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软着陆到奇异性：通过Agi-Soleded算法解决方案介导的控制
本文研究了安全至关重要的社会环境中日益增长的算法控制的张力 - 人类认知谬误的动力与AI的概率类型的兴起，主要是以大语言模型（LLMS）的形式形式。尽管人类认知和LLM都表现出固有的不确定性和偶尔的不可靠性，但对“奇异性”的某些未来视野在矛盾地辩护地倡导放弃对主要社会过程的控制 - 包括关键性过程 - 对这些概率的AI代理人，使这些概率的AI代理人的风险加剧了不可定制或“不可定制”的风险。作为替代方案，这里提出了一个“介导的控制”框架：一种更谨慎的替代方案，其中llm-agis从战略上被视为“元数据编程者”，以设计精致的基本确定性 - 等级 - 词汇和程序，或者，总的来说是确定性的，或一般而言。是这些算法或程序，在经典计算基础架构上以及在人类监督下执行，将要部署的系统基于人类的审议决策过程，这是关键系统和过程的实际控制者。这构成了一种利用算法创新的创造力的方法，同时保持了本质的可靠性，可预测性和人类对由如此生产的算法控制的过程的责任。框架强调了LLM-AGI与其设计算法之间的劳动分裂，严格的验证和验证协议作为安全算法生成的条件以及算法的介导应用。这种方法不能保证解决先进AI的挑战，但它被认为是一种更加与人类的，风险降低的，最终更有利于将AGI整合到社会治理中的更有益的途径，这可能会导致更安全的未来，同时维护人类自由和机构的基本领域。
东北俄亥俄州传粉媒介协会2025冬季网络研讨会系列1月8日 - 戴夫·托马什夫斯基（Dave Tomashefski）用软着陆花园来充分利用您的树
东北俄亥俄州传媒体协会2025年冬季网络研讨会系列1月8日 - 戴夫·托马什夫斯基（Dave Tomashefski）用柔软的着陆花园在树下种植柔软的着陆花园来充分利用您的树木，这是支持院子里生物多样性的最佳方法之一。加入Meadow City的Dave Tomashefski本地植物托儿所，了解软着陆花园如何支持蝴蝶和飞蛾完成其生命周期（以及更多！）这个研讨会是最大程度地利用树木覆盖物在生长空间中的好处的绝佳机会。作为Meadow City的教育专家，Dave Tomashefski负责托儿所的教育计划和材料。他的礼物是为每个人找到理想的植物！在克利夫兰共同创立了Meadow City之前，Dave在俄亥俄州立大学的土壤，水和环境实验室工作，在那里他还获得了硕士学位。1月22日 - 俄亥俄州后院的Denise Ellsworth Wild Bees许多园丁在看到一个蜜蜂时就知道一个蜜蜂，但是其他400多种将俄亥俄州回家的400多种蜜蜂呢？该计划将重点放在一些最常见的蜜蜂上，包括它们引人入胜的生物学和生活史。我们还将讨论植物选择和景观实践，以支持我们的本地传粉媒介。为什么大黄蜂会振动其机翼肌肉，以中间C的音调？蜜蜂世界中的皇后有多罕见？为什么叶切蜜蜂从叶子和花瓣上切下圆盘？这些本地蜜蜂对授粉和生物多样性有多重要？丹妮丝通过俄亥俄州立大学昆虫学系指导传粉媒介教育计划，她自2012年以来一直担任的职位。在她的扩展和外展工作中，丹尼斯通过各种研讨会，网络研讨会，书面材料和电子资源来支持和教全州养蜂人，农民，园丁和其他人。在进入昆虫学之前，丹妮丝（Denise）在阿克伦（Akron）/广州地区担任农业和自然资源县推广教育家，曾担任园艺，综合有害生物管理和环境教育。除了追逐蜜蜂外，丹妮丝还与丈夫和狗一起沿着塔斯卡拉瓦斯河沿着托斯卡拉瓦斯河沿着拖车小径远足。
软着陆农业技术创业创新跨农场
6 AIP于2020年12月5日由PJTSAU的Aghub正式推出，用于10家选定的初创企业。首席秘书（工业与商业，信息技术与电子与通信部）的首席秘书Jayesh Ranjan Ias博士的就职功能都进行了调整； Naga Prakasam先生（兼职教师和天使投资人）； PJTSAU副校长V Praveen Rao博士。
软着陆Koffman Southern Tier孵化器手册2023
随着康奈尔大学农业与生命科学学院的全球影响力和优势，南部地区正成为粮食和农业技术领域的世界认可的领导者。整个地区的研究机构和资源有助于开发和支持新的农业综合企业，并助长了快速增长的创新AG中心。一个动态的创新与合作枢纽，康奈尔·阿格里特（Cornell Agritech）的粮食和农业卓越中心利用了康奈尔大学（Cornell University）的无与伦比的研究和专业知识，以加速纽约州的增长和地位，成为纽约州的粮食和农业预付款。成长的食品和农业竞赛是由康奈尔大学管理的商业竞赛。它专注于在纽约州北部的纽约种植持久的食品和农业创新集群。比赛吸引了来自全球的创新，高增长的食品和农业初创企业，并参与该地区快速发展的初创企业社区，而Agrifood System
2023美国经济前景：接近软着陆（...
今年早些时候，我们介绍了一个分析此问题的分步框架，该图表总结了图表1。1向后工作时，我们首先询问需要下降多少工资增长才能与2％的通气兼容，并得出结论，它必须从5.5％下降到3.5％。然后，我们询问劳动力需求和劳动力供应之间需要缩小多少不平衡以减轻工资压力，并得出结论认为，工作工人的差距必须从590万（历史上最大的差距）下降到200万。最后，我们询问总需求将如何减少劳动力需求，以达到这种重新平衡，假设劳动力供应仅适度反弹，并得出结论，较长的积极但低于潜力的GDP增长可以通过所需的数量减少劳动力需求。的重点是，有一条可靠的途径通往柔软的着陆，尽管校准政策恰好保持在这一道路上肯定会具有挑战性。