中国科学院计算技术研究所研究员刘群对我指出的姜萍的各种拙劣表现都“不说”，只反驳“一个中专生怎么可能熟悉使用LaTeX”，认为一

中国科学院计算技术研究所研究员刘群对我指出的姜萍的各种拙劣表现都“不说”，只反驳“一个中专生怎么可能熟悉使用LaTeX”，认为一个中专生能，因为能预先知道并熟练使用Latex各种库和模板、VS Code Latex Workshop、Overleaf、搜索引擎，这就是我说的计算机天才，这个研究员还不赶快把她招去读研究生。

姜萍把西格玛都抄成/2，把伽马写反，把余元公式最后一项抄成指数，还真体现出中专生水平，因为看不懂高等数学符号，拿着书抄都抄错。居

姜萍把西格玛都抄成/2，把伽马写反，把余元公式最后一项抄成指数，还真体现出中专生水平，因为看不懂高等数学符号，拿着书抄都抄错。居然是用LaTex提交的答卷，一个中专生怎么可能熟练使用LaTex？难道她还是计算机天才？明摆着是别人替她考的。冒充什么不行，非要冒充“数学天才”，以为数学那么好蒙骗？

本书是俄罗斯科学院哲学研究所资深研究员B·M·罗津的经典之作。他在书中分析了技术的本质、特征，以及技术在不同历史时期的表现形式与

本书是俄罗斯科学院哲学研究所资深研究员B·M·罗津的经典之作。他在书中分析了技术的本质、特征，以及技术在不同历史时期的表现形式与特点，特别是对技术与工艺的本质、文化背景对技术的影响、技术与工业的统筹建构、影响技术发展的因素等方面的分析，是其他类似著作很少论述的。他也对人类因滥用科技而出现的「科技危机」作了认真的分析并提出解决这一危机的途径。 作者简介 · · · · · · 罗津（Вадим Маркович Розин），１９３７ 年６ 月２８ 日生于莫斯科，哲学博士。俄罗斯科学院哲学研究所资深研究员、教授。研究方向：科学及艺术的起源、技术哲学、工程设计的方法论等。发表论文４００ 多篇，著有教材及著作８４ 部。

打破比特币匿名神话的 27 岁研究员

打破比特币匿名神话的 27 岁研究员 比特币的神秘作者中本聪曾在介绍比特币的邮件中表示它的交易具有匿名性，但到了 2013 年比特币被证明比现有的金融系统更容易跟踪和识别身份，也更透明。而第一位打破比特币匿名神话的是加州圣迭戈的计算机科学研究生 Sarah Meiklejohn。2013 年初，她在短时间内成为最活跃的比特币用户之一，她将计算机算力贡献给矿池，使用了 10 种比特币钱包服务，从丝绸之路暗网市场购买了各种奇奇怪怪的商品（不包括毒品）。她在数周内完成了 344 笔交易，每一笔交易的细节都纪录在电子表格里。她的目标是证明比特币的交易是可以被跟踪的。本周出版的新书《》讲述了这段十年前的历史。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

英国安全研究所发布人工智能模型安全性测试工具

英国安全研究所发布人工智能模型安全性测试工具 在周五宣布这一消息的新闻稿中，安全研究所声称，Inspect 标志着"由国家支持的机构主导的人工智能安全测试平台首次被广泛使用"。安全研究所主席伊恩-霍加斯（Ian Hogarth）在一份声明中说："人工智能安全测试方面的成功合作意味着要有一个共享的、可访问的评估方法，我们希望Inspect能够成为一个基石。我们希望看到全球人工智能社区利用Inspect不仅开展自己的模型安全性测试，而且帮助调整和构建开源平台，以便我们能够全面开展高质量的评估。"众所周知，人工智能基准很难制定其中最重要的原因是，当今最复杂的人工智能模型几乎都是黑盒，其基础设施、训练数据和其他关键细节都被创建这些模型的公司保密。那么，Inspect 如何应对这一挑战呢？主要是通过可扩展的新测试技术。Inspect 由三个基本部分组成：数据集、求解器和评分器。数据集为评估测试提供样本。求解器负责执行测试。评分器负责评估求解器的工作，并将测试得分汇总为指标。可以通过用 Python 编写的第三方软件包来增强 Inspect 的内置组件。Mozilla 研究员、著名人工智能伦理学家德博拉-拉吉（Deborah Raj）在 X 上发表了一篇文章，称 Inspect "证明了对人工智能问责开源工具的公共投资的力量"。人工智能初创公司Hugging Face的首席执行官克莱门特-德朗格（Clément Delangue）提出了将Inspect与Hugging Face的模型库整合在一起，或利用工具集的评估结果创建一个公共排行榜的想法。Inspect 发布之前，美国政府机构国家标准与技术研究院（NIST）启动了NIST GenAI，该计划旨在评估各种生成式人工智能技术，包括文本和图像生成人工智能。NIST GenAI 计划发布基准，帮助创建内容真实性检测系统，并鼓励开发能识别虚假或误导性人工智能生成信息的软件。今年 4 月，美国和英国宣布建立合作伙伴关系，共同开发先进的人工智能模型测试，这是继去年 11 月英国在布莱切利公园举行的人工智能安全峰会上宣布承诺之后的又一合作。作为合作的一部分，美国打算成立自己的人工智能安全研究所，广泛负责评估人工智能和生成式人工智能的风险。 ... PC版： 手机版：

新研究所发现的模式推翻了酵母菌进化的传统观点

新研究所发现的模式推翻了酵母菌进化的传统观点 一项研究通过对 1000 多个菌株进行人工智能分析，揭示了酵母进化的新见解，挑战了旧范式，并为推进多个科学领域的研究提供了一个全面的数据集。酵母菌群（人工着色）。资料来源：夏洛特联合国大学拉贝拉于2022年以助理教授和研究员的身份加入夏洛特联合国大学计算机与信息学院的生物信息学系，在北卡罗来纳研究园区与共同第一作者、维拉诺瓦大学的Dana A. Opulente一起进行了这项研究。他们与来自范德比尔特大学和威斯康星大学麦迪逊分校的研究人员以及来自全球各地研究机构的同事进行了合作。这是 Y1000+项目拉贝拉在范德堡大学担任博士后研究员时加入了该项目，这是一项大规模的机构间酵母基因组测序和表型工作。"酵母是单细胞真菌，在我们的日常生活中发挥着至关重要的作用。它们被用来制造面包和啤酒，也用于医药生产，也会引起感染，作为动物的近亲，它们还可以帮助我们了解癌症是如何发生的，"拉贝拉说。"我们想知道这些小型真菌是如何进化到拥有如此多的功能和特征的。通过对一千多种酵母菌的特征描述，我们发现酵母菌并不符合'无所不能'的谚语。"这项研究有助于人们基本了解微生物如何随时间发生变化，同时产生了 900 多个新的酵母菌基因组序列，其中许多序列可用于生物真菌领域，如农业害虫控制、药物开发和生物燃料生产。拉贝拉和她的合著者通过对 Y1000+ 项目数据集（包括 1154 株古老的单细胞酵母 Saccaromycotina）进行人工智能辅助机器学习分析，试图回答一个重要问题。那就是为什么有些酵母菌只吃（或代谢）几种碳作为能量，而有些酵母菌却能吃十几种碳？阿比盖尔-莱维特-拉贝拉。资料来源：夏洛特联合国大学一种酵母用于获取能量的碳源总数在生态学上被称为其碳生态位广度（carbon niche-breadth）。人类的碳生态位广度也各不相同，例如，有些人可以代谢乳糖，而有些人则不能。进化生物学研究支持关于生态位广度的两个关键的总体范式，即解释为什么一些酵母生物（"专科生物"）在进化过程中只能代谢少量的碳作为燃料，而另一些酵母生物（"通性酵母"）在进化过程中能够消耗和生长多种碳形式的现象。值得注意的是，在后一种情况下，处理多种碳形式的能力是以牺牲酵母有效处理和生长每种碳形式的能力为代价的。第二种情况是，这些酵母专精和专精酵母在进化过程中，由于各自基因组的不同内在特征和酵母生物所处的不同环境的不同外在影响的共同作用，使得它们出现了各自的特征。拉贝拉和她的同事发现了大量证据，支持酵母专家与普通专家之间存在着可识别的内在基因差异，特别是普通专家往往比专家拥有更多的基因。例如，他们发现通性酵母菌更有可能合成肉碱，肉碱是一种参与能量生产的分子，经常作为运动补充剂出售。但出乎意料的是，他们的研究发现，在进化过程中，酵母处理多种形式碳的能力是以牺牲其高效处理碳和相应生长的能力为代"价的，反之亦然。拉贝拉说："我们发现，能在大量碳基质上生长的酵母菌实际上生长得非常好。这是一个让我们非常惊讶的发现。这项具体实验的发现以及在分析中使用的创新机器学习机制可能会对生物信息学、生态学、代谢学和进化生物学产生重大影响，而这项研究的发表则意味着 Y1000+ 项目的大量酵母数据汇编现在可供全世界的学者用作起点，以扩展他们自己的酵母研究。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：