Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Deep Learning Surrogates for Emulating Stochastic Climate Tipping Dynamics

深度学习代理用于模拟随机气候临界动态

Adeline Hillier, Jennifer Sleeman, Jay Brett, Caroline Tang, Jenelle Millison, Anand Gnanadesikan

机构 * Johns Hopkins Applied Physics Laboratory（约翰霍普金斯应用物理实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于动态信息的时序融合变换器作为数据驱动的代理，用于高效模拟复杂的地球系统模拟，通过预测临界事件的时间来提高计算效率。

Open-World Evaluations for Measuring Frontier AI Capabilities

面向前沿AI能力的开放世界评估

Sayash Kapoor, Peter Kirgis, Andrew Schwartz, Stephan Rabanser, J. J. Allaire, Rishi Bommasani, Harry Coppock, Magda Dubois, Gillian K Hadfield, Andrew B. Hall, Sara Hooker, Seth Lazar, Steve Newman, Dimitris Papailiopoulos, Shoshannah Tekofsky, Helen Toner, Cozmin Ududec, Arvind Narayanan

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Cornflower Labs（Cornflower实验室） ； Meridian Labs（Meridian实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Adaption Labs（Adaption实验室） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Golden Gate Institute for AI（金门人工智能研究所） ； UW Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； AI Digest（AI摘要） ； Georgetown University (CSET)（乔治城大学（CSET）） 纠错

AI总结 本文提出开放世界评估作为一种补充方法，通过小样本定性分析来评估长期、复杂、现实世界任务，以更准确地衡量AI能力，并介绍了CRUX项目作为定期进行此类评估的尝试。