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代理AI：扩展Creative ...
代理人人工智能（AI）系统可以自主追求长期目标，做出决策并执行复杂的多转弯工作流程。与传统的生成AI不同，该AI反应提示，代理AI主动协调过程，例如自主管理复杂的任务或做出实时决策。从咨询角色转变为积极执行的挑战，确定了法律，经济和创造性的框架。在本文中，我们探讨了三个相互关联的领域的挑战：创造力和知识产权，法律和道德考虑以及竞争影响。我们分析的核心是AI生成的创意产出中的新颖性和有用性之间的张力，以及AI自治引起的知识产权和作者挑战。我们重点介绍了责任归因和责任的差距，这些差距和责任造成了“道德脆弱区”，即在多个参与者之间扩散问责制的条件，使最终用户和开发商处于不稳定的法律和道德立场。我们研究了两面算法市场的竞争动力，在该市场中，卖方和买家都部署了AI代理，可能会减轻或放大默认合谋风险。我们探索了在代理AI网络（“算法社会”的发展）内发生紧急自我调节的潜力 - 提出了关键问题：这些规范在多大程度上与社会价值观保持一致？可能会产生什么意外后果？如何确保透明度和问责制？应对这些挑战将需要跨学科的合作来重新定义法律责任制，将AI驱动的选择与利益相关者价值观保持一致，并保持道德保障。我们主张平衡自治与问责制的框架，确保各方都能在保留信任，公平和社会福利的同时利用代理AI的潜力。
人工智能、信任和代理认知
现有的信任理论假设受托人具有代理权（即意向性和自由意志）。我们认为，信任人工智能 (AI) 与信任人类之间的一个关键的定性区别在于信任者（人类）对受托人的代理权归因程度。我们指定了两种机制，通过这些机制，代理权归因的程度可以影响人类对人工智能的信任。首先，如果人工智能被视为更具代理性，受托人（人工智能）的仁慈的重要性就会增加，但如果它违反信任（由于背叛厌恶，参见 Bohnet & Zeckhauser，2004），预期的心理成本也会增加。其次，仁慈和能力的归因对于对看似无代理的人工智能系统建立信心变得不那么重要，相反，对系统设计者的仁慈和能力归因变得重要。这两种机制都意味着让人工智能看起来更具代理性可能会增加或减少人类对它的信任。虽然人工智能技术的设计者经常努力赋予他们的作品以传达其仁慈本质的特征（例如通过拟人化或透明度），但这也可能改变代理感知，导致它在人类眼中变得不那么值得信赖。关键词：人工智能；信任；代理；背叛厌恶 JEL 分类：M00、M14、Z10
调节先进的人工代理
涉及的专家和政策制定者越来越强调需要解决人工智能（AI）系统的灭绝风险，这些系统可能会规避保障措施并阻止试图控制它们（1）。强化学习（RL）代理人长期以来计划的范围比人类更有效地面临特定风险。为高级AI系统提供了最大化其奖励的目标，并在某个时候从中扣留奖励，强烈激励AI系统将人类从循环中脱离循环，如果它具有机会。欺骗人类和挫败人类控制的动机不仅是针对RL代理的，而且更普遍地是针对长期计划代理（LTPA）。由于对足够强大的LTPA的经验测试不太可能发现这些持续的倾向，因此我们的核心监管提案很简单：不应允许开发人员建立足够的Capable LTPA，并且应构建它们所需的资源应受到严格的控制。
基于生态的分散代理管理系统
摘要。在网络上维持所需数量的移动代理的问题并不是微不足道的，尤其是在我们想要完全分散的解决方案时。分散的控制使系统更加胸像，并且不易部分故障。这个问题在无线临时网络上加剧了，主机移动性可能会导致网络大小和拓扑变化。在本文中，我们提出了一种以生态为灵感的方法来管理代理人的数量。该方法将代理与生物和食物的任务相关联。代理人根据丰富的未完成任务（食物）生育或死亡。，我们进行了一系列研究此类系统的支撑物的实验，并在各种条件下分析了它们的稳定性。我们得出的结论是，基于生态的隐喻可以成功地应用于无线临时网络中的代理人的管理。
软件工程 - 自主代理系统
3。职责3.1。设计，开发和实施为自治代理系统的代码，重点是但不限于专注于行为模型，因果模型，世界模型，优先级机制，奖励机制，社交交流机制和输入输出输出界面。3.2。使用内部和外部系统和基准评估和评估自主剂系统的性能。3.3。设计，开发和实施用于评估自主代理3.4的性能的系统。设计，开发和实施API功能和体系结构功能。3.5。编写代码以支持测试，分析，验证和验证代码库，包容性自主代理系统，性能评估系统，API系统和其他系统。3.6。考虑可扩展性，算法设计，基础架构以及云提供商系统和服务的整体系统设计，编排和部署。
学习代理分析的替代方程 -
癌细胞。在[1]中描述了癌细胞与健康细胞之间的两种物种相互作用的基于药物的癌症模型的关键要素。在该论文中，仔细考虑了诸如肿瘤微环境和细胞外基质（ECM）之类的问题。我们在这里不重复该讨论，但是该模型仍然构成了该三种模型的基础，在该模型中，我们也可以考虑与免疫细胞的相互作用。我们注意到，健康细胞，免疫细胞和固定数量的ECM蛋白是静态的，只有癌细胞移动。每个癌细胞和健康细胞都有粘性值，癌细胞的跳跃半径是一个细胞一次可以移动的位置的数量。健康的细胞（具有相关年龄的人）具有足够成熟时分裂的可能性，并且最多可以在固定数量的次数上分裂。关键参数是
发行说明代理3.0.6
•尖叫（共识读套件），这是一种新的分子条形码感知的PCR重复工具，用于SUELESELECT XT HS和XT HS2数据，可代替SURESELECT分析的Locatit。•吱吱作响专门解决了Locatit应用程序中的大型内存资源需求，并使用户能够处理与LoCatit相比的内存较少的数据。•尖叫还增加了一种可用于处理嵌合对齐的鲁棒算法，该嵌合对齐由读取段组成，这些片段在同一染色体或不同染色体上彼此之间彼此远远遥不可及。•尖叫报告的基本统计信息具有明确的定义，可以直接追溯到输出BAM文件中的读取。Statistics include: number of processed reads, number of reads passing the filter steps, number of correctly paired reads, number of read pairs flagged as duplicates in the input file, number of read pairs with at least one unmapped mate, number of chimeric read pairs, number of read pairs called as single consensus, number of read pairs called as duplex consensus, number of read pairs called as chimeric consensus, total duplicates确定的，失败的共识过滤器的读对数，读对的数量称为单个共识，在双工模式下质量过滤器失败。