XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System复制器
小行星自主重组为旋转空间站
在一个示例模拟中，需要 12 年的时间才能将一颗大型小行星自主改造成空间站。这只需一次火箭发射即可完成。单个有效载荷包含一个基站、4 个机器人（蜘蛛）和一套简单的补给品。我们的模拟创建了 3000 个蜘蛛和超过 23,500 件其他设备。只有基站和蜘蛛（复制器）拥有先进的微处理器和算法。这些代表了从地球创造和运输的 21 世纪技术。这些设备和工具是使用现场材料建造的，代表了 18 或 19 世纪的技术。这些设备和工具（助手）拥有简单的机械程序来执行重复性任务。最终的示例站将是一个直径近 5 公里的旋转框架。一旦完成，它可以养活超过 700,000 人的人口。
游戏理论和多基因系统（E003710）
•简介：多代理系统的游戏理论和机制设计； •中等访问控制问题；路由问题；资源分配•问题。•静态非合作游戏：矩阵游戏和连续内核游戏； •主导策略；纳什平衡；无政府状态的价格；稳定价格； •混合和相关的平衡；矩阵中的NASH平衡计算•游戏。多个资源拥塞游戏。•动态非合作游戏：具有不完美的广泛表格•信息：正常形式，子游戏完美平衡，顺序平衡； •具有观察到的动作的多阶段游戏；重复的游戏； Stackelberg游戏； •继电器选择和电源控制游戏。•进化游戏：进化稳定策略；复制器动力学； •鹰派游戏； Aloha协议的进化游戏和Peer-to-to-div>
量子游戏中矩阵倍增权重动态的稳定性
摘要 - 在本文中，我们研究了在通用量子游戏中学习的广泛使用矩阵乘量（MMW）动力学的平衡收敛性和稳定性。这项努力的一个关键困难是，诱导的量子状态动力学自然地分解为（i）经典的，可交换性的成分，该动态以类似于在经典复制器动力学下的混合策略的演化方式控制系统特征值的动力学； （ii）系统特征向量的非交通分量。这个非交通性的组件没有经典的对应物，因此需要引入（渐近）稳定性的新颖概念，以说明游戏量子空间的非线性几何形状。在这种一般情况下，我们表明（i）只有纯量子平衡才能稳定并在MMW动力学下吸引； （ii）作为部分匡威的纯量子状态，满足某种“变分稳定性”条件的纯量子总是会吸引。这使我们能够充分表征在MMW动力学下稳定并吸引的量子NASH平衡的结构，这一事实对预测多代理量子学习过程的结果具有重要意义。
计算寿命：从简单互动
生命和人造生命的起源领域都质疑生活是什么，以及它是如何从独特的“预生命”动态中出现的。出现生命的大多数底物的一个共同特征是当出现自我复制时动态的明显变化。虽然有一些关于自然复制者在自然界中产生的假设，但我们对自我复制者出现的一般动态，计算原理和必要条件知之甚少。在“计算基材”中尤其如此，其中相互作用涉及逻辑，数学或编程规则。在本文中，我们朝着了解自我复制者如何通过基于各种简单编程语言和机器指令集研究几种计算基板来了解自我复制的一步。我们表明，当随机，非自我复制程序放置在缺乏任何明确健身景观的环境中时，自我复制者往往会出现。我们证明了这是如何由于随机相互作用和自我修饰而发生的，并且可以在有或没有背景随机突变的情况下发生。我们还展示了自我复制器兴起后，日益复杂的动态如何继续出现。最后，我们展示了一种简约的编程语言的反例，在该语言中可以自我复制，但尚未观察到出现。
使用最优控制强化学习模型进行 COVID-19 疫苗激励计划
我们将 Covid-19 疫苗接种建模为两个群体之间的强化学习动态：疫苗采用者和疫苗犹豫者。使用疾病控制中心 (CDC) 提供的数据，我们计算出一个控制这两个群体之间动态互动的收益矩阵，并表明他们正在进行一场鹰派-鸽派进化博弈，其内部存在进化稳定的纳什均衡（人群中接种疫苗的渐近百分比）。然后，我们问是否可以通过实施奖励/惩罚疫苗犹豫者的动态激励计划来提高疫苗接种率，如果可以，哪些计划是最佳的，它们的效果如何？什么时候是启动激励计划的最佳时间，激励措施应该有多大？通过使用量身定制的复制器动态强化学习模型和最优控制理论，我们表明精心设计和时间安排的激励计划可以通过在大量人群中向上移动纳什均衡来提高疫苗接种率，但只能达到一定程度，超过一定阈值的激励规模会显示收益递减。
量子游戏中的学习
摘要。在本文中，我们引入了一类用于一般量子博弈的学习动力学，我们称之为“跟随量子正则化领导者”（FTQL），参考有限博弈的经典 FTRL 模板。我们表明，诱导的量子态动力学分解为 (i) 一个经典的交换分量，它以类似于 FTRL 下混合策略的演化的方式控制系统特征值的动态；以及 (ii) 系统特征向量的非交换分量，它没有经典对应项。尽管这个非经典组件带来了复杂性，但我们发现 FTQL 动力学在所有量子博弈中只会产生恒定的遗憾。此外，通过调整经典的稳定性概念来解释量子博弈状态空间的非线性几何，我们表明只有纯量子均衡才能在 FTQL 下稳定且具有吸引力，而作为部分逆，满足特定“变分稳定性”条件的纯均衡始终具有吸引力。最后，我们表明 FTQL 动态在量子最小最大博弈中具有庞加莱递归性，以这种方式扩展了量子复制器动态的一个最新结果。
人工智能与美国空军的未来
人工智能 (AI) 已经以各种方式影响着 21 世纪的生活。随着机器和技术现在表现出像真人一样“思考”、预测和做出决策的能力，许多任务都被委托给各个行业的人工智能系统和技术。美国空军也不例外。截至 2023 年 12 月，空军有 44 个活跃的人工智能项目，包括先进战斗管理系统 (ABMS)，该系统有助于促进作战行动的决策过程。1 人工智能对空军和整个美国军队都有合法的目的：保持对世界主要对手的优势，并确保国家为未来的冲突做好准备。人工智能有许多能力无疑将帮助美国实现这些目标；然而，也有一些缺点和局限性需要考虑。本文的目的是讨论人工智能及其将如何影响美国空军——它的核心任务、作战理论以及作战指挥官可能面临的挑战。人工智能对核心任务的影响 士兵结构描述了空军的六项核心任务：空中优势、情报、监视和侦察 (ISR)、快速全球机动、全球打击以及指挥和控制。 2 人工智能能够以各种方式增强这些核心任务。 AFDP 3-01《制空》将空中优势定义为“一支部队对空中的控制程度，允许其在特定时间和地点开展行动，而不会受到空中和导弹威胁的干扰。” 3 简而言之，空中优势是指空军执行任务的能力；这并不一定意味着对手无法开展自己的行动。 从理论上讲，随着人工智能成为空军行动的重要组成部分，空中优势将变得更简单、更快速地实现。 传统的人类对空中资产的控制与人工智能系统的结合将为作战指挥官在塑造空中战场环境时提供更大的灵活性。此外，人工智能系统将使指挥官能够确保空中优势，而无需让太多空军人员陷入危险境地。五角大楼已经实施了一项名为“复制器”的具体计划，以实现这些目标。4 据国防部副部长称
2024 年 7 月 29 日 致国防部采购与保障副司令、美国印度-太平洋司令部主任、国防创新部门审计长、陆军部审计长、海军部审计长、空军部审计长的备忘录 主题：评估复制器计划选定的全域可消耗自主系统满足美国印度-太平洋司令部作战需求的能力（项目编号 D2024-DEV0SI-0141.000）
1978 年《监察长法案》（5 USC §§ 401-424，经修订）授权我们及时接触我们认为必要的人员和材料，以进行监督。您可以从国防部指令 5106.01“国防部监察长 (IG DoD)”（2012 年 4 月 20 日，经修订）和国防部指令 7050.03“国防部监察长办公室访问记录和信息”（2013 年 3 月 22 日，经修订）中获取有关国防部监察长办公室的信息。我们的网站是 www.dodig.mil。
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