XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不完美的
Emanuel Tewolde
•伊曼纽尔·特沃尔德（Emanuel Tewolde），布莱恩·胡（Brian Hu Zhang），卡斯帕（Caspar Oesterheld），图马斯·桑德霍尔姆（Tuomas Sandholm）和文森特·科尼特（Vincent Conitzer）。尊重它们的计算游戏对称性和平衡。促进人工智能（AAAI）的协会，口语，2025年。•Ratip Emin Berker，Emanuel Tewolde，Ioannis Anagnostides，Tuomas Sandholm，Vincent Conitzer。在广泛的游戏中召回的价值。促进人工智能（AAAI）的协会，口语，2025年。•伊曼纽尔·特沃尔德（Emanuel Tewolde），布莱恩·胡（Brian Hu Zhang），卡斯帕（Caspar Oesterheld），马诺利斯·扎佩塔基斯（Manolis Zampetakis），Tuomas Sandholm，Paul W. Goldberg和Vincent Conitzer。不完美的回顾游戏：平衡概念及其复杂性。在国际艺术情报联合会议（IJCAI）中，2024年。•Emanuel Tewolde和Vincent Conitzer。可以保留NASH平衡或最佳响应集的游戏转换。在国际艺术情报联合会议（IJCAI）中，2024年。•（αβ）Vincent Conitzer，Rachel Freedman，Jobs Heitzig，Wesley H. Holliday，Bob M. Jacobs，Nathan Lambert，MilanMossé，Eric Pacuit，Stuart Russell，Hailey Schoelkopf，Hailey Schoelkopf，Emanuel Tewolde和William S. Zwicker。社会选择应指导AI的一致性来处理各种人类反馈。在国际机器学习会议（ICML）中 - 位置纸条曲目，2024。•Emanuel Tewolde，Caspar Oesterheld，Vincent Conitzer和Paul Goldberg。单人游戏不完美的回顾游戏的计算复杂性。在国际人工智能联合会议（IJCAI）中，2023年。
分析分层材料中的摩擦
曲折。为了衡量范德华材料中摩擦的各种贡献，研究人员制作了几次 - 直径磁盘（滑块），并将其拖到由相同或相似材料制成的表面上。在滑块的蜂窝晶格（蓝色点）和基础表面（黄点）之间的不匹配来自其不同的旋转方向以及两者由不同元素制成时晶格间距的差异。组合创建了一个Moiré超级晶格，在该超晶格中，模式定期出现在注册表中。完全moiré瓷砖中原子的摩擦效应（圆的内部）取消。在滑块的边缘，瓷砖不完整（粉红色），因此取消是不完美的，并且是实质性的摩擦力结果。信用：Y. Li等。[1]
与不完美监控的算法勾结-IRIS
在本文中，我们通过分析不完美的监测案来为后一个研究做出了贡献。以前的研究重点是完美监控的情况，因为定价算法通常在市场（例如亚马逊）中使用，那里的每个卖方都可以实时监视竞争对手的价格，并且因为竞争当局强调了这样的市场更容易受到勾结的影响。3然而，理论表明，即使在不完善的监控下，也可能进行勾结，并且算法也越来越多地用于竞争对手的策略不容易观察的市场。一个例子是财务市场，代理商通过隐藏噪音交易者来利用其内部信息。4另一个例子是电力市场。5因此，重要的是研究算法勾结是否可以观察到总成果（例如市场价格）而不是个人行为时。6
MEMS 麦克风与 AI 理解的演变
这样，高 SNR 麦克风可以特别增强用于短命令识别的各种生成式 AI 模型：在所谓的唤醒词检测等简单任务中，特定的词会激活设备，如“Alexa”或“Hey Siri”——高 SNR 提供独特的信号，实现快速响应和可靠激活。对于复杂任务，所谓的“大型语言模型 (LLM)”，例如那些为语音助手提供支持的模型，可以使用语言上下文来解释低质量音频。经过大量语言数据训练，它们整合了文本、音频和视觉效果，利用上下文，使语音转文本更加健壮。这些 LLM 擅长识别意图，即使在音频不完美的情况下也是如此。最后，边缘 AI 模型（在本地设备上运行的 AI，“在边缘”）也特别受益于高 SNR，因为它可以清晰地理解命令。
对统一的计算搜索：生成ai
摘要：生成人工智能（生成AI）的输出通常称为“合成”，暗示它们不是自然而是人为的。反对该术语的使用，本文着重于合成的不同表示，强调了任何合成的统一和组成方面。大型语言模型（LLM）的情况被用作示例，以哲学上与当代计算系统中的表示概念一起解决综合。有人认为，一般AI中的合成应被理解为对统一的搜索，这是对代表性现实的基础。这种代表性现实是计算内部的，是一个稳定的（如果不完美的）整体，是分布式表示形式的结合。因此，这篇文章表明，开发合成的哲学概念来研究当今的生成AI，涉及研究结构在LLM中的发生方式，并研究构造形式的形式。
游戏理论和多基因系统（E003710）
•简介：多代理系统的游戏理论和机制设计； •中等访问控制问题；路由问题；资源分配•问题。•静态非合作游戏：矩阵游戏和连续内核游戏； •主导策略；纳什平衡；无政府状态的价格；稳定价格； •混合和相关的平衡；矩阵中的NASH平衡计算•游戏。多个资源拥塞游戏。•动态非合作游戏：具有不完美的广泛表格•信息：正常形式，子游戏完美平衡，顺序平衡； •具有观察到的动作的多阶段游戏；重复的游戏； Stackelberg游戏； •继电器选择和电源控制游戏。•进化游戏：进化稳定策略；复制器动力学； •鹰派游戏； Aloha协议的进化游戏和Peer-to-to-div>
Ai.llude：鼓励重写人工智能生成的文本以支持创意表达
在创意写作过程的每个步骤中，作家都必须努力实现自己的创作目标和个人观点。这个过程会影响作家的真实感和他们对书面输出的参与度。人工智能流畅的文本生成可能会破坏重写的反思循环。我们假设故意生成不完美的中间文本可以鼓励重写并促使更高层次的决策。使用来自 27 个使用文本生成人工智能的写作会话的日志，我们描述了作家如何适应和重写人工智能建议，并表明中间建议显着激励和增加重写。我们讨论了这一发现的含义，以及研究如何利用人工智能写作支持工具中的中间文本来支持对创意表达的所有权的未来步骤。
摘要 - 电气和计算机工程
对自动驾驶汽车未来的典型预测包括人们将从日常通勤驾驶的压力中解脱出来，甚至可能在上班途中小憩一会儿。预计这将伴随着驾驶死亡率的大幅下降，因为不完美的人类驾驶员将被（可能）更好的计算机自动驾驶仪取代。城市政府似乎相信这将在 10 年内实现（波士顿咨询集团 2015 年）。但是，如何让这种完全自动驾驶汽车真正安全并非易事（Luettel 2012 年，Gomes 2014 年）。我们概述了与几年前的汽车相比，制造可接受的安全性完全自动驾驶汽车所面临的重大挑战，重点强调了在规模庞大的车队中验证自动驾驶的难度。
biktarvy®效力通过依从性亚组
在意大利进行了一项回顾性队列研究，以评估用BIC/FTC/TAF处理的PWH的总体依从性，并确定与不同水平依从性相关的病毒抑制率。从2020年1月至2022年8月接受BIC/FTC/TAF治疗的患者，并获得了至少2个补充的患者有资格纳入（n = 420）。依从性（可用药物的天数除以2个连续补充之间的天数），并从EMR中获得VLS。患者根据病毒学反应进行分类：TND（无法检测到的），VL <50 c/ml或VL <200 c/ml。本研究中的宽恕被计算为在任何不完美的依从性方面达到和维持三个病毒阈值之一的可能性。
卡塔尔2
本报告为卡塔尔在这三个部门的循环经济过渡的影响提供了最好的证据。本报告中的评估应视为指南，而不是确定的发现。经济节省是使用英国对碳社会成本的估计，即发出一吨二氧化碳的经济成本。这些评估在很大程度上依赖于英国和欧盟影响评估。这些是许多欧洲国家许多新政策建议的强制性要求，但在其他地方不广泛使用。使用专为其他司法管辖区设计的方法被认为是一种不完美的工具。在某些情况下，必须在可用数据差距的情况下做出假设。需要通过生命周期分析，更广泛的经济建模和数据收集进行全面评估，以了解这些方法的全部影响和潜力。在某些干预措施中，需要进行现场可行性研究以了解成本和收益。有关收集的证据和评估假设的详细信息，请参见附件2。