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在计算连续体中，负责任，值得信赖和能源效率的AI
摘要 - 作为人工智能（AI）在我们的社会中变得更具影响力，开发，部署和评估负责任和值得信赖的AI（RTAI）模型至关重要，即，那些不仅考虑精度，而且考虑其他方面的人，例如解释性，公平性和能源效率。工作流来源数据历史上可以实现对RTAI的关键功能。出处数据推导路径通过跟踪工件和资源消耗的透明度有助于负责任的工作流程。出处数据以其可信赖性，有助于解释性，可重复性和问责制而闻名。但是，要实现RTAI面临复杂的挑战，这些挑战因用于开发和部署模型的计算连续体（Edge-Cloud-HPC）中的异质性基础而更加复杂。因此，工作流出处数据管理和RTAI之间仍然存在重大的研发差距。在本文中，我们提出了工作流源在支持RTAI并讨论相关挑战的关键作用的愿景。我们提出了RTAI和出处之间的示意图，并突出了开放研究方向。
城市AQI负责任的污染物AQI类别
Barishal C DNA DNA SAVAR C 187 PM2.5不健康的Mymensingh C 185 PM2.5不健康的Rangpur C 280 PM2.5非常不健康的Cumilla C 216 PM2.5非常不健康的Narshindi C 195 PM2.5 PM2.5 PM2.5 Bogura
城市 AQI 主要污染物 AQI 等级
Barishal c DNA DNA DNA Savar c 184 PM2.5 不健康 Mymensingh c 176 PM2.5 不健康 Rangpur c 189 PM2.5 不健康 Cumilla c 205 PM2.5 非常不健康 Narshindi c 178 PM2.5 不健康 Bogura d 183 PM2.5 不健康 Brahmanbaria d 276 PM2.5 非常不健康 BSRM, Nasirabad, Chattogram d
城市 AQI 主要污染物 AQI 等级
Barishal c 127 PM2.5 对敏感人群不健康 Savar c 316 PM2.5 有害 Mymensingh c 229 PM2.5 非常不健康 Rangpur c 267 PM2.5 非常不健康 Cumilla c 252 PM2.5 非常不健康 Narshindi c 213 PM2.5 非常不健康 Bogura d 273 PM2.5 非常不健康 Brahmanbaria d 295 PM2.5 非常不健康 BSRM, Nasirabad, Chattogram d
请注意地图！从传感器估算在线HDMAP时，请考虑现有地图。
抽象的在线食品传递（OFD）随着数字平台的快速扩散而发展。，但是这些创新以牺牲骑手的粮食命令为代价。骑手的风险增加，因为OFD生态系统中不负责任的行为。我们试图确定通过OFD创新（移动应用程序）的OFD生态系统中不负责任的来源。我们认为，这些来源分布在参与者之间，并跨越创新阶段。我们在每个采用阶段构建了一个网格，以确定这些来源，并在骑手的风险飙升时使用法国在法国收集的数据应用。我们的第一个结果使我们能够通过分析一个OFD生态系统中的不负责任来源来填补文献中的重要空白。我们的第二个结果在法语
构建具有AI可观察性和安全性的负责人AI
提琴手是负责人AI的多合一AI可观察性和安全平台。监视和分析功能提供了一种通用语言，集中控制和可行的见解，以使生产ML模型，Genai和LLM应用具有信任。Fiddler Trust Service是该平台不可或缺的一部分，为LLM应用程序提供了质量和节制控件。由成本效率，特定于任务和可扩展的提琴手开发的信任模型（包括用于安全环境的空调部署）提供支持，它提供了行业中最快的护栏。
城市AQI负责任的污染物AQI类别
Barishal C 122 PM2.5 Sensew不健康Narshindi C 284 PM2.5非常不健康的Bogura D 271 PM2.5非常不健康的Brahmanbaria D 345 PM2.5危险BSRM，Nasirabad，Chattogram D
任期助理助理教授在值得信赖和负责的AI，优化和强化学习中的职位。
Ecole Polytechnique的计算机科学系正在招募一名任期助理教授1，从2025年9月1日开始。选定的候选人还将成为巴黎理工学院和IDIA部门的一部分。该职位是两把椅子的一部分，可信赖和负责的AI和AI，以及对移动性的运用。选定的候选人将在Lix的Orailix团队中发挥关键作用，积极地为其研究和学术活动做出贡献，尤其是在两把椅子中：值得信赖和负责任的AI和AI以及对移动性的优化。