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Narayanan
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人工智能风险投资辩论围绕会计、收入和部署出现分歧
风险投资在人工智能方面存在分歧，不仅仅是乐观者和悲观者，而是分为四种不同的叙事。这些叙事包括对会计实务、收入质量、偿付能力和部署有效性的批评，Michael Burry、Bill Gurley 和 Ed Zitron 等人物强调了这些问题。另外，Arvind Narayanan 和 Sayash Kapoor 等人组成的团队认为，人工智能的变革潜力是真实的，但其采用速度慢于发明速度，并指出能力-可靠性差距。尽管对人工智能的即时影响和财…
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多面体上 Dikin 游走混合时间改进至 $d^{2.25}$
研究人员在多面体上 Dikin 游走的混合时间方面取得了进展，这是一种受凸优化内点法启发的计算方法。一篇新论文将先前 $d^{2.5}$ 的混合界限改进至 $d^{2.25}$，用于从多面体进行指数采样。这一进展依赖于对 Lee--Sidford 度量的更高阶分析，并采用了选择性高阶展开和 Wiener-chaos 分解等技术。
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普林斯顿研究发现300篇人工智能研究论文存在数据泄露
普林斯顿大学的一项由研究人员Kapoor和Narayanan进行的研究发现，近300篇已发表的人工智能研究论文存在数据泄露问题。这种数据泄露是指模型在训练过程中使用了本应保密或未见过的信息，其影响范围涵盖了17个不同的学术领域。研究结果表明，相当大一部分人工智能研究可能受到这一问题的影响，从而可能导致医学和经济学等学科的研究结果失效。