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从 AI 合规到竞争优势
美国商业圆桌会议 (Business Roundtable) 是由美国最大公司首席执行官组成的协会，该协会已为企业和政策制定者发布了有关负责任地使用 AI 的指南。但在实践中，负责任的 AI 往往没有得到组织最高层的密切关注和支持。大多数受访者 (56%) 表示，AI 合规性的责任完全由首席数据官 (CDO) 或同等职位 (CDAO、CIO、CTO) 承担。此外，尽管需要跨职能协作，但只有 4% 的组织表示他们已建立跨职能团队。负责任的 AI 与整个组织相关，从数据和 AI 团队到法律和风险，再到营销、人力资源和其他公司职能，更不用说产品所有者了。获得整个 C 级高管的认可和支持将为组织的其他部门确定优先事项。
NHS England 2022/23 年度报告和账目
NHS 正在应对人口增长和老龄化带来的指数级需求增长，以及我们杰出的医学研究人员不断发现人类疾病可能出现的问题及其治疗方法。这种需求增长是由一个无论是劳动力、床位还是诊断能力都不足的系统来满足的。然而，NHS 提供的医疗服务规模确实令人惊叹，如今所提供的服务的范围和深度在十年或十五年前是不可想象的，更不用说在 1948 年了。但人们经常忽略的是药品、医疗技术、技术和数据的创新水平。今天的 NHS 不断创新，但在很多领域还有很多事情要做。NHS 仍然是最有效的医疗服务之一，但也需要不断改进。压力巨大，系统有时达不到公众和我们同事的期望，但服务的承诺在整个 NHS 中仍然很明显。
促使采取行动
虽然这听起来与独立的 LLM 或 GenAI 应用程序的功能大致相同，但 AI 代理与 LLM 之间存在一些关键区别，这些区别使得 AI 代理更加强大。（见第 6 页表格）例如，典型的 LLM 驱动聊天机器人通常对多步骤提示的理解能力有限，更不用说根据单个提示规划和执行整个工作流程了。本质上，它们符合传统应用程序的“输入-输出”范式，在收到必须分解为多个较小任务的请求时会感到困惑。它们还难以推理序列，例如需要考虑时间和文本上下文的组合任务。这些限制在使用小型语言模型 (SLM) 时更加明显，因为它们是在较小量的数据上进行训练的，通常会牺牲知识深度和/或输出质量来提高计算成本和速度。
探索限制的限制 - 符合 - ...
在一个受社会和环境危机困扰的世界中，可以欢迎对循环经济（CE）政策和研究的热情激增，这是对生产和消费的可持续实践的正常化。i赞同CE的本体论作为系统性的方法，以进行更环保的生产和消费，为此确定了广泛的策略（用于重新使用，维修，回收，回收等的再生设计等。），但是没有假定的更广泛含义（例如，Geissdoerfer等人，2017年）。越来越多地存在学术愿望和对CE相关的社会利益的期望（Kirchherr等，2023； Calistofriant等。，2023）。但是，要使CE不仅提高边缘效率，更不用说带来根深蒂固的社会变革了，将需要对资本主义限制和变革的政治动力有意识地欣赏。我正在走出学术实践的规范，以了解这是否是一个至少可以预见的想法！
ISEA2023 -Proceedings.pdf- ISEA研讨会档案
共生对生命至关重要。没有合作的生物无法生存，更不用说彼此之间的人类和环境了。不仅仅是简单的共存，还会引起相互依存。在某些寄生虫情况下，它可能是积极的，中性的，有时是负面的。从这些相互关系中可以出现新的混合实体，例如地衣，这是藻类和真菌的化合物。第一次提供光合作用和第二种水分，一种受益于另一个水分。我们的地衣将是研讨会上的跨裁切问题。在广泛的接受中也理解，共生也在研讨会的规模上进行：这是创作与研究（视觉艺术，戏剧，音乐，设计，电影，电影，人类和社交科学，工程科学，自然科学，自然科学）和部门（工艺，工艺，工艺，工业，工业，研究，教育，文化，文化，文化，文化，文化，文化，文化科学）之间的跨学科事件。
生物革命如何改变竞争格局......
大大小小的竞争对手和盟友之间建立了新的关系。这种合作的动力来自杠铃状生态系统的增长：跨部门网络由许多小型科学公司（通常拥有全新的数字和数据能力）和少数大型现有企业的组合平衡，共同推动新生物技术的商业化。正如伦敦商学院教授迈克尔·雅各比德斯所指出的那样，“单个公司越来越不可能提供客户需要的所有元素，更不用说负担得起实验这些元素的费用了。因此，生态系统，尤其是经过设计的生态系统，正在崛起。”11随着技术的快速发展以及生物技术和人工智能的融合，无论是大型现有企业还是小型科学型初创公司都将难以独自推动研发和商业化。
量子计算的游戏计划
在新型移动领域，工程师们通过复杂的神经网络处理大量视频、图像和激光雷达数据。他们的目标是：利用人工智能教会汽车做出关键的驾驶决策，比如如何转弯、在哪里加速和减速，以及如何避开其他车辆（更不用说行人）等。以这种方式训练人工智能算法需要进行一系列计算密集型计算，而随着数据和变量间关系的增加，这些计算变得越来越困难。这种训练可能会让世界上最快的计算机耗费数天甚至数月的时间。由于量子计算机可以同时对多个变量执行多个复杂计算，因此它们可以成倍地加速此类人工智能系统的训练。但这不会很快发生。将传统数据集转化为量子数据集是一项艰巨的工作，早期的量子人工智能算法只取得了有限的进展。
投资策略Outlook
在政策前景上迫在眉睫的不确定性，戏剧性的头条新闻再次/关闭贸易大战，以及在金融市场中仍然是高度波动的，很容易忽视美国经济不断推动的事实，更不用说它继续推动了这一事实，更不用说在世界范围内继续这样做的情况。当然，询问这是否会继续存在是合理的，特别是在对政策不确定性表示沮丧的企业以及对通货膨胀端表示焦虑可能会产生焦虑的企业时。至于我们，我们越来越发现自己试图将新闻从一天到下一天的噪音中隔离，而不会忘记我们的主要任务一如既往地试图将信号从经济数据中的噪音中隔离开来。因此，从这个意义上讲，过去几周的经济数据大量是一个受欢迎的喘息之处。