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哪些任务具有成本效益的自动化...
我们的使命：关于数字经济的麻省理工学院倡议（IDE）正在塑造更美好的数字未来。我们对包括生成人工智能（Genai），量子计算，数据分析和分布式市场的新数字技术学的承诺和危险进行了开创性的研究。我们还调查了假新闻和错误信息的兴起以及数字文化的发展。通过研究以及来自学术界，行业和政府的领导者的召集，IDE为人们，企业和政府提供了关键，可行的见解，以理解和从新技术中受益，以及他们如何评价地改变我们的生活，工作和交流方式。通过研究以及来自学术界，行业和政府的领导者的召集，IDE为人们，企业和政府提供了关键，可行的见解，以理解和从新技术中受益，以及他们如何评价地改变我们的生活，工作和交流方式。
雅思听力 - 示例任务
1 Mkere 2 Westall 3 BS8 9PU 4 0.75 米/米（宽）/三（-）四分之一（a）米/米（宽）/¾ 米（宽）/ 75 厘米（宽） 5 0.5 米/米（高/深）/（a）半（a）米/米（高/深）/ ½ 米（高/深）/ 50 厘米（高/深） 6 和 7 任意顺序 (一些) 书籍 (一些) 玩具 8 1,700 括号中的单词为可选单词 - 它们是正确的，但不是必需的。备选答案以斜线 (/) 分隔。
内部评估样本任务
简介我们在早期（H/651/1402）单位为内部评估的Eye L5 SP 3模型的积极行为创建了一些示例任务，您可以将其上下文化以满足学习者的需求，以帮助他们建立证据组合。这些任务旨在涵盖Eye L5 SP 3的一些知识学习成果（LOS），并为伸展和挑战提供了机会。这些任务不是强制性的。每个学习者必须创建由适当评估任务产生的证据组合，这证明了与每个单位相关的所有知识的实现。每个单位完成后，学习者必须声明所产生的工作是他们自己的，评估者必须对此进行反驳。中心可以选择创建自己的内部评估任务。在成功的基于中心的评估任务的生产中有四个基本要素。这些是：•确保评估任务有意义，具有明确的评估结果•适当覆盖内容，LOS或评估标准（AC）•具有有效且引人入胜的上下文或场景•包括足够的伸展机和挑战的机会，请参阅更高的学位者，请参阅为NCFE网站创建内部评估任务的指南。单位可以在资格规范的第2节中找到。
认知任务中的个体差异
在本文中，我们回顾了最近（已发表和新颖的）数据，这些数据显示了小鼠在赌博任务（MGT，即小鼠赌博任务）中建立的决策策略的个体间差异。同类动物会发展出不同的行为，乍一看可能很有趣。然而，使用大量小鼠，我们发现 MGT 中出现了个性，大约 30% 的健康小鼠表现出规避风险的选择，而大约 20-25% 的小鼠做出风险倾向的选择。这些策略伴随着不同的大脑网络动员和区域（前额叶和纹状体）单胺的个体水平。我们进一步说明了三种对健康成年小鼠认知策略产生巨大影响的生态方式：睡眠剥夺、蔗糖或人工甜味剂暴露以及定期暴露于刺激环境。如何揭开个体策略的面纱，它们的神经/神经化学基础是什么，以及我们是否可以通过不同的环境操纵来塑造或重塑它们，这些问题具有重要意义，首先是为了了解大脑如何做出灵活的决定，其次是为了研究健康成人和发育中大脑的行为可塑性。后者可能为在心理疾病出现之前识别对不良事件的脆弱性特征开辟新途径。
人工智能任务的道德规范表
一些备受瞩目的事件，例如对弱势群体进行情绪识别系统的大规模测试以及使用问答系统进行道德判断，都突显了技术往往会给那些已经被边缘化的人带来更不利的结果。这里的问题不仅仅是单个系统和数据集，还有人工智能任务本身。在本立场文件中，我主张不仅在单个模型和数据集的层面上考虑伦理考虑，也在人工智能任务的层面上考虑伦理考虑。我将介绍这种努力的一种新形式，即人工智能任务的伦理表，致力于充实隐藏在任务通常如何构建以及我们在数据、方法和评估方面所做的选择中的假设和伦理考虑。我还将以情绪识别任务为例，介绍一个包含 50 项道德考量因素的道德表模板。道德表是一种在构建数据集和系统之前参与和记录道德考量因素的机制。与调查文章类似，少量精心制作的道德表可以为众多研究人员和开发人员提供服务。
长马机器人任务的编程编程
摘要。从演示中学习（LFD）的程序化学习的目的是学习一种编程语言的策略，该策略可用于从一组用户演示中控制机器人的行为。本文提出了一种新的程序化LFD算法，该算法针对长马机器人任务，该任务需要具有复杂控制流结构的合成程序，包括具有多个条件性的嵌套循环。我们提出的方法首先学习了一个程序草图，该程序草图捕获了目标程序的控制流，然后使用LLM引导的搜索步骤完成了此草图，该过程结合了一种新技术，以证明编程划分问题的不实现性。我们已经在一种名为Prolex的新工具中实施了我们的方法，并在涉及复杂任务和环境的120个基准上进行了全面的实验评估结果。我们表明，鉴于120秒的限制，Prolex可以在80％的情况下找到与示范一致的程序。此外，对于返回解决方案的81％的任务，Prolex只能通过一个演示找到地面真相计划。相比，CVC5是一种语法引导的合成工具，即使在给出了地面真相计划草图时，CVC5也只能解决25％的案例，而基于LLM的方法GPT-Synth无法解决由于环境复杂性而无法解决任何任务。
人工智能任务中的好奇心驱动学习
心理好奇心在人类智能中发挥着重要作用，它通过探索和信息获取来增强学习。在人工智能 (AI) 社区中，人工好奇心为高效学习提供了自然的内在动机，其灵感来自人类的认知发展；同时，它可以弥合人工智能研究与实际应用场景之间的现有差距，例如过度拟合、泛化能力差、训练样本有限、计算成本高等。因此，好奇心驱动的学习 (CDL) 变得越来越流行，其中代理自我激励学习新知识。在本文中，我们首先对好奇心的心理学研究进行了全面的回顾，并总结了一个量化好奇心的统一框架及其唤醒机制。基于心理学原理，我们进一步调查了强化学习、推荐和分类领域中现有 CDL 方法的文献，讨论了其优缺点以及未来的工作。因此，这项工作为未来的 CDL 研究提供了有益的见解，并为进一步改进提供了可能的方针。