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NGOS
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新的多主体模型模拟气候适应决策
研究人员开发了一个新的多主体模型，旨在模拟气候适应决策。该模型整合了如HUMAT和MOA等个体决策框架，以及非政府组织、媒体和政治家的社会影响和制度策略。该架构旨在通过调查数据和利益相关者参与进行经验校准，支持气候治理的场景探索。
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在虚假信息激增的情况下，非政府组织利用大型语言模型加快事实核查速度
非政府组织（NGO）可以利用大型语言模型（LLM）来加强其事实核查和信息完整性工作，特别是在打击虚假信息方面。人工智能工具可以加速转录和摘要等机械任务，充当人类专家的增力器，而不是替代品。有效的集成需要精确的提示工程，专注于角色、任务、上下文、格式和约束，以确保准确和有用的输出，尤其是在哈萨克斯坦新兴的人工智能立法等监管框架内。
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香港家政帮手缺乏公共空间进行休息和娱乐
香港的家庭佣工在休息日面临公共空间不足的问题。许多人被迫在天桥下和交通枢纽等临时场所聚集、用餐和休息。非政府组织呼吁设立更多指定的休息区，并审查政府政策以解决这一问题，因为家政帮手们在拥挤的居住环境中寻求喘息之机，并希望离开雇主家。
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大型语言模型协助专家撰写反驳仇恨言论的内容
研究人员开发了利用大型语言模型（LLMs）辅助撰写反驳在线仇恨言论和虚假信息的方法。该研究探索了三种策略，包括使用事实核查和非政府组织（NGO）指南提示LLMs，以及结合两者的混合方法。虽然LLMs在40%的情况下生成了足够好的反驳言论，但专家修订显著提高了输出的质量和对指南的遵循度。