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一个人在台式电脑上玩电子游戏。

电子游戏玩家避开同性恋角色

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一项关于玩家行为的研究发现，他们会避开同性恋角色，不管他们有多强大。

科学美国人|2022年10月19日

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构建人工智能:奖励是不够的

数据科学家赫伯特·罗伊特布拉特(Herbert Roitblat)反驳了DeepMind科学家最近一篇论文中的说法，他说，奖励不足以构建人工智能。智能
从ACM的意见|2021年7月8日

快速Python编程:开发人员如何构建Pyston以及它的下一步走向

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快速Python编程:开发人员如何构建Pyston以及它的下一步走向

现在在2.2版本中，Pyston在web应用程序的速度和性能上占有一席之地。 TechRepublic
从ACM的意见|2021年7月1日

特斯拉人工智能主管称自动驾驶汽车不需要激光雷达

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特斯拉人工智能主管称自动驾驶汽车不需要激光雷达

Andrej Karpathy分享了为什么公司仍然相信纯基于视觉的自动驾驶解决方案。智能
从ACM的意见|2021年7月1日

机器人人工智能系统中拟人化语言的危险

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机器人人工智能系统中拟人化语言的危险

清晰、非拟人化的语言对于消除人工智能是一个黑盒子的误解至关重要。 布鲁金斯学会TechStream
从ACM的意见|2021年6月29日

每个Java开发人员都应该知道的97件事

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每个Java开发人员都应该知道的97件事

本书的作者讨论了Java领导者和实践者提供的专家建议。 软件工程无线电
从ACM的意见|2021年6月28日

吉姆·凯勒访谈:“特斯拉最懒的人”

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吉姆·凯勒访谈:“特斯拉最懒的人”

资深芯片设计师涵盖了他的前世、摩尔定律、人工智能设计的芯片、安全、伦理等。 AnandTech
从ACM的意见|2021年6月23日

选自ACM通信

厕所的教训

用如厕话说明隐私概念。 罗莉信仰卡拉纳
选自ACM通信|2021年7月1日

COVID-19期间及以后的负责任计算

选自ACM通信

COVID-19期间及以后的负责任计算

引导技术的伦理和社会影响。 Solon Barocas, Asia J. Biega, Margarita Boyarskaya, Kate Crawford, Hal Daumé III, Miroslav Dudík, Benjamin Fish, Mary L. Gray, Brent Hecht, Alexandra Olteanu, Forough Poursabzi-Sangdeh, Luke Stark, Jennifer Wortman Vaughan, Hanna Wallach, Marion Zepf
选自ACM通信|2021年7月1日

差异隐私的限制(及其在数据发布和机器学习中的滥用)

选自ACM通信

差异隐私的限制(及其在数据发布和机器学习中的滥用)

差别隐私并不是解决所有隐私问题的灵丹妙药。 Josep Domingo-Ferrer, David Sánchez, Alberto Blanco-Justicia
选自ACM通信|2021年7月1日

从ACM的意见

关于比特币的残酷真相

加密货币是未来的潮流吗?你应该使用和投资它们吗? 普拉萨德(Eswar Prasad)
从ACM的意见|2021年6月15日

随着科学的进步，奥卡姆剃刀还适用吗?

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随着科学的进步，奥卡姆剃刀还适用吗?

简单的解释通常是正确的，这一观念几个世纪以来一直很有用。新的科学可能会改变这一点。 Salon.com
从ACM的意见|2021年6月15日

是什么让量子计算如此难以解释?

从ACM的意见

是什么让量子计算如此难以解释?

要了解量子计算机能做什么，不能做什么，就必须避免落入过于简单的解释。 广达电脑杂志
从ACM的意见|2021年6月10日

对于广义AI来说，奖励就足够了

从ACM的意见

对于广义AI来说，奖励就足够了

最大化奖励的一般目标足以驱动表现出自然智能和人工智能研究中大多数能力的行为。 人工智能学报
从ACM的意见|2021年6月8日

机器学习安全需要新的视角和激励

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机器学习安全需要新的视角和激励

竞相将深度学习应用于不同应用的研究人员和开发人员需要积极寻找并解决安全挑战，然后…… 智能
从ACM的意见|2021年6月3日

将数学与其他创造性追求联系起来的数论家

从ACM的意见

将数学与其他创造性追求联系起来的数论家

乔丹·艾伦伯格呼吁用数学来探索从互联网时尚到投票权的一切。 广达电脑杂志
从ACM的意见|2021年6月1日

理论家和实验主义者必须联合起来

从ACM的意见

理论家和实验主义者必须联合起来

理论家和实验家之间的合作对于加速研究至关重要。 自然计算科学
从ACM的意见|2021年6月1日

对于使用ML的公司来说，标签数据是关键的区别

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对于使用ML的公司来说，标签数据是关键的区别

任何考虑使用机器学习的公司都不能忽视一个技术选择:有监督学习或无监督学习。 TechCrunch
从ACM的意见|2021年5月26日,

Alexa应该读懂我们的情绪吗?

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Alexa应该读懂我们的情绪吗?

公司应该被禁止分析人们说的话和他们的声音来推荐产品或个性化的广告信息。 《纽约时报》
从ACM的意见|2021年5月25日

串通环威胁计算机科学研究的完整性

选自ACM通信

串通环威胁计算机科学研究的完整性

发现试图颠覆同行评审过程的经验。 迈克尔·l·利特曼
选自ACM通信|2021年6月1日

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对版本

只要能够解决必要的依赖关系，代码就需要在任何地方运行。 乔治诉Neville-Neil
选自ACM通信|2021年6月1日

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