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您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
开车摘要：特朗普执行行动的环境和能源影响
暂停了所有“许可”和“批准”在陆上和近海风项目中。这些条款被认为包括Boem Cop批准，Eagle获得许可证，ESA附带许可以及与联邦土地相关的批准。该条款也可以更广泛地应用于包括其他批准，例如《清洁水法》第404条许可（包括使用全国许可证）。未知是否包括其他监管门（例如FAA决定和代理同意）。
指导，不开车：命令的设计和评估...
AV的低水平系统，例如方向盘和踏板，ROS可以通过标准化命令来管理各种车辆的能力，包括尺寸，宽度和类型的不同车辆以及各种舰队，包括私人汽车，班车和卡车。这种方法简化了适应过程并简化了学习曲线，因为在不同的远程手工车辆之间过渡时，不需要ROS开发新的心理模型[63]。第三，Tele-satherance在安全性方面提供了重要的增强。来自美国运输部的数据表明，在美国，人为错误是94％的事故[30]。Waymo的最新发现进一步强调了自动驾驶汽车
谁在开车？游戏理论路径的AGI开发风险
控制着人工通用智力（AGI）的发展的人可能比我们处理控制自己的工作的方式重要。我们将这个“方向盘问题”形式化为人类的近期生存风险可能不是源于未对准的AGI，而是源于竞争发展的动力。就像在到达任何目的地之前，乘客在车轮上锻炼的车祸一样，灾难性的结果可能是由于AGI存在之前的开发量。尽管技术一致性研究重点是确保安全到达，但我们展示了开发过程中的协调失败如何推动我们效果。我们提出了一个游戏理论框架建模AGI开发动态，并证明了可持续合作社的条件。在考虑AGI独特特征的同时，我们提出了具体机制，包括预注册，共享的技术基础设施以及自动威慑，以稳定合作。我们的关键见解是，AGI在安全方面创建网络效果：随着参与的增长，共享的投资变得更加有价值，从而使合作主导的机制设计使机制设计占主导地位。这项工作桥接了正式的方法论和政策框架，为AGI竞争风险的实际治理提供了基础。
没有人开车
自动驾驶汽车已获得了吸引力，尤其是在硅谷等技术密集的地区。人工智能（AI）和机器学习的快速发展使车辆可以通过使用自我改进算法“学习”如何驾驶，现在它们可以做出实时决策，在某些情况下可以驱动与人类驾驶员相似的驱动。在2015年，当特斯拉推出其自动驾驶仪功能时，该技术被普及了，该功能旨在以最少的驾驶员参与到道路上。从那以后，包括Waymo和Cruise在内的许多公司都加入了特斯拉，以竞赛，以完美的自动驾驶技术。Waymo于2020年在凤凰城的街道上部署了其完全自主的车辆，然后在旧金山等其他大城市部署。Cruise紧随其后，在通用汽车和本田的支持下，在旧金山附近的旧金山地区进行了广泛的用户测试。在2022年，Cruise推出了商业自主游乐设施，向公众提供了乘车服务，并向当地的大学生提供了18岁以上的当地大学生。随着自动驾驶汽车，巡航，Waymo和其他开发人员的可见性提高，试图减少对安全，方便且易于使用的AI驱动替换的依赖传统车辆。
开车到零持续时间的净零行业
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美国开车重新排序全球供应链
全球供应链（产品和服务从初始生产商转向最终消费者的网络）在过去几十年中变得越来越复杂。最近由19日大流行而造成的干扰，以及地缘政治风险上升的进一步中断的威胁，暴露了当今供应链的脆弱性。为了建立更多具有弹性的网络，美国决策者采用了三种主要方法：增加国内制造能力（“重新设置”），在与美国利益（“ Frienfkhorhoring”）一致的外国合作伙伴之间建立新的供应链，并减少对贸易伙伴的依赖，认为贸易伙伴被认为是不信任的（“ DEDESKINKINY”）。本文评估了这些策略，权衡了每种策略的可能性，即每种策略都会减少未来破坏的潜力与纳税人和消费者的成本。重新设置建立国内能力，但在少数关键部门中是昂贵且只能定居的。朋友们可以平衡贸易的效率，同时防止依靠竞争对手的国家，但最终可能导致更长，更少的透明网络。最后，与中国的关系降低将使美国能够多样化关键的供应链，但由于该国在世界贸易和持续的政治紧张局势中的主要作用而变得复杂。
