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llm个性化：通过加强管家机器人的加强自我训练将LLM计划者与人类的偏好保持一致
大型语言模型（LLMS）通过利用其语言理解和文本生成功能来显示机器人应用，尤其是任务计划的重要潜力。然而，在诸如家用机器人技术之类的应用中，这些模型的个性化仍然存在着重要的差距。例如，LLM计划可能会发现执行需要个性化的任务，例如决定基于特定的家庭喜好将杯子放在厨房中的位置。我们介绍了LLM-Persyalize，这是一个新颖的框架，旨在个性化家庭机器人的LLM计划。llm-persyalize使用llm计划在多房间，部分观察的家庭环境中执行迭代计划，并利用从本地观察结果动态构建的场景图。要将LLM计划者个性化对用户偏好，我们的优化管道整合了模仿学习和加强自我训练。我们评估了LLM-个性化家政人员，这是一个具有挑战性的现实世界3D基准，用于家庭重排，表明，成功率比现有的LLM计划者增长了30％以上，这表明与人类偏好相符。
我们的观点：即使 ShotSpotter 沉寂，科技在地方警务领域仍会不断扩展
https://greensboro.com/opinion/editorial/our-opinion-even-if-shotspotter-goes-quiet-tech-keeps-expanding-in-local-policing/article_81433932- b4c0-11ef-818f-8fff22f75288.html
数字生态系统中的公平守门
1个纯平台参与者（例如Airbnb或预订，运营市场，但不参与其中），尽管他们可能会与选定的业务用户签订“甜蜜交易”，从而对相同的效果进行自我挑战。2自首选的示例包括2017年欧盟Google购物决策，Italy的2021 Google Case（Android Auto不接受与Google Maps竞争的Enel的应用程序），并调查了亚马逊对亚马逊品牌商品的杰出展示，并赞成其自身物流服务（FBA）。关于费用过多，几个反托拉斯案件（Epic Games诉Apple； Spotify诉Apple； 2024年对Apple和Google不符合《数字市场法》的调查）关注3 Rd Party Apps，试图避免他们认为不公平的高分。最受欢迎的元素条款的缩写类似地旨在限制商人支付的访问费用。调节器还可以直接设置访问费用的上限。美国的许多地方政府都引入了有关食品送货平台在COVID-19大流行期间收取餐厅的费用的上限，然后其中一些人随后将其收费永久性。主要平台（Uber Eats，Grubhub和Doordash）通常收取30％的费用，大多数政府将这些费用限制在15％。3截至2024年12月，Google Play中的应用程序中的97％和95％的应用程序和Apple App Store可以免费提供。 其中包括一些最常见的3 Rd Party应用程序（例如PayPal，Dropbox），以及Apple和Google竞争的内部应用程序（例如Apple Pay和Google Pay，Icloud和Google Drive）。3截至2024年12月，Google Play中的应用程序中的97％和95％的应用程序和Apple App Store可以免费提供。其中包括一些最常见的3 Rd Party应用程序（例如PayPal，Dropbox），以及Apple和Google竞争的内部应用程序（例如Apple Pay和Google Pay，Icloud和Google Drive）。
企业专用 AI 代理兑现 Gen AI 承诺
因此，我们有充分的理由以客观的态度看待生成式人工智能现象，但它对企业的根本好处尚未在经济中得到广泛或充分的利用。企业专用的，即定制的私有生成式人工智能，也称为代理式人工智能，可以通过使用透明、可访问的来源和可验证的结果来改进，以实现更高的准确性。这种形式通过对来自特定业务领域的精炼数据进行训练，可以增强专注于特定领域并产生情境敏感结果的能力。代理式实施允许在更复杂和更复杂的场景中扩展用例。
瞄准量很高，但成本低。
电气化在动量中正在增长，将来将继续增加。因此，对电动汽车（EV）的需求正在稳步上升。因此，必要的快速充电基础架构变得越来越重要。这给电网带来了压力，因为现有的基础设施通常不足以提供快速充电电动汽车所需的高功率。此外，批准建筑物应用程序或增加网格能力和基础设施的正式流程是长期且成本密集的。
“养蜂人和奶农一起生物多样性”，意大利最大的牛奶供应链Granlatte-granarolo集团，康奈普，欧洲的L
“养蜂人和乳制品农民一起为生物多样性，”意大利最大的牛奶供应链Granlatte-Granarolo集团与欧洲领先的养蜂合作社Conapi和Conapi。一起，他们开发了一个开创性的项目，该项目侧重于生物多样性，环境保护和领土监测。该计划在8个地区的60个农场中融合了对传粉媒介的实践，维持了371个蜂巢，并支持超过1,850万的蜜蜂。Lorenzo Cimatti解释说：“这个项目反映了我们对农业和生物多样性之间共生的信念。证明，一种可持续的方法不仅可以，而且对农民，蜜蜂和环境都有益”。
维持和平，新模型和相关功能的未来
2联合国维持和平仍然是预防和限制武装冲突，维持和平以及对国际和平与安全的广泛威胁的有效多边工具。自1940年代后期以来，联合国维持和平的发展并适应了环境的变化，动员了世界各地的平民，警察和军事专业知识。到目前为止，超过120次涉及200万统一维和人员的和平行动已部署在非洲，美洲，亚洲，欧洲和中东的50多个国家中。这些任务已取得了重要的成就，并以一种平等的成本效益的方式做到了这一点。联合国维持和平人员帮助平静冲突和危机，牧羊人脱糖，保护平民，加强国家主权ty以及支持和平与善政的福奇机构。即使在持续不断的暴力或僵局和平进程标志着的背景下，这些积极影响也会产生。
医疗保险糖尿病预防计划 (MDPP) 记录保存指南
通过 MDPP 供应商特定列表服务器通知供应商。您的组织必须注册加入供应商特定列表服务器才能接收这些通知。MDPP 供应商可以随时注册，方法是向 MDPP 邮箱 MDPP@cms.hhs.gov 发送申请加入 MDPP 供应商列表服务器。您的组织应在该申请中至少包含一个联系电子邮件。您可以随时联系 MDPP 邮箱，请求在 MDPP 供应商列表服务器中添加或删除电子邮件。如果应提交交叉表的 MDPP 供应商未能在规定的截止日期前提交数据，CMS 可能会以书面形式跟进。未及时提交交叉表的 MDPP 供应商可能会因不符合 MDPP 供应商标准而被取消 Medicare 登记。
文章：Chubb, Jennifer Alison 和 Reed, Darren James orcid.org/0000-0001-9018-0145 (2021) 加快步伐以跟上：探索人工智能在研究过程中的应用。人工智能与社会。ISSN 0951-5666
摘要 智能机器科学历史悠久，自人工智能诞生以来，其提供科学见解的潜力就一直备受争议。特别是，人们对人工智能在研究和研究政策中的作用重新产生了兴趣，因为它是新方法、新流程、新管理和新评估的推动者，但这方面的探索仍相对不足。这篇实证论文通过演绎、主题分析，探讨了对顶尖学者关于人工智能对研究实践和文化的潜在影响的访谈，以展示当今影响学术界和大学的问题。我们的受访者确定了人工智能在集体和个人使用方面对研究和研究人员的积极和消极影响。人们认为人工智能有助于信息收集和其他狭隘的任务，并有助于影响和跨学科性。然而，将人工智能作为“加速——跟上”官僚主义和度量化进程的一种方式，可能会加剧学术文化的消极方面，因为人工智能在研究中的扩展应该协助而不是取代人类的创造力。为了应对这些挑战，我们需要进一步研究人工智能在研究过程中的未来作用，并提出一些基本问题，即人工智能如何帮助提供新的工具，以质疑推动机构和研究过程的价值观和原则。我们认为，要做到这一点，就人工智能在研究中的作用开展明确的元研究运动，应该考虑对研究和研究人员创造力的影响。还应考虑在政策层面和跨学科采取前瞻性方法，并吸纳各种批判性声音。