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诈骗者如何利用人工智能以及我们如何......
如今，生成式人工智能的能力已经非常强大，以至于大多数人都无法区分计算机生成的内容和人类生成的内容。这归因于几个因素，其中最重要的是转换器。2017 年，转换器的诞生使人工智能程序能够以更快的速度完成更多工作。自这一突破以来，我们看到了各种形式的人工智能的先进能力。机器人技术、计算机视觉、深度学习和生成式人工智能都在各自的任务上做得更好。在生成式人工智能领域，这意味着我们已经看到了创建、检测和访问合成媒体的进步，通常称为深度伪造（图像）或语音克隆。在其他领域，这意味着人工智能也在进步；我们无法免费获得这些进步的成果。
如何降低电池存储火灾风险如何......
随着全球储能部署的增加，为了提高风能和太阳能等可再生能源的使用效率，对储能火灾风险的关注度正在提高。这并不一定是因为储能火灾事件在增加。缺乏详细说明全球储能火灾发生情况的全面数据。总部位于加州的电力研究所编制的数据库（其中包括有关公用事业和 C&I 规模储能故障事件的信息，这些信息是公开的）显示，截至 2023 年 7 月底，2023 年发生了 6 起“储能故障事件”，2022 年发生了 12 起，2021 年发生了 10 起，2020 年发生了 4 起，2019 年发生了 8 起，2018 年发生了 16 起。5 虽然这个数据集并不全面，但表明近年来储能火灾事件实际上有所减少。储能行业的问题在于，当发生火灾时，
我们如何知道人工智能系统的智能程度
一个问题被称为“数据污染”。虽然我们假设参加标准化测试的人还没有看到问题和答案，但对于像 GPT-4 这样的大型人工智能系统来说，情况不一定如此，因为它已经在大量数字媒体上进行了训练，其中一些可能包括 GPT-4 后来测试的问题。尽管 OpenAI 拒绝描述用于训练系统的数据，但他们报告说，他们曾试图通过使用一种称为“子串匹配”的技术来避免这种数据污染，该技术搜索训练数据以查看其中是否包含给 GPT-4 的测试问题。但该方法没有考虑到非常相似但不完全匹配的情况。OpenAI 的方法在一项分析中被批评为“肤浅而草率”。同样的批评者指出，对于其中一个编码基准，GPT-4 在 2021 年之前发布的问题上的表现明显优于 2021-GPT-4 训练截止后发布的问题。这有力地表明，早期的问题出在 GPT-4 的训练数据中。OpenAI 的其他基准测试也有可能受到类似的污染。
替代策略：它们如何工作？他们将如何帮助？
1除通货膨胀外，还可以指定化妆策略以弥补过去和长期目标（例如产出，就业或（概念）利率）中其他变量的过去。2参见，例如，伯南克（1999）； Reifscheinder和Williams（2000）； Svensson（2001）; Eggertsson和Woodford（2003）； Kiley and Roberts（2017）； Hebden和Lopez-Salido（2018）； Bernanke，Kiley和Roberts（2019）；以及Mertens和Williams（2019）。尽管化妆策略在学术辩论中的普及，但历史记录是央行实际的化妆策略的薄弱。一个值得注意的例外是Riksbank在1930年代大萧条期间针对价格水平的尝试。有关这一集的说明，请参见Berg and Jonung（1999）。
基于流的生成模型 - 它们的工作方式以及如何使用
词汇在讨论的其余部分中：noising/正向过程：从时间t = 0到时间t = 0到n（0，i）在时间t = t向前分布：p t = x t生成/向后过程的定律：从n（0，i）从时间t = 0到时间t = t = t = t = t = t = t = t = t。向后分布：q t = p t -t
