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通过递归自我...
作为AI功能，越来越多地超过了人类在复杂任务中的水平，当前的一致性技术在内，包括SFT和RLHF在确保可靠的监督方面面临着基本挑战。这些方法依赖于直接的人类评估，并且当AI输出超过人类认知阈值时变得站不住脚。应对这一挑战，我们探讨了两个假设：（1）对批评的行为比批评本身更容易，从而扩展了广泛认可的观察，即验证比批评本身是一种专业的一代形式，而对cripique领域来说比生成更容易。 （2）这种难度关系被递归地持有，表明当直接评估是不可行的，进行高阶的文献（例如，对批评批评的批评）提供了更可拖延的监督途径。考试这些假设，我们在多个任务中执行人类，人类和AI-AI实验。我们的结果表明，支持这些假设和表达的令人鼓舞的证据表明，递归自我批判是可扩展监督的有前途的方向。
使用《国防生产法》减少紧急情况下的批评基础设施和关键资源运营的中断 - 2020年日历年向国会报告
通过行政命令（EO）13603，1总统将优先事项和分配当局委派给了六个联邦部门（“资源部门”）的秘书，该秘书就每个部门的职责和专业知识中的资源而言。E.O.指出，这些当局只能用于以书面形式确定的计划，以促进国防。做出这一决定的责任均分配给国防秘书（用于军事和太空计划），能源（用于能源计划）和国土安全部（用于所有其他国防计划，包括民防和政府连续性）。此外，20020年3月发出的行政命令13911，有条件地授予国土安全部（DHS）等效的DPA当局，授予卫生与公共服务部（HHS）的冠状病毒（COVID-19）（COVID-19）的响应工作，暂时将DHS授权为七个资源部门。
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注释：Instagram没有向我们展示任何批评各方的帖子，也没有向我们没有遵循的帐户的各方提供任何支持，因此我们没有在此图表中包括该平台。在x上批评
21 世纪学校领导的战略规划
挑战现状。协作环境通常会产生创造性的想法，而这些想法在孤立的情况下是不可能产生的。谷歌、Facebook 和特斯拉等公司的办公空间就是最好的例子。这些公司采用开放式空间设计，旨在激发互动和对话。正是在这种环境中，创意才会蓬勃发展，通常无需集中精力。在焦点小组讨论期间，一个突破性的想法通常始于一位参与者提出的看似普通的评论。随着越来越多的人思考这个想法或创意，它开始成为更伟大的东西。此外，利益相关者的反馈通常会以批评的形式挑战现有的事态。是的，批评是痛苦的，而且很难听到，但如果组织希望成长和繁荣，批评是必不可少的。几乎所有成功的组织领导者——无论大小——都将特定的批评时刻视为他们成功之路的转折点。
SCRIPTS 工作文件 24
本文并非仅仅从自我认同的自由主义者的主张出发，而是研究过去和现在对自由主义的批评，以了解自由主义可能是什么。第一部分涉及批评“自由主义”的最早实践，这种实践一直发展到 19 世纪 70 年代中期。第二部分深入分析了维克托·欧尔班、弗拉基米尔·普京和亚历山大·杜金最近对自由主义的批评。由于所有这些对自由主义的批评，无论说话者的自我认同如何，就像对这个词的积极应用一样，总是策略性地使用自由主义理想，并遵循相同的划界和普遍化的话语规则，本文主张将自由主义概念化为一种包罗万象的语言游戏，它构成了现代性的话语环境。表明即使最激烈的批评者也无法摆脱这种话语环境，这是在“历史的终结”结束后维护自由主义普遍性的一种方式。
对批判性推理的基准测试LLM
大语言模型（LLM）批评和完善推理的能力对于他们在评估，反馈提供和自我完善中的应用至关重要。本文介绍了C ritic B Ench，这是一个综合基准，旨在评估LLMS批评和纠正其跨各种任务的推理的能力。c ritic b ench包括五个推理领域：数学，commensense，象征性，编码和算法。它编译了15个数据集，并结合了来自三个LLM家族的重音。利用C ritic b ench，我们评估和剖析了17个LLM在生成，批评和校正推理中的表现，即GQC推理，并分析影响LLM批判性推理的关键因素。我们的发现揭示了：（1）GQC能力中的线性关系，以批判性的训练显着增强了表现； （2）依赖于任务和校正效率的任务变化，面向逻辑的任务更适合纠正； （3）随着模型大小增加而减小的GQC知识不一致； （4）一种有趣的模型间批判模式，在批评较弱的模型方面，更强大的模型更能更好，而较弱的模型可以超越其自我评价中的更强的模型。我们希望这些对LLM的细微批评的见解将进一步促进LLM批评和自我改善1。
CRCJ 3001 B：犯罪学术语中的定量方法：...
文章批评（5％）：将为您提供犯罪学和刑事司法领域的期刊文章。您的任务将是总结/批评文章：研究问题，方法论，限制以及作者提出的结果。文章批评必须以最大2页的最大2页提交给Brightspace。期刊文章将在截止日期前大约两周发布。出勤率（5％）：预先录制的讲座必须在演讲周的星期日之前完全观看，才能获得出勤分数。Brightspace活动日志将用于确定出勤标记。其他课程政策：1。对任何任务或考试的评分的担忧必须在完成评分后的三个工作日内引起我的注意。
CRCJ 3001 B：犯罪学术语中的定量方法
文章批评（5％）：您将从讲师将提供的犯罪学和刑事司法中讨论一个特定问题的期刊文章。您的任务将是批评文章：研究问题，方法论以及作者提出的结果。文章批评必须以最大2页的最大2页提交给Brightspace。期刊文章列表将在截止日期之前大约发布。出勤率（5％）：预先录制的讲座必须在演讲周的星期日之前完全观看，才能获得出勤分数。Brightspace活动日志将用于授予出勤分数。其他课程政策：1。对任何任务或考试的评分的担忧必须在完成评分后的三个工作日内引起我的注意。
人工智能与背景调查
• 这些检查的记录并不完美。人工智能驱动的背景调查效果如何？这个问题已经多次出现在 Checkr 及其为 Uber 进行的背景调查中。Uber 因未对其司机进行足够审查而受到批评。“谁在为你开车？”是一个致力于强调 Uber 和 Lyft 等拼车服务风险的网站和活动，它详细列举了数十起司机涉嫌袭击事件、数百起性侵犯和性骚扰指控、16 起涉嫌绑架事件和 50 起死亡事件。Uber 驳斥了这些批评（以及要求对其司机进行指纹背景筛查的呼吁），称其通过 Checkr 进行的背景调查是彻底的。然而，Uber 确实对一些批评作出了让步，于 2018 年宣布将开始每年对其司机进行重复检查。