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合理的人工智能
大型语言模型 (LLM) 的发布改变了我们的现实。不仅研究人员使用和测试模型的能力和敏感性，公司和个人也在日常需求中使用生成的文本。尽管对于模型响应的可信度有很多批评，但基于人工智能 (AI) 的助手的普及度却日益提高。但是，许多此类模型并未披露它们是使用哪些数据进行训练的，因此很难估计可以从数据中学习到的模型偏差。此外，尽管底层 Transformer 架构具有生成性 [3]，但模型的响应可能包含来自受版权保护的训练数据的段落 [1,2]。尽管正在进行的研究针对这一问题 [4]，但仍有其他问题尚未解决。对于法律领域的专家来说，当前在 LLM 中使用的基于深度学习的系统的一个显着缺点是缺乏可解释性。在许多其他领域（例如医学），对可解释人工智能（XAI）的需求是不可避免的。
生成式人工智能中的公平性和合理使用
8 英国于 2014 年颁布了针对 TDM 的有限例外，参见 1988 年《版权、外观设计和专利法》第 29A 条，但已宣布进一步推进的计划，参见 UKIPO，《新闻稿：人工智能和知识产权 - 版权和专利》（2022 年 6 月 28 日）（https://www.gov.uk/government/news/artificial-intelligence-and-ip-copyright-and-patents）。日本《版权法》第 30(4) 条允许非表达性使用受版权保护的作品，只要这种使用不会“根据作品的性质或目的或其使用情况，不合理地损害版权所有者的利益……”。参见日本《版权法》（1970 年 5 月 6 日第 48 号法案，经修订至 2022 年 1 月 1 日），第 30(4) 条，可查阅（https://wipolex.wipo.int/en/legislation/details/21342）。2019 年 4 月，欧盟通过了《数字单一市场指令》（“DSM 指令”），其中针对文本和数据挖掘提出了两项强制性例外。DSM 指令第 3 条要求所有欧盟成员国对非营利研究领域的 TDM 实施广泛的版权例外。DSM 指令第 4 条包含第二项强制性豁免，该豁免范围更具包容性，但较窄。请参阅，2019/790 号指令，OJ 2019 (L 130/92)。另请参阅 Pamela Samuelson，《版权作品的文本和数据挖掘：合法吗？》64:11 C OMMUNICATIONS OF THE ACM 20 (2021)。
发育心理学的年度审查童年认知控制发展的合理解释
认知控制被定义为目标定向思想和行动所需的一组过程。它与整个生命的成功有关，包括健康，财富和社会资本。因此，如何支持认知控制的发展是一个深入讨论的主题。在理解如何以持久的方式最佳地脚手架的方式方面的进展令人失望。我认为，这项努力受到认知控制是一种能力或能力的主要观点的阻碍，其发展是由预定的成熟序列驱动的。i建议，鉴于越来越多的证据表明，认知控制分配是一个高度动态和合理的过程，需要从开发初期进行成本 - 效力分析。我讨论了转移我们对我们设计干预措施的认知控制机制的看法的后果。我通过阐明了科学探究的新途径来关闭。
生态系统管理如何影响商业模式创新：弥合理论与实践之间的差距
生态系统已经成为行业实践和学术界最“热门”的话题之一，并且对于企业在其商业模式创新活动中掌握生态系统变得越来越重要。然而，研究和实践的发展方向不同。因此，本文旨在弥合理论与实践之间的差距，并阐明生态系统管理领域中哪些关键主题对于未来的商业模式创新至关重要。这导致了需要关注的四个关键领域：1）组织变革和企业文化是生态系统以及商业模式创新的最重要障碍，2）基于生态系统的商业模式创新的投资组合策略和绩效评估，3）处理作为生态系统协调者的初创企业的新投资方法4）针对生态系统中不同角色和任务的实践方法。这使得生态系统思维成为商业模式创新思维不可或缺的一部分。
人工智能的进化：现实证明了炒作的合理性
然而，Google Brain 于 2017 年发表的论文“Attention is All You Need”提出了一种名为 Transformer 的新型神经网络架构，该架构改进了长短期记忆等循环神经网络架构。5 Transformer 架构采用允许并行处理的自注意力机制，从而实现更高效的数据存储和计算，并减少训练和微调基础模型的时间和成本。6 BofA Global Research 的观点是 3 全面：专家系统的回报 (1989)。专家系统将 if/then 规则应用于数据以产生新的见解，并由德州仪器等公司实施，通过使某些流程快 20 倍并通过减少成本超支和准备费用平均每年减少 200 万美元开支，从而提高了生产力和效率。美国运通将其信贷授权人的效率提高了 45-67%。 4 微调是指使用结构化数据训练预训练模型的过程，以生成相对于原始模型而言性能更佳的专用应用程序，用于特定任务。 5 Transformer 模型还改进了 AI 应用程序的功能，因为神经网络（本质上是基础模型的大脑）能够更好地将语言语境化。例如，“bank”可能表示金融机构或河边，但查看句子中单词前后的上下文以确定含义会很有帮助。Transformer 模型通过使用句子中的所有单词（而不仅仅是之前的单词）来查找上下文，从而确定“bank”的含义。换句话说，该模型双向查找上下文，这就是“BERT”中“B”的含义。BERT 代表 Transformer 的双向编码器表示，是一种神经网络架构。 6 您所需要的只是注意力 (2017)
报告 - 温哥华计划实施 - 土地使用政策合理化 - 政策和战略重点常设委员会 - 2023 年 11 月 1 日
A. 要求市议会废除附录 AB 中列出的政策和指导方针，要求市议会在根据建议 A 废除 ArbutusRidge/Kerrisdale/Shaughnessy 社区愿景、Dunbar-Southlands 社区愿景、Hastings-Sunrise 社区愿景、Kensington-Cedar Cottage 社区愿景、Kingsway-Knight 邻里中心住房区计划、Renfrew-Collingwood 社区愿景、Riley Park/South Cambie 社区愿景、Sunset 社区愿景、Victoria-Fraserview/Killarney 社区愿景和 West Point Grey 社区愿景的前提下，批准附录 B 中概述的临时重新分区政策。目的和执行摘要本报告提出了两项关键建议，以推进温哥华计划的方向，协调和简化现有的城市建设规则。建议 A 建议废除 72 项市议会批准的过时或与温哥华计划和其他最新政策方向不相容的政策和指导方针。建议 B 承认《社区愿景》中的部分重新分区授权条款仍然适用于申请处理，并建议引入一项临时重新分区政策，提供相同的重新分区机会。预计该临时重新分区政策将持续有效，直至完成进一步工作，以更符合温哥华规划目标的重新分区授权政策取而代之，从而进一步提升全市的公平性、宜居性和可负担性。
合理价格增长战略，第 6 系列（“GARP”）
股票代码 证券权重 股票代码 证券权重 通信服务 6.02% 工业 10.85% GOOGL Alphabet Inc. 4.06 AME AMETEK, Inc. 1.86 IPG Interpublic Group of Companies, Inc. 1.96 CTAS Cintas Corporation 1.77 非必需消费品 7.76% DE Deere & Company 1.35 HD Home Depot, Inc. 3.99 FDX FedEx Corporation 1.05 RL Ralph Lauren Corporation 0.94 JCI Johnson Controls International plc 0.52 ROST Ross Stores, Inc. 1.92 ROK Rockwell Automation, Inc. 1.53 ULTA Ulta Beauty Inc. 0.91 TT Trane Technologies plc 1.92 必需消费品 3.97% GWW WW Grainger, Inc. 0.85 ADM阿彻丹尼尔斯米德兰公司 0.91 信息技术 27.47% BG 邦吉有限公司 1.11 ADBE Adobe 公司 4.04 HSY 好时公司 1.95 AMAT 应用材料公司 2.88 能源 3.49% AVGO 博通公司 3.52 EOG EOG 资源公司 1.34 IT 高德纳公司 1.87 EQT EQT 公司 0.63 JNPR 瞻博网络公司 1.62 MPC 马拉松石油公司 0.69 KLAC KLA 公司 1.92 PXD 先锋自然资源公司 0.83 LRCX 泛林集团 2.21 金融 13.60% MCHP 微芯片技术公司 1.82 AON 怡安公司 2.69 MSFT 微软公司 4.06 BAC 美国银行公司1.22 NXPI 恩智浦半导体公司 1.63 COF Capital One Financial Corp 0.94 QCOM 高通公司 1.38 CB Chubb Limited 3.09 SWKS Skyworks Solutions, Inc. 0.52 DFS Discover Financial Services 0.85 Materials 2.68% V Visa Inc. 3.99 DOW DOW, Inc. 0.72 WRB WR Berkley Corporation 0.82 LYB LyondellBasell Industries NV 0.60 医疗保健 15.70% PPG PPG Industries, Inc. 1.36 ABT 雅培实验室 3.80 房地产 5.02% A 安捷伦科技公司 1.24 INVH Invitation Homes, Inc. 1.78 BMY 百时美施贵宝公司 1.23 MAA Mid-America Apartment Communities, Inc. 0.63 ELV Elevance Health, Inc. 1.60 PSA Public Storage 1.43 GILD Gilead Sciences, Inc. 1.32 WY Weyerhaeuser Company 1.18 IDXX IDEXX Laboratories, Inc. 1.56 公用事业 3.44% INCY Incyte Corporation 0.53 ATO Atmos Energy Corporation 0.51 MTD Mettier-Toledo International Inc. 0.64 ED Consolidated Edison, Inc. 1.49 CI Cigna Group 1.53 PEG Public Service Enterprise Group Inc. 1.44 ZTS Zoetis, Inc. 2.25
通过强大的优化，可证明神经网络的强大和合理的反事实解释
反事实解释（CES）已成为解释神经网络分类器的主要方法的越来越多的兴趣。通常，输入输出对的CES定义为具有最小距离的数据点，该数据点与输入分类的输入最小距离，而该输入与输出标签相比。要解决模型参数时很容易无效的确定问题（例如，重新培训）研究提出了方法来证明在模型参数变化下由标准球界定的CES鲁棒性。但是，针对这种鲁棒性形式的现有方法并不完整，它们可能会产生令人难以置信的CES，即离群值WRT WRT训练数据集。实际上，没有现有的方法同时优化邻近性和合理性，同时保留鲁棒性保证。在这项工作中，我们提出了可证明的强大和合理的反事实表达（PREPLACE）1，这是一种利用强大优化技术来促进上述文献中限制的方法。我们制定了一种迭代算法来计算可证明可靠的CES并证明其收敛性，健全性和完整性。通过涉及六个基线的比较实验，其中五个靶向鲁棒性，我们表明，在三个评估方面，预言实现了针对指标的最新表现。关键字：可解释的AI；反事实解释；解释的鲁棒性
访问安排和合理调整（AARA）
根据2005年教育的残疾标准（DSE），学校还负责确保根据需要提供调整，以使残疾学生能够与没有残疾的学生相同的访问和参与评估。访问安排和合理的调整（AARA）由与学生和/或父母/护理人员协商确定。AARA可将残疾或医疗状况影响其阅读，回应或参与与其他学生相同评估的能力的学生最小化。aara在评估学生的疾病或不幸构成障碍时也很合适。
