ACM的通讯
该意见存档提供了通过ACM和其他来源的通信到日期的过去看法故事。
9月2021年
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为什么Openai的Codex不会替换编码器
人类程序员实际上可以与Codex变得更加强大和效率
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Tech亿万富翁Benioff说，Facebook是美国有什么问题
Salesforce首席执行官警告说，在社交媒体上的欺骗性使得难以解决社会挑战
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为什么Facebook应该发布Facebook文件
该公司的最不良选项也可能做得很好
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Timnit Gebru计划重新思考大型技术
前谷歌AI伦理主义院长表示，举办的举办人博客需要更新，更好，更加艰难的监管保护
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保护来自各国的人
网络治理必须具有人权，自由核心
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“自动驾驶”汽车开始从炒作云中出现
开发商试图在车辆独立之前克服众多技术挑战
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关于道德AI和算法的领导课程
华尔街日报Facebook系列公开了领导力的算法算法的缺陷
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是否应该监督偏见的ai留给人们？
安装研究表明人类可能不会达到统治失控算法的任务
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美国正在举行赎金，它需要反击
全面的反赎金软件战略必须使犯罪团体及其赞助商更加强硬，以进行攻击
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开发人员的机器学习安全指南
对抗对抗性攻击意味着了解不同类型以及ML弱点
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社交媒体需要从传统媒体中学到什么
该行业需要开发专业规范 - 正如新闻事业曾经一样
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Yann Lecun谈论研究开始和最近的发展
深度学习的先驱在自我监督学习中的图像处理和发展中讨论了早期的计算机视觉
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Github Coo Erica Brecia如何运行编码金矿
科技领袖讨论了GitHub的基础设施状态，开源软件哲学，以及更多
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谁在建立未来的基础模式？
所谓的“基础模型”的策策，审计和评估不应留给技术产业。
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可持续AI系统的必要条件
AI大量碳足迹的影响是社会，而不仅仅是环境
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Apple和Facebook正在为您的脸而来
脸部电脑即将到来
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构建看到一切的计算机模型
先进的建模和实验技术有助于计算神经科学家了解我们的思想如何试图察觉世界
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什么是facebook？
这是一个讨厌公司自己的高管的问题
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没有安吉拉·默克尔的科学方法，政治将是较穷的
德国总理校长在政策制作中对科学和严谨的支持已经证明了 - 除了气候变化外，还有变革性。
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信息应该在哪里安全？
根据一位专家，企业数据在云中最安全，并在“雾”中
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唐纳德Knuth：算法分析之父
图灵获奖者谈论编程，算法，生命的意义，更多
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机器学习不会解决自然语言理解
数据驱动的NLU方法是心理，认知和计算难以置信的。
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战争中的第三次革命
首先有火药。然后核武器。下一页：人工智能武器。
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谈论安全编码
安全专家讨论了安全编码的重要性，如何改善采用，最佳实践等等
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世界上的微芯片耗尽 - 这是解决方案
微芯片由一些大公司生产;开源设计方法可能结束他们的主导地位
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电池Pioneer Akira Yoshino会谈Tesla，Apple和电力未来
2019年诺贝尔奖获奖者讨论了氢气 - 电池车辆和自主电动汽车的前景
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开源软件如何形状AI策略
为什么它在很大程度上没有关于人工智能的政策讨论
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Deepmind是否只是迈向更加人性化的AI一步？
DeepMind研究人员创建了导航一个叫X地的三维游戏世界的软件代理，代理商通过审判和错误来学习经验，如何播放广大的简单游戏。
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全球研究界不得抛弃阿富汗
脆弱的阿富汗研究人员需要国际研究界的支持
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这就是为什么科技公司突然专注于儿童安全
Tech Colossi正在回应转移政治风，试图抢夺新的，即将执行的法规