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人工智能、图像和文本生成以及信息偏见
o 例如，如果使用人工智能图像生成器来开发 CEO 的图像，则应考虑除了人工智能生成器之外，是否还有其他更可靠、更具代表性和更全面的图像来源。• 使用人工智能生成的文本和图像会对现实世界产生影响。公共论坛和文档中发布的图像和文本将来可能会被人工智能生成器使用，从而不断循环利用信息和偏见。• 个人在创建和使用使用人工智能生成的文本或图像时，应进行认真的道德和技术考虑。至少，应引用图像和/或文本并将其标识为机器生成的，并注明所使用的平台、日期和提示。考虑生成器是否适合某项任务不仅要考虑输入/输出，还要考虑输出本身的长期使用。人工智能图像和文本生成器中的偏见：
![第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3\357f0a8972ed7f16d6f5752185084fc8c126d345.webp)
第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
对抗性学习类通过训练生成器 - 分歧仪对进行数据建模，其中生成器的作业是输出看起来像培训数据集中的数据示例，而歧视器的作业是尽力不信任生成器的输出。另一方面，GenerativeDiffusion类通过将训练图像逐渐弥补，直到被散布的Markov过渡来进行数据建模，直到它变成纯粹的噪声。此过程称为正向过程，与反向过程相互作用，该过程以纯粹的各向同性高斯噪声开头，然后逐渐降解以恢复训练图像。DeNoiser的可学习参数成为您正在寻找的概率数据模型。
用于检测 AI 生成图像的百万级基准
生成模型生成摄影图像的非凡能力加剧了人们对虚假信息传播的担忧，从而导致对能够区分人工智能生成的假图像和真实图像的检测器的需求。然而，缺乏包含来自最先进图像生成器的图像的大型数据集，这对此类检测器的开发构成了障碍。在本文中，我们介绍了 GenImage 数据集，它具有以下优点：1）图像丰富，包括超过一百万对人工智能生成的假图像和收集的真实图像。2）图像内容丰富，涵盖广泛的图像类别。3）最先进的生成器，使用先进的扩散模型和 GAN 合成图像。上述优势使在 GenImage 上训练的检测器经过彻底的评估，并表现出对各种图像的强大适用性。我们对数据集进行了全面分析，并提出了两个任务来评估检测方法在模拟真实场景中的表现。跨生成器图像分类任务衡量了在一个生成器上训练的检测器在其他生成器上测试时的性能。降级图像分类任务评估了检测器处理降级图像（例如低分辨率、模糊和压缩图像）的能力。借助 GenImage 数据集，与现行方法相比，研究人员可以有效地加快开发和评估更优秀的 AI 生成图像检测器。
具有未表征设备的广义时间箱量子随机数发生器
基于量子力学的随机数生成器 (RNG) 因其安全性和不可预测性而引人注目，与传统生成器（如伪随机数生成器和硬件随机数生成器）相比。这项工作分析了一类半设备独立的量子 RNG 中，随着希尔伯特空间维数、状态准备子空间或测量子空间的增加，可提取随机性的数量的变化，其中限制状态重叠是核心假设，建立在准备和测量方案之上。我们进一步讨论了这些因素对复杂性的影响，并得出了最佳方案的结论。我们研究了时间箱编码方案的一般情况，定义了各种输入（状态准备）和结果（测量）子空间，并讨论了获得最大熵的最佳方案。对几种输入设计进行了实验测试，并分析了它们可能的结果安排。我们通过考虑设备的缺陷，特别是探测器的后脉冲效应和暗计数来评估它们的性能。最后，我们证明这种方法可以提高系统熵，从而产生更多可提取的随机性。
美国复合热事件的空间时间依赖性：使用多站点多变量的天气生成器进行评估
摘要。复合热事件可能会导致严重程度的严重影响，其严重程度可能取决于其时间尺度和空间范围。尽管其潜在的重要性，但这些联合事件的气候特征几乎没有引起关注，无论对气候变化对复合事件的影响的兴趣日益增加。在这里，我们询问事件时间尺度与（1）美国复合热事件的空间模式如何相关，（2）复合热事件的空间范围，以及（3）温度和降水作为复合事件的驱动因素的重要性。为了研究这种罕见的空间和多元事件，我们引入了一个多站点的多变量天气生成器（PRSIM.Weather），该生成可以生成大量空间多元热热事件。我们表明，随机模型实际上模拟了单个位点的温度和降水的分布和时间自传特征，两个变量之间的依赖性，空间相关模式以及空间热和气象干旱指示器及其共发生率的能力。我们得出的结论是，时间尺度是在复合事件评估中考虑的重要因素，并表明气候变化影响评估应在查看复合事件特征的未来变化时考虑多个时间尺度，而不是单个时间表。由于温度与温度有很强的关系，因此对于短复合事件，可能会发生最大的未来变化。我们的化合物事件分析的结果表明，（1）美国西北部和东南部最容易受到复合热事件的影响，而不是时间表，并且随着时间表的增加而易感性； （2）复合事件的空间范围和时间尺度与下季节事件（1-3个月）密切相关，显示了最大的空间范围； （3）温度和降水的重要性随着化合物事件的驱动因素而变化，与时间尺度相差，短时温度最重要，在季节性时间尺度上降水。
微调中的增强学习价值
从第一原理的角度来看，基础模型微调（FT）的最强结果是通过相对较高的两阶段训练程序实现的。具体来说，第一次训练某些数据集上的奖励模型（RM）（例如，人类的偏好）在使用它作为向下流增强学习（RL）过程的一部分提供在线反馈之前，而不是通过离线最大可能性估计来直接优化数据集中的策略参数。实际上，从信息理论的角度来看，我们只能通过通过奖励模型来丢失信息，并且不能通过policy采样来培养任何新信息。为了解释这种差异，我们通过理论和经验镜头对RL的价值进行了几个假设。考虑到假设的考虑，我们找到了对解释的最大支持，即在具有一代验证差距的问题上，从偏好数据中学习相对简单的RM（验证者）的易用性结合在一起，再加上下游RL程序的能力，以便在线搜索范围（最佳）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围是最佳的。英尺
2024 波特兰监测人工智能革命！
人工智能革命正如火如荼地展开，2024 年将迎来大量 AI 应用网站。其中一些应用程序是免费的，可以随时使用。其他应用程序提供试用，还有许多应用程序尚未由开发人员全面推出。被称为图像生成器的应用程序可以创建精美的静态图片，而其他更复杂的视频生成器应用程序则用于根据上传到网站的“提示”创建复杂的视频剪辑。必须输入提示，描述所选的主题、场景、动作、风格和角色。其他应用程序能够创建伴随音轨以在视频图像后面播放。然而，图像和视频生成器远非完美，可能会出错，需要创作者重新提交提示指令才能生成所需质量的结果。视频生成器可能需要对同一提示进行多次渲染才能准确呈现细节，或者提示可能需要进行细微调整才能产生最佳效果。人工智能开发已成为全球性的痴迷，技术每天都在进步。数百万人已经在使用 ChatGPT。图像和视频生成器是最新、最令人兴奋的新型 AI 工具，可让内容创作者在几秒钟内制作出引人入胜、极具影响力的视觉艺术作品。如需全面了解最新发展，请访问 YouTube 上的“AI Film News”：(https://www.youtube.com/playlist?list=PLcjfpgmRyO_SCNoxZwjDGe-waOy7VxFiL) YouTube 还有许多其他专门的频道比较各种应用程序，例如“免费制作电影 AI 视频/Haiper AI 视频教程”(https://youtu.be/fJQbP34GoHQ?si=0YLnAtQGfI0zo mL2) 全球有许多电影节以 AI 作品为特色。
来自一般量子操作的量子芝诺动力学
物理学是一门经常基于近似的科学。从高能物理到量子世界，从相对论到热力学，近似不仅能帮助我们解运动方程，还能降低模型复杂性并集中于重要效应。这种近似的最大成功案例之一是有效的动力学生成器（哈密顿量、林德布拉量），它们可以在量子力学和凝聚态物理学中推导出来。用于推导它们的技术的关键要素是分离不同的时间尺度或能量尺度。最近，在量子技术中，人们采取了一种更积极的方法研究凝聚态物理学和量子力学。通过调整系统参数和设备设计可以逆向设计动力学生成器。这使得我们可以创建有效的生成器，用于许多信息论任务，例如绝热量子计算[1]、油藏工程[2]、量子门[3]等等。绝热量子定理[4,5]是此类近似的关键因素。它利用了慢时间尺度和快时间尺度的明确分离，由于其简单性、优美性和有趣的几何解释，吸引了一代又一代的物理学家。绝热量子定理最初的表述与动力学生成器有关。另一方面，在量子技术中，我们经常处理离散动力学，如固定门和量子映射。在连续描述和离散描述之间进行转换并不总是很简单，有时似乎是不可能的。这种困难在非马尔可夫量子信道中表现得更加明显：这些是物理操作[完全正和迹保持（CPTP）映射[6]]，没有物理（例如林德布拉）生成器[非马尔可夫量子信道不能通过
使用混合深度学习模型预测伪随机和量子随机数序列
随机数生成是许多应用程序的关键组成部分，包括加密，安全通信系统，模拟和概率算法。伪随机数生成器（PRNGS）和量子随机数生成器（QRNG）是两种主要类型的随机数生成器，QRNG由于其固有的不可预测性提供了更好的安全性[1]。但是，预测PRNG和QRNG序列仍然是评估其安全性和可靠性的重要任务。深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）网络和RNN，已在各种时间序列预测任务中广泛使用[2]。在本文中提出了一个混合深度学习模型，该模型结合了CNN，LSTMS和RNN来预测PRNG和QRNG序列。该模型在包含PRNG和QRNG序列的数据集上进行了训练和评估。
关于马里兰州净能量计量状况的报告
（i）在每年4月底之前完成帐单周期后的30天或之前，电气公司应以任何应计的净超额生成的美元价值支付每个应计的净超额生成的美元价值，该发电量在前12个月结束时，其终止于4月底之前完成的计费周期结束。（ii）在合格的客户生成器日期后的15天内关闭了合格的客户账户，电力公司应在合格的客户生成器关闭帐户时，将以任何应计的净超额生成的价格向有资格的客户生成器支付任何应计的净超额生成价值。另请参见PUA§7-306（f）（7）有关适用于一定规模的电气合作社的某些规定。8值可能由于四舍五入而不总计到总计。