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entaction的五个支柱是共同创造人工智能的理论框架
本文提出了ENACTION的认知科学范式，作为共同创造性艺术智能（AI）的理论框架。eNACTION描述了通过在感知过程中与环境的相互作用与环境的相互作用出现的含义。eNACTION与信息处理（IP）认知理论不同，因为它不采用计划，而是精通和定位的含义构建过程。本文认为，可以用作设计，评估和描述共同创造的AI系统的理论基础。描述了五个支柱：自治，感知，实施，出现和经验。每个类别都应用于共同创造的AI，以创建一个描述性框架，以分类和系统地描述共同创造的AI系统。通过文献进行了20个共同创造的AI系统，包括Chatgpt，稳定扩散和Google的双子座。为每个颁发类别提供了设计建议。
人工智能创新：实现自主人工智能的五大关键支柱
这正成为一个日益分散的领域，其中选择合适的硬件和软件的复杂性因需要不断更新、提升技能和重新评估您的 AI 产品组合而加剧。与超大规模提供商合作，作为战略顾问和云供应商，可以帮助您明确选择基础设施和 AI 模型。优秀的超大规模提供商将根据需要提供最新的 GPU，从而降低成本，同时还有助于减少不断重新培训团队以适应不断发展的基础设施和 AI 模型的需要。此外，利用云中的 AI 基础设施和服务，企业可以尝试尖端的 AI 技术，推动创新，而无需在内部构建基础设施。这让组织可以专注于开发 AI 解决方案，而不是管理底层硬件。
电网现状：成功实现清洁能源转型所需的四大支柱
来源：ISO 新英格兰净能源和峰值负荷（按来源划分）；2023 年的数据为初步数据，可能会发生变化；2040 年的数据基于 ISO 新英格兰 2021 年经济研究：未来电网可靠性研究第 1 阶段的情景 3。可再生能源包括垃圾填埋气、生物质能、其他生物质能、风能、电网规模太阳能、电表后太阳能、城市固体废物和杂项燃料。
真实性及以后！在出处的三个支柱上建立安全且公平的AI
摘要 - 提供的事实，例如谁制作了图像以及如何为用户提供有关视觉内容的信任决策的宝贵背景。在计算机图形的生成AI的不可阻碍的背景下，今年将超过20亿人在公开选举中投票。新兴标准和证明增强工具有望在与虚假新闻和错误信息传播中发挥重要作用。在本文中，我们对比了三种来源增强技术：元数据，指纹和水印，并讨论我们如何建立这三个支柱的互补优势，以提供强大的信任信号，以支持真实图像和生成图像所讲述的故事。除了真实性之外，我们还描述了在生成AI时代，出处还可以为新的创造创造的新模型提供基础。这样做，我们解决了通过生成AI（例如确保培训同意）以及信贷的适当归因于为培训生成模型做出贡献的创意者的其他风险。我们表明，出处可以与分布式分类帐技术（DLT）结合使用，以开发新颖的解决方案，以识别和奖励生成AI时代的创造性努力。
隐私与进步：数字印度的支柱
消费者隐私问题 印度消费者越来越多地接受网络世界提供的机会。人们开始发现在社交媒体平台上建立个人和职业联系、获得认可和表达的优势。虚拟环境不仅使信息获取更加民主化，而且通过非文本功能使其更具包容性。从社交媒体到电子商务网站，在线平台的易用性和直观性已成为数字时代的代名词。一键式解决方案和个性化互动的便利性已成为消费者生活中不可或缺的一部分。数字领域的吸引力在于它能够提供前所未有的大量在线服务和个性化推荐，从而创建一个无缝满足个人偏好的生态系统。
人工智能未来的七大支柱
摘要：近年来，人工智能研究显示出对人类和社会产生积极影响的巨大潜力。尽管人工智能在分类和模式识别相关任务中的表现往往优于人类，但在处理直觉决策、意义消歧、讽刺检测和叙事理解等复杂任务时，它仍然面临挑战，因为这些任务需要高级推理，例如常识推理和因果推理，而这些推理尚未得到令人满意的模拟。为了解决这些缺点，我们提出了七个支柱，我们认为这些支柱代表了人工智能未来的关键标志性特征，即：多学科性、任务分解、平行类比、符号基础、相似性度量、意图意识和可信度。
