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弥合资本纪律与能源情景
社会深度脱碳需要随着时间的推移和跨度复杂的价值链快速扩张和平行撤出生产能力（电力、燃料、材料、生物质等）。综合评估和其他宏观能源系统模型是探索可在预定时间范围内（例如到 2050 年）实现此目标的缓解技术（方案）替代组合的必不可少的工具。最近，人们越来越重视提高方案的可行性，并呼吁更多地考虑人为因素 1 和资金。 2 我们可能是第一个提出类似呼吁考虑私人开发商决策的人。在模型中，开发商会理性且即时地响应市场信号，一夜之间建设新的缓解项目。实际上，开发商会启动一个多年的结构化决策过程，以在资产融资和建设之前充分降低长期资本投资的风险。这是学术文献中很少涉及的一个领域，因为存在着一条断层线，即大多数可持续未来的建模者和敢于冒险的项目开发商站在一边。然而，它对确保深度脱碳目标的正确政策具有重要意义。在本意见中，我们揭示了资产动员的机制。我们首先描述一个重要的商业概念，即资本纪律。我们展示了这一概念如何构成两个关键的能源转型挑战的基础：路径依赖和先有鸡还是先有蛋的问题。应对这些挑战对于实现雄心勃勃的减排目标至关重要。然而，这超出了本文的范围，
人工智能风险管理标准概况（一般...
我们主要希望本简介文档供大型、最先进的 GPAIS 开发人员使用。对于 GPAIS 开发人员，本简介文档有助于遵守或使用领先的 AI 风险管理相关标准，并旨在促进遵守即将出台的《欧盟 AI 法案》等相关法规，特别是与 GPAIS 相关的方面。（但是，本简介并未提供特定行业或应用中的 GPAIS 应用程序可能需要的所有指导。）其他可以从本指南中受益的人包括：基于 GPAIS 平台构建的最终用途应用程序的下游开发人员； GPAIS 的评估者；以及监管界。本文档可以为 GPAIS 部署者、评估者和监管者提供有用的信息，以评估此类 AI 系统的开发人员在多大程度上遵循了相关的最佳实践。使用本简介中最佳实践的广泛规范有助于确保 GPAIS 开发人员能够保持竞争力，同时又不损害人工智能安全、保障、问责制和相关问题的实践。最终，本简介旨在帮助日益通用的人工智能系统价值链中的关键参与者实现最大化利益和最小化负面影响的结果，对个人、社区、组织、社会和地球都是如此。这包括保护人权、最大限度地减少负面环境影响以及预防在社会范围内造成系统性或灾难性后果的不利事件。
重新利用游戏 AI 盈余以实现包容性
人工智能 (AI) 技术的进步已导致我们在算法上玩电子游戏的能力方面取得了巨大突破。然而，对游戏 AI (GPAI) 技术的投资增加并没有转化为玩家游戏体验的切实改善。本文的灵感来自近期游戏中可访问性模式的积极影响以及游戏研究文献中之前呼吁关注玩家体验的呼吁。响应这些呼吁，我们建议利用 GPAI 技术，而不是像传统那样打败玩家，而是支持他们充分体验游戏。我们声称，利用 GPAI 代理帮助玩家克服障碍是重新利用这些代理功能的有效方法。我们进一步贡献了一个设计练习，以帮助开发人员探索可能的 GPAI 驱动辅助方法的空间。此练习可帮助开发人员发现挑战类型并构思不同规模和辅助类型的方法。我们首先应用此设计练习来探索动作平台游戏 Celeste 的可能辅助方法的设计空间。然后，我们在 Celeste 的 Unity 克隆中实现了针对不同挑战类型的两种发现的方法。通过此实现，我们发现了几个额外的研究问题，我们必须回答这些问题，然后 GPAI 驱动的辅助方法才能真正有效。我们相信这个研究方向进一步讨论了如何利用 GPAI 来服务于玩家体验，也有助于创造更具包容性的游戏。
是时候与stackoverflow分开并与Chatgpt匹配加密
对Github的众多开源项目的安全问题报告的分析揭示了一个有关趋势的趋势：安全问题的扩散正在上升，而他们的决议进展缓慢，只有一小部分开发人员参与了这一过程（Bühlmann和Gha-Fari，2022年）。尽管密码学在安全性与数字世界无缝集成中的关键作用至关重要，但开发人员与现有的密码图库斗争。这些图书馆通常不支持共同的操作，缺乏足够的抽象，并且文档质量很差（Mindermann，Keck and Keck and Wagner，2018年； Hazhirpasand，Nierstrasz和Ghafari，2021a； Patnaik，Patnaik，Hallett和Rashid，2019年）。因此，API滥用可能是可能的，安全漏洞的主张也很可能。例如，在489个开源Java项目中对密码学的分析表明，有85％的API滥用（Hazhirpasand，Ghafari和Niersstrasz，2020年）。这些问题也存在于专有软件系统中。值得注意的是，研究人员已经确定了关键基础设施中的弱加密算法和遗产加密模式（Wetzels，Dos Santos和Ghafari，2023年）。Java加密体系结构（JCA）是最广泛采用的密码API，对称加密是软件系统中最重要的加密操作。在Stackoverflow上排名前100位的加密问题中的大多数以视图和分数排序是关于符号加密的。同样，它在使用JCA（Nadi，Krüger，Mezini和Bodden，2016年）的恒星排序的前100个GitHub项目中被64％采用。与先前的研究不同的是，在本文中，我们专门针对与JCA的对称加密，对其对开发人员的挑战提供了详细的看法。我们将定性和定量分析融合在一起，以发现开发人员的问题以及在
TEA挑战中的分子动力学20 -RSC Publishing
机器学习力量ELDS（MLFF）的实际应用旨在增强计算化学参考方法的能力，从而实现了否则不可行的动力模拟。实现此目标需要高度信任模拟结果，从而使MLFF模型成为研究和行业管道中的标准工具。通过对标准化的火车/玩具问题分裂的模型测试轻松地测试了大型建筑开发，而这种方法在机器学习（ML）社区中一直是标准的，创建了实际上对材料和分子科学研究有用的模型，需要复杂的系统规格C评估。即使是针对特定c系统的材料中最早的成功模型，也已经做到了这一点，在计算观察值，例如声子光谱，相变，缺陷形成能等方面都非常准确。，以及重现潜在能量表面和原子力的精确度。1 - 9之后，随着计算机科学界处理分子建模问题，他们的实践也变得突出，尤其是在比较不同的ML体系结构的作品中，开发人员评估了模型的准确性，主要是通过在能量和地面真理中评估其目标的误差和力量。10 - 29有一个广泛的观点，我们需要返回评估可观察结果。30同时，已经开发出了复杂的MLFF精度测度31 - 35和可视化工具29,36，以解决ML模型在本地和全球措施上的性能。50 - 57特别建议，长分子动力学（MD）模拟19,37 - 49在平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）时，可以对MLFF可靠性作为身体行为的可靠性进行了可靠的测试。