XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System启发法
人工智能生成语言的人类启发法存在缺陷
人类交流越来越多地与人工智能生成的语言混合在一起。在聊天、电子邮件和社交媒体中，人工智能系统可以生成智能回复、自动完成和翻译。人工智能生成的语言通常不会被识别为人类语言，而是冒充人类语言，这引发了人们对新型欺骗和操纵形式的担忧。在这里，我们研究人类如何辨别最个人化和最重要的语言形式之一——自我呈现——是否由人工智能生成。在六项实验中，参与者（N = 4,600）试图检测由最先进的语言模型生成的自我呈现。在专业、酒店和约会环境中，我们发现人类无法检测人工智能生成的自我呈现。我们的研究结果表明，人类对人工智能生成语言的判断受到直觉但有缺陷的启发式方法的限制，例如将第一人称代词、自发措辞或家庭话题与人性联系起来。我们证明这些启发式方法使人类对生成语言的判断变得可预测和可操纵，从而使人工智能系统能够生成被认为比人类更人性化的语言。我们讨论了诸如 AI 口音之类的解决方案，以减少生成语言的欺骗潜力，限制对人类直觉的颠覆。
应用快速节俭启发式决策
应用决策。我们认为 1549 航班的故事在这方面并非个例。在许多自然发生的情况下，快速而节俭的启发式方法可以帮助决策，人们（理所当然地）依赖它们。我们认为，这种概念视角可以更普遍地作为研究和尝试改进航空、医学和商业等广泛领域的应用决策的起点。本文的结构如下。我们首先简要介绍优化和快速而节俭的启发式方法，这两个概念视角经常被应用决策研究人员使用。其次，我们讨论快速而节俭的启发式方法如何同时做到简单和准确。第三，我们认为，由于快速节俭启发法建立在个人如何做出决策的基础上，因此它可用于制定个人决策策略。第四，我们探讨了几种使快速节俭启发法能够适应各种情境要求的特征。这些特征使快速节俭启发法特别有用
外国信息操纵和干扰防御...
6. 建议 ................................................................................................................................................ 51 7. 结论 ................................................................................................................................................ 52 附件一：可用性启发法 ................................................................................................................ 53 附件二：ISEAL 可信度原则 ............................................................................................................. 55 作者 ............................................................................................................................................................. 59
人工智能的设计启发法：支持用户体验设计师产生人工智能创意的启发性设计刺激
近年来，开发支持人工智能设计的工具和辅助工具已成为热门话题。谷歌为从业者制定了人工智能指南 [26]；Amershi 等人。[3] 制定了 18 条人机交互指南；Corbett 等人。[15] 提出“交互式机器学习启发式评估”；周等人。[74] 提出了一种称为材料生命周期思维 (MLT) 的设计方法，该方法将 ML 视为具有整个生命周期的设计材料。然而，这些方法主要在开发过程的后期阶段有用。在早期概念设计阶段，缺乏支持人工智能驱动的用户体验设计的工具，从业者在理解人工智能能力和为给定的用户体验问题设想新的人工智能解决方案方面面临挑战 [72]。构思决定了设计的类型，在新颖概念的开发和商业成功中发挥着重要作用 [30]。然而，很少有研究支持从业者在概念设计阶段为人工智能领域生成新颖和多样化的概念。
量子计算机上的元启发式算法：灵感、模拟和实际执行
量子启发式元启发法是一种将量子力学原理融入使用非量子机器的经典近似算法的求解器。由于量子原理的独特性，量子现象的启发及其在根本不同的非量子系统（而不是真实或模拟的量子计算机）中的实现方式提出了有关这些算法的设计及其结果在真实或模拟的量子设备中的可重复性的重要问题。因此，这项工作的贡献是回答这些问题的第一步，它试图找出现有文献中应该考虑或调整的关键发现，以构建可用于量子机器的混合或全量子算法。这是通过提出和研究四种启发式、模拟和真实的量子细胞遗传算法来实现的，据作者所知，这些算法是使用具有 32 个量子比特的量子模拟器和采用 15 个超导量子比特的真实量子机器在三个量子领域研究的第一个量子结构元启发法。使用 13 个真实实例将蜂窝网络中的用户移动性管理作为验证问题。使用 9 个比较指标对 6 种不同的算法进行了比较。还进行了彻底的统计测试和参数敏感性分析。实验可以回答几个问题，包括量子硬件如何影响所研究算法的搜索过程。它们还为量子元启发式设计开辟了新的视角。© 2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
战争中的网络：评估战略、战术... - CCDCOE
本文旨在分析军事网络行动在战争或冲突环境中的效用和潜在的不适用性。为此，本研究分析了一小部分网络行动用于军事目的的案例。本文使用“三个战争层级”启发法，将网络行动分为战略、战役和战术层级，以概述网络技术在每个层级上的效用。采用这种方法是因为先前的研究表明，网络的战略效用有限（Valeriano、Jensen 和 Maness 2018）；然而，对于其他战争层级来说，情况可能并非如此。因此，研究问题是：网络技术在战争中有什么好处？军事网络行动在冲突情况下有什么效用，存在哪些障碍？
战争中的网络：评估军事网络作战的战略、战术和作战效用
本文旨在分析军事网络行动在战争或冲突环境中的效用和潜在的不适用性。为此，本研究分析了一小部分网络行动用于军事目的的案例。本文采用“三个战争层级”启发法，将网络行动分为战略、战役和战术三个层级，概述网络技术在每个层级上的效用。采用这种方法是因为先前的研究表明，网络的战略效用有限（Valeriano、Jensen 和 Maness 2018）；然而，对于其他战争层级来说，情况可能并非如此。因此，研究问题是：网络技术在战争中有什么好处？军事网络行动在冲突情况下有什么效用？存在哪些障碍？
变异性估计模型：影响人类对连续信息中变异性的预测和估计的因素
摘要 了解趋势和其他连续分布量的变异性是许多安全关键决策的基础，例如在多大范围内搜寻坠毁的飞机，或者在面对不确定的飓风或飓风路径时是否准备撤离。我们首先回顾了有关该主题的零散研究，这些研究表明人们普遍系统性地倾向于低估这种变异性，类似于对预测精度过度自信。然而，这种低估的程度因实验和研究范式而异。基于这些现有发现以及其他已知的多种实例的感知和认知偏见和弱点，我们定义了一个计算模型的核心要素，该模型本身可以预测变异性估计的三个性能指标：偏见（高估或低估变异性）、敏感性（对变异性差异）和精度（对变异性判断）。然后确定影响这些测量的因素和大致权重，包括注意力、估计其变异性的实例数量、影响所用记忆系统的时间延迟、材料的熟悉程度、锚定启发法和判断方法。然后将它们纳入线性加法模型的基础中。
继续我们对社会学技巧的思考
除了发表创意研究，策划有关重要主题的特殊问题，组织作者 - 批评辩论以及与主要社会学家的访谈外，社会学还通过对社会学技能的重要方面的思考进行思考，在该学科中发挥了领导作用。在整个职业生涯中，社会科学家必须提出引人入胜的研究主题，修改其手稿以进行出版，并决定何时何地出版。尽管它们的重要性，但这些技能仍留在阴影中 - 如果在研究生培训期间很少解决。在我们为这一默认知识神秘化的努力时，我们发表了3个特殊功能：“发现的启发法”（第1卷12，否。1），“出版策略”（第1卷13，否。1）和“修改”（第1卷16，否。1）。这30篇论文是在一本书《练习社会学：社会科学精神的默契知识》（Stark，2023）中汇集在一起的，我也对实践社会学的含义进行了自己的思考。对于本期刊，我们邀请了来自拉丁美洲，美国，东欧和西欧的主要社会学家为特殊特征做出了贡献：指导。
生成模型提出的分子的可合成性
摘要：功能性分子的发现是一个昂贵且耗时的过程，小分子治疗药物发现成本的上升就是一个例证。在早期药物发现中，一类越来越受关注的技术是从头分子生成和优化，而这种技术的发展得益于新的深度学习方法的发展。这些技术可以提出新的分子结构，旨在最大化多目标函数，例如，作为针对特定靶点的治疗的适用性，而无需依赖于对化学空间的强力探索。然而，由于对可合成性的无知，这些方法的效用受到阻碍。为了强调这一问题的严重性，我们使用数据驱动的计算机辅助合成规划程序来量化最先进的生成模型提出的分子无法轻易合成的频率。我们的分析表明，尽管这些模型在流行的定量基准上表现良好，但在某些任务中它们会生成不切实际的分子结构。综合复杂性启发法可以成功地将生成偏向于综合可处理的化学空间，尽管这样做必然会偏离主要目标。该分析表明，为了提高这些模型在实际发现工作流程中的实用性，有必要开发新的算法。■ 简介