滥用以开发或生产 CBRN [化学、生物、放射和核] 威胁的可能性，同时考虑人工智能在应对这些威胁方面的好处和应用”。为了实现这一目标，美国国土安全部 (DHS) 的反大规模杀伤性武器办公室 (CWMD) 要求国土安全作战分析中心 (HSOAC) 的一个研究小组（由兰德公司代表国土安全部运营的联邦资助研究和开发中心）开发和解决几个支持研究领域：
逻辑机动：检测和缓解太空中的对抗性硬件故障
摘要 — 卫星极易受到太空中敌对故障或高能辐射的影响，这可能导致机载计算机出现故障。过去几十年来，人们探索了各种辐射和容错方法，例如纠错码 (ECC) 和基于冗余的方法，以缓解软件和硬件上的临时软错误。然而，传统的 ECC 方法无法处理硬件组件中的硬错误或永久性故障。这项工作引入了一种基于检测和响应的对策来处理部分损坏的处理器芯片。它可以从永久性故障中恢复处理器芯片，并利用芯片上可用的未损坏资源实现连续运行。我们在目标处理器的芯片上加入了基于数字兼容延迟的传感器，以便在发生故障之前可靠地检测到芯片物理结构上的传入辐射或故障尝试。在检测到处理器算术逻辑单元 (ALU) 的一个或多个组件出现故障后，我们的对策采用自适应软件重新编译来重新合成受影响的指令，并用仍在运行的组件的指令替换这些指令，以完成任务。此外，如果故障范围更广，并妨碍了整个处理器的正常运行，我们的方法将部署自适应硬件部分重新配置来替换故障组件并将其重新路由到芯片的未损坏位置。为了验证我们的说法，我们在 28 nm FPGA 上实现的 RISC-V 处理器上部署了高能近红外 (NIR) 激光束，通过部分损坏 FPGA 结构来模拟辐射甚至硬错误。我们证明我们的传感器可以自信地检测到辐射并触发处理器测试和故障恢复机制。最后，我们讨论了我们的对策带来的开销。