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哪种缩放规则适用于大型人工神经网络
摘要经验表明，合作和交流计算系统，包括隔离的单个处理器，具有严重的性能限制，无法使用von Neumann的经典计算范式来解释。在他的经典“初稿”中，他警告说，使用“太快的处理器”“使他的简单“ procepure'”（但不是他的计算模型！）;此外，使用经典的计算范式模仿神经元操作是不合适的。Amdahl补充说，包括许多处理器的大型机器具有固有的劣势。鉴于人工神经网络（ANN）的组件正在互相进行大量通信，因此它们是由用于常规计算中设计/制造的大量组件构建的，此外，它们还试图使用不当的生物学操作使用不正确的技术解决方案及其可实现的有效载荷计算量表，这是概念上的模型。基于人工智能的系统的工作负载类型会产生极低的有效载荷计算性能，其设计/技术将其大小限制在“'toy'级别的系统：基于处理器的ANN系统的缩放标准）上是强烈的非线性。鉴于ANN系统的扩散和规模不断增长，我们建议您提前估算设备或应用的效率。ANN实施和专有技术数据的财富不再启用。通过分析已发布的测量结果，我们提供了证据表明，数据传输时间的作用极大地影响了ANN的性能和可行性。讨论了一些主要的理论限制因素，ANN的层结构及其技术实施方法如何影响其效率。该论文始于冯·诺伊曼（Von Neumann）的原始模型，而没有忽略处理时间的转移时间，并为Amdahl定律提供了适当的解释和处理。它表明，在这一提示中，Amdahl的定律正确地描述了ANN。
探索 AI 安全性的程度：通用性、能力和控制
人们经常通过对比专业人工智能与通用人工智能 (AGI)、分析有限能力系统的短期危害与“超级智能”带来的长期风险，以及概念化人工智能系统对其环境和自身进行限制控制的复杂方式（影响、对人类的伤害、自我伤害、遏制等），来探索人工智能安全的前景。在本立场文件中，我们将人工智能安全的这三个方面重新视为定量因素——通用性、能力和控制——并表明通过定义这些维度的指标，可以更精确地描述和分析人工智能风险。作为示例，我们说明了如何在强化学习设置中的玩具场景中为一些简单代理定义这些指标及其值。
Govtech趋势2023
对于一代人来说，与数字世界的连接通过了一系列矩形屏幕的不断变化。现在，正如技术人员认识到屏幕无法永远缩小的那样，范式再次转移到将用户穿过玻璃和沉浸式虚拟体验（包括数字世界）的接口转移，包括被称为Metaverse的数字世界。在接下来的几年中，有形，对话和虚拟接口可能会继续从技术到玩具再到企业工具。一些公司围绕“无限现实”提供的独特功能建立了有利可图的业务模型，但其他公司为员工提供了简洁的环境，以简化操作或协作和学习。随着技术在未来十年的进一步发展，组织应通过扩展与混合现实互动的方式来准备现实在线移动。
非平衡热容量的图解方法
从热和热力学的概念诞生，到量子力学的诞生，一直到黑洞，热容量一直在化学和物理学中扮演着核心和基础性的角色 [1-3]。生物学和复杂性科学在热容量研究中取得的成功较少。从根本上讲，这样的进步需要一种非平衡系统的热交换理论，以及复杂网络上能量景观中驱动的随机运动的理论。为此，我们希望定量了解环境、温度或活动等参数的变化如何改变此类系统的热容量。因此，应该寻找有关非平衡热容量的精确结果。本文的动机就是：介绍图上活跃系统的非平凡且有趣的玩具模型，并给出其热容量的精确结果。
进化引导的生成流网络
生成流动网络（GFLOWNETS）是一个概率生成模型的家族，它们学会了与奖励成正比的组成对象进行采样。Gflownets的一个重大挑战是在处理长期视野和稀疏奖励时有效地训练它们。为了解决这个问题，我们提出了进化引导的生成流网络（EGFN），这是使用进化算法（EA）对Gflownets训练的简单但强大的增强。我们的方法可以通过使用EA训练一组代理参数，将所得的轨迹存储在优先级的重播缓冲液中，然后使用存储轨迹训练GFLOWNETS代理。我们对广泛的玩具和现实世界的基准任务进行了彻底的调查，以显示我们方法在处理长轨迹和稀疏奖励方面的有效性。
Sonifyar：增强现实中的上下文感知声音
（1）有限的现实世界上下文。现有系统通常支持链接到AR中虚拟对象的动作触发器，但缺乏对现实世界上下文信息的支持（例如，，一种虚拟玩具机器人，穿越木材，地毯或玻璃等多样化的室内表面。（2）有限的交互规范。现有系统仅提供预定义的交互触发器，例如“ TAP”和“接口输入”。这限制了创建者在提供的选项之外指定交互的能力，尤其是涉及环境环境的选项（例如，用户在现实世界中“幻灯片”虚拟粉笔在现实世界黑板上滑动）。（3）有限的声音来源。现有系统受其图书馆中可用的声音资产的限制以及在线合适的声音资源的稀缺性。因此，AR的作者努力为不同的AR事件找到适当的声音（例如，复制虚拟蜻蜓的翅膀颤动或模拟虚拟恐龙的饮食声音）。
MERMIN多面体量子计算和基础
Mermin Square方案为与国家无关的上下文提供了简单的证明。在本文中，我们研究了从Mermin方案获得的多面体MPβ，在一组环境中由函数β进行了参数。直到组合同构，有两种类型的多型MP 0和MP 1，具体取决于β的均衡。我们的主要结果是这两个多面体的顶点的分类。另外，我们描述了与多面体关联的图。MP 0的所有顶点结果都是确定性的。此结果提供了一个新的拓扑证明，证明了CHSH场景上的非上下文分布的精细表征。mp 1可以看作是λ-聚植物的非局部玩具版本，这是用于仿真通用量子计算的一类多型。在2 Quibit的情况下，我们使用MP 1进行了λ-聚型的分解，其顶点是分类的，并且（2、3、2）钟形场景的非信号层，其顶点是众所周知的。
失踪/失踪
约翰纳森·迪恩·兰恩是一名驻扎在德国安斯巴赫的美国陆军士兵。最后一次与兰恩的接触是在 2023 年 6 月 23 日，地点是德国凯泽斯劳滕的拉姆施泰因空军基地，他自称是一名平民，使用了大卫·赫舍尔的名字。当时他穿着一件蓝色 T 恤。他最后一次被人看到是在 2023 年 6 月 23 日下午 3:18 左右进入德国兰茨图尔地区医疗中心的大门。他的车辆于 2023 年 6 月 25 日被发现遗弃在德国布劳巴赫附近的一片森林中。他的双臂和肩膀上都有纹身，上面有“J”和“D”的玩具积木、“我很自豪”的字样和卡通海洋生物图像。任何能找到兰恩位置并安全返回的信息都可以提供给上述陆军刑事侦查部门的联系人。