斯諾登的法律顧問于當(dāng)?shù)貢r間上周日表示,任何關(guān)于愛德華·斯諾登(Edward Snowden)返回美國的談判都需要有特赦令作擔(dān)保。
簡瑟琳·拉達(dá)克(Jesselyn Radack)向美國全國廣播公司(NBC)名為“與媒體見面”(Meet the Press)的訪談節(jié)目表示,前國家安全局雇員斯諾登愿意與美國司法部長埃里克•霍爾德(Eric Holder)展開談判,談判內(nèi)容主要是在確保斯諾登不會因其泄密事件而面臨起訴的情況下回國這一問題?;魻柕略诋?dāng)?shù)貢r間上周四表示,美方愿意接受談判,但準(zhǔn)予特赦令這一點(diǎn)“未免有些過遠(yuǎn)”。
拉達(dá)克在接受采訪時表示:“有些令人沮喪的是,在談判的兩個關(guān)鍵點(diǎn)上,霍爾德看似以仁慈赦免了他,但就重新談判問題,雙方仍未達(dá)成一致。”
拉達(dá)克是美民間監(jiān)督政府組織政府問責(zé)計(jì)劃(Government Accountability Project)中國家安全和人權(quán)方面的負(fù)責(zé)人,她認(rèn)為美國撤銷斯諾登的護(hù)照“已對他進(jìn)行了嚴(yán)厲的處罰”。拉達(dá)克在俄羅斯進(jìn)行的一次采訪中曾表示:“他已經(jīng)忍受了不得不基本等于放棄他的一生的生活,而且還因美國政府造成了他當(dāng)前的無國籍狀態(tài)。”
斯諾登在因從美國政府計(jì)算機(jī)內(nèi)竊取了170萬機(jī)密文件后被美方指控,目前在俄羅斯過著流亡生活。然而,斯諾登為期一年的臨時庇護(hù)預(yù)計(jì)今年將會結(jié)束。如果他未能獲得美方給出的豁免權(quán),目前尚不清楚他將終往何處。
盡管是否對斯諾登進(jìn)行赦免的話題仍非常具有爭議性,但部分美國官員已經(jīng)在面對斯諾登問題的立場上呈現(xiàn)出緩和跡象。參與了國家安全局工作小組對斯諾登泄密損失評估的瑞克·萊格特(Rick Ledgett)曾表示,如果斯諾登送還被竊文件,他或許能接受美方對斯諾登的豁免處理。
近幾個月來,對斯諾登的支持逐漸增多,包括《紐約時報》編輯委員會在內(nèi)的多方人士都呼吁為斯諾登提供豁免權(quán)。一項(xiàng)皮尤研究中心(Pew Research Center)的民意調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn),其中56%的受訪者希望“看到政府追究斯諾登的刑事責(zé)任,而32%的受訪者表示反對。”調(diào)查還發(fā)現(xiàn),有53%的受訪者不支持“政府將收集國民通訊和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)作為反恐活動的一部分”,而有40%的受訪者支持此舉。從另一項(xiàng)獨(dú)立的民意測驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn),美國人的年輕人們更傾向于支持斯諾登。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗(yàn)證有效性。