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人工智能交易、算法勾结和价格...
算法交易和强化学习的结合，即所谓的人工智能交易，对资本市场产生了重大影响。本研究利用信息不对称的知情投机者之间的不完全竞争模型，探讨人工智能交易策略对投机者的市场力量、信息租金、价格信息量、市场流动性和错误定价的影响。我们的结果表明，知情的人工智能投机者即使“不知道”串谋，也可以自主学习采用串谋交易策略。这些串谋策略使他们能够通过策略性地对信息反应不足来实现超竞争交易利润，即使没有任何形式的协议或沟通，更不用说可能违反传统反垄断法规的互动了。算法串谋来自两种不同的机制。第一种机制是通过采用价格触发策略（“人工智能”），而第二种机制源于同质化的学习偏差（“人工愚蠢”）。前一种机制仅在价格效率有限和噪音交易风险的情况下才会显现。相反，后者即使在价格效率高或噪音交易风险大的情况下也会持续存在。因此，在人工智能交易盛行的市场中，价格信息量和市场流动性都会受到影响，反映了人工智能和愚蠢的影响。
欧盟统计局播客：统计创新方法 - 第二部分
乔纳森·埃利奥特 创新议程的政策思考中一个有趣的现象是，正是所谓的用户需求推动了这些创新。政府部门、学者、记者和普通民众对信息的渴求越来越强烈。在一个信息量越来越大的社会里，这种情况并不奇怪。因此，可以说创新议程并非为了创新而创新。它不存在于某种泡沫或实验室中。它之所以这样做，是因为人们迫切需要它。
计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
支撑下一代核心材料的最新趋势...
随着德国“工业4.0”、美国通用电气的工业互联网、日本提出的“社会5.0”等未来信息社会的不断发展，以及物联网、5G网络、ADAS、生成式AI等在日常生活中的普及，电信流量正以惊人的速度增长。数据中心处理的信息量也在迅速增加。目前，倒装芯片球栅阵列（FC-BGA）是数据中心信息处理设备的主流基板，预计未来几年其数量将不断增加。下图显示了封装（PKG）基板的应用及其市场增长预测。
通过自适应设计和主方案转变药物开发模式
精心设计和执行的主方案可以最大限度地增加从研究工作中获得的信息量，从而加速药物开发。随着医学科学的进步，这些试验可以更新以纳入新的科学信息。主方案还可以减少为每种研究药物启动新试验地点所需的管理成本和时间。它们还可以通过共享和可重复使用的基础设施提高数据质量和效率。这些优势在公共卫生紧急情况下尤为重要，例如当前的 SARS-CoV-2 大流行，因为在这种情况下，人们迫切需要高效的药物开发。
欧盟委员会条例 2017/1185 新通知和修订通知的技术规范
根据委员会条例 (EU) 2017/1185 第 4 条，委员会不会以可导致识别单个运营商的方式发布信息。当信息来自少于三家运营商或从单个运营商处获得的信息占此类信息量的 70% 以上时，成员国应在信息通知系统 (ISAMM) 中通知委员会。在这种情况下，委员会只会以无法识别单个运营商的汇总形式发布信息。对于在本条例范围内发布的任何类型的数据，委员会都严格遵守这些规则。
英国武装部队和英国有资格的平民每两年一次作战
本报告的发布是为了支持国防部尽可能发布信息的承诺。本报告是为了响应有关部署在当前行动中的英国军事人员的信息请求而提供的。国防部致力于公开有关作战伤亡的信息，但必须在定期向公众提供的信息量与危及英国武装部队人员作战安全或侵犯个人医疗保密权的信息量之间划清界限。请注意，所呈现的数字基于符合本官方统计报告标准的伤亡，即导致初步 NOTICAS 被提起、被送入英国主导的野战医院（有数据可用）或航空医疗后送的伤亡。本报告不包括在英国初级医疗保健机构就诊的人数或从海外行动返回后转诊到英国二级医疗保健机构的人数。2009 年，前首相戈登·布朗宣布进行一项调查，以确定可以从伊拉克冲突中吸取的教训，该调查由约翰·奇尔科特爵士主持（称为奇尔科特调查）。在奇尔科特报告 1 发布后，国防部承诺在本公报中报告所有在战斗行动中被送往英国领导的野战医院的平民伤亡 2（包括当地平民）。自 2017 年做出承诺以来，英国武装部队尚未部署到设有英国野战医院的战区。但是，我们将继续监测海外行动的状态，并在需要时扩大平民伤亡报告以包括这些数字。
非交换图的 Haemers 界
其中 α(G) 表示 G 的独立数，⊠ 表示强图积 [Sha56]。Θ(G) 的对数表示在零误差下通过经典通信信道传输的信息量，其中我们允许任意次数使用该信道，并测量每次使用该信道传输的平均信息量。（图 G 是与信道相关的所谓混淆图，参见第 2.1 节。）香农容量是不可计算的：尽管计算独立数是 NP 完全的 [Kar72]，但存在一些图，其香农容量不是通过有限次将强图与自身相乘来实现的 [GW90]。为了确定香农容量的上限，Lovász 引入了著名的 theta 函数 [Lov79]，它可以转换为半正定程序，并可用于计算例如 Θ(C5)。Lovász 提出了香农容量是否等于一般的 theta 函数的问题，这一问题遭到 Haemers 的反驳：他引入了香农容量的另一个上限，现称为 Haemers 界限，在某些图上该界限可能严格小于 theta 函数 [Hae78, Hae79]。除了经典通信信道，我们还可以考虑量子通信信道。这样做会引出上述问题的量子信息类似物，其研究由 Duan、Severini 和 Winter [DSW13] 系统地发起。在第 2.1 节中，我们展示了量子设置如何推广经典设置，这也促使了下面的定义。对于 (Choi-Kraus 表示的) 量子信道 Φ( A ) = P mk =1 E k AE † k ( ∀ A ∈