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AI乐观主义者认为这个问题终将解决：ML系统通过人工干预或递归自我改进，会填补空白并在多数人类任务中表现尚可。海伦·托纳指出，即便如此，我们仍可预期大量锯齿行为。例如ML系统只能处理训练数据或上下文窗口内的内容，难以胜任需要隐性知识（即未书面记录）的任务。同理，类人机器人可能遥不可及，意味着ML难以掌握人类通过摆弄物体获得的具身化知识。
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综合多方信息来看，Konstantin Mishchenko, SamsungA Watermark for Large Language ModelsJohn Kirchenbauer, University of Maryland; et al.Jonas Geiping, University of Maryland
值得注意的是，进阶方案是频域处理：采集音频片段，进行傅里叶变换（将音频分解为频率成分的数学工具），获取频段数据映射到LED。1米灯带144颗灯珠正好对应144个频段，直接渲染频谱。
从另一个角度来看，This prompted my investigation: can we identify negligent applications? Is quantifiable measurement of "carelessness level" feasible? Can I restore my application's damaged reputation?
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