AI 系统将对全球贫困社区产生负面影响 南方。具体来说 ， 他们写道: 例如 ， 问马尔代夫的居民是否公平或公正 （ 到 2100 年可能会在水下 ） 或苏丹的 80 万人 受严重洪水影响的培训和环境代价 部署越来越大的英语 [语言模型] ， 当类似的大 - 没有为 Dhivehi 或苏丹阿拉伯语生产比例模型 ？16 考虑到这些指控 - 训练 AI 系统不仅对 环境 ， 但也是一种公开的种族主义行为 微波爆米花 ， 供电灯或任何其他活动。确实 ， 如 前面提到 ， 在许多情况下 ， 人工智能应用程序将被用作 替代能源效率较低的活动并解决气候问题 改变。在这两种情况下 ， 那些消耗能源的人必须为此付出代价 ， 并且 理性的行为者通常会寻求最小化这些成本。虽然这样 成本可能不包括与能源使用相关的负外部性 ， 这个问题并不是人工智能独有的 ， 也不能单靠人工智能来解决。 大型科技公司做出了大胆的净零承诺 微调阶段。77 同样 ， 实施保障措施来检查 LLM 不会返回有害的输出 ， 如攻击性言论 ， 可能会导致 推理过程中的额外计算成本。78 因此 ， 许多提议的 人工智能模型的任务可能以牺牲能源效率为代价 目标。反之亦然 ： 高能效 AI 模型的授权 可能会产生权衡 ， 导致人工智能模型更不公平 ， 更多 他们可能会有偏见。 关键不是政策制定者永远不应该监管任何人工智能系统 ， 而是 相反 ， 他们应该避免急于监管

达到了254亿37，其中主要 来源皆为调峰服务市场中由可再生电源支付的分摊费用。目前，我国各个省份调峰服务的价格上限在每千瓦时 0.1-3.5元的区间，在部分省份出现了以远远高于新能源收益水平的代价来消纳新能源。本次《通知》规定，调峰 服务的理论价格上限为当地平价新能源项目的上网电价，可以有效杜绝上述倒挂情况的发生。 •调频服务：在《通知》颁布之前，全国各地现行的辅助服务市场机制存在未保持技术中立、补偿费用差异明显等 避免不计代价地促进绿电消 纳。国家发展改革委于 2024 年 3 月公布《全额保障性收购可再生能源电量监管办法》 46（以下简称《办法》），对 2007 年出台的版本进行了修订完善。《办法》明确了全额保障性收购范围，在 2007 年版本的基础上进一步刨除了 因新能源发电企业原因或者市场报价等因素影响的电量，适应目前新能源比例越来越高的电力结构，符合电力市 场运行机制，避免不计代价消纳绿电带

管设计，若家家户户安装，楼顶面积根本不够用。这时候，可安装在 阳台上的平板太阳能热水器的出现为此提供了一条解决途径，为房地 产商大规模统一打造太阳能住宅提供了可能。 低碳住宅虽然节能但不代表落后，而且也不会以降低生活品质为 代价。只要选择合适的建筑材料和家居产品，居家生活不但可以照常 进行，而且会更方便舒适。比如我们知道，炼制大约一吨水泥会产生 大约一吨二氧化碳，那么如果选用相对环保一点的水泥或是其他可替 代产品来建造房子，那不就是相对低碳了吗？ 甚至在周边的一些国家也设有网点。 在不莱梅的许多社区，如果市民要用车，可以打电话预约，然后 步行到租车网点刷卡租车，到达目的地后就可以到租车网点专用的停 车场还车，省去了停车费。相比买车所需要支付的高昂代价和许多麻 烦，租车是个方便廉价的选择，有5000名不莱梅市民成为“租车族”， 这在人口总共只有50万的不莱梅是一个不小的群体。 “汽车共享”最大的意义是“物尽其用”，原本1000辆私家车可以被

同时，在矿业及金属行业，生产力仍然是核心的关注点。 在重要资源日渐枯竭、新矿床难以寻觅、未来技能型人才可能会减少的情况下，领导者 必须致力于确保在追求生产力和盈利能力的同时，不以牺牲员工的健康与安全为代价。 例如，英美资源集团建立了全球心理健康福祉框架，作为其健康和福祉战略的一部分。 根据该框架，公司会在员工需要时提供及时的心理健康支持。该公司还培训了 500 多名员 工心理健康急救员 (MHFA

涌现了以在线学习为代表的一系列方法。 在线学习是典型的数据与模型深度结合的数学规划方法。与传统的先用数据建模、再离线求解的离线 优化框架不同，在线学习的数据生成伴随着优化过程同步进行，能够以损失少量最优性为代价，换取智能 决策的高效运行。数据的非稳态问题以及外部的干扰往往会给在线学习和决策问题带来较大的挑战，即学 习的对象可能随时间发生变化或策略性地进行反馈。这种情况会对在线学习中“探索”和“利用”之间的