XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不完美的
定量文本分析（POL42050）课程内容
我鼓励在完成该模块的作业时使用生成的AI工具，但是所有依靠AI生成内容的工作都必须遵守最高的学术标准。这项技术的用户必须意识到它可以做什么，更重要的是它不能做得很好。在评估通过AI平台生成的内容的质量和可靠性时，要行使判断至关重要。AI并不是所有写作挑战的灵丹妙药；它不会自动生成完美无瑕的，逻辑上的连贯性和事实正确的作业。相反，使用AI作为解决特定问题的工具，例如集思广益和想法形成，文献发现和文本起草问题。将您的首选AI平台视为有用但不完美的工具，可以为您的工作提供灵感，新观点和补充领域。对您的深入研究对于确保您的作业中的一致，事实和科学知情的观点仍然至关重要。始终交叉引用AI针对其他独立和可靠的来源提供的信息。
双节点簇态连续变量量子混合计算的误差修正：压缩极限
本文研究了在连续变量量子计算过程中获得的通用高斯变换的误差校正。我们试图使我们的理论研究更接近实验中的实际情况。在研究误差校正过程时，我们考虑到资源 GKP 状态本身和纠缠变换都是不完美的。实际上，GKP 状态具有与有限压缩程度相关的有限宽度，并且纠缠变换是有误差的。我们考虑了一种混合方案来实现通用高斯变换。在该方案中，变换是通过对簇状态的计算来实现的，并辅以线性光学操作。该方案在通用高斯变换的实现中给出了最小的误差。使用这种方案可以将实现接近现实的容错量子计算方案所需的振荡器压缩阈值降低到 -19.25 dB。
嘈杂的中型量子（NISQ）算法 - DR-NTU
通用容错量子计算机能够有效解决整数分解和非结构化数据库搜索等问题，需要数百万个具有低错误率和长相干时间的量子比特。虽然实现此类设备的实验进展可能需要数十年的研究，但嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机已经存在。这些计算机由数百个嘈杂的量子比特组成，即未经纠错的量子比特，因此在有限的相干时间内执行不完美的操作。为了利用这些设备实现量子优势，已经提出了用于物理、机器学习、量子化学和组合优化等各个学科的算法。此类算法的总体目标是利用有限的可用资源来执行经典的挑战性任务。在这篇评论中，对 NISQ 计算范式和算法进行了全面总结。讨论了这些算法的关键结构及其局限性和优势。此外，还提供了用于编程和测试 NISQ 设备的各种基准测试和软件工具的全面概述。
算法写作协助求职者的简历增加了员工
在为新劳工群体参与者的简历写作质量与最终是否被雇用之间存在着密切的联系。我们表明，这种关系至少部分是因果关系：在一个在线劳动力市场的领域实验中，经过近50万名求职者，经过治疗的求职者收到了非生成算法的写作，他们的简历就可以接受。治疗的求职者经常雇用8％，工资高10％。与担心援助取消有价值的信号相反，我们没有发现雇主不那么满足的证据。我们发现，对经过治疗的求职者简历的写作的错误较少，并且更容易阅读。我们的分析表明，写作是一个不完美的能力信号，但更好的写作可以通过更清晰的写作来确定能力，这表明数字平台可能会从非依赖非产生算法写作辅助援助中受益于基于文本的劳动服务或产品的描述1。
从概念设计到最终产品的不确定性管理
不确定性在任何工程系统中都普遍存在，存在于产品开发的所有阶段以及整个产品生命周期中。这种不确定性的存在会带来风险——对产品性能、流程调度、市场接受度或业务本身。为了降低这些风险，人们采用了限制设计变量及其相关不确定性的策略。这些相关概念——不确定性、风险和公差——构成了许多工程设计活动的执行环境。在经典几何领域，不确定性表现为尺寸变异性，风险与不一致性有关，公差用于限制允许的变异性。对汽车和飞机等复杂工程系统高可靠性、坚固性和安全性的需求日益增长，这要求工程师在设计过程中了解和管理各种不确定性。这些不确定性包括预期的制造变化、不完美的数值近似、不精确的负载估计以及进行测试的原型有限。如果管理不当，这些不确定性可能会导致严重的设计偏差、昂贵的维护，甚至灾难性的
为什么人工智能不是对人类的威胁，而是一个巨大的机会
摘要：关于人工智能的大肆宣传，声称人工智能代理人将变得比人类更聪明，甚至展现人类。我们将证明这种恐惧是不合理的，人工智能在根本上与人类的智力有所不同，它们是互补的，人工智能在某些任务上会更好，但无法执行人类智能可能执行的其他人。我们将提出一种批判性思维的模型，该模型促进了人类富有想象力的推理与机器的批判推理的协同整合，能够解决仅受我们想象力限制的问题。与任何新的强大技术一样，人工智能带有风险和机会。机器还将执行更多的人类工作，但是这些都是算法的工作，将真正创造性的工作留给了人们。最重要的是，人工智能可能会帮助我们成为更好的批判性思想家，这是维护民主的最佳方式，及其所有不完美的民主仍然是最好的政府制度。
自我改善的基础模型，没有人类监督
摘要：作为基础模型（FMS）量表，他们面临着数据瓶颈，高质量的互联网数据的增长无法跟上他们的培训需求。这已经是文本数据最明显的，在诸如体现智能之类的领域中一直是一个一致的问题，并有望很快施加其他方式。自我改进，一种范式，其中模型生成和训练了从相同或其他模型生成的合成数据，它提供了有希望的解决方案。这种范式与依赖于人类数据的监督学习和依赖于外部奖励的强化学习（RL）不同。自我完善框架需要模型来自我策划的培训数据，通常会使用不完美的学习验证者和独特的挑战。本研讨会将探索用于自我完善的算法，涵盖诸如合成数据，多模式和多模式系统，弱至较大的概括，推理时间自学和理论限制等主题。