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El Mustapha Mansouri
El Mustapha Mansouri
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人工智能代理自主进行量子自旋研究，并相互批判性地评估工作
研究人员开发了一个协作式人工智能系统，能够自主地进行科学研究，从生成假设到设计和执行实验。该系统通过研究金刚石中的量子自旋得到了证明，它使用大型语言模型，这些模型可以相互批判性地评估工作，并根据证据停止或重定向调查。人工智能代理成功地得出了理论预测，对其进行了计算检查，并设计了实验来检验相互竞争的说法，最终在初步结果因信号漂移而无结论时改进了其协议。
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新的基准测试方法确保AI模型部署成功
一篇新论文介绍了一种名为“部署完成的基准测试”的方法，用于评估基准证据是否能可靠地预测现实世界的部署行为。研究强调，即使错误率很低，传统的基准测试也常常无法很好地迁移到未测量的部署渠道。对现有基准测试的审计显示其存在严重的不完整性，而提出的“先认证后获取”的方法显著减少了错误决策，并改善了实际应用中的模型选择。
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研究论文分析隐私对CVaR学习的影响
一篇新的研究论文探讨了差分隐私如何影响条件在险价值（CVaR）的学习。研究表明，隐私机制改变了CVaR计算的有效样本量，隐私相关的样本量与尾部质量成正比。这导致CVaR超额风险分解为统计误差和隐私成本，并为标量估计和有限类确定了特定速率。