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Econ BC1003：经济推理简介
Econ BC1003：经济推理简介 讲师：Belinda Archibong 教授 办公室：1003 Milstein Center 办公时间：通过 Zoom：每周二美国东部时间上午 8 点至 10 点和下午 5:15 至下午 6:15。美国东部时间上午 8 点至 9 点报名，上午 9 点至 10 点和下午 5:15 至 6:15 免费入场：详情见下文 办公时间政策：美国东部时间星期二上午 8 点至 9 点，请在此处报名：https://www.signupgenius.com/go/10c0b4eaaaa22abfa7-professor10 并通过 Zoom 进行 15 分钟时段，美国东部时间上午 9 点至 10 点和下午 5:15 至 6:15 免费通过 Zoom 入场 所有办公时间的注册 Zoom 链接在这里：提前注册参加此次会议：https://columbiauniversity.zoom.us/meeting/register/tJItdeGprzksGtZE eZtzBF7OddJZitngOycM 注册后，您将收到一封确认电子邮件，其中包含有关加入会议的信息。如果您无法按预定时间到达，请务必提前 24 小时取消预订。这也是对您的同学的一种尊重。电子邮件：ba2207@columbia.edu 助教 (TA)：Hanin Khawaja TA 的电子邮件：khawh820@newschool.edu TA 办公时间：每周五上午 11 点至下午 1 点（美国东部时间），Zoom 和预约
量子程序的近似关系推理
摘要：量子计算在实现过程中不可避免地会存在缺陷。这些缺陷来自各种来源，包括硬件级别的环境噪声以及量子算法设计者引入的近似实现，例如低深度计算。鉴于关系逻辑在程序推理中的显著优势以及评估量子程序在其理想规范和不完美实现之间的稳健性的重要性，我们设计了一个证明系统来验证量子程序的近似关系性质。我们通过对著名的量子傅里叶变换低深度近似进行首次形式化验证，证明了我们方法的有效性。此外，我们验证了重复直到成功算法的近似正确性。从技术角度来看，我们开发了近似量子耦合作为研究量子程序近似关系推理的基本工具，这是概率程序中广泛使用的近似概率耦合的新颖概括，回答了先前提出的射影谓词的开放性问题。
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。
EE515：量子传感：机器学习、推理……
EE515：量子传感：机器学习，推理和信息单位：4时间：星期一，星期一2：00-3：50pm，位置：KAP 165讲师：Quntao Zhuang Office：PHE 606办公室：TBA办公时间：QZHUANG@USC.EDU CATALOG量子，量子信息，量子的基础，量级机械，量子的基础，量子的基础，量子的基础，量子的基础，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子量，量子量，量子和机器的基础，量子和机器的量度，量子和机器的量度为基础。课程描述是介绍量子传感的基础知识的4个单元课程---推理，信息和机器学习的量子理论。量子信息科学和工程在在计算，沟通和传感方面取得优于古典性能方面表现出了巨大的希望。传感是一个竞技场，量子技术可以在短期内实现用于实际应用的经典感应技术的优势。量子传感和计量学研究非经典资源来增强各种传感应用的测量表现。作为一个突出的例子，激光干涉仪重力波观测站（LIGO）将非经典挤压光注射到其米歇尔森干涉仪中，以超过由于激光射击噪声而超过标准量子限制（SQL）。除了LIGO外，量子计量学还在目标检测，显微镜，生物传感和相跟踪中得到了利用。最近，量子传感已在机器学习任务中发现了应用，例如使用智能量子传感器网络。本课程将介绍量子传感的理论基础，并在不同的实践感应场景中提供量子优势的规范示例。课程始于基本的量子力学，包括量子系统和以谐波振荡器建模的量子光学系统。然后，我们将涵盖经典推理和古典机器学习的基础知识，这是对此之后的量子版本的初步。最后，我们将讨论一些用于量子传感的物理系统。本课程将介绍基本的工具和方法，以建模和分析量子传感协议，并将其应用于现实示例。针对具有复杂线性代数知识的学生，本课程为学生提供了最新的量子传感概述，并为他们做好准备以进一步研究该主题。学习目标结束时，学生将能够
灯笼定量推理答案2.
这是原始文本的重写版本：“通过应用用于求解这两个方程的方法 - （25）和（30） - 您可以轻松解决其余问题。如果您遇到任何定量推理问题，请随时在Twitter上与我联系以寻求帮助。此外，如果您需要更多的练习问题，只需向09059059123发送WhatsApp消息。这些定量推理问题和答案是从我们的书“针对主要5的定量推理问题”中汇编而成的，作为教师快速创建测试和考试问题的参考材料。它还可以帮助学生评估考试准备水平。每个样本问题都有正确的答案。例如，如果微软由675324281表示，则：（26）“ 83241”表示什么？（27）如何用代码（52148）写“房间”？（28）用代码（8741）写拳头？（29）'524624'代表什么？Costom/cosoms/cosmos/cosmis/comsom（30）在代码（6521）中写薄雾？”让我知道您是否需要进一步的帮助！
能量感知分布式推理的视角
摘要 — 对快速响应的高质量人工智能生成内容 (AIGC) 的追求推动了自然语言处理 (NLP) 服务的发展，尤其是在边缘启用的服务 (即边缘 NLP)。具体来说，我们研究了下一个单词预测的分布式推理，这是用户设备上移动键盘的流行边缘 NLP 服务。因此，我们优化了耦合指标，即最大化预测点击率 (CTR) 以提高服务质量 (QoS)，最小化用户不耐烦以增强体验质量 (QoE)，并将能耗控制在可持续发展的预算范围内。此外，我们考虑了现实世界的环境，其中没有关于异构 NLP 模型预测准确性的先验知识。通过集成在线学习和在线控制，我们提出了一种新颖的分布式推理算法，用于考虑用户不耐烦的在线下一个单词预测 (DONUT)，以估计模型的预测准确性并平衡耦合指标之间的权衡。我们的理论分析表明，DONUT 实现了亚线性遗憾（CTR 损失），确保了有限的用户不耐烦，并保持了预算内的能耗。通过数值模拟，我们不仅证明了 DONUT 优于其他基线方法的性能，还证明了其对各种设置的适应性。
通过人工智能（AI）提高推理能力
本研究旨在探索人工智能 (AI) 在学习环境中作为解决思维技能发展挑战的潜力。通过使用人工智能技术，本研究着重于找出人工智能与学生辩论能力之间的关系。本研究采用的方法是定量和相关方法。研究结果表明，学习中的人工智能可以成为批判性和分析性思维能力发展的重要催化剂。在使用人工智能的学习环境中，学生在解决问题、信息分析和批判性思维方面表现出了进步，从而提高了他们的辩论能力。此外，学习效率也提高了，并激励学习者发挥出最大潜力。本研究有助于了解教育中的人工智能如何对辩论技能的发展产生积极影响。这些发现的实际意义可以为未来开发更有效、更个性化的学习策略打开大门，创造一个反应灵敏、适应性强的教育环境。
人工智能的心智理论和元推理
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查收集信息的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
人工智能的新型内涵可废止推理
可废止（或非单调）推理的重要性早已在人工智能中得到认可，通过逻辑和自动推理对这种非演绎推理进行形式化建模和计算模拟的提议可以追溯到该领域早期的开创性工作。但从那时起到现在，基于逻辑的人工智能还没有产生一种逻辑和相关的自动化来处理充斥着任意迭代的内涵运算符（如相信、知道等）的可废止推理。我们提出了一种基于逻辑的新方法来解决需要内涵运算符和推理的可废止推理问题。我们利用了两个核心问题。第一个是“尼克松钻石”（ND）[1]，它是人工智能可废止推理研究中一个简单但具有启发性的样本。我们展示了如何通过构建两个论点（对应于钻石的两个分支）来解决 ND 中固有的矛盾，其中一个论点“击败”另一个论点。解决方案是通过对代理关于钻石断言上下文的信念进行推理来找到的。这种关于信念的推理本质上需要内涵逻辑。我们的第二个问题是认知科学中一个经过大量研究且更深入的问题的变体：Byrne 的“抑制任务”（ST）[ 2 ]。我们提出了一个具有挑战性的 ST 新版本，它明确且不可避免地具有内涵性——然后表明我们的新 AI 方法可以应对这一挑战。因此，我们声称我们的方法是“适用于人工智能的”——但我们认为，只有在认知科学中对相关类别的受试者进行的经验实验与我们的人工智能方法的结果相一致时，它才具有认知上的充分性。本扩展摘要的其余部分将对我们用来解决这两个问题的机制（即认知可能性计算）以及解决方案本身进行高级概述。