文献和多位专家指出了大型语言模型(LLM)的许多潜在风险,但对实际危害的直接测量仍然很少。AI风险评估到目前为止一直集中在衡量模型的功能上,但是模型的功能只是风险的指标,而不是衡量风险的指标。更好地建模和量化AI风险方案可以帮助桥接这种断开连接,并将LLM的功能与有形现实世界的危害联系起来。本文通过证明如何使用现有的AI基准来促进风险估计的创建,从而为该领域做出了早期贡献。我们描述了一项试点研究的结果,其中专家使用AI基准Cybench的信息来生成概率估计。我们表明,对于此目的,该方法似乎很有希望,同时指出可以进一步加强其在定量AI风险评估中的应用。
与此一致,此版本包括对 2023 年第一季度(1 月至 3 月)至 2024 年第三季度数据的修订,这是由于更新和修订了源数据,包括 2024 年第二季度(4 月至 6 月)的新增值税 (VAT) 营业额数据。此外,此版本还包括 2023 年的新年度基准数据,特别是国际服务贸易调查。基于这些新数据,我们还审查了从 2023 年起衡量 GDP 的三种方法的平衡。
• 系统工程部门负责流程改进 • SEI 能力成熟度模型 (CMM) 为流程改进提供框架 – 软件获取 CMM (SA-CMM) 第 2 级和第 3 级关键过程域提供组织框架 – 相关系统工程 CMM (SE-CMM) 实践和现有的 Comanche 实践被映射到 SA-CMM 框架关键过程域 • Comanche 流程改进是一项“自己动手”的工作 – Comanche 人员参与每一步 – 软件工程研究所 (SEI) 和 AMRDEC 软件工程理事会 (SED) 提供咨询服务 – ASSIP 基准数据/建议被集成到 Comanche 流程改进工作中
• 系统工程部门负责流程改进 • SEI 能力成熟度模型 (CMM) 为流程改进提供框架 – 软件采购 CMM (SA-CMM) 第 2 级和第 3 级关键流程领域提供组织框架 – 相关系统工程 CMM (SE-CMM) 实践和现有 Comanche 实践被映射到 SA-CMM 框架关键流程领域 • Comanche 流程改进是一项“自己动手”的工作 – Comanche 人员参与每一步 – 软件工程研究所 (SEI) 和 AMRDEC 软件工程理事会 (SED) 提供咨询服务 – ASSIP 基准数据/建议被集成到 Comanche 流程改进工作中
模型卫生系统(以前是模型医院)是一项数字信息服务,旨在帮助NHS提供商提高其生产率和效率。它用于衡量性能和效率指标,并为改善性能提供基准测试。estates基准数据可用于一系列主题,包括庄园和设施运行成本,空间利用和患者安全。模型卫生系统中的数据来自年度遗产返回信息收集(ERIC)数据。数据包含与提供和维护NHS房地产成本有关的信息,包括建筑物,维护和装备医院以及提供服务,例如洗衣店,公用事业的消费等。
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NSTAR 项目的技术验证要求是在项目生命周期的早期开发的。1993 年进行的质量功能部署 (QFD) 练习产生了一组记录在案的用户、客户、利益相关者和赞助商需求,NSTAR 项目需要满足这些需求才能宣布成功。本报告中显示了完整列表中的所有项目以及在飞行中演示的基准数据。该项目的主要目标之一是让未来用户相信这项技术已经过飞行验证;因此,消除已知风险问题是验证工作的重要组成部分。这些工作的详细信息在完整报告中进行了描述。其中一些重要问题通过广泛的地面测试计划得到解决,而其他问题则通过 DS1 上的飞行测试得到解决。