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Google DeepMind 将就美国和以色列使用人工智能问题与工会进行谈判
Google DeepMind 正与英国工会就员工对该公司人工智能被美国和以色列国防实体使用的担忧进行正式谈判。尽管 Google 未自愿承认工会进行集体谈判，但员工投票决定成立工会，促成了在 Acas 的这些讨论。一名研究员起诉称，在抗议为以色列政府工作后被不当解雇，以及过去放弃不使用人工智能制造有害武器或进行监视的承诺，都加剧了这些担忧。
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UnIte方法通过不确定性采样改进信息检索域自适应
研究人员开发了一种名为UnIte的新方法，用于信息检索中的无监督域自适应。该技术通过策略性地选择文档进行伪查询生成，提高了神经检索器在新领域的泛化能力。UnIte侧重于模型不确定性，过滤掉具有高随机不确定性的文档，并优先处理具有高认知不确定性的文档，以最大限度地提高学习效率。实验表明，在nDCG@10得分方面有了显著提高，尤其是在训练样本量较小的情况下。
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ReLeVAnT: 用于精确法律文本分类的相关词汇向量
研究人员开发了一个名为 ReLeVAnT 的新框架，用于高精度地分类法律文件。该方法利用 n-gram 处理、对比分数匹配和浅层神经网络，无需大量的元数据或计算能力。ReLeVAnT 在 LexGLUE 数据集上达到了 99.3% 的准确率和 98.7% 的 F1 分数，为案卷摘要和训练数据策展等任务提供了一种有效的方法。