XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemalignment
对齐区简报
咨询过程：2021年11月，WG启动了咨询过程，以与利益相关者分享对齐区的初步建议。基于反馈，WG随后调整了对齐区，并于2022年1月，WG发起了第二轮咨询，并再次修改了对齐区。附录I中概述了这些咨询期间收集的所有反馈，尽管不是任何一个实体。基于利益相关者对修订的方法的支持，WG最终采用了对齐区，以作为可持续钢制原则的基准测试工具之一。对对齐区的磋商构建了以前的两次咨询：一项在固定系统边界上，第二个是基本原理，以区分排放量与初级和二级钢生产。有关更多信息，请参见“可持续钢原则：分裂轨迹方法”和“可持续钢原理：固定系统边界方法”。 2025年更新：在与可持续钢原理指导委员会的讨论之后，决定将增加披露的额外选择，即单个偏差方法。用户可以选择使用单个偏差方法或对齐区域进行报告。贷方被鼓励过渡到在2027年收养的单一偏差方法。正对齐得分表明投资组合的排放强度超过了轨迹，而负分数或零分数表示对齐。这种方法将从2027年开始成为强制性3。在单个偏差方法下，据报道气候对齐是投资组合的排放强度相对于IEA NZE脱碳轨迹的偏差百分比，这是对齐区的轨迹之一，在下面进一步详细描述了对齐区的轨迹。单个基准测试标准的使用简化了基准测试，并且更符合其他钢制标准，例如SBTI和CBI发布的标准。请参阅第五节。原则I：可持续钢原则中气候一致性的标准化评估有关更多详细信息。
数字化转型的战略协调
摘要。数字化转型是信息技术 (IT) 推动的组织转型的一种形式，它被认为是一种导致商业模式创新的现象，从根本上改变了组织的运作方式。在公共部门，新兴数字技术的激增带来了无数的机会。实证研究的结果表明，数字化转型不仅提高了业务流程的效率，而且提高了向公民提供的公共服务的种类和质量。然而，数字化转型的成功取决于各种因素。战略协调——IT 与整体组织战略之间的协调——被认为是数字化转型的基本先决条件之一。本文介绍了一项正在进行的研究，探讨了战略协调在数字化转型中的作用。初步结果确定了与战略协调相关的各种组织和管理因素，这些因素对于数字化转型至关重要。提出了预期贡献和未来的研究方向。
规划和资源协调政策
政策声明 规划和资源协调是系统、数据驱动和综合方法的一部分，旨在实现我们作为综合研究型大学和学术健康中心的使命、愿景和价值观。奥古斯塔大学 (AU) 已成立规划领导小组，该小组由校长内阁成员或执行校长内阁酌情确定的其他标准确定。校长内阁代表负责与校长和执行副校长合作监督 AU 及其附属机构运营的关键高级领导团队，并制定大学和卫生系统的使命、愿景和战略目标和方向。这些领导者制定多年单位目标和年度策略，并衡量与机构战略计划相一致的预期成果。规划领导根据规划利益相关者的意见制定计划，并与其他部门和核心服务部门合作实现既定目标。校长和执行副校长审查计划并根据机构优先事项和资源可用性提供反馈。然后，规划领导实施、监控和评估已批准目标和策略的绩效。然后使用评估结果来规划下一财政年度或适当定义的时间段。规划和资源协调周期符合董事会关于规划和评估的政策 2.9 以及 AU 区域认证机构——南部学院和学校学院委员会 (SACSCOC) 的标准。必须结合规划单位必须遵循的任何其他监管或法律要求考虑下面概述的 SACSCOC 认证原则。
改善 MIL-PRF-38534/... 之间的一致性
3) 不同之处在于 MIL-STD-1580 4.1.1 与 TM 5009 3.1 中的样本选择标准。（请参阅下一张幻灯片了解当前措辞）建议保留 MIL-STD-1580 4.1.1 中的样本措辞，但添加 TM 5009 3.1 表 I 以用于 MIL-STD-1580 4.1.1 下的微电路和混合电路，并将 TM 5009 3.1（组合样本）添加为 MIL-STD-1580 4.1.1.2 [请参阅下一张幻灯片]。MIL-STD-1580 已经包含一个声明，允许按照 PMPCB 批准或程序要求进行样本选择，这是典型情况。（无需更改此声明）
A Comprehensive Survey - AI Alignment
AI一致性旨在使AI系统符合人类的意图和价值观。随着AI系统的发展越来越强大，因此未对准的风险也会出现。为了提供对齐字段的全面，最新的概述，在本调查中，我们深入研究了对齐的核心概念，方法论和实践。首先，我们将四个原则确定为AI一致性的关键目标：鲁棒性，可解释性，可控性和道德（大米）。在这四个原则的指导下，我们概述了Currant Alignment Research的景观，并将它们分解为两个关键组成部分：远程对齐和后方对齐。前者的目的是通过对齐培训使AI系统保持一致，而后者则旨在获得有关系统对齐的证据，并适当地管理它们，以避免加剧未对准风险。在向前对齐时，我们讨论了在分配转移中从反馈和学习中学习的技术。具体来说，我们调查了传统的偏好建模方法和从人类反馈中进行的增强学习，并进一步讨论了潜在的框架，以实现可扩展的监督，以实现有效的人类监督的任务。在分配转移的学习中，我们还涵盖了数据分布干预措施，例如对抗培训，这些干预措施有助于扩大培训数据的分布以及算法干预措施，以打击目标不良的杂草差异化。在向后对齐时，我们讨论了保证技术和治理实践。具体来说，我们在其整个生命周期中调查了AI系统的保证方法，涵盖了安全评估，可解释性和人为价值的依从性。我们讨论了旨在管理现有和未来AI风险的政府，行业行为者和其他第三方采用的当前和潜在治理实践。
超越人工智能对齐的偏好
人工智能协调的主流实践假设 (1) 偏好是人类价值观的充分代表，(2) 人类理性可以从最大化偏好满足的角度来理解，(3) 人工智能系统应该与一个或多个人类的偏好保持一致，以确保它们的行为安全并符合我们的价值观。无论是隐含遵循还是明确认可，这些承诺都构成了我们所说的人工智能协调的偏好主义方法。在本文中，我们描述并挑战了偏好主义方法，描述了可供进一步研究的概念和技术替代方案。我们首先调查了理性选择理论作为描述性模型的局限性，解释了偏好如何无法捕捉人类价值观的深层语义内容，以及效用表示如何忽略了这些价值观可能存在的不可比性。然后，我们批评了预期效用理论 (EUT) 对人类和人工智能的规范性，借鉴了表明理性主体不必遵守 EUT 的论点，同时强调了 EUT 如何对哪些偏好在规范上是可接受的保持沉默。最后，我们认为这些限制促使我们重新定义人工智能协调的目标：人工智能系统不应与人类用户、开发者或人类的偏好保持一致，而应与适合其社会角色（例如通用助手的角色）的规范标准保持一致。此外，这些标准应由所有相关利益相关者协商并达成一致。根据这种替代的协调概念，多种人工智能系统将能够服务于不同的目的，与促进互利和限制伤害的规范标准保持一致，尽管我们的价值观多种多样。