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我们需要增强系统吗？| AGI
Greg Gerten 是 Analytical Graphics, Inc. (AGI) 的导航和电子战 (EW) 联系人。他获得了代顿大学的电气工程硕士学位，包括空军理工学院的 GPS 研究生课程。他在通信、导航战、电子战战术和武器效能领域的建设性任务模拟开发方面拥有 10 多年的经验。Gerten 负责设计、开发和部署多个 NAVWAR 模拟，并参与使用这些模型来支持众多行业的分析和战役研究。Adam Gorski 是 AGI 在英国的首席系统工程师。他获得了伊利诺伊大学香槟分校的航空航天工程学士学位，专注于卫星轨迹/天体动力学分析和卫星系统设计。他为美国和世界各地的客户应用提供支持，并培训来自不同国家和背景的工程师使用先进的 AGI 软件工具。关键词
AGI Naval 手册 - 军事系统和技术
AGI 磁带航向中继器基于移动磁带原理。使用大格式发光二极管 (LED) 阵列来模拟经过固定指针的移动罗盘卡图像。这种显示器具有超过 1500 个像素，以清晰、明确的格式向用户提供出色的变化率数据。显示器还包括数据的单独数字表示，使用 4 个七段字符。该装置的一个特点是包含可听见的转弯速度。
高级地面讲师（AGI）样本问题
高级地面讲师（AGI）的以下样本问题是所有地面讲师评级测试的合适研究材料。尽管这些问题是基于飞机的，但它们代表了在所有飞行讲师测试中都可以找到的相同类型的问题。申请人必须意识到这些问题应用作学习指南，不一定是实际的测试问题。完整的AGI测试包含100个问题。应用程序识别，信息验证和授权要求矩阵列出了所有FAA考试。可在
STK Premium（太空）高级分析工具和... - Agi
STK 的 SatPro 功能可实现更高保真度的卫星系统建模和分析。SatPro 中包含的传播器可以整合数值积分和运动微分方程、计算月和年的星历表，并集成专门的传播方法。SatPro 还通过姿态范围、姿态覆盖以及定制的配置文件和约束增强了设计师和操作员的姿态分析。最后，SatPro 为您提供了一组卫星工程工具，用于模拟卫星的表面积、质量、太阳能电池板配置等。
创建可扩展的AGI：开放的通用智能框架
摘要 - 人工智能（AI）的遗物进步，尤其是大型语言模型（LLMS），已在狭窄的任务中取得了重大进展，例如图像分类，语言翻译，编码和写作。但是，这些模型由于其孤立的体系结构而面临的可靠性和可伸缩性限制，这些模型旨在一次仅处理一个数据模式（数据类型）。这种单模式方法阻碍了他们整合现实世界中挑战和解决问题的任务所需的复杂数据点的能力，例如医学诊断，质量保证，设备故障排除和财务决策。解决这些现实世界中的挑战需要更有能力的人工通用情报（AGI）系统。我们的主要贡献是开放通用智能（OGI）框架的开发，这是一种新型的系统体系结构，是AGI的宏设计参考。OGI框架基于在多个可以作为单个系统无缝运行的专用模块中进行认知的前提，采用了智能系统设计的模块化方法。OGI使用动态处理系统和织物互连会集成这些模块，从而实现实时适应性，多模式集成和可扩展处理。OGI框架由三个关键组成部分组成：（1）指导操作设计和处理的总体宏设计指南，（2）控制路由，主要目标，指令和加权的动态处理系统，以及（3）框架区域，一组专业的模块，可在凝聚力形成一个统一的认知系统。通过将人类认知原理的已知原理纳入AI系统中，OGI框架旨在克服当今智能系统中观察到的挑战，为更全面和背景感知的解决问题的能力铺平了道路。Index Terms —Artificial General Intelligence (AGI), Artificial Intelligence (AI), Open General Intelligence (OGI), Dynamic Processing System, Cognitive Architecture, Modular AI Systems, Scalable AI, Multi-Modal Integration, Human-Like Cognition, General Intelligence, Specialized AI Modules, AI Scalability, Adaptive AI Systems, Reference Design, Intelligent Systems
基于模型的系统工程数字任务... - AGI
• 详细且明智的候选概念的模型重用 • 嵌入式经验教训促进明智的决策 • “数字孪生” - 实现自动接口验证 • 通过以数字为中心的认证流程提高工程效率，为物理认证提供信息并降低成本 • 更及时地识别元素之间的差异，改善主要门审查的设计收敛 • “实时审查”，具有交互式信息 • 在日益复杂的背景下恢复跨学科和子系统理解系统的能力
北美防空司令部开发基于集成 AGI 技术的先进可视化工具
轻松共享：北美防空司令部分析师定义了地理空间目标要求——面积、体积和点。将信息输入 AVT 后，STK 会提供清晰的图像，以快速且经济高效的方式协助创建场景。结果显示在 3D 可视化环境中，以降低风险并节省时间。AVT 允许在每个场景中访问存储的功能，从而提高一致性。分步场景构建工具降低了培训成本、时间和错误风险，同时提高了易用性。STK 从场景创建 AGI 可视化数据格式 (VDF) 文件，以便于信息共享。
谁在开车？游戏理论路径的AGI开发风险
控制着人工通用智力（AGI）的发展的人可能比我们处理控制自己的工作的方式重要。我们将这个“方向盘问题”形式化为人类的近期生存风险可能不是源于未对准的AGI，而是源于竞争发展的动力。就像在到达任何目的地之前，乘客在车轮上锻炼的车祸一样，灾难性的结果可能是由于AGI存在之前的开发量。尽管技术一致性研究重点是确保安全到达，但我们展示了开发过程中的协调失败如何推动我们效果。我们提出了一个游戏理论框架建模AGI开发动态，并证明了可持续合作社的条件。在考虑AGI独特特征的同时，我们提出了具体机制，包括预注册，共享的技术基础设施以及自动威慑，以稳定合作。我们的关键见解是，AGI在安全方面创建网络效果：随着参与的增长，共享的投资变得更加有价值，从而使合作主导的机制设计使机制设计占主导地位。这项工作桥接了正式的方法论和政策框架，为AGI竞争风险的实际治理提供了基础。
动态情报评估：在通往AGI的道路上基准LLM，重点是模型置信
摘要 - 随着机器智能的发展，需要测试和比较不同AI模型的问题解决能力的需求。但是，当前的基准通常很简单，允许模型均匀地表现良好，并且很难区分其功能。此外，基准通常依赖于模型可能记住或猜测的静态问答对。为了解决这些局限性，我们引入了动态智能评估（DIA），这是一种使用动态问题模板测试AI模型的新方法，并改善了多个学科的指标，例如数学，密码学，网络安全性和计算机科学。随附的数据集，Dia-Bench包含各种挑战模板的集合，这些挑战模板具有各种形式的可变参数，包括文本，PDF，编译的二进制文件，视觉难题和CTF风格的网络安全挑战。我们的框架介绍了四个新指标，以评估多次尝试的模型的可靠性和信心。这些指标表明，以不同形式摆姿势时，即使是简单的问题也经常被错误地回答，从而突出了模型的可靠性中的显着差距。值得注意的是，像GPT-4O这样的API模型通常高估了其数学功能，而ChatGpt-4O由于有效的工具使用而显示出更好的性能。在自我评估的Openai的O1-Mini中，证明其应尝试解决哪些任务是最好的判断。我们使用DIA-Bench评估了25个最先进的LLMS，这表明当前的模型在复杂的任务中遇到了困难，并且即使有更简单的问题也表现出意外的较低信心。DIA框架设定了一个新标准，不仅可以评估解决问题的问题，还设定了模型的自适应智能和评估其局限性的能力。该数据集在项目页面上公开可用：https：//github.com/dia-bench。索引术语 - 手工智能，大语言模型，动态基准测试，性能指标，可靠性