XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索引擎
探索未知的未知：通过参与语言模型代理对话促进人类学习
虽然基于语言模型 (LM) 的聊天机器人和生成搜索引擎擅长回答具体查询，但在未知的未知领域中发现信息对用户来说仍然具有挑战性。为了模拟常见的教育场景，即儿童/学生通过聆听和参与与父母/老师的对话来学习，我们创建了协作 STORM (Co-STORM)。1 与要求用户提出所有问题的问答系统不同，Co-STORM 允许用户观察并偶尔引导多个 LM 代理之间的对话。代理代表用户提问，让用户偶然发现未知的未知事物。为了促进用户交互，Co-STORM 通过将未发现的信息组织成动态思维导图来帮助用户追踪对话，最终生成一份综合报告作为总结。对于自动评估，我们通过收集具有用户目标的真实信息搜索记录来构建 WildSeek 数据集。 Co-STORM 在话语追踪和报告质量方面均优于基线方法。在进一步的人工评估 2 中，70% 的参与者更喜欢 Co-STORM 而不是搜索引擎，78% 的参与者更喜欢它而不是 RAG（检索增强生成）聊天机器人。
阻止大型科技公司成为大型人工智能
规模。请参阅 Daniel A. Hanley，《让我们让 Google 分享一些秘密》，《华盛顿月刊》，2021 年 7 月 20 日，https://washingtonmonthly.com/2021/07/20/lets-make-google-share-some-secrets/（描述了 Google 的网站抓取基础设施，并且由于“带宽限制和网站所有者偏好”，可以抓取任何给定网站页面数据的网络爬虫数量是有限的。这种情况增加了企业进入搜索引擎行业的门槛）。
波兰互联网的安全状况
除了介绍最流行的网络犯罪活动外，该报告还介绍了我们的研发项目，包括开源工具。有关波兰运营商网络中报告的事件和威胁的统计数据也值得关注。该报告还包括勒索软件攻击和使用“虚假投资”主题的活动。在搜索引擎和社交媒体广告的支持下，准备充分的网站鼓励所谓的安全使用储蓄。某种新奇的是以战争为背景的虚假投资。
在线广告中的人工智能，算法招标和勾结
3 a nash平衡（b i）i∈I如果xρ（i）（v i-bρ（i）+1）≥xρ（i）-1（i） - 1（v i-bρ（i））。eos修复是满足这种情况的最低收入的纳什均衡。这种修复尤其重要，因为它符合搜索引擎在这些拍卖中竞标的教程。参见，例如，Hal Varian通过遵循此竞标策略来教授如何最大化的Google Adword教程：https：//www.youtube.com/watch?v=tw3brmld1c8。
Ayub Baig1，M。Sowmya2，G。Amulya2，K。Jayasaumya2（2024）。 AI驱动的服务器日志管理用于自动错误分辨率，第15卷（5）.296-308
现代技术环境会生成大量的服务器日志，每个服务器日志可能包含有关系统错误的关键信息。解决这些错误的传统方法通常涉及跨多个平台的耗时的手动搜索 - 从诸如Google和Bing等搜索引擎到各种在线论坛的搜索引擎，希望找到正确的解决方案。这个过程通常证明是效率低下的，因为用户必须通过广泛的搜索结果进行筛选，并比较不一致或无关紧要的信息，从而冒着进一步的错误和延迟。为了响应，该研究旨在开发一种AI驱动的服务器日志管理软件，该软件通过分析历史日志数据和相应的分辨率来为错误提供准确的自动解决方案。通过合并服务器日志并培训预测性AI模型，该提出的平台提供了一种一站式解决方案，能够减少目前与错误分辨率相关的时间，精力和复杂性。用户只需输入错误，该系统提供了一种智能派生的，上下文感知的解决方案，即确定对手动搜索的需求。这样做，平台简化了工作流，减少用户挫败感，并提高了在现实世界环境中管理复杂技术问题的总体效率。
心灵上传的伦理：个人身份
1 弱人工智能或狭义人工智能的例子；谷歌搜索引擎、自动驾驶汽车、Siri 或 Alexa 等虚拟助手等，一般而言，人工智能仅针对狭义用途进行编程。2 强人工智能或通用人工智能是一种理论上具有与人类同等智力的人工智能，最初就像一个没有知识的孩子，然后随着时间的推移利用其自学功能进行学习。3 人工智能假设超越人类智能并变得无法控制和不可逆转的阶段。
TREC 2020 健康错误信息轨迹概述
TREC 2020 是健康错误信息轨道的第二年，该轨道在 2019 年被命名为决策轨道 [1]。使用包含错误信息的文档集进行信息检索是有问题的。当搜索引擎返回包含错误信息的文档时，用户可能难以辨别正确信息和错误信息，而错误信息可能会导致错误的决策 [5]。与健康相关的话题的决策可能会产生重大影响，因此我们希望搜索引擎能够让用户做出正确的决定。该轨道旨在从三个方面解决健康错误信息问题：1）临时检索，2）集合中错误信息的全面回忆，以及 3）在存在错误信息的情况下对检索的评估。2020 年健康错误信息轨道为参与者提供了回忆任务和临时任务。随着冠状病毒大流行 (COVID-19) 的爆发，赛道组织者从 Common Crawl 1 中选择了涵盖 2020 年前四个月的新闻文档集。赛道的主题都与 COVID-19 有关，并以诸如“用盐水漱口可以预防 COVID-19 吗？”之类的问题提出。对于这两项任务，NIST 评估人员都会判断文档对于回答主题问题的有用性，如果判断有用，评估人员会记录文档是否包含该问题的具体答案，然后判断文档的可信度。我们评估了回忆运行，看它们能否找到所有 d
E-002653/2024
《数字服务法》（DSA）1旨在为安全，可预测和值得信赖的在线环境做出贡献，以促进创新和保护基本权利的保护。在DSA下，非常大的搜索引擎（VLOSE）和非常大的在线平台（VLOP），欧盟中有超过4500万用户（例如X）受到特定的尽职调查义务，鉴于其规模，它们为基本权利，保护非法内容，公民讨论，公民讨论和虐待诉讼和社会而构成了特殊的风险。委员会负责监督和执行这些义务。