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生成式人工智能模型——商业中的风险和潜在回报
1 Gartner，《7 项将彻底改变销售的技术颠覆》，2022 年 10 月 10 日。https://www.gartner.com/en/articles/7-technology-disrup- tions-that-will-completely-change-sales。GARTNER 是 Gartner, Inc. 及其附属公司在美国和国际上的注册商标和服务标志，在此经许可使用。保留所有权利。 2 网站：//wwww.smithsonianmag.com/smart-news/artificial-intelligence-art-wins-colorado-state-fair-180980703/ 3 网站：//wwww.weforum.org/press/2023/01/satya-nadella-says-ai-golden-age-is-here-and-it-s-good-for-humanity 4 网站：//openai.com/blog/microsoft-invests-in-and-partners-with-openai 5 网站：//blogs.microsoft.com/blog/2023/01/23/microsoftandopenaiextendpartnership/ 6网址：//blog.google/technology/ai/bard-google-ai-search-updates/ 7 网址：//ai.facebook.com/
利弗莫尔实验室的颠覆性研究项目推动了寻求高回报解决方案的高风险研究。
劳伦斯利弗莫尔实验室作为“新创意”实验室不断发展，通过其实验室指导研究与开发 (LDRD) 颠覆性研究 (DR) 计划，体现了大胆的科学研究。实验室的 DR 计划于 2019 年启动，支持非传统、创新且处于其领域前沿的研究和开发活动。鼓励利弗莫尔研究人员承担高水平的技术风险，以取得变革性的科学进步，即使他们的项目最终失败。成功的 DR 项目成果通过产生数量级的改进、开辟新的项目空间或在实验室计划中产生积极影响来推动研究。目前正处于第二轮资助阶段，DR 计划已实现劳伦斯利弗莫尔的风险接受度转变。随着第一轮九个选定项目（见 S&TR，2021 年 8 月，第 20-23 页）即将结束，第二轮接近初步的“可行”或“不可行”里程碑，实验室将评估已取得的发现和早期的成功，回顾经验教训和偶尔遇到的挫折，然后制定下一步计划。以下来自两个资助周期的代表性项目展示了利弗莫尔如何在颠覆性科学研究中开辟道路。
中等风险/回报增长策略
该基金是债券，现金，股票和财产等资产的组合。它具有多种风险管理策略，有时可能会投资更多。这是一个中型风险基金，其目的是对股票和财产等增长资产的分配相对较高。资产组合会定期审查，可以进行更新。从长期来看，该基金旨在提供年度通货膨胀率的回报，以及2％，约60％的股票市场风险。这不能保证，基金收益会遇到负面回报。
抗菌药物市场回报分析最终 - ASPE
我们感谢Casey Sullivan（ASPE）和Amber Jessup（以前是ASPE）的领导，指导和对这项研究的投入。We would like to thank members of the Project Advisory Group at the U.S. Department of Health and Human Services (HHS): John Farley, Thushi Amini, James Byrne, Michael L. Lanthier, Michael R. Craig, Sameer S. Kadri-Rodriguez, John A. Jernigan, Jeffrey Strich, Christopher Houchens, Mark Albrecht, Sue Cammarata, Alan (Laurence) Carr, Ramya Gopinath，Elizabeth O'Shaughnessy，Dawn M. Sievert，Dmitri Iairikov，Gilbert“ Lynn” Marks（以前曾在HHS），Tyler Merkeley（以前是HHS）斯蒂芬·墨菲（Stephen Murphy）和杰西卡·马鲁斯（Jessica Marus）。我们还要感谢Co-Bio Consulting的Mark Trusheim和MIT生物医学创新中心的Newdigs，以期在整个研究中对方法论方面的考虑和反馈意见。
人工智能何时能带来回报？
业务策略。重要的是，调查涵盖了企业在多大程度上采用人工智能技术来生产或开发商品和服务，而这个主题以前大多被忽视。调查还询问了三项关键技术的人工智能采用水平：自然语言处理、计算机视觉和机器学习。我们还询问了企业在多大程度上采用了数据库系统和云计算等相关技术。此外，调查还提出了一系列问题，旨在评估企业如何看待在产品开发、营销和客户服务等领域采用人工智能的好处。最后，调查收集了企业是自行内部进行研发还是与他人合作进行研发的信息。
自我监督的强化学习与双重回报有关知识感知建议
为了提高建议准确性并提供建议的解释，增强学习（RL）已应用于知识图的路径推理。但是，在建议任务中，大多数现有的RL方法仅使用短期或单一的奖励来学习路径调查策略，从而导致本地最佳选择并失去一些潜在的路径。为了解决这些问题，我们提出了一个自我监督的强化学习（SSRL）框架，并结合了双重回报，以实现知识图表的知识建议推理。然后，我们通过使用双回报驱动的策略来改善参与者 - 批评算法，该策略将短期奖励与长期增量评估相结合。改进的算法在整体情况下有助于政策指南路径推理。此外，要找到最潜在的路径，在改进的参与者 - 批评算法中，每个样品的损耗约束用作加强信号以更新梯度。有了针对基准的一些改进，实验结果证明了我们框架的有效性。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
多策略目标回报
该基金采用积极管理。该基金采用互补策略，可能涉及投资全球范围内的多元化资产类别，包括新兴市场。这些策略可能只做多头，也可能做多做空。该基金的目标是在连续三年内实现 ESTR 加上 4%（扣除年度持续费用）的年化回报率，年化波动率为 6-8%。无法保证一定能实现回报或波动目标。该基金投资于由发达市场和新兴市场的政府、政府相关实体、超国家实体和公司发行或担保的投资级、非投资级和未评级债券（以及类似证券）；以及发达市场和新兴市场中任何规模的公司发行的股票。本基金最多可将 50% 的资金投资于其他基金以获得这些投资机会。本基金最多可将 10% 的资金投资于由任何单一政府发行人发行或担保的非投资级债券，最多可将 10% 的资金投资于或有可转换证券，最多可将 10% 的资金投资于其他合格资产（例如 ABS/MBS）。本基金还可将最多 10% 的资金投资于总回报互换。有关投资目标和衍生品使用情况的完整描述，请参阅招股说明书。