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随处部署人工智能
12 Habana Gaudi2 深度学习加速器：所有测量均使用 Habana SynapseAI 版本 1.10 和 optimum-habana 版本 1.6 在 HLS2 Gaudi2 服务器上进行，该服务器具有八个 Habana Gaudi2 HL-225H 夹层卡和两个 Intel Xeon Platinum 8380 CPU @ 2.30GHz 和 1TB 系统内存。性能测量于 2023 年 7 月进行。第四代英特尔至强 8480：英特尔第四代至强铂金 8480+ 2 插槽系统，112 核/224 线程，Turbo Boost 开启，超线程开启，内存：16x32GB DDR5 4800MT/s，存储：953.9GB）；操作系统：CentOS Stream 8；内核：5.15.0-spr.bkc.pc.16.4.24.x86_64；批次大小：1；在 1 个插槽上测量：1；PyTorch 每日构建 0711；英特尔® PyTorch 扩展标签 v2.1.0.dev+cpu.llm；模型：Llama 2 7B 和 Llama 2 13B；数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；波束宽度 4；精度：BF16 和 INT8；英特尔于 2023 年 7 月 12 日进行测试。英特尔至强 Max 9480：英特尔至强 Max 9480 2 插槽系统，112 核/224 线程，Turbo Boost 开启，超线程开启，内存：16x64GB DDR5 4800MT/s；8x16GB HBM2 3200 MT/s，存储：1.8TB；操作系统：CentOS Stream 8；内核：5.19.0-0812.intel_next.1.x86_64+server；批次大小：1；在 1 个插槽上测量；PyTorch nightly build0711；英特尔® PyTorch 扩展 llm_feature_branch；模型：Llama 2 7B 和 Llama 2 13B，数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；波束宽度 4；精度：BF16 和 INT8；英特尔于 2023 年 7 月 12 日进行测试。英特尔数据中心 GPU Max 系列：1 个节点、2 个英特尔至强铂金 8480+、56 个内核、超线程开启、睿频开启、NUMA 2、总内存 1024GB（16x64GB DDR5 4800 MT/s [4800 MT/s]）、BIOS SE5C7411.86B.9525.D19.2303151347、微码 0x2b0001b0、1 个以太网控制器 X710（用于 10GBASE-T）、1 个 1.8T WDC WDS200T2B0B、1 个 931.5G 英特尔 SSDPELKX010T8、Ubuntu 22.04.2 LTS、5.15.0-76-generic、4 个英特尔数据中心 GPU Max 1550（仅使用单个 OAM 的单个 Tile 进行测量） GPU 卡）、IFWI PVC 2_1.23166、agama 驱动程序：agama-ci-devel-627.7、英特尔 oneAPI 基础工具包 2023.1、PyTorch 2.0.1 + 英特尔 PyTorch 扩展 v2.0.110+xpu（dev/LLM 分支）、AMC 固件版本：6.5.0.0、型号：Meta AI Llama 2 7B 和 Llama 2 13B、数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；贪婪搜索；精度 FP16；由英特尔于 2023 年 7 月 7 日测试。
指挥士官长丹尼尔·L·赫夫林在德克萨斯州的 Valley View 长大，高中毕业后加入了陆军。他曾就读于 One Station U
rd 173 rd IBCT (A)、HHC 2/503 rd 173 rd IBCT (A)、OPS Group JRTC TF 1、路易斯安那州波尔克堡、1-5 IN、1-25 IN SBCT、阿拉斯加州温赖特堡、1-28 IN、第 3 步兵师、乔治亚州摩尔堡和 DPW 摩尔堡驻军。他毕业于美国陆军空降学校、游骑兵预备课程、游骑兵学校、空中突击学校、速降大师学校、探路者学校、全军教官课程、小组教官课程、山地领袖高级步枪射击学校、战斗一级、重型武器/战术步枪学校、战斗参谋学校、MSTR 复原力课程、CMN FACUL DEV-INSTR CRS、基础领袖课程、高级领袖课程、高级领袖课程和士官长学院。赫夫林指挥士官长曾担任过步兵部队的所有领导职务，从队长到指挥士官长。赫夫林军士长被派往阿富汗支持“持久自由行动 IV”（OEF），两次被派往伊拉克支持“伊拉克自由行动”（OIF），被派往乌克兰支持“大西洋决心行动”，并返回伊拉克支持“坚定决心行动”（OIR）。他获得的奖章和装饰包括战斗步兵徽章、专家步兵徽章、跳伞员徽章、德语熟练徽章、空中突击徽章、探路者徽章和游骑兵徽章。他拥有两枚铜星服役勋章、功绩服役勋章（带 6OLC）、陆军嘉奖勋章（带 3OLC）、陆军成就勋章（带 6OLC）、良好品行勋章（带 7
是时候把钱放在嘴里的时间
经济学家的影响还要感谢丽莎·希泽尔（Lisa Hezel）对本报告的贡献。经济学家影响对本报告的内容负有唯一责任。报告中表达的发现和观点并不一定反映专员的（EFP）或赞助商（Haleon）的观点。这项研究由Gerard Dunleavy和Rob Cook领导。该报告是由Radha Raghupathy撰写的，在Gerard Dunleavy和Neeladri Verma的支持下。该报告由Gerard Dunleavy和Maria Ronald编辑。研究团队包括Shivangi Jain，JoãoHofmeister和Kati Chilikova。虽然已采取每项努力来验证此信息的准确性，但经济学家的影响不接受任何人对本报告的依赖或本报告中提出的任何信息，意见或结论的责任。
CES 回顾：人工智能无处不在
• LiDAR 和/或雷达？值得注意的是，一个关键的争论是光检测和测距 (LiDAR) 传感器在未来的自动驾驶中是否必不可少，如果是，成本是否可以大幅降低到足以在汽车/车辆中实现盈利？今年的参展商双方各执一词——一家指出成本大幅降低（平均售价约为每台 1,000 美元，随着产量的增加，未来几年将减半），一家展示了使用和不使用 LiDAR 的自动驾驶能力的影响（总结一下——没有 LiDAR 时效果不好，会撞到车内的物体）。然而，其他公司展示了改进的摄像头、雷达和软件的组合如何在没有它的情况下在某些条件下实现自动驾驶（因此更便宜）。最终，关键结论是每个公司/用例都有不同的要求，可以通过传感器配置组合来满足这些要求，这些配置需要通过软件进行优化。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
无处不在：论管理研究和同行评审过程中人工智能的负责任使用
摘要 本社论介绍并解释了《管理研究杂志》（JMS）关于人工智能（AI）的新政策。我们反思了人工智能在开展研究和生成期刊投稿中的应用，以及这对更广泛的 JMS 社区（包括我们的作者、审稿人、编辑和读者）意味着什么。具体来说，我们考虑了人工智能生成的研究和文本如何既可以帮助和增强出版过程，又可以损害出版过程。因此，我们的政策承认需要仔细监督使用人工智能协助创作文本和进行数据分析，同时也指出要求作者透明地说明他们在投稿或基础研究中如何、何时和何地使用人工智能的重要性。此外，我们还研究了人工智能的使用如何以及在哪些方面可能与 JMS 等重视人类声音和研究透明度的优质期刊的精神相悖。我们的社论解释了为什么我们要求作者团队监督他们项目中人工智能使用的所有方面，并对他们研究的所有方面的准确性承担个人责任。我们还解释了禁止同行评审员对提交的文章进行评估以及编辑对手稿进行处理的原因。
ngfs方案：目的，用例和指导需要机构改编
自发布以来，NGFS的场景已协助中央银行，主管和其他金融参与者探索气候变化和过渡的各种潜在未来结果。NGFS方案的独特功能包括内部一致的结果，将过渡和物理风险与宏观财务发展，全球级别的适用性以及通过在线公共平台的免费可访问性结合在一起。NGFS加强了跨连续葡萄酒的场景，完善其建模技术，并扩大了建模风险的覆盖范围。与其他可用方案一致，但是，尽管在整合气候知识，计算能力和用户需求的当前状态方面取得了重大进展，但NGFS方案并未考虑到气候变化的所有潜在影响。场景用户应寻求量身定制其分析
到处嵌入智力-C4IR沙特阿拉伯
免责声明本文件由沙特阿拉伯王国第四工业革命中心出版，与世界经济论坛的隶属关系作为合作，见识领域或互动。本文所表达的发现，解释和结论是由第四次工业革命中心，沙特阿拉伯王国促进和认可的结果，但其结果并不一定代表了第四工业革命中心的观点，沙特阿拉伯王国，其成员或其他成员，参与者，参与者或其他成员或其他成员。©2024，沙特阿拉伯王国第四工业革命中心。保留所有权利。本出版物的任何部分都不得以任何形式或任何方式复制或传输，包括影印和记录，或任何信息存储和检索系统。研究是通过公开获取的信息，报告和白皮书进行的。它还利用了从行业活动中收集的信息。
经济不活跃。谁做什么、在哪里、为什么？
简介本研究由贝尔法斯特市议会 (BCC) 委托进行，旨在更好地了解市议会区域内经济不活跃趋势，并结合北爱尔兰 (NI) 劳动力市场的大背景。虽然经济不活跃一直是 NI 的一个长期问题，但 Covid-10 大流行之后英国各地不活跃人口的变化再次将这一问题推到了风口浪尖。此外，更广泛的经济和人口挑战表明经济不活跃人群是潜在的劳动力供应。本研究旨在强调贝尔法斯特境内经济不活跃的类型，以及这种不活跃类型在结构上与 NI 平均水平和英国平均水平有何不同。本文讨论了高不活跃率的社会、经济和政策影响，并提出了一些基于地点的政策问题，供贝尔法斯特和 NI 努力建立更具包容性的劳动力市场时解决。