XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemReason
Reason RPV311 - GE 电网解决方案
RPV311 提供独特的集成式基于 Web 的图形界面，用于在线监控和配置。可以使用标准 Web 浏览器在本地或远程轻松检索信息。通过浏览监控界面，可以实时查看 RPV311 生成的测量值，无需任何其他监控软件。这在调试期间特别有用。独立版本的配置系统也可离线使用，无需连接到物理单元。这样，创建模板配置文件就变成了一项简化的任务，可以从任何地方完成。此外，DR Manager 软件集成在一个工具中：配置软件、自动轮询网络中所有 RPV311 的记录和警报，以及自动行波故障定位。
milpersman 1910-154 因入门级原因分离......
参考文献 (a) 2014 年 1 月 27 日国防部指令 1332.14 (b) 美国军事法庭 (MCM) 手册，2023 年 8 月 8 日 1. 政策。根据参考文献 (a)，在下列情况下，服役成员可因入门级表现和行为被分离：a. 在行政分离处理通知之日处于入门级状态；b. 确定成员因能力不足、缺乏合理努力、未能适应海军环境或轻微违纪等原因，表现和行为不令人满意，不适合继续在海军服役；以及 c. 违反了 NAVPERS 1070/613 行政备注咨询和/或警告，其中专门针对服役成员根据 MILPERSMAN 1910-202 的不令人满意的表现和/或行为。服役人员必须先违反 NAVPERS 1070/613 警告，才能根据此类别进行分离处理。2. 入门级身份 a. 入伍后，服役人员在以下情况下有资格获得入门级身份：(1) 连续服现役的头 365 天，或 (2) 服役中断超过 92 天后的连续服现役的头 365 天。
人工智能是数字鸿沟的成因及解决方案
人工智能 (AI) 在缩小数字鸿沟方面具有巨大的潜力。人工智能能够改善信息获取、实现个性化学习、促进数字包容、创造就业机会、解决社会公平问题并优化数字基础设施。然而，至关重要的是要确保人工智能的开发和部署负责任、合乎道德和包容性，重点是促进所有社区（包括目前服务不足的社区）公平获得人工智能技术及其利益。本文的主题是数字鸿沟 (DD) 以及人工智能 (AI) 在缩小数字鸿沟方面的作用。介绍讨论了什么是 DD 以及人工智能在其中的作用。之后，讨论了人工智能在减少 DD 中的作用以及成功使用人工智能减少 DD 的先决条件。在数字素养和 DD 的背景下，老年人口问题尤为突出。它讨论了激励老年人口使用数字设备的方法。此外，它还讨论了在实践中应用理论概念以及激励人们在日常生活中应用人工智能。引用了与应用人工智能减少 DD 相关的研究，以及良好实践的例子。最后，给出了减少 DD 的应用示例以及借助人工智能减少 DD 的未来步骤。
没有理性的情报 - 人| MIT CSAIL
计算机和思想是将人工智能定义为学科的两个类别。人们普遍认为，在过去的三十年中，人工智能的工作对Compoter Architectures的各个方面具有强烈的影响。在本文中，我们还提出了相反的主张；计算机架构的状态对我们的思想模型产生了强烈的影响。von Neumann计算模型在特定方向上具有人工智能。生物系统中的智能是完全不同的。最新的基于行为的人工智能中的工作已经提出了新的智力模型，这些模型与生物系统更加接近。他们使用的非von Neumann计算模型与生物学共享许多特征。
全球能源贫困：信仰与理性的相关性
能源贫困 (EP) 的挑战主要存在于位于非洲和亚洲的世界最不发达国家 (LDC) 中，但在亚洲较发达的发展中国家中也很普遍。本文首先概述全球能源贫困的性质，这种贫困导致数百万人过早死亡，并导致更多人患病。1 接下来，本文将概述对这一问题的法律和政治回应，这些回应通常应用了可持续发展 (SD) 原则和联合国大会 2015 年通过的 17 项可持续发展目标 (SDG)。2 本文的最后一部分将探讨基于 SD 的正义中很大程度上被忽视的概念根源。本文将论证的是，全球正义的法理传承与信仰和理性的共同脉络交织在一起，贯穿了世界多元的文化和宗教传统。
llm2swarm：机器人群体响应地推理，计划...
机器人群是由许多简单的机器人组成的，这些机器人可以交流和劳动以完成复杂的任务。机器人控制器通常需要由专家通过编程代码在情况下指定。此过程很耗时，容易出错，并且无法考虑部署期间可能遇到的所有情况。另一方面，最近的大型语言模式（LLMS）已展示了推理和计划功能，引入了与互动和编程机器进行交互的新方法，并纳入了特定领域和常识性知识。因此，我们建议通过将LLM与机器人群集成并展示概念证明的潜力（展示）来应对上述挑战。为此，我们探索了两种方法。第一种方法是“间接集成”，其中LLM用于合成和验证机器人控制器。这种方法可能会减少开发时间和部署前的人为错误。此外，在部署期间，它可以用于现实的新机器人行为。第二种方法是“直接集成”，每个机器人在部署机器人协作和人类处理交互期间本地执行单独的LLM实例。这些本地LLM实例使每个机器人都能使用自然语言进行推理，计划和协作，就像我们的展示案例中所阐述的那样，机器人能够检测到各种异常，而没有有关这些异常性质的事先信息。为了进一步研究我们的主要概念贡献，我们为LLM2SWARM系统发布了软件和视频：https：//github.com/pold87/llm2swarm。
中西部今年夏天可能停电的真正原因
幸运的是，我们手头有工具可以负责任地减少对昂贵且有风险的化石燃料的过度依赖，同时降低客户的电费。提交给爱荷华州公用事业委员会的分析显示，如果 MidAmerican Energy 在 2030 年前关闭所有燃煤电厂，并用 2,060 兆瓦的太阳能、740 兆瓦的储能和 2,000 兆瓦的风能、能源效率和需求响应取而代之，那么爱荷华州居民可以节省近 12 亿美元。这是因为继续运营这些电厂的成本高于建造可再生能源来取代它们。这还没有考虑到新清洁能源带来的经济发展效益，包括创造就业机会、为农民和土地所有者增加收入以及吸引那些寻求使用清洁能源生产产品的公司。
80% 数字化转型项目失败的首要原因
然而，将 ESM 简单地视为服务门户是错误的。它的功能远不止于此。顾问 Doug Tedder 评论道：“不幸的是，许多组织低估了 ESM 只是提供一个服务门户，用于向整个企业的各个部门（而不仅仅是 IT）提出请求。我称之为“ESM 1.0”——现有流程的数字化。ESM 1.0 对打破组织孤岛或提供端到端价值几乎没有什么作用；它只是促进了活动的执行。ESM 的潜力就是我所说的“ESM 2.0”。ESM 2.0 的全部内容是以服务的形式实现和交付业务价值链。这种方法认识到，要真正实现价值，需要整个企业的一系列协调努力。”19
教导大型语言模型通过加强学习进行推理
从人类反馈（RLHF）中学习的强化已成为将LLM输出与人类偏好相结合的主要方法。受RLHF成功的启发，我们研究了多种算法的性能，这些算法从反馈（专家迭代，近端策略优化（PPO），返回条件的RL）中学习，以提高LLM推理能力。我们通过学习的奖励模型调查了向LLM提供给LLM的稀疏和密集奖励。我们还从有或没有监督微调（SFT）数据的多个模型大小和初始化开始。总的来说，我们发现所有算法的性能都相当，在大多数情况下，专家迭代的表现最佳。令人惊讶的是，我们发现专家迭代的样本复杂性与PPO的样本复杂性相似，最多要求10 6个样本的顺序从预验证的检查点收敛。我们调查了为什么是这种情况，得出的结论是，在RL培训模型期间，无法探索超出SFT模型已经产生的解决方案。此外，我们在SFT培训期间讨论了Maj@1与96指标性能之间的权衡，以及RL训练如何同时改善这两种情况。然后，我们通过讨论我们的发现对RLHF的含义以及RL在LLM微调中的未来作用来得出结论。
人工智能可以从数据中学习。但它能学会推理吗？
定理 1：对于一个具有 n 层和 12 个注意力头的 BERT 模型，通过构造，存在一组参数，使得该模型可以正确解决 SimpleLogic 中任何最多需要 n-2 步推理的推理问题。