○ LLMs and Web Search: Questioning the Impact on User Subjectivities and the Findability of Knowledge Nora Freya Lindemann, University of Osnabrück, Germany ○ Examining The Influence of AI-Generated Search Results on User Behavior and Trust in Search Outputs Aleksandra Urman, University of Zurich ○ Building Responsible Meta AI Search Systems Yvonne Lee, Meta ○ New Contexts, Old Heuristics: How Young印度的人们和美国在生成的AI Rachel Xu时代,Google Jigsaw时代信任在线内容○将外部专业知识整合到产品路线中,将外部专业知识整合到玛丽·艾奥尼迪斯(Mary Ioannidis),google○良好的AI法律帮助,不好的AI法律帮助玛格丽特·达林·哈根(Margaret Darin Hagan),玛格丽特·达林·哈根华盛顿○LLMS信任的未来 - You.com的课程Bryan McCann,You.com
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是,这种知识通常是手动设计的,并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中,我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此,我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作,Fitnets可以将平方误差(MSE)损失(MSE)损失最小化。我们的实验表明,在某些情况下,这种幼稚的方法可以产生良好的结果,甚至超过了一些精心设计的方法。但是,它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项,我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明,角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用,而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此,很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响,我们提出了角度蒸馏,并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息,以进行语义分割。广泛的例子表明,我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果,并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
1. 了解人工智能的法律和伦理含义,以及它们如何影响社会、组织和个人。 2. 分析人工智能应用和技术对政府、行业和公众等各利益相关者的潜在影响。 3. 批判性地理解人工智能的潜在风险和好处,以及如何在最大化好处的同时降低风险。 4. 了解法律、法规和道德在塑造人工智能发展和使用方面的作用。 5. 了解如何将道德原则和框架应用于人工智能相关的决策。 6. 了解人工智能运行的社会、文化和政治背景,以及这些背景如何影响人工智能的发展和部署。 7. 了解公共政策在规范和塑造人工智能发展和使用方面的作用。 8. 了解研究伦理在人工智能中的作用以及人工智能研究人员的道德责任。 9. 了解不同观点和声音在塑造人工智能发展和使用方面的作用,包括代表性不足的群体和边缘化社区的观点。 10.了解人工智能在促进或阻碍社会公正和平等方面的作用。
马拉维2063及其10年实施计划(MIP-1)在经济基础设施推动者下认识到ICT的发展对于意识到该国到2063年成为一个包容性富裕和自力更生的野心至关重要。马拉维政府了解了对ICT的采用和使用将如何影响数字经济生态系统的扩张和加强在贸易,农业,卫生,教育以及有效交付金融服务等经济领域的扩张和加强。在这种背景下,马拉维政府审查了其国家数字化政策,以迎来其对数字服务同化的承诺及其对马拉维2063年的一致性。国家数字化政策的关键优先领域之一是数字政府,该领域是指定性地改变了游戏规则,以从政府到政府到政府(G2G),政府到企业(G2B),政府到人民(G2P)和业务(B2B)(B2B)。
摘要人工智能(AI)的发展在日本文化和社会的转变中起着关键作用。作为一个领先的技术国家,日本致力于将技术创新整合到日常生活中,包括保存语言,传统,表演艺术和教育。日本人对AI的看法各不相同。有些人将AI视为男人的朋友,并计划在日常生活中使用,而另一些人则对潜在的问题持怀疑态度,例如失去人类参与和对传统工作的经济影响。努力将技术在电影编剧和漫画等创意产业中整合,尽管目标仍不清楚。但是,有警告说有太多依赖AI的风险,尤其是关于经济学和潜在有害依赖性的风险。AI在日本的发展在技术进步和文化保护之间创造了动态,在转型过程中,社会需要在创新与维护传统价值观之间保持平衡。关键字:人工智能,技术,日本文化
https://orcid.org/0000-0002-7834-7384宏观经济学和国际贸易理论经济科学大学华沙大学,华沙,波兰cieslik@wne.uw.uw.uw.uw.uw.uw.uw.uw.pl政治经济经济经济经济Zones在波兰的特殊经济Zones位置,由Editor eemba eeditor ewa w. w..pa接受了Poland of Poland Zones。收到:2024年3月7日,|修订:2024年8月12日; 2024年9月28日; 2024年11月12日|接受:2024年11月14日|发布:2025年1月3日。©2025作者。本文在创意共享归因4.0许可下获得许可(https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)摘要AIM/目的 - 本文的主要目的是从经验上评估政治代表性在确定Polands in Polands in Chand sezss in Polands in Chonds in n n ocy Senants in n n ocy Senants in n n ocy of Polands in n of Polands in n of Polands的空间(sezs)的作用。尤其是我们检验了主要假设,假设SEZ的位置更有可能发生在执政党的政治代表方面的地区。设计/方法/方法 - 研究政治代表制在1995 - 1997年期间确定波兰的SEZ位置中的作用,我们为前49个波兰地区使用统计数据,并估算许多区域特征的概率模型。调查结果 - 我们发现政治代表变量是对波兰经济特区位置的重要确定。尤其是我们的估计结果表明,特定地区的经济特区位置的可能性受到该地区执政党的更强有力的政治代表的积极影响。关键词:游说,波兰,政治经济学,经济特区。研究含义/局限性 - 该研究的主要限制是仅关注一个国家:波兰。独创性/价值/贡献 - 这是第一个致力于政治代表在一般,尤其是波兰的位置的作用的实证研究。JEL分类:D72,R12。
巡航起源配备了一个传感器套件,该套件由相机,雷达和雷达(Radars and LiDars)组成,在原点的外部可见。类似于螺栓,外部传感器阵列使Cruise Origin可以收集有关其环境的信息并为系统的驾驶决策提供信息。原点是一台计算机,该计算机包括系统的“大脑”。计算机及其冗余备份,旅行时乘客将看不到或无法访问。自主技术是通过迅速综合传感器套件收集的信息来通过感知(了解环境),预测和计划(评估给定环境的车辆可能的安全路径或轨迹)和控制措施(驱动器操作)来告知行为的工作。有关巡航起源系统如何工作的更多信息,并被设计为安全驱动程序,请在此处和我们的引擎盖介绍中提供的GM安全报告中提供。3,4
目前,联邦执法机构发布的公共用例清单尚未履行其透明度和问责制。例如,司法部的2022披露由一页信息组成,列出了联邦调查局单一使用AI,以用于“威胁进气处理系统”以分析犯罪技巧。2,该单页没有关于联邦调查局使用面部识别技术的信息,尽管该局已经将这种AI驱动的技术用于刑事调查已有近十年了。3同样,其他多个司法部执法机构对面部识别的使用零披露 - 从DEA到ATF,再到美国元帅 - 即使最近的政府问责办公室(GAO)审计报告了这些机构中每个机构对这项技术的大量使用。4,尽管DOJ在2023年更新了其披露,但其他一些用例中仍然不包括这些子代理中任何一个的使用面部识别。5也没有与使用车牌读取器使用有关的任何披露。
拜登总统的计划是给大型技术的大礼物。过去几年明确表明,大型科技公司已经从事看门人行为的歧视模式 - 从审查言论自由到冻结付款帐户到关闭竞争对手的产品。,大型科技公司一直是“网络中立”规则最长,最深入的支持者。为什么?因为这些规则在豁免Big Tech的商业模式的同时严重规范了竞争对手。FCC的方法完全是向后倒退的。的确,在司法部努力使一些大型科技公司负责的那一刻,FCC正在努力通过Title II向那些同一公司扩展新的保护。