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3 天有情绪数据
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作者批评Hank Green对权威的屈从
作者批评Hank Green对权威的屈从，认为这导致他在人工智能问题上持错误立场，就像他过去在反疫苗者问题上的观点一样。文章主张批判性地评估研究和方法论，而不是盲目信任专家，并建议即使证据（尤其是在全因死亡率方面）是由可能存在偏见的人产生的，也应予以优先考虑。
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新框架ExPerT利用用户专业知识个性化LLM响应
研究人员开发了ExPerT，一个旨在根据用户对特定查询的领域专业知识来个性化大型语言模型（LLM）响应的新框架。该系统结合了查询文本的语义分析和源自击键动态的行为线索，通过上下文LLM提示进行处理。ExPerT在专业知识推断错误方面表现出显著降低，并在用户对生成响应的满意度方面有显著提高。
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AI计划引发关于信任、伦理和课堂使用的辩论 · 跟踪3个来源
AutoFlow研究计划正在寻找深入的技术思想家来探索AI、验证和信任交叉领域的问题。与此同时，作家兼记者Cory Doctorow讨论了他的新书《后AI时代生活的反向半人马指南》，该书提供了关于如何解决人工智能可能带来的问题的观点。尽管科技公司和政治人物在倡导，但美国家长和专家对AI在课堂上日益增长的使用表示担忧。
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Anthropic 因担忧风险呼吁暂停人工智能开发
Anthropic 提议在全球范围内暂时暂停人工智能开发，以应对日益加剧的风险，但一些专家对此表示怀疑，认为这是一种营销策略。这家人工智能公司主张召集政策制定者讨论这些担忧。此举呼吁暂停正值人们对先进人工智能系统的潜在危险和伦理影响的讨论日益增多之际。
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专家警告使用人工智能提供退休投资建议存在风险
专家们警告不要使用人工智能提供退休投资建议，并强调了潜在的风险。虽然人工智能可以作为获取一般知识的宝贵工具，但不鼓励过度依赖。这是因为人工智能系统可能缺乏对个人完整财务状况的全面理解，从而导致可能存在缺陷的建议。
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热成像无人机画面揭示人工智能数据中心污染
一项对大型人工智能数据中心的调查揭示了严重的污染问题，引起了居民和专家的担忧。该研究利用热成像无人机画面，揭示了与人工智能技术快速扩张相关的环境影响。突出的问题包括对化石燃料的依赖、缺乏透明度以及监管监督不足，这些共同对周边社区构成风险。
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LLM、专家和学生在德语情感分析标注质量方面的比较
一篇新论文研究了德语方面级情感分析（ABSA）的标注质量，比较了专家、学生、众包工作者和大型语言模型（LLM）。该研究重新标注了一个现有数据集以建立真实情况，并使用标注者间一致性（IAA）评估了标注质量。研究还利用基于BERT、T5和LLaMA的模型评估了这些不同标注来源对ABSA子任务下游模型性能的影响。