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迈向构建安全可信的人工智能代理和道路......
– 对抗性稳健性 – 分布外稳健性 • 幻觉 • 公平性 • 毒性 • 刻板印象 • 机器伦理 • 越狱护栏和安全/安保政策 • 协调目标：乐于助人、无害、诚实
HCDT 2.0：一个高度可信的药物靶点数据库...
在药物治疗过程中，药物通过靶向基因、RNA 和通路影响细胞的作用和反应，药物-靶标相互作用对于阐明药物作用机制和促进药物研发至关重要。目前，存在许多药物-靶标相关数据库，但它们在结构和功能上相互独立，缺乏一致性。在 HCDT 1.0 中，我们收集了高度可信的药物与靶基因相互作用。在此基础上，我们开发了 HCDT 2.0，这是一个更新版本，它整合了药物-基因数据，并扩展到包括涉及药物-RNA 和药物-通路的相互作用。它涉及 20 个药物相关数据库，使用一致的标识符对药物、RNA、基因和通路名称进行标准化，以确保数据的一致性。在 HCDT 2.0 中，共识别出 1,304,370 个高可信度药物-靶标相互作用，其中包括 678,564 种药物与 7,297 个基因之间的 1,244,791 个相互作用、316 种药物与 6,430 个 RNA 之间的 11,770 个相互作用以及 6,290 种药物与 3,143 个通路之间的 47,809 个药物-通路相互作用。它将在预测药物疗效和不良反应、开发新型治疗策略和促进药物再利用方面发挥重要作用。
迈向策略即服务框架，以实现合规、可信的人工智能和 HRI 系统
构建值得信赖的自主系统具有挑战性，原因有很多，不仅仅是试图设计出“始终做正确的事情”的代理。在人工智能和 HRI 中，还有一个更广泛的背景往往没有被考虑：信任问题本质上是社会技术问题，最终涉及到一系列复杂的人为因素和多维关系，这些因素可能出现在代理、人类、组织甚至政府和法律机构之间，每个机构对信任都有自己的理解和定义。这种复杂性对开发值得信赖的人工智能和 HRI 系统构成了重大障碍——虽然系统开发人员可能希望他们的系统“始终做正确的事情”，但他们通常缺乏确保这一结果的实用工具和法律、法规、政策和道德方面的专业知识。在本文中，我们强调了信任的“模糊”社会技术方面，以及在设计和部署过程中仔细考虑它们的必要性。我们希望通过以下方式为人工智能和 HRI 中的可信工程讨论做出贡献：i）描述在处理可信计算和可用信任模型的需求时必须考虑的策略前景，ii）强调在系统工程过程中进行可信设计干预的机会，以及 iii）引入“策略即服务”（PaaS）框架的概念，人工智能系统工程师可以随时应用该框架来解决开发和（最终）运行时过程中的模糊信任问题。我们设想，PaaS 方法将策略设计参数的开发和策略标准的维护工作转移给策略专家，这将使自然界的智能系统具有运行时信任能力。
Sustainalytics 认为，纽约电力局绿色债券和绿色商业票据框架是可信的、有影响力的，
纽约电力局（“NYPA”或“发行人”或“组织”）是纽约州的一个公共机构，也是该州最大的公共电力组织。NYPA 成立于 1931 年，旨在提供持续、充足的可靠电力和能源供应。作为唯一一家全州范围的电力供应商，NYPA 拥有五个主要发电设施、七个设施中的 11 个小型发电机组、一个 20 MWh 电池储能设施和四个小型水力发电设施，总装机容量约为 6,051 MW，截至 2024 年 9 月，拥有并运营超过 1,550 英里的输电线路。NYPA 的客户包括市政和农村电力合作社、投资者所有的公用事业、高负荷率工业客户、商业、工业非营利企业和公共公司。1
可持续发展企业认为，三菱UFJ金融集团的可持续财务框架是可信的，有影响力的，并且与SUS
2 Mufg，“关于Mufg Asia Pacific”，网址：https：//www.bk.mufg.jp/global/globalnetwork/globalnetwork/asiapacific/asiapacific/index.html，3 mufg 3 mufg，“在mufg”，在：https：/https://wwwww.mufgemea.com/care.mufgemea..com/care.muferationy- Guidelines, Green Bond Principles and Social Bond Principles are administered by the International Capital Market Association and are available at https://www.icmagroup.org/sustainable-finance/the-principles-guidelines-and-handbooks/ 5 The Green Loan Principles and Social Loan Principles are administered by the Loan Market Association, Asia Pacific Loan Market Association and Loan Syndications and Trading Association and are available at: https://www.lsta.org/content/green-loan-principles/#和https://wwwww.lsta.org/content/content/content/social-loan-loan-principles-slp/ 6 mitsubishi ufj ufj Financial Group Chancial Finance Finance Finance Finance Finance Finance Finance Finance Finance Finance framework在MUFG上可用： https://www.mufg.jp/english/ir/fixed_income/greenbond/index.html 7当运营多种服务于各种客户类型的业务行动时，客观研究是可持续发展的基础，确保分析师独立于产生目标，可行的，可行的研究。Sustainalytics已经建立了一个强大的冲突管理框架，该框架专门满足了分析师独立性，过程的一致性，商业和研究（以及参与）团队的结构分离，数据保护和系统分离的需求。最后但并非最不重要的一点是，分析师薪酬与特定商业结果没有直接相关。Sustainalytics的标志之一是正直，另一个是透明度。
一种生物学上可信的脉冲神经网络，用于解码海马和运动前皮层的运动学
摘要 — 本研究提出了一种脉冲神经网络，用于根据神经数据预测运动学，从而实现准确且节能的脑机接口。脑机接口是一种解释神经信号的技术系统，可让运动障碍患者控制假肢。脉冲神经网络具有低功耗和与生物神经结构非常相似的特点，因此有可能改进脑机接口技术。本研究中的 SNN 使用泄漏积分和激发模型来模拟神经元的行为，并使用局部学习方法进行学习，该方法使用替代梯度来学习网络参数。该网络实现了一种新颖的连续时间输出编码方案，允许基于回归的学习。SNN 是在从灵长类动物运动前皮层和大鼠海马记录的神经和运动数据上进行离线训练和测试的。该模型通过寻找预测运动数据与真实运动数据之间的相关性来评估，运动前皮层记录的峰值皮尔逊相关系数达到 0.77，海马体记录的峰值皮尔逊相关系数达到 0.80。该模型的准确性与卡尔曼滤波解码器和 LSTM 网络以及使用反向传播训练的脉冲神经网络进行了对比，以比较局部学习的效果。
强于大市AI 端侧深度报告之AI 手机
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体， AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势，可创造众多的 AI 使用场景，并加速 第三方 AI 应用成熟，我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征：①能够在手机端侧运行大模型； ② SoC 中包含 NPU 算力；③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言， AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言，可提供品牌形象与用户粘性。
