本研究针对人工智能 (AI)教育领域缺乏评估标准的问题，系统检索并分析了英国211项公开的负责任人工智能 (RAI)教育资源。通过多学科协作审查，研究揭示了现有资源在定义清晰度、学习成果设计和内容质量上的不足，并构建了一个包含五个关键维度的评估框架，为RAI教育资源的质量提升和有效学习提供了重要指导，相关成果发表于《Journal of Responsible Technology》。

智东西5月8日报道，近日，微软发布了首个年度《负责任的人工智能透明度报告》。报告概述了微软2023年制定并部署的各种措施，以及其在安全部署AI产品方面取得的成就，如创建了30个负责任的人工智能（RAI）工具，扩大了RAI团队等。另外，微软在Azure ...

本刊推荐：研究人员针对X射线自由电子激光(XFEL)单颗粒成像(SPI)中大规模数据处理难题，开发了X-RAI框架——通过卷积编码器分摊姿态估计成本，结合物理解码器实现端到端自监督重建。该方法在模拟和实验数据中均达到最优性能，首次实现每秒160帧的实时处理 ...