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World File Search System走上正轨
BIROn - 伯克贝克学院机构研究在线
摘要 本文研究的是有关 GPT 智能的最详尽的文章之一，该研究由微软的工程师进行。虽然他们的工作有很大的价值，但我认为，出于熟悉的哲学原因，他们的方法论“黑箱可解释性”是错误的。但还有更好的方法。有一门令人兴奋的新兴学科“内部可解释性”（特别是机械可解释性），旨在揭示模型的内部激活和权重，以了解它们所代表的内容以及它们实现的算法。黑箱可解释性未能认识到，当涉及到智能和理解时，流程的执行方式很重要。我不能假装有一个完整的故事来提供智能的必要和充分条件，但我确实认为内部可解释性与关于智能需要什么的合理哲学观点完美契合。因此，结论是温和的，但我认为重点在于如何让研究走上正轨。在本文的最后，我将展示如何使用一些哲学概念来进一步完善内部可解释性的方法。
定向能量沉积工艺特性的原位分析
首先，我要感谢我的导师兼西门子导师 Tobias Kamps 的指导、支持和信任。Tobias 是第一个鼓励我并给予我信心开始攻读博士学位的人。在西门子攻读博士学位期间，我学到了很多东西，无论是专业上还是个人方面，因为 Tobias 委托我负责各种内部和外部项目的技术项目管理。我还要感谢我的导师、LTU 的 Jörg Volpp 和 Alexander Kaplan 的指导、随时准备的态度以及推动我做得越来越好。Jörg 总是准备好对科学出版物给出非常快速和详细的反馈，并通过非常深入的科学讨论让我走上正轨。此外，如果没有他和他在科学界的丰富经验，整个组织和我攻读博士学位期间的快速进步是不可能的。Alexander 通过各种研讨会和讨论帮助了我很多，特别是在我攻读博士学位期间的个人发展方面。我真的很感激我们在书评或研讨会上对个性的深入交谈。他总是让我对事物有不同的看法。如果没有他们，这项工作和经历就不会是现在的样子。我还要感谢巴伐利亚合作研究计划 (BayVFP) 为“VALIDAD”项目提供的资金、欧洲创新与技术研究所 (EIT RawMaterials) 为“SAMOA”项目提供的资金以及瑞典研究委员会为“SMART”项目提供的资金。
新闻发布
新闻稿 立即发布 2024 年 3 月 27 日 联系人 Marika Krause，市场和传播经理 圣何塞清洁能源，圣何塞市 408-533-3764；marika.krause@sanjoseca.gov 圣何塞清洁能源庆祝以实惠的价格为客户提供可再生能源服务五周年 加利福尼亚州圣何塞（2024 年 3 月 27 日）— 圣何塞市的清洁能源供应商圣何塞清洁能源 (SJCE) 正在庆祝为该市近一百万居民和企业提供服务五周年。自 2019 年推出以来，SJCE 已签约超过一千兆瓦的可再生能源，包括太阳能、风能、电池储能和地热能，并减少了近五百万公吨的温室气体排放。该市目前的电力供应有 60% 是可再生能源，并有望实现到 2030 年实现 100% 可再生能源的目标。“圣何塞正在引领美国的清洁能源转型，”圣何塞市长马特·马汉 (Matt Mahan) 表示。 “我们是第一个承诺到 2030 年实现碳中和的大城市，SJCE 通过创新的合作伙伴关系让我们走上正轨，这些合作伙伴关系确保了清洁可靠的电力，促进了经济增长，并确保我们的低收入邻居不会落后。”圣何塞清洁能源致力于为社区降低成本。与 PG&E 相比，普通住宅用户目前可节省约 8% 的电力。这家电力供应商扩大了其 SJ Cares 计划的资格，该计划为低收入客户提供额外 10% 的折扣，总折扣为 18%。该市部门还在试行一项紧急账单减免计划，该计划为拖欠账单并面临断电风险的客户提供高达 1,600 美元的援助。“与每个市政府部门一样，能源部也致力于社区和公平，与邻居合作，确保每个人都能以可承受的价格获得太阳能，”市长詹妮弗·马奎尔说。 “清洁能源的太阳能接入计划非常成功，该部门赢得了多个著名奖项，我相信未来还会取得更多成功。” 与加州公共事业委员会和加州能源委员会合作，以社区为中心的计划为客户节省了 2900 万美元和 1800 万千瓦时的能源，并避免了 2,300 公吨的碳排放。计划包括：
鹦鹉让我们了解智力是如何进化的
在过去的一年里，人工智能机器人 ChatGPT 以其回答问题、撰写论文甚至编写软件的能力让人们眼花缭乱。在美国听说过 ChatGPT 的 13 至 17 岁青少年中（大多数），19% 表示他们曾用它做作业。ChatGPT 和 Bard、Meta AI 等其他聊天机器人都基于大型语言模型（简称 LLM）。这些模型通过输入大量来自互联网的文本，经过训练可以编写出非常像人类的语言。虽然这些文本包括路易丝·格丽克的诗歌、奥普拉最爱的礼物指南和《纽约时报》的文章，但正如我们所知，它也包括虚假、诽谤、暴力和恐怖内容。作为一种安全措施，大型聊天机器人的创建者还训练它们拒绝提供不适当或有害的信息，比如如何窃取某人身份的分步说明。但训练并非万无一失，人们已经利用了聊天机器人的弱点。在本期中，物理学和资深作家 Emily Conover 深入探讨了计算机科学家为使聊天机器人走上正轨所做的努力（第 18 页）。Conover 解释说，这是一个巨大的挑战，部分原因是这些 LLM 仍然很新，科学家们才刚刚开始了解聊天机器人的弱点。随着 LLM 融入日常产品或承担地铁系统等任务，挑战将变得更大。现实情况是，尽管 LLM 有时听起来像人类，但实际上不是。在阅读 Conover 的文章时，我学到了一个有趣的术语“随机鹦鹉”。华盛顿大学的计算语言学家 Emily Bender 和同事用它来解释，虽然 LLM 可以将单词编译成散文，但他们不理解他们“写”的内容的含义，因此无法理解它是否不准确或不道德。他们只是在鹦鹉学舌。真正的鹦鹉和研究它们的科学家可能会对这个术语感到反感。鹦鹉以能够模仿人类的语言而闻名。现在，科学家们发现鹦鹉可以做更多的事情，包括使用工具、制作工具集、解决复杂的难题，有时甚至能理解我们说的话。正如特约撰稿人 Erin Garcia de Jesús 报道的那样，有些鹦鹉可以克制自己，放弃现在的小奖励，以便以后获得更大的奖励（第 24 页）。长期以来，许多科学家低估了鹦鹉——甚至认为它们很笨——因为它们的大脑不像人类和其他灵长类动物的大脑那么大、那么复杂。最近，科学家们发现，鹦鹉的小脑袋里挤满了神经元，具有与灵长类动物大脑类似的特征。鹦鹉智力的许多谜团仍有待解决，包括鸟类究竟是如何以及为什么进化出这些惊人的能力的。但找到答案最终可能有助于我们更好地理解我们自身智力的起源，以及我们遇到的其他形式的智慧。现在，我们可以惊叹于鹦鹉的欢乐、它们的美丽，以及它们似乎在用工具打开和吃海芒果时所获得的乐趣。——南希·舒特，主编