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扩展经济理论的一般框架
∗ 本文的早期版本题为“超越无限：通过逻辑紧凑性扩展经济理论”，以一页摘要的形式出现在第 21 届 ACM 经济与计算会议论文集上。我们感谢 David Ahn、Bob Anderson、Morgane Austern、Archishman Chakrabortyz、Chris Chambers、Yunseo Choi、Henry Cohn、Piotr Dworczak、Andrew Ellis、Tam´as Fleiner、Drew Fudenberg、Wayne Gau、Jerry Green、Joseph Halpern、Ron Holzman、Ravi Jagadeesan、M. Ali Khan、David Laibson、Rida Laraki、Bar Light、Elliot Lipnowski、Ce Liu、George Mailath、Michael Mandler、Paul Milgrom、Ankur Moitra、Yoram Moses、Juan Pereyra、Marek Pycia、Debraj Ray、John Rehbeck、Phil Reny、Joseph Root、Ariel Rubinstein、Dov Samet、Chris Shannon、Tomasz Strzalecki、Sergiy Verstyuk、Rakesh Vohra、Shing-Tung Yau、Bill Zame 以及众多研讨会观众有帮助的评论。 Gonczarowski 的部分资助来自以色列科学与人文学院的亚当斯奖学金项目；他的工作部分资助来自以色列科学院管理的 ISF 拨款 1435/14、317/17 和 1841/14；美国-以色列双边科学基金会（BSF 拨款 2014389）；以及欧洲研究理事会 (ERC) 的欧盟地平线 2020 研究与创新计划（拨款编号 740282）和欧盟第七框架计划 (FP7/2007-2013)/ERC 拨款编号 337122。Kominers 非常感谢美国国家科学基金会（拨款 SES-1459912）以及哈佛大学数学科学与应用中心的 Ng 基金和经济学数学研究基金的支持。 Shorrer 得到了美国-以色列双边科学基金会 (BSF 拨款 2016015 和 2022417) 的资助。这项工作的一部分是在西蒙斯劳弗数学科学研究所 2023 年秋季市场和机制设计的数学和计算机科学项目期间进行的，该项目由美国国家科学基金会资助，拨款编号为 DMS-1928930，由阿尔弗雷德 P. 斯隆基金会资助，拨款编号为 G-2021-16778。† 哈佛大学经济学系和计算机科学系 — 电子邮件：yannai@gonch.name。Gonczarowski 的部分工作是在耶路撒冷希伯来大学、特拉维夫大学和微软研究院进行的。‡ 哈佛商学院创业管理部；哈佛大学经济学系和 CMSA；和 a16z crypto — 电子邮件：kominers@fas.harvard.edu。§ 宾夕法尼亚州立大学经济学系 — 电子邮件：shorrer@psu.edu。
大型飞机的缩放氢 - 电推进| ...
受控的煮沸管理是一个关键挑战。船上的低温坦克需要在飞机不运行的情况下最大程度地减少沸腾的时间。在飞行的所有阶段中，提取的氢气需要应对由燃料电池系统本身和周围环境引起的热流引起的储罐内的沸腾。如果无法实现这一目标，则存储系统将需要主动冷却系统或增强的绝缘材料，均增加重量。最关键的时期将是在飞行前后的地面上持有时间，这些时间可以确定存储系统的设计要求。
扩大非洲的可持续电气化，因为...
在非洲，大约10亿人仍然依靠传统的烹饪方法，它使用化石燃料（例如煤炭和木材）。这具有严重的健康，社会综合和环境后果。•在国内环境中吸入烟雾是全世界370万人死亡的原因，主要影响妇女和儿童，这使其成为非洲大陆过早死亡的主要原因。•妇女承担着收集燃料和柴火的主要负担和风险。对现代烹饪系统的影响将使他们能够花更多的时间在教育和工作上。•采用清洁烹饪技术将带来明显的环境益处，减少排放和森林砍伐率。
扩大成长阶段气候技术公司的规模
白皮书：投资气候技术——欧洲的机遇。2023 3. 德勤。技术创新能否帮助扭转气候变化轨迹？没有更多的资金是不行的。2023 4. 国际能源署。净零路线图：实现 1.5°C 目标的全球途径——2023 年更新。5、6. 能源安全和净零排放部（DESNZ）。市场评估——英国早期清洁技术公司的风险投资市场。2023 7. 毕马威。2021 年第四季度风险投资脉搏：全球风险投资分析。2022 年 1 月 8. S2G Ventures。缺失的中间部分：能源转型中的资本失衡。9. Sifted。“抗衰退”气候技术的派对结束了吗？2023 10、11. 英国的清洁技术。培养下一代清洁技术冠军。 12. 巴克莱企业。从科幻小说到脱碳：扩大气候技术规模，为全球带来积极影响
缩放数据以根据脑信号重建视频
摘要。脑刺激重建领域在过去几年中取得了重大进展，但技术仍然是针对特定主题的，并且通常在单个数据集上进行测试。在这项工作中，我们提出了一种新技术，用于从功能性磁共振成像 (fMRI) 信号重建视频，该技术旨在跨数据集和跨人类参与者进行性能测试。我们的流程利用多数据集和多主题训练，从来自不同参与者和不同数据集的大脑活动中准确地生成 2 秒和 3 秒的视频片段。这有助于我们回归预训练的文本到视频和视频到视频模型的关键潜在和条件向量，以重建与参与者观察到的原始刺激相匹配的精确视频。我们流程的关键是引入一种 3 阶段方法，首先将 fMRI 信号与语义嵌入对齐，然后回归重要向量，最后使用这些估计生成视频。我们的方法展示了最先进的重建能力，并通过定性和定量分析（包括众包人工评估）进行了验证。我们展示了跨两个数据集以及多主题设置的性能改进。我们的消融研究揭示了不同的对齐策略和数据缩放决策如何影响重建性能，并且我们通过分析随着更多主题数据的利用，性能如何演变来暗示零样本重建的未来。
Skywork-Math：大型语言模型中数学推理的数据缩放定律——故事还在继续
在本文中，我们研究了可能增强大型语言模型 (LLM) 数学推理能力的潜在因素。我们认为，现代 LLM 中数学推理能力的数据缩放规律远未饱和，这突显了模型质量如何随着数据量的增加而提高。为了支持这一说法，我们使用我们提出的 2.5M 实例 Skywork-MathQA 数据集在常见的 7B LLM 上引入了 Skywork-Math 模型系列，该模型系列进行了监督微调 (SFT)。仅使用 SFT 数据，Skywork-Math 7B 在竞赛级 MATH 基准上实现了 51.2% 的惊人准确率，在 GSM8K 基准上实现了 83.9% 的惊人准确率，在 MATH 上的表现优于 GPT-4 的早期版本。 Skywork-Math 模型的卓越性能为我们新颖的两阶段数据合成和模型 SFT 流程做出了贡献，其中包括三种不同的增强方法和多样化的种子问题集，从而确保了 Skywork-MathQA 数据集在不同难度级别上的数量和质量。最重要的是，我们提供了一些实用的要点，以增强 LLM 中的数学推理能力，无论是在研究还是在行业应用中。
在许多模拟世界中缩放指导代理
构建体现的AI系统，可以遵循任何3D环境中任意语言指令，是创建一般AI的关键挑战。实现此目标需要学习在感知和具体动作中的基础语言，以完成复杂的任务。可扩展的，可指导的，多世界代理商（SIMA）项目通过培训代理商遵循各种虚拟3D环境（包括精选的研究环境以及开放的商业视频游戏）的自由形式说明来解决此问题。我们的目标是开发一个可以指导者，可以在任何模拟的3D环境中能够实现人类所能做的任何事情。在本文中，我们描述了我们的动力和目标，我们取得的最初进步以及在几种不同的研究环境和各种商业视频游戏上取得了希望的初步结果。
缩放Perovskite-Silicon朝向可靠的商业产品
拟议的奖励活动将包括外展，数据分析，建模，工程和设计，实验室研究和现场测试。外展活动将包括举办研讨会和招聘管道开发，以服务于社区中历史上边缘化的人群。立方（马萨诸塞州贝德福德），北卡罗来纳大学教堂山（Chapel Hill，北卡罗来纳州），国家可再生能源实验室（NREL； Golden，Co）和托莱多大学（俄亥俄州托莱多）将设计，开发和制造孔织布式薄膜薄片，太阳能细胞和模块。立方还将进行电气和材料表征，合成化学，数据分析，应力测试和屋顶现场测试。桑迪亚国家实验室（SNL；新墨西哥州阿尔伯克基）和NREL也将进行户外现场测试。SNL和NREL活动将作为商业化技术（PACT）研究小组的Perovskite PV加速器的一部分。