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Intergovernmental Panel on Climate Change
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强化学习代理在气候政策方面展现出合作成功，但竞争阻碍了进展
研究人员探索了使用强化学习（RL）对气候政策进行复杂的社会环境模拟。通过采用多个交互式RL代理，研究发现合作代理能够有效地规划出减少碳排放和改善经济的路径。然而，引入代理之间的竞争（通过具有相反奖励函数的模型来模拟）很少能带来理想的气候未来。该研究强调了为实现真实性而模拟竞争动态的重要性，并可视化了导致不确定行为的状态，以理解算法的失败。
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气候变化对疾病的影响难以量化，归因科学提供了途径
尽管科学家们清楚地认识到，气温升高和降雨模式改变正在扩大登革热和西尼罗河病毒等疾病的传播范围，但他们仍在努力量化气候变化对传染病的具体影响。归因科学利用气候模型比较当前气候与假设的工业化前气候下的疾病动态，正成为分离气候特定贡献的关键方法。早期研究表明，气候变化导致了相当一部分登革热病例，并延长了西尼罗河病毒等疾病的传播季节，为公共卫生资源分配和问责制提供了关键数据。
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Z世代驾驭AI驱动的现实，情感优先于证据
Z世代正在与真相建立一种新的关系，这在很大程度上受到数字时代和AI制造令人信服的虚假现实的能力的影响。与依赖制度性证据的前几代人不同，年轻一代越来越多地通过身份认同、情感和社会认同来过滤信息，这些信息在为吸引用户而优化的平台上进行传播。AI生成的内容，如深度伪造和声音克隆，加剧了这种转变，以前所未有的规模模糊了真实信息和虚假信息之间的界限。