一。新闻简报
1。克里姆林宫发言人德米特里佩斯科夫周一表示，俄罗斯和乌克兰谈判代表在土耳其的会谈可能明天开始。
2。乌克兰官员声称，俄罗斯计划将该国一分为二，就像朝鲜和韩国一样。
3。泽连斯基在接受俄罗斯媒体采访时表示，他的国家对保证乌克兰的中立和无核地位持开放态度，但在俄罗斯军队撤出该国之前，乌克兰代表不会签署任何协议。
4。据报道，俄罗斯周六在美国总统乔·拜登访问邻国波兰期间，向乌克兰目标发射了至少 70 枚火箭弹，但其中只有 8 枚击中了目标。尽管战争已经进行了一个多月，但安全专家对俄罗斯未能成功控制乌克兰领空感到惊讶。 乌克兰用它的坚定防御，成功地阻止了俄罗斯军队的前进，使战争陷入僵局，并促使俄罗斯改变其战略。
5。香港，3 月 28 日（路透社 Breakingviews）——北京与莫斯科的密切关系可能让外国投资者感到不安。国际金融研究所的一项研究发现，自俄罗斯入侵乌克兰以来，中国一直在经历“前所未有的”资本外逃。 该研究发现其他新兴市场没有类似的资金外流。
6。2月初，中国卫生官员发现了一个不同寻常的事件——4例临床确诊的伤寒病例（北京3例，内蒙古自治区赤峰市1例）。由昌平区疾控中心发起的流行病学调查表明，此次暴发涉及北京昌平区某公寓23例病例（邻近公寓无病例），实验室检测证实由广泛耐药（XDR）伤寒沙门氏菌（S. Typhi）是通过污染供水引起的。
7。基辅郊区伊尔平市市长周一宣布，乌克兰军队在与俄罗斯军队激烈交战后收回了对该市的控制权。据多家媒体报道，“我们今天有好消息——Irpin 已被解放，”市长 Oleksandr Markushyn 在 Telegram 上的一段视频中说。 “我们知道我们的城镇将会遭到更多袭击，我们将勇敢地捍卫它。”
8。据报道，在弗拉基米尔·普京的俄罗斯军队中与乌克兰作战的一名士兵放下武器，将坦克交给敌军，以换取 1 万美元和乌克兰公民身份。
9。据报道，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京的前女婿基里尔·沙马洛夫与普京一位高级将领富有的女儿一起逃离莫斯科前往迪拜。
10。中国周一开始了两年来最广泛的冠状病毒封锁，以进行大规模检测并控制上海日益严重的疫情，但人们对中国的“零新冠病毒”战略的经济损失提出了质疑。
11。根据康奈尔大学研究人员领导的一项针对小鼠的研究，一种新发现的小分子可以喷洒到人们的鼻子中，以在暴露前预防 COVID-19 疾病，并在感染后不久给予早期治疗。
12。在美国海军在该地区部署了三艘海洋侦察船后，中国指责美国在有争议的南中国海加强间谍活动。
13。一位俄罗斯当地议员在沃罗涅日的一次理事会会议上谴责了乌克兰的战争。 Nina Belyayeva 将俄罗斯的入侵描述为“战争罪”。
14。3 月 28 日（UPI）——埃隆·马斯克周一表示，他第二次检测出 COVID-19 呈阳性。
15。太阳轨道飞行器的最新图像以前所未有的细节展示了完整的太阳。 它们是在 2022 年 3 月 7 日拍摄的，当时航天器正在地球和太阳之间直接穿越。
二．美国疫情
昨日美国新增新冠患者8,321人
总确诊人数为79,952,518人。
新增死亡人数50人。
总死亡 976,702人。
康州新增新冠感染_人，新增死亡_人。
纽约州新增新冠确诊人数5,908人。新增死亡人数12人。
新泽西州昨天新增病例为941人。新增死亡为1人。
马萨诸塞州新增新冠患者为_人， 死亡_人。
马里兰州昨日新增新冠患者225人。新增死亡人数为2人。
加州昨日新增_人，死亡_人。
得克萨斯州新增359人，死亡为24人。
佛罗里达州新增_人，死亡_人。
亚利桑那州新增人，死亡为人。
乔治亚州新增_人，死亡_人。
北卡罗来纳新增_人，死亡_人。
田纳西州新增224人，死亡6人。
华盛顿DC新增_人， 死亡_人。
三．世界疫情
1） 亚洲疫情：
昨日印度新增新冠患者1,270人；
日本新增43,220人；
印尼新增9,046人；
菲律宾新增326人；
孟加拉新增43人。
土耳其新增11,194人。
台湾昨日新增203。
韩国昨日新增187,213人,
中国新增9,312人。
2）非洲疫情：
南非昨日新增新冠患者989人。
埃塞俄比亚新增10人。
摩洛哥新增51人。
3）拉美疫情：
巴西昨日新增新冠患者10,637人.
哥伦比亚新增352人。
阿根廷新增818人。
智利新增7,076人。
墨西哥新增3,855人。
4）欧洲疫情
俄罗斯昨日新增新冠患者22,738人。
德国新增_人。
法国新增110,794人。
英国新增_人。
意大利新增60,612人。
西班牙新增_人。
5）全球新冠总感染人数为482,015,577人。
总死亡人数为6,127,195人。
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顾震帝，2022年3月29日，于康州
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“AI expends a lot of energy being polite, especially if the user is polite, saying ‘please’ and ‘thank you,’”
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Dauner explained. “But this just makes their responses even longer, expending more energy to generate each word.”
For this reason, Dauner suggests users be more straightforward when communicating with AI models. Specify the length of the answer you want and limit it to one or two sentences, or say you don’t need an explanation at all.
Most important, Dauner’s study highlights that not all AI models are created equally, said Sasha Luccioni, the climate lead at AI company Hugging Face, in an email. Users looking to reduce their carbon footprint can be more intentional about which model they chose for which task.
“Task-specific models are often much smaller and more efficient, and just as good at any context-specific task,” Luccioni explained.
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If you are a software engineer who solves complex coding problems every day, an AI model suited for coding may be necessary. But for the average high school student who wants help with homework, relying on powerful AI tools is like using a nuclear-powered digital calculator.
Even within the same AI company, different model offerings can vary in their reasoning power, so research what capabilities best suit your needs, Dauner said.
When possible, Luccioni recommends going back to basic sources — online encyclopedias and phone calculators — to accomplish simple tasks.
Why it’s hard to measure AI’s environmental impact
Putting a number on the environmental impact of AI has proved challenging.
The study noted that energy consumption can vary based on the user’s proximity to local energy grids and the hardware used to run AI models.
That’s partly why the researchers chose to represent carbon emissions within a range, Dauner said.
Furthermore, many AI companies don’t share information about their energy consumption — or details like server size or optimization techniques that could help researchers estimate energy consumption, said Shaolei Ren, an associate professor of electrical and computer engineering at the University of California, Riverside who studies AI’s water consumption.
“You can’t really say AI consumes this much energy or water on average — that’s just not meaningful. We need to look at each individual model and then (examine what it uses) for each task,” Ren said.
One way AI companies could be more transparent is by disclosing the amount of carbon emissions associated with each prompt, Dauner suggested.
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“Generally, if people were more informed about the average
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(environmental) cost of generating a response, people would maybe start thinking, ‘Is it really necessary to turn myself into an action figure just because I’m bored?’ Or ‘do I have to tell ChatGPT jokes because I have nothing to do?’” Dauner said.
Additionally, as more companies push to add generative AI tools to their systems, people may not have much choice how or when they use the technology, Luccioni said.
“We don’t need generative AI in web search. Nobody asked for AI chatbots in (messaging apps) or on social media,” Luccioni said. “This race to stuff them into every single existing technology is truly infuriating, since it comes with real consequences to our planet.”
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With less available information about AI’s resource usage, consumers have less choice, Ren said, adding that regulatory pressures for more transparency are unlikely to the United States anytime soon. Instead, the best hope for more energy-efficient AI may lie in the cost efficacy of using less energy.
“Overall, I’m still positive about (the future). There are many software engineers working hard to improve resource efficiency,” Ren said. “Other industries consume a lot of energy too, but it’s not a reason to suggest AI’s environmental impact is not a problem. We should definitely pay attention.”
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