本研究探讨年轻数字原住民对分享位置信息隐私风险的认知不足。调查显示，参与者低估了授权应用的数量和隐私风险，使用示范工具后许多人感到惊讶并愿意改善隐私保护。透明教育工具被认为有效。

电子游戏曾是我生活的重心，但2024年我只玩了一款新游戏，更多时间用于研究游戏设计与文化。我在游戏中拥有虚拟身份、现实身份和投射身份，三者相互影响。随着理解的加深，我从玩家转变为研究者，关注不同类型的游戏和玩家动机，形成了新的游戏观。

本研究探讨了复杂社会系统中模型验证的局限性，指出传统的训练-测试范式无法有效评估现代AI系统的有效性。提出参与式数据管理和开放科学等解决方案，以提升AI应用效果。

本研究探讨大型语言模型在生成信息时的过度自信与实际准确性之间的认知失调。通过新数据集和测量方法，错误率降低超过50%，揭示模型表达与准确性不一致，强调需改进以降低用户误导风险。

本研究解决了放射治疗计划中靶区和风险器官轮廓描绘精度不足的问题，尤其是在分布外（OOD）场景下模型的可靠性。我们提出了一种将认识不确定性估计整合到OAR轮廓描绘工作流中的新方法，通过一种先进的统计方法增强OOD检测能力。实证结果表明，该方法在OOD检测中的AUC-ROC达到0.95，具有良好的临床应用潜力。

本研究发现深度学习模型中的认识不确定性崩溃现象，并指出大模型内部的隐性集合是导致此崩溃的原因。研究为不确定性估计提供了理论依据和新的视角。

Casenator是一个轻量且强大的NPM包，用于处理JavaScript项目中的字符串大小写转换。它可以无缝地在不同的字符串大小写之间进行转换，让代码保持一致和清晰。安装和使用都非常简单，可以在GitHub上报告问题或请求功能。

我们评估了 GPT 在四个封闭式生物医学机器阅读理解基准测试上的表现，提出了一种名为 Implicit Retrieval Augmented Generation（IRAG）的提示策略，该策略通过减少传统 RAG 设置中使用向量数据库检索重要部分的需求来解决 LLM...

研究发现大语言模型可以通过自我纠正来改进响应，自我纠正在抵制大型语言模型越狱方面起重要作用。这些发现将推动自我纠正的研究和应用，构建更好的基础模型。

这篇文章是毛泽东在1937年写的一篇论文，探讨了认识和实践的关系。他认为人的认识主要依赖于物质的生产活动，并通过实践逐渐了解自然和人与人之间的关系。他强调实践对于认识的重要性，认为只有通过实践才能验证认识的真理性。认识的发展是一个由感性到理性的过程，需要不断回到实践中去。最后，他强调了实践和认识的统一，认为只有通过实践来改造世界和改造自己的认识能力，才能实现共产主义社会。

这篇文章是作者读完一本关于美国历史的书后的感想，喜欢书中生动的写作风格，对美国有了不同的认识，包括历史、人民和信仰。文章提到了美国的特点和建国国父，但不足之处是人名和地名没有英文，并且内容较少，没有涵盖到现代美国。

本文研究了基于经验似然和分布鲁棒解的方法进行随机优化问题的统计推断，特别关注最优值的置信区间和渐近达到精确覆盖的解决方案。通过非参数 $f$- 分歧球构建的分布不确定性集合的广义经验似然框架，提供了选择分布不确定性区域大小的方法，以实现达到精确覆盖的单侧和双侧置信区间。最后，证明了研究的分布鲁棒公式的优化器具有与经典样本平均逼近中的优化器基本相同的一致性属性。

社交媒体平台信息共享导致在线滥用增加。本文构建孟加拉Memes数据集并使用多种模型分类滥用Memes。多模态模型优于单模态模型，最佳模型宏F1分数为70.51。对错误分类的Memes进行了定性错误分析。

作者收到Unee Wang和桃子夫妇寄来的明信片，桃子夫妇是介绍作者和某人认识的人。