XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtacit
将软件工程与人工智能结合起来...
本研究考察了 AI 和 SE 的跨学科性，以找到将它们结合起来的方法，从而促进 AI-SE 跨学科理论的发展。使用了文献综述和分析方法。研究发现，AI 和 SE 的跨学科性与它们内部和之间的孤岛是一致的，可以通过编纂、内部发展和外部借鉴和调整跨学科理论来加速它们的跨学科取向。缺乏理论被认为是阻碍这两个学科成熟为工程学科的主要障碍。创建 AI 和 SE 跨学科理论将有助于 AI 和 SE 工程学科的成熟。这项研究的意义在于跨学科理论可以支持模式 2 和 3 AI 和 SE 创新；为这两个学科成熟为工程学科提供另一种选择。研究的原创性首先在于 SE、AI 或它们的交叉点。
经济复杂性下的创新政策
最近的地缘政治挑战重启了产业和创新政策的实施。正在进行的讨论集中在支持尖端产业和战略技术上，但很少关注它们对经济增长的影响。鉴于此，我们讨论了设计创新政策以应对当前的发展挑战，同时考虑到生产活动的复杂性。我们的方法将经济发展和技术进步视为知识积累和多样化的过程。这一过程受到知识的隐性性质和各国增长的约束条件的限制。因此，有效的创新政策应该是以地点为基础的、多维的，利用各国现有的能力并解决各国当前的问题。这与那些导致经济效率的政策形成鲜明对比，例如复制其他国家针对各国目前没有的问题的解决方案。
中国房间：只说“不！”
现在是时候以新的眼光查看约翰·塞尔（John Searle）的中国房间思想实验了。关注的主要重点一直是与该论点显示出错误（或正确的），默示的假设是某种程度上可能有这样的房间。在本文中，我认为辩论不应关注以下问题：“房间里的一个人以完美的中文回答了所有问题，同时又不理解中文的话，这对强大的AI来说是什么含义？”相反，问题应该是：“这样的房间和房间里的一个人的想法是否能够以完美的中文回答，而又不了解任何中国人有任何意义？”而且我相信，答案与最近的论点同时声称，除非它像我们人类一样经历了世界，否则机器不可能通过图灵测试。
声源识别：理论与计算模型
计算模型是我们理解复杂系统的最佳工具。通过制定系统运行理论、构建体现该理论的模型，然后测试该模型的性能，可以确定该理论的优势和劣势。有时，模型会模仿系统的某些方面，这种对应关系可以作为支持该理论的证据。然而，更常见的是，模型无法解释系统行为的关键方面。这些缺点很有价值，因为它们告诉我们理论的弱点，通常突出了理论家做出的默认假设。模型也很有价值，因为它们可以被广泛操纵。通过更改参数或有选择地启用和禁用模型的组件，可以深入了解整个系统的运行情况。
知识管理就像甜甜圈：通过实践社区塑造你的知识策略
知识管理需要适当的组织环境。你需要有适当的流程来协调知识管理并将其集成到业务流程中，例如信息流技术、人际关系和文档存储库，以及关注知识的制度和文化规范。然而，虽然所有这些都是重要的推动因素，但它们并不能实现知识管理。除非你能够让从业者积极参与到这个过程中，否则你真正管理知识资产的能力将仍然受到严重限制。这是他们的知识。他们知道这会如何影响他们工作的能力。他们知道什么需要记录，什么应该作为默契留下。他们知道他们的知识记录应该采取什么形式才能在实践中发挥作用。因此，一个基本原则
人工智能（AI）与竞争法
c. 另一方面，欧盟/英国反垄断规则对自学习定价算法的应用更加复杂。2021 年，CMA 发表了一篇题为“算法：它们如何减少竞争并损害消费者”的论文，其中概述了假设的损害理论，包括“自主默契勾结”。CMA 指出，“模拟研究表明，存在明显的理论担忧，即算法可以在没有任何明确沟通的情况下自主勾结。例如，Calvano 等人（2019 年）表明，在模拟中竞争的 Q 学习（一种相对简单的强化学习形式）定价算法可以学习对偏差进行惩罚的勾结策略，尽管是在稳定市场中经过多次实验之后”。然而，迄今为止，几乎没有直接适用的先例。
通过改善大学来提高我们的竞争力 - ...
大学与产业的合作研发对大学、产业和美国经济都有很多好处。研究合作可以进行更复杂的研究，在合作者之间传递隐性知识，促进思想的相互交流，从而产生研究人员或机构单独工作无法获得的洞察力（Katz 和 Martin 1997）。大学和产业的合作研究参与者报告了一系列好处，包括更快地实现技术转让和商业化，以及增强大学教师、学生和产业合作伙伴的知识（Grey，2011）。与大学合作的公司具有更高的创新生产力和更高的创新产品销售额；他们利用与大学的合作将基础研究的成果纳入其创新中，并追求激进而非渐进式的创新（Belderbos 等人，2004）。
人工智能势不可挡：大型语言模型的曙光
人工智能爆炸式增长中最显著的进步之一是基础模型 (FM) 的诞生和兴起 (Vastola 2023)。FM 经过广泛数据训练，可以适应广泛的下游任务，并可以处理多种数据和模态 (Naz 2023)。然而，这些模型旨在作为基础，而不是用于特定的最终目标。大型语言模型 (LLM)，例如 chatGPT，是一种专门针对语言相关数据 (文本) 进行训练的 FM。通过大量数据源（包括书籍、文章、脚本和广阔的网络），LLM 可以理解单词、短语和句子之间的微妙之处。它们学会解读构成我们语言的模式、语法和语义，从而能够生成不仅连贯且与上下文相关，而且像人类一样的响应。 FM 和 LLM 之间的区别相当隐性，并且这两个术语可以互换使用。
新兴技术 - 风险和机会
新兴技术（例如算法定价）可以带来许多好处，例如降低搜索成本，定价监控以及对供求的预测。我们可以从这种市场透明度中受益，这为消费者和生产者提供了更好的影响。但是，新技术为政策制定者和竞争部门引入了一个新问题，尤其是随着AI驱动的市场互动将传统经济模式引起疑问。有人可能会说，在AI和算法定价时代已经出现了一种新型的市场结构。在文献的前线是默认勾结的问题，该问题正在测试当前的反托拉斯法律的范围。总体而言，新兴技术可以为公司和消费者提供的好处是非常可取的。技术将继续以不可预测的方式进步，强调随着景观的转变，学者，经济学家和法律机构的合作需要增加。
指南 - solactive 开发的量子计算指数
本指南以及本文引用的政策和方法文件包含有关 I NDEX 结构和运作的基本原则和规则。S OLACTIVE 不提供任何明示或暗示的担保或保证，无论是有关使用 I NDEX 的结果，还是任何特定时间点的 I NDEX 水平，还是其他任何方面。S OLACTIVE 竭尽全力确保计算的正确性。除了对发行人的可能义务外，S OLACTIVE 没有义务就 I NDEX 中的任何错误向第三方（包括投资者和/或金融中介机构）发出通知。S OLACTIVE 发布 I NDEX 并不构成资本投资建议，也不包含 S OLACTIVE 对基于本 I NDEX 的金融工具的可能投资的任何保证或意见。