本文解决了大语言模型（LLMs）中存在的幻觉问题，特别是如何准确评估和量化其不确定性。通过对现有不确定性量化和校准技术的系统性评估，提出了一个严格的基准，实证评估了六种相关方法，并为未来研究方向提供了展望和挑战。本文是首次专门研究LLMs的校准方法及相关指标的工作。
大型语言模型的碳足迹估算至关重要。研究提出了LLMCarbon模型，以提高碳足迹估算的准确性。采用最佳实践可以显著降低机器学习的能源和CO2排放。建议在机器学习论文中列出碳排放数据，以促进更广泛的竞争。此外，还介绍了多种工具和方法，帮助减少神经网络训练中的碳排放，推动可持续AI的发展。
联合国成员国将在COP28上讨论第一次全球股票清点，以评估全球气候行动的进展情况。报告指出，为了将全球温度控制在工业化前水平的2°C范围内，需要在减缓、适应、金融和合作与知识转移等四个方面取得进展。在COP28上，联合国成员国将商讨对全球股票清点结果的回应，包括在能源领域设定具体目标、建立可扩展的融资机制以支持适应努力、创建涉及私营部门的气候行动路径，以及加强国家确定贡献的行动和抱负。
COP是联合国会员国每年召开的会议，评估应对气候变化的进展并制定气候行动计划。COP决策具有全球权威性，关注减缓和适应气候变化。京都议定书和巴黎协定是重要的国际条约。COP28将重点关注气候适应和减缓措施，并扩大利益相关者的参与。麦肯锡将在COP28期间举办活动，推动可持续发展和应对气候变化。
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