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与偏见相结合：通过介入反馈
大语言模型（LLM）通常会产生偏见的输出，其中包含令人反感，有毒或刻板印象的文本。现有的LLM对准方法，例如根据人类反馈（RLHF）学习的强化学习，从而根据当前模型输出的奖励信号来减轻偏见，而无需考虑偏见的来源。在这项工作中，为了探索偏见的形成，我们从因果的角度重新审视了LLMS的文本生成。我们确定了包含文本短语语义相关性的预训练数据和输入提示，因为LLMS和模型输出之间的两个混杂因素会导致偏见。受到因果观点的启发，我们利用RL对齐中的奖励模型作为一种仪器变量来对LLMS进行因果干预。利用初始LLM和Intervened LLM之间的奖励差异作为介入反馈来指导RL FINETUNT，我们提出了C ausality-a ausa a aus a Ware a Ware a Ware a strignment（CAA），用于LLM DEMIAS。在两个具有三个不同对齐目标的文本生成任务上的经验证明了我们在对齐LLMS时的方法，以产生较小的偏见和更安全的输出。
将财务流与全球生物多样性框架保持一致：将野心转化为实施
此外，欧盟（EU）法律要求所有大型公司和所有上市公司（除列出的微型企业除外），以披露有关他们认为是由社会和环境问题以及活动对人们和环境的影响所带来的风险和机会的信息。2021年4月，欧盟委员会通过了公司可持续性报告指令（CSRD），该指令要求其范围内的公司符合欧洲可持续性报告标准（ESRS）的报告。有12个ESR涵盖了全部可持续性问题，其中之一是生物多样性和生态系统上的ESR E4。公司将不得不在2024年（欧盟大型公司），2025年（大型非欧盟公司），2026-2028（上市中小型企业）和2028年（欧盟每年超过1.5亿欧元的非欧盟公司）中开始报告。
对齐锂金属电池的研究和整个学术界和行业的开发
将金属锂阳极成功整合到二级电池中可以增强能量密度并实现新形式的电气运输。，在储能设备中采用广泛的锂金属的前景仍然混合在一起。这部分源于我们对连接锂初始状态的关系，与骑自行车的发展和寿命终止状态的关系的理解。为材料和细胞表征，循环性能，安全性和回收方法制定标准化方案仍然很重要。2023年2月，来自学术界，国家实验室和行业的一批科学家和工程师聚集在一起，以汇聚在关键的挑剔和行动项目中，以更好地了解锂金属的进化，并增强学术，政府精神和工业合作伙伴 - 船只 - 船只toaddressthesdressthesechallengess。在这里，我们重点介绍了围绕锂金属制造，其相关的计量和集成到电池形式的制造以及测试其与汽车应用相关的电化学性能的最佳实践。我们引入了电源控制的排放测试
寻求一种使组织业务价值与其 BPMN 流程模型保持一致的方法
摘要 组织商业价值的战略一致性对于成功至关重要，需要与流程模型无缝集成以有效推进战略目标。本研究解决了流程模型偏离基本商业价值导致与组织使命脱节的挑战。通过验证交换商业价值的图形表示，本研究提出了一种审查 BPMN 流程模型中价值规范的方法。由于商业价值感知具有主观性和无形性，受质量、价格和情感因素等因素的影响，因此使用模糊逻辑解决了衡量商业价值感知的障碍。通过这种方式，该研究旨在减轻主观性和模糊性，更准确地理解利益相关者的价值感知。该分析旨在确定感知价值与 BPMN 模型中指定的价值之间的一致性，以与组织目标保持稳健一致。
GBF-EAS指南：将国家生物多样性目标与GBF和相关决定保持一致GBF-EAS指南：将国家生物多样性目标与GBF和相关决定保持一致
•一种整合整个国内和国际决策的可持续发展方面的方法。…作者：（i）促进协同效应并最大程度地利用经济，社会和环境政策领域的福利，（ii）将国内政策目标与国际认可的可持续发展目标保持平衡，以及（iii）解决政策的跨期和长期影响，包括可能影响发展中国家的人。” OECD
渲染和扩散：基于扩散的行为克隆
摘要 - 在机器人学习的领域，高维观测值（例如RGB图像和低级机器人动作）之间的复杂映射，两个本质上非常不同的空间构成了一个复杂的学习问题，尤其是在有限的数据中。在这项工作中，我们介绍了一种使用机器人3D模型的虚拟渲染器在图像空间内统一的低级机器人动作和RGB观察的方法。使用此联合观察表达表示，它使用学习的扩散过程计算低级机器人动作，该过程迭代地更新机器人的虚拟渲染。此空间统一简化了学习问题，并引入了对样品效率和空间概括至关重要的电感偏差。我们在模拟中彻底评估了研发的几种变体，并展示了它们在现实世界中六个日常任务上的适用性。我们的结果表明，研发具有强大的空间概括能力，并且比更常见的图像到动作方法更有效。
不合能政策简要将关键原材料开发与可持续发展保持一致
许多拥有最重要的CRM资源和/或最大潜力的国家是新兴和发展中的经济体。这些通常需要更强大的资源治理，并且能够减轻提取活动增加的经济和环境后果的能力有限。15 2017年的一项研究发现，在治理不令人满意的国家中，有超过四分之一的已知铜资源是，因此不可避免地会有一些产品来自此类国家。16截至2019年，大约有10-15％的铜，锂和钴生产以及其镍产量的几乎一半来自治理得分低和高排放强度的地区（图3）。
使欧洲癌症研究重点与抗癌建议保持一致：综合分析
1 欧洲个性化医疗联盟，比利时布鲁塞尔 1040； jayasinghtec29@gmail.com（JS）； marta.kozaric@euapm.eu (MK) 2 分子与细胞工程系，雅各布生物技术与生物工程研究所，工程与技术学院，山姆希金博顿农业、技术与科学大学，Prayagraj 211007，印度 3 比利时癌症中心，Sciensano，1050 布鲁塞尔，比利时； marc.vandenbulcke@sciensano.be 4 意大利那不勒斯费德里科二世大学公共卫生系，80138 那不勒斯， umberto.malapelle@unina.it 5 国家癌症研究所“G. Pascale Foundation”—IRCCS，意大利那不勒斯 80131； n.normanno@istitutotumori.na.it 6 意大利那不勒斯费德里科二世大学分子医学和医学生物技术卓越系，80138； edotto70@gmail.com 7 意大利卡塔尼亚 95126 Cannizzaro 急救医院临床病理学和基因组学系 8 意大利米兰国家肿瘤研究所 IRCCS 基金会肿瘤内科系，20133； arsela.prelaj@istitutotumori.mi.it 9 米兰比可卡大学 MBBM 基金会儿科血液学科，20126 蒙扎，意大利； carmelo.rizzari@gmail.com 10 欧洲癌症患者联盟，1000 布鲁塞尔，比利时； aliki.stathopoulou@ecpc.org （AS）; francesco.delorenzo@ecpc.org (FdL) 11 Astra Zeneca，Concord Pike，威尔明顿，特拉华州 19803，美国； france.dube@astrazeneca.com 12 马德里政治技术大学照相技术和生物工程系，28040马德里，西班牙； manuel.ottaviano@upm.es 13 意大利罗马圣心天主教大学生命科学与公共卫生系卫生科，20123； stefania.boccia@unicatt.it 14 意大利罗马 A. Gemelli IRCCS 基金会妇女儿童健康和公共卫生系，00168 15 米兰大学肿瘤学和血液肿瘤学系，20122 米兰，意大利； gabriella.pravettoni@ieo.it 16 欧洲肿瘤研究所 (IEO) IRCCS 认知和心理科学应用研究部，20139 米兰，意大利 17 Novartis Farma SpA，20154 米兰，意大利； ivana.cattaneo@novartis.com 18 西班牙国家癌症研究中心 (CNIO) 遗传和分子流行病学组，28029 马德里，西班牙； nmalats@cnio.es 19 科隆肺癌组、病理学和医学院研究所、科隆/波恩综合肿瘤学中心、科隆大学医院，德国科隆 50937； reinhard.buettner@uk-koeln.de 20 巴塞罗那大学医学人工智能实验室（BCN-AIM），西班牙巴塞罗那 08007； karim.lekadir@ub.edu 21 想象 Margo，78100 圣日耳曼昂莱，法国； patricia.blanc@imagineformargo.org 22 蒙彼利埃大学医学中心稀有人类循环细胞实验室，法国蒙彼利埃 34093； c-panabieres@chu-montpellier.fr 23 国际癌症儿童组织，1200 维也纳，奥地利； sara@bwconsultancy。法国蔚蓝海岸大学巴斯德医院临床和实验病理学实验室，邮编 06000 尼斯， hofman.p@chu-nice.fr 25 INSERM U1287，古斯塔夫鲁西癌症园区，94805 维尔瑞夫，法国； eric.solary@gustaveroussy.fr 26 巴黎第十一大学医学院，勒克里姆林-比克特，91405 法兰西岛，法国 27 古斯塔夫鲁西癌症中心血液学系，94805 巴黎，法国
法律为代码提供信息：一种法律信息学方法，将人工智能与人类保持一致
摘要 - 人工智能（AI）功能正在迅速发展。高功能的AI可能会根据其开发和部署方式引起根本不同的期货。我们无法以可靠地指导AI行为的方式指定人类的目标和社会价值观。指定在世界特定状态下采取特定行动的AI的可取性（值）超出了非常有限的国家行动价值。机器学习的目的是在一部分状态下进行训练，并使最终的代理推广在未经验证的情况下选择高价值动作的能力。不可避免地，训练期间将价值观归因于代理商的行为的功能是对人类价值观的不完整封装，而训练过程是对与所有可能未来相关的状态的稀疏探索。在训练后，AI被用粗大的人类首选领土部署，并且通常会选择与我们首选路径不结盟的动作。
道德：通过多目标强化主动学习使人工智能与人类规范保持一致
从演示和成对偏好推断奖励函数是将强化学习 (RL) 代理与人类意图相结合的良好方法。然而，最先进的方法通常专注于学习单一奖励模型，因此很难权衡来自多位专家的不同奖励函数。我们提出了多目标强化主动学习 (MORAL)，这是一种将社会规范的不同演示组合成帕累托最优策略的新方法。通过维持标量权重的分布，我们的方法能够以交互方式调整深度 RL 代理以适应各种偏好，同时无需计算多个策略。我们在两种场景中通过实证证明了 MORAL 的有效性，这两种场景模拟了交付和紧急任务，需要代理在存在规范冲突的情况下采取行动。总的来说，我们认为我们的研究是朝着具有学习奖励的多目标 RL 迈出的一步，弥合了当前奖励学习和机器伦理文献之间的差距。