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在公共部门使用人工智能
• 指导意见，包括可用于开发和使用人工智能解决方案的模板和范例。通过这种方式，丹麦数据保护局将试图阐明，目前已经适用于个人数据处理的大量要求必须如何应用于人工智能的使用。 • 绘制整个公共部门人工智能解决方案的使用情况，以便丹麦数据保护局最终能够跟踪人工智能使用时数据保护要求的遵守情况。 丹麦数据保护局之所以关注丹麦的公共部门，是因为公共行政部门处理的数据数量和类型，就像公民在选择公共当局如何处理他们的个人数据方面没有自由一样，私营公司也是如此。最后，公共当局通常会履行对公民至关重要的职能，例如支付公共福利和提供家庭和医疗保健服务。
使用实体上下文的白皮书可见到设备，应用程序和用户
此软件包提供了相关的摘要，该信息通常由分析师和安全团队手工制作的信息进行狩猎和事件响应。Corelight将实体定义为企业网络元素，例如系统，服务器，用户，域或证书。这些属性可在一组相互关联的日志中获得，这些日志从完整的Corelight日志流进行了汇总以进行快速搜索。此日志集包括有关网络上所有内容的实体信息，从IT设备（笔记本电脑，服务器，电话，打印机）到工业控制系统（ICS）和操作技术（OT）设备（构建自动化，相机和工业控制系统）。
使用Bellman-Ford算法
摘要 - 本文提出了一种旨在检测套利机会的模型，重点是三角形和跨市场套利。利用Bellman-Ford算法和图形理论，该模型有效地确定了负循环，指示了高流动性环境中潜在套利的负循环，并结合了虚拟和实时数据。虽然证明它对于三角套利特别有效，但该模型需要进一步的完善才能提高其在跨市场场景中的有效性。在实际交易方案中，该模型面临着重大挑战，例如需要快速执行，交易费用的影响以及波动金融市场的需求。该研究讨论了必要的模型增强功能，以提高现实世界的适用性和执行效率。
使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
利用云计算组织专业人才培养的教育空间
Andrii Shuliak 1 、Andrii Hedzyk 2 、Nina Tverezovska 3 、Lyubov Fenchak 4 、Natalia Lalak 5 、Anatolii Ratsul 6 、Oleksandr Kuchai 7 1 教育学博士，乌克兰帕夫洛·特奇纳乌曼国立师范大学信息学、信息和通信技术系教师 2 乌克兰德拉戈马诺夫国立师范大学研究生（博士） 3 教育学博士，教授，乌克兰国立生命与环境科学大学社会工作与康复系教授 4 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 5 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 6 教育学博士，教授，沃洛基米尔教育与特殊教育系主任维尼琴科乌克兰中央国立师范大学，乌克兰 7 教育学博士，副教授，乌克兰国立生命与环境科学大学教育学系教授，乌克兰
人工智能为人工智能：利用人工智能加速投资
在快速发展的人工智能 (AI) 领域，组织正在积极探索其变革能力。人工智能不可抗拒地挂在每个人嘴边——学者、公司、政策制定者和政府。可以说，人工智能越来越重要，并且越来越依赖我们生活的方方面面，但更广泛地说，它对社会的影响更大。特别是，企业对人工智能的兴趣已经深深地影响了投资决策，尽管必须注意，这并不是一个完全新的现象，至少当我们试图将商业智能的起源历史化时，它早在生成和分析人工智能出现之前就已扎根。此外，我们还看到政治实体（在这个意义上是国家）将人工智能纳入其投资战略和监管框架的能力可能带来的结果。同样，可以说，人工智能给私营和公共部门领域带来了不可否认的变革性影响，并且可能带来这种影响。
使用代金券实现经济私有化
1992 年捷克斯洛伐克的国有资产私有化被广泛誉为前共产主义经济体经济转型中最令人印象深刻的成就之一。在 1993 年 1 月 1 日分裂为两个国家之前，捷克斯洛伐克迅速大规模地进行了国有企业私有化。这一过程的一个关键要素是代金券私有化——几乎免费向公民发放代金券，公民则用代金券竞购国有企业的股份。捷克斯洛伐克代金券方案的设计和实施引发了许多国家学者和政策制定者的激烈辩论。一小部分俄罗斯企业已经通过代金券方案进行了私有化，其他转型经济体也可能引入类似的制度。
诉讼中的生成式人工智能：使用生成式人工智能之前的 5 个关键注意事项
有关诉讼中 AI 的更多信息，请参阅《评估 ChatGPT 授权动议的法律伦理》、《诉讼律师应谨慎对待 AI 工具》和《为什么法律部门应该拥抱 AI 的工作潜力》。在诉讼中使用生成式 AI 之前的注意事项
使用普遍数据的研究指南
2025年1月15日撰写：纳粹·安迪比（Nazanin Andalibi）（密歇根大学），大卫·丹克斯（加利福尼亚大学，圣地亚哥分校），海莉·格里芬（Haley Griffin），海莉·格里芬（计算机研究协会），玛丽·卢·马赫（Mary Lou Maher）（计算机研究协会），杰西卡·麦克莱恩（JESSICA MCCLEARN（GOOGLE），Google）健康），凯蒂·西克（Katie Siek）（印第安纳大学），塔米·托斯科斯（Tammy Toscos）（Parkview Health），Helen V. Wright（计算研究协会）和Pamela Wisniewski（Vanderbilt University）此反应来自计算机研究协会（CRA）的计算社区联合会（CCC）（CCC）和CRA-Industry（CRA-Industry）。CRA是近250个北美计算机研究组织的协会，包括学术和工业，以及来自六个专业计算社会的合作伙伴。CCC的任务是CRA的小组委员会，是为了追求创新的，高影响力的计算研究，与紧迫的国家和全球挑战保持一致。CRA的另一个小组委员会CRA-I的使命是召集行业合作伙伴计算共同利益的研究主题，并将其与CRA的学术和政府选民联系起来，以促进共同利益和改善社会成果。请注意，本材料中表达的任何意见，发现，结论或建议是作者的意见，不一定反映了作者隶属关系的观点。下面我们回答了提出评论请求的问题1-9、11和13-14。