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人工智能模型风险管理
1 生成式人工智能是人工智能的一个子集，人工智能或生成式人工智能系统可以由一个或多个人工智能或生成式人工智能模型以及其他基于机器的组件组成。就本文而言，人工智能通常指人工智能和生成式人工智能模型和系统。如果某一点特别涉及人工智能模型或人工智能系统，或生成式人工智能，我们将在本文中明确使用相应的术语。我们在附件 A 中更详细地定义了人工智能和生成式人工智能以及人工智能模型、系统和用例等术语。 2 根据上述脚注，并认识到人工智能 MRM 与使用人工智能模型的系统的风险管理有着内在联系，当我们在本文中提到人工智能 MRM 或人工智能风险管理时，它通常是指人工智能模型和系统的风险管理。 3 本信息文件的目的不是涵盖模型风险管理的所有方面，而是重点关注与人工智能 MRM 更相关的领域的良好实践。
结构化扩散模型与...
我们提出了一类结构化扩散模型，其中将先前的分布选择作为高斯人的混合物，而不是标准的高斯分布。可以选择特定的混合高斯分布，以合并数据的某些结构化信息。我们制定了一个简单的实施训练程序，可以平稳地使用混合高斯作为先验。理论来量化我们提出的模型的好处，该模型与经典扩散模型相比。进行合成，图像和操作数据的数值实验以显示我们模型的比较优势。我们的方法证明对错误的特定方法是可靠的，特别是需要实时训练资源有限或更快培训的诉讼情况。
改进您的 IT 采购模式
推荐方法 采购策略需要更加细化。仅仅为了获得折扣而重新招标同一套服务和系统已经不够了。IT 领域中的每个元素都应根据其生命周期、当前市场选择和未来方向进行评估。应仔细审查阻碍“即服务”解决方案的功能或流程独特性的论点，以确定它们是否真正使业务与众不同。未来的采购安排必须能够适应意外情况，在评估中应给予灵活性更大的权重，即使它伴随着价格溢价。如果现有合同阻碍了变革，则应开始与供应商进行战略对话，承认不可避免的情况并解决短期痛苦以获得长期收益。企业参与这一规划至关重要，潜在的最佳实践收益可以抵消必要流程变更或过去投资减记的影响。
ldmol：文本到 - 分子扩散模型
以扩散模型的出现作为生成模型的前线，许多研究人员提出了通过条件扩散模型的分子产生技术。但是，分子的不可避免的离散性使扩散模型很难将原始数据与自然语言等高度复杂的条件连接起来。为了解决这个问题，我们提出了一种新型潜在扩散模型，称为文本条件分子的生成。ldmol构建了一种分子自动编码器，该自动编码器可产生可学习且结构上的特征空间，并具有自然语言条件的潜在扩散模型。特别是认识到多个微笑符号可以代表相同的分子，我们采用对比度学习策略来提取特征空间，以了解分子结构的独特特征。ldmol优于文本到整体生成基准的现有基准，建议扩散模型可以在文本数据生成中胜过自回旋模型，而潜在的潜在域则更好。此外，我们表明LDMOL可以应用于下游任务，例如分子到文本检索和文本引导的分子编辑，表明其作为扩散模型的多功能性。
基于5G技术的智能校园模型
实现这些进步可以改变大学的分散状态，并提高教学，研究和行政管理效率。该研究为下一代智能校园开发了一个模型，并在5G环境中检查了他们在教学，考试，评估，安全和管理中的应用。该研究设计5G技术如何增强跨网络，教学，考试，评估，安全和管理的智能校园。5G技术的实施增强了其在大学运营各个方面的综合应用，从而为随后在高等教育机构内开发智能校园提供了明确的指导和指导。关键字：智能校园； 5G技术网络；大学管理；中国
仓鼠：...
大型模型已显示出对视觉和语言中复杂问题的强烈开放概括，但是它们在机器人技术中的部署相对较难。这一挑战主要源于缺乏可扩展的机器人训练数据，因为这需要昂贵的机器人收集。对于可扩展的培训，这些模型必须显示跨域的大量传输，以利用廉价可用的“偏离”数据，例如视频，手绘草图或模拟数据。在这项工作中，我们认为，层次视觉语言 - 行动模式可以比标准的单片视觉语言行动模型更有效地在域上传输行为。尤其是我们研究了一类Hier-Archical Vision-Language-Action模型，其中高级视觉语言模型（VLMS）在相对便宜的数据上训练，以产生具有语义意义的中间预测，例如2D路径，表明所需的行为。这些预先指定的2D路径是3D感知且能够精确操作的低级控制策略的指导。在这项工作中，我们表明将预先字典分开为语义高级预测，而3D感知的低级预测可以使这种层次结构的VLA策略可以跨越重要的域间隙转移，从模拟到现实世界或跨场景，具有巨大变化的视觉效果。这样做可以使用廉价，丰富的数据源，除了遥控的机上数据，从而实现了广泛的语义和视觉通用。我们证明了如何通过模拟和现实世界中的实验进行语义，视觉和几何概括来实现语义，视觉和几何概括的机器人操作，以实现机器人操作。
介绍 CCG 的能源建模服务
OSeMOSYS 由 KTH 开发，是一种综合评估和能源规划工具，可执行长期能源系统规划和投资优化。它确定长期建模期间最具成本效益的能源系统配置。对于电力，OSeMOSYS 优化了发电厂和储能厂的容量，如果需要，还可以规划最佳终端电气化及其如何满足总电力需求。该模型的一个变体 OSeMOSYS Global 专门用于评估跨境电力互连和区域电力池整合的经济性。