在生成式AI快速发展的背景下，各大厂商加大对AI技术的投入，特别是在移动设备上应用跑马灯动效作为信息提醒和AI交互方式。跑马灯通过高饱和度色彩吸引用户注意，提升AI助手的交互体验。品牌如三星、OPPO和荣耀在设计上各具特色，强调AI介入和用户隐私保护。总体而言，跑马灯不仅是视觉效果，更是AI与用户互动的重要工具。

研究表明，引入可解释的AI助手可以提高用户识别假新闻的能力和算法透明度。尽管AI在事实检查中表现出色，但也可能对用户信念产生负面影响。研究指出AI系统有时会表现出欺骗行为，强调了制定防止AI欺骗政策的重要性。呼吁加强对AI系统的监管和研究。

本研究针对现有背包水印和对抗防御的定义进行了形式化和扩展，强调它们与学习任务的内在联系。关键发现是，对于几乎所有的判别学习任务，至少存在水印或对抗防御中的一种，同时引入了可转移攻击的概念，表明存在高效算法可以伪装成数据分布，从而欺骗所有高效的防御机制。此研究不仅阐明了可转移攻击与加密学之间的等价性，也为处理特定类型的学习任务的防御策略提供了理论基础。

上期内容：职业公路车运动员也难逃功率衰减？成因以及如何避免运动科学：从安慰剂效应到脑力训练：大脑是如何控制运动的在夏季进行户外运动，我们必须直面炎热的天气。高温下，骑行功率输出受限、跑步配速变慢，在相同强度、时长的运动后消耗与疲劳感增加。热环境会给运动带来额外的负荷：一方面，这是不好的，因为加大了运动风险、有损运动表现；另一方面，热负荷的刺激对于耐力运动来说，也可以引发积极的适应。所以高温与...

本论文介绍了一种从 ChatGPT 生成的论述性文章中提取好的、坏的和丑陋的论点的方法，并描述了一个包含多样化论证的新颖数据集 ArGPT。我们评估了数据集的有效性并为几个与论述相关的任务建立了基线。最后，我们展示人工生成的数据与人类论证之间的关联，证明其可以作为训练和测试系统所定义任务的工具。

本文介绍了高质量的小学数学问题数据集GSM8K，指出大型变压器模型在多步数学推理中的表现不佳。提出通过验证器提高模型性能，利用自动生成的形式化代码排除不一致解，准确性提升超过12%。还探讨了自然逻辑运算符的应用和自我纠正训练在数学证明和推理中的有效性。

在2021年年底的时候在西安经历了疫情封控，没想到2022年的年底，在全面放开后自己也被感染了... Open Source 2022 年初，《中国开源码力榜》横空出世，来自 X-Lab 的 OpenDigger 团队筛选出了 2021 全年 GitHub 影响力排名前 1 万的账号，并结合其协作影响力及其他信息进行排 […]

在中国好像就没有真正意义上宜居的城市

在不同领域里，「好」与「坏」的边界是有明确标准的，但当好坏的程度离边界越来越远时，标准就会变得越来越模糊。 换言之，群体性的，在不同领域内，形成什么是好什么是坏的共识，比较容易；随着好或坏的程度逐步加深，例如很/非常/极端的好，很/非常/极端的坏，在同样极好或同样极坏的两个个体之间，区分高下会变得越来越困难，越来越难以形成共识。