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马约拉纳费米子的认证量子测量
我们提出了一个量子自测试协议来认证涉及马约拉纳费米子模式的费米子宇称测量。我们表明，观察到一组理想测量统计数据意味着实施的马约拉纳费米子宇称算子的反交换性，这是马约拉纳检测的必要先决条件。我们的协议对实验误差具有鲁棒性。我们获得了与误差呈线性关系的状态和测量算子的保真度下限。我们建议根据语境见证 W 来分析实验结果，对于任何经典数据概率模型，它都满足 ⟨ W ⟩≤ 3。不等式的违反证明了量子语境性，与最大理想值 ⟨ W ⟩ = 5 的接近程度表示对马约拉纳费米子检测的置信度。
![arXiv:2202.05081v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 21 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4406a04b19d009ebe3fbabbe68f4565aebc6f943.webp)
arXiv:2202.05081v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 21 日
语境性是量子力学 (QM) 的一个重要的非经典属性，自 20 世纪 60 年代以来就一直在研究 [1, 2]，而该领域的最新进展与量子信息处理有关。研究这一问题的一个工具是稳定器形式主义 [3]，特别是稳定器状态表表示 (SSTR) [4]，它捕捉了量子理论中稳定器子理论的语境行为。它被广泛用于量子误差校正，也是研究量子优势特性的起点。一个典型的问题是，需要在稳定器量子理论中添加什么才能实现量子优势。然而，SSTR 不是本体论模型，而是稳定器子理论中量子态的表示，在内存和计算复杂度上是二次的。一个有趣的问题是，是否可以找到一个计算效率高的本体论模型，更具体地说是一个结果确定性模型。然后可将其用于研究量子优势与本体模型相比而非与稳定器 QM 相比的属性。目前已知的结果确定性模型要么是非语境化的，要么是指数级复杂度。也许最著名的是 2007 年 Spekkens 的玩具理论 (STT) [5]，该理论将量子位建模为存在于四种离散本体状态之一中，同时将 Y 的预测测量结果与 X 和 Z 的测量结果联系起来。尽管 STT 是非语境化的，但它仍然可以重现许多量子现象。这成为 8 状态（立方体）模型 [6, 7] 的垫脚石，其中为每个量子位引入了一个额外的自由度，“将 Y 与 X 和 Z 分离”。另一个扩展是量子模拟逻辑 (QSL) [8, 9]，见下文。 2019 年，Lillystone 和 Emerson [10] 提出了稳定子理论的上下文 ψ 认知模型，该模型具有结果确定性，但记忆复杂度呈指数增长，这是因为为每个 Pauli 算子分配了一个明确的相位值。还提出了另一种模型，该模型在记忆中是二次的，但该模型不再具有结果确定性。在本文中，我们借鉴了这些先前的努力，以实现我们的目标：
Grażyna Szpor1、Agnieszka Gryszczyńska2 黑客入侵......
摘要：本文分析了黑客概念，考虑到它从一个中性术语（意味着超越具体的行动方案）演变为一个负面语境，在这种语境中，该概念通常等同于网络安全漏洞或网络犯罪。对空间和网络空间概念以及选定的网络威胁的理解的研究表明，现代技术的发展对现实空间和虚拟空间界限的模糊产生了影响。基于网络犯罪领域的选定案例，指出了网络空间行动的具体特征及其在现实世界中的影响。网络犯罪分子的新方法开辟了犯罪地理学研究的新领域。本文指出，国家行为者参与网络攻击，这使得消除网络犯罪分子的安全港变得具有挑战性，并降低了国际合作手段在刑事案件中的有效性。
在人工智能驱动的世界中利用 UDL 进行评估 - 汉博学院
同时权衡响应中的整个单词序列。通过反复试验（和人工反馈），它学会了如何以适当的语气和语境生成最有可能的响应（Lametti，2023 年）。• 同时，通用学习设计 (UDL) 告诉我们，我们需要
Grażyna Szpor1、Agnieszka Gryszczyńska2 黑客攻击...
摘要：本文分析了黑客的概念，考虑到它从一个中性术语（意味着超越具体的行动方案）演变为一个负面语境，在这种语境中，该概念通常等同于网络安全漏洞或网络犯罪。对空间和网络空间概念以及选定的网络威胁的理解的研究表明，现代技术的发展对现实空间和虚拟空间之间界限的模糊产生了影响。基于网络犯罪领域的选定案例，指出了网络空间行动的具体特征及其在现实世界中的影响。网络犯罪分子的新方法开辟了犯罪地理学研究的新领域。本文指出，国家行为者参与网络攻击，这使得消除网络犯罪分子的安全港变得具有挑战性，并降低了国际合作手段在刑事案件中的有效性。
ProGen：蛋白质生成的语言建模
蛋白质表征学习。自然语言处理中用于语境化表征的最新方法（McCann 等人，2017 年；Peters 等人，2018 年；Devlin 等人，2018 年）已被证明可以很好地用于语境蛋白质表征学习。可以使用线性方法从此类表征中提取有关蛋白质的结构信息，并且可以调整表征本身以提高其他任务的性能（Rives 等人，2019 年）。同样，UniRep（Alley 等人，2019 年）证明此类表征可用于预测天然和从头设计蛋白质的稳定性以及分子多样性突变体的定量功能。TAPE（Rao 等人，2019 年）是一个新的基准，由五个任务组成，用于评估此类蛋白质嵌入。虽然先前的研究主要集中于使用双向模型的可转移表示学习，但我们的工作展示了使用生成式单向模型的可控蛋白质工程。
AFCLC 十二个文化领域简介
当然，一个领域的活动会与另一个领域重叠或交叉。跨领域的交叉表明文化是一个整体系统，这意味着所有部分都是相互联系的，一个领域的变化通常会导致其他几个领域的变化。例如，如果没有与性别相关的社会群体、关于什么是“女人的工作”和“男人的工作”的观念以及什么是美丽或英俊的观念，就不可能在社会中定义性别角色。如果我们改变我们认为的“女人的工作”，那么性别角色的其他方面也会发生变化。这些领域并不相互排斥，但每个领域都涵盖了人们是什么、他们相信什么以及他们做什么的整个图景的一部分。在本阅读中，我们还将介绍文化互动的一些特征，例如高语境和低语境沟通风格、集体主义和个人主义倾向、权力距离、不确定性规避以及时间和空间取向。其中一些也将在您即将进行的跨文化交流课堂讨论中讨论。如果您想了解有关文化领域或特征的更多信息，请参阅参考文献列表。
COMAP 竞赛 AI 政策
• 客观性：LLM 生成的文本中可能出现包含种族主义、性别歧视或其他偏见的先前发布的内容，并且可能无法体现某些重要观点。• 准确性：LLM 可能会“产生幻觉”，即生成虚假内容，尤其是在其领域之外使用或处理复杂或模糊主题时。它们可能生成在语言上合理但在科学上不合理的内容，它们可能弄错事实，并且它们已被证明会生成不存在的引文。一些 LLM 仅接受过特定日期之前发布的内容的培训，因此呈现的图像不完整。• 语境理解：LLM 无法将人类理解应用于一段文本的语境，尤其是在处理惯用表达、讽刺、幽默或隐喻语言时。这可能会导致生成的内容出现错误或误解。• 训练数据：LLM 需要大量高质量的训练数据才能实现最佳性能。然而，在某些领域或语言中，此类数据可能并不容易获得，从而限制了任何输出的实用性。
人工智能、算法和言论自由
摘要 在审核暴力内容或明显新闻时，人工智能可以被视为盟友，但如果没有人工干预（将表达置于语境中并充分翻译）的使用，则存在预先审查的风险。目前，国际上正在对此进行辩论，因为人工智能缺乏将其审核的内容置于语境中的能力，因此它更多地被视为一种不加区分的预先审查工具，而不是一种保护言论自由的审核手段。因此，在分析了国际立法、国际组织的报告以及 Twitter 和 Facebook 的条款和条件后，我们提出了五项旨在改进算法内容审核的建议。首先，我们建议各国在尊重言论自由的国际标准的同时协调其国内法。我们还敦促他们制定与实施立法相一致的公共政策，以保护自动内容删除决定的人类监督者的工作条件。就其本身而言，我们理解社交网络必须提出明确一致的条款和条件，对人工智能在传播和删除在线内容方面的运作方式采取透明和问责的内部政策，最后，他们必须对人工智能对人权的影响进行事先评估。