该项目的目的是观察两个人工智能代理(一个“寻找者”和一个“隐藏者”)在玩简化版的捉迷藏游戏时的发展。这些代理将通过机器学习得到改进,并且只会被赋予对游戏规则的理解和在游戏的网格状空间中导航的能力;它们不会被教授或提供任何策略,而是从头开始学习。特别有趣的是观察随着游戏中引入新元素(例如障碍物、门和其他环境影响),隐藏者和寻找者智能的特殊游戏风格。通过这种观察,我希望不仅能确定捉迷藏游戏中的关键策略,还能更好地了解机器学习 AI 搜索和隐藏模式的演变,这与网络、人工智能和网络安全等多个领域相关。
第一次提到深度伪造是在 2016 年美国总统大选一年多后,那次大选以虚假新闻现象为标志(Gunther 等人,2018 年;Lee,2019 年)。许多人担心接下来的 2020 年总统大选也会充斥着虚假信息,尤其是虚假新闻和深度伪造的结合,但这并没有发生(Meneses,2021 年)。对这次选举影响最大的深度伪造可能是 2019 年 5 月涉及纳西·佩洛西的深度伪造:当时的美国众议院议长看起来喝醉了,说话含糊不清,好像喝醉了一样(Stewart,2019 年)。关键在于,这不是深度伪造,因为它没有使用人工智能;相反,它是一个廉价伪造(或不太常用的浅层伪造),一段使用比深度伪造技术简单得多的手段编辑的视频(Pawelec,2022 年)。正如 Paris & Donovan (2019) 所说,深度伪造和廉价伪造的共存增加了区分两者的难度。这种类型的虚假信息可能对政治话语和未来选举产生的影响(Appel & Prietzel,2022)并非无关紧要,因为它是故意改变的视听内容,并通过社交媒体进行放大。至于佩洛西的视频,由于它是基于编辑软件或只是音频音调的变化,因此更容易做到,也更容易检测,这与今天的假新闻类似。这个例子强调了了解每一种现象的本质的必要性,尽可能正确地定义它,“以协助制定一致且理论上连贯的深度伪造定义”(Whittaker 等人,2023 年)。
简介大型AI模型,例如DeepSeek和Chatgpt,在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力,通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时,两个模型都会相似地执行,因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是,当问题冒险进入更高级领域时,真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现,尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作,这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计(通常称为灯厂)由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成,如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色,另一侧为白色。暴露于光线时,叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加,最佳性能的压力约为1 pa。
事件信息本课程提供了与寻求骨骼剂的内部放射疗法的全面概述,可有效地提供高剂量的辐射以扩大转移性骨折,并可能将吸收的辐射剂量限制为健康组织。beta发射极长期以来一直是骨痛疼痛的首选药物。批准了223 RA和显示长期生存与Alpha发射极生存的数据受到骨痛的抑制。不幸的是,我们没有关于用β发射器治疗后生存的良好数据。在面对面的过程中,我们将讨论骨痛的病理生理学,以了解寻求骨骼的治疗作用原理。剂量法对于通过限制严重副作用来增加对肿瘤的剂量至关重要。所有的重点仅是基于关于Beta发射器生存数据的差数据。核医学治疗的未来是与其他药物的结合,以改善治疗作用,例如化学疗法,免疫疗法或抗雄激素治疗。学习目标
Jeehaan Algaraady Mohammad Mahyoob Albuhairy Taiz大学,也门Taibah大学,沙特阿拉伯摘要摘要该研究通过涵盖大型语言模型(LLM)DeepSeek的用户印象,其中包含双重分析框架和主题分析。该研究旨在找到用户响应的主要情绪和重复的主题。双焦点方法通过包括情感和主题来增强对用户满意度,关注点和期望的看法。使用基于规则的Vader情感分析和主题评估的混合方法方法用于分析用户反馈,以阐明平台特定的优势和系统性挑战。的结果表明,DeepSeek被用户(+0.80的总体情感)以及可访问性的高分(+0.93)和智能与推理(+0.88)认为是高度积极的。尽管如此,新兴的批评围绕其审查制度和内容政策(-0.20)。用户通过免费访问来鼓掌分析精度,但批评接口导航问题。主题分析将DeepSeek指定为与分析驱动的用户的富裕,同时强调了其高度顽强的针对特定领域问题的能力。但是,跨切割挑战包括延迟,稳定性以及内容审核与用户自主权之间的固有张力。AI评估框架是通过添加计算情绪工具和定性看法的方法来提出的。这些发现的直觉可以更好地了解用户体验,并对当前的发展和DeepSeek的实际可用性产生了深远的影响。功能专业与用户期望之间的关系将AI平台的竞争力与DeepSeek(视为强大的,免费的分析工具)相同,同时发出可能的战略增强领域。
lawsuit against an AI-based vendor is now looking to ratchet up the pressure and expand his claim into a national class action.他的最初论点:Workday的AI筛查工具不公平地导致他因种族,年龄和残疾地位而被拒绝了数百个工作。His new argument?自2020年9月以来,有40岁以上的数百万申请人也被Workday的AI系统拒绝了,应该能够加入其联邦要求。What do employers and AI developers need
最近几周渗透了财政部)。EO为联邦承包商创建了一个新的问责制,需要证明联邦软件符合政府安全的软件开发标准。联邦承包商应立即对其内部软件开发进行审查和差距分析,以确保他们准备证明提供的软件满足政府要求。对于那些软件不符合标准的供应商,他们可能需要准备发布软件更新以确保合规性。
研究文章:新研究| Cognition and Behavior Astrocytes in the External Globus Pallidus Selectively Represent Routine Formation During Repeated Reward- Seeking in Mice https://doi.org/10.1523/ENEURO.0552-24.2025 Received: 3 December 2024 Revised: 3 February 2025 Accepted: 24 February 2025 Copyright © 2025 Yang et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章,只要将原始工作正确归因于任何媒介,它允许在任何媒介中进行无限制的使用,分发和复制。
近年来,人工智能将人工智能整合到医疗保健中,DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来,该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能(AI)应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用,领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一,可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时,Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology,该模型可自动化病理幻灯片分析,并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成,该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样,上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署,将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起,提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站,为疾病诊断提供实时援助,并降低了复杂病例中误诊的风险。
弗雷德里克斯堡,弗吉尼亚州22406摘要美国陆军研究实验室(ARL)正在探索技术,以提供低成本的火灾,适用于直接和间接消防武器系统。这些应用之一涉及一个前向观察者(FO),用激光斑点指定目标,并在船上搜索弹药,检测反射能量以允许终端指导。这种方法,称为半活性激光(SAL)指南,已用于许多空运弹药中,包括炸弹,导弹和弹丸。但是,这些系统的成本是由高质量光学,高灵敏度检测器和专业电子设备驱动的,它阻碍了它们迁移到枪支弹药(例如迫击炮,炮兵和手榴弹)中。要探索,开发和展示最低的成本解决方案,ARL投资了一个称为较小,更轻,更便宜的弹药组件(SLCMC)的陆军技术目标(ATO)。具体来说,基于商业组件(COTS)和质量生产技术的Sal Seeker硬件正在原型中,用于与枪支发射的弹丸和激光目标指定器一起使用。Seeker系统由几个印刷电路板板,一个微处理器,四翼检测器和模制的光学镜头单元组成。该寻求者旨在快速更新弹丸孔的角度,与其他皮带向下的传感器接口,并将数据馈送到机上指导,导航和控制(G,N&C)系统中,以允许进行弹丸操作。探索者的设计和基本特征将在论文和演示中进行讨论和介绍。关键词寻求者,弹药,精密火灾,炮兵,半活性激光,指导系统,带有动态科学的绑带传感器 *,并根据ARL,APG,MD