这段CSS代码定义了一个名为"Guardian Headline Full"的自定义字体族，包含多种字重和样式。它涵盖了细体、常规体、中等体和半粗体，每种字重均提供常规和斜体变体。字体文件以三种不同格式（WOFF2、WOFF和TrueType）从《卫报》服务器加载。
代码中通过多个`@font-face`规则分别定义了不同字重和样式的字体文件路径，包括700字重的常规与斜体粗体字、900字重的常规与斜体超粗体字，以及专门用于标题的"Guardian Titlepiece"字体。
媒体查询部分设置了脚本启用时的页面加载过渡效果，定义了颜色变量系统，并针对Android和iOS系统设置了特定的界面尺寸变量。响应式设计涵盖从移动端到桌面端的多种屏幕尺寸，通过网格布局系统对文章内容区域（媒体区、元信息区、摘要区、正文区）进行动态排布。
代码还详细定义了：
- 静态/视频页眉的跨设备布局方案
- 滚动引述组件的视差交互效果
- 暗色模式下的全套颜色变量覆盖
- 视频播放器的控制界面样式
- 移动端工具栏的适配处理
- 屏幕阅读器专用元素的隐藏样式
整体实现了兼顾视觉设计、交互体验和跨平台兼容性的响应式文章排版系统。
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**人工智能的未来：竞逐超级智能的对手们**
本报道与编辑设计团队合作完成。阅读系列更多内容。
文字：尼克·霍普金斯、罗布·布思、艾米·霍金斯、达拉·克尔、丹·米尔莫
设计与开发：里奇·卡曾斯、哈里·菲舍尔、皮普·列夫、阿莱西亚·阿米特拉诺
图片编辑：菲奥娜·希尔兹、吉姆·赫奇、盖尔·弗莱彻
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**关于允许AI自我训练的常见问题**
贾里德·卡普兰谈允许AI自我训练
**初级·定义问题**
1. **允许AI自我训练意味着什么？**
指让先进AI系统生成自己的训练数据或创建学习目标，而非仅依赖人工标注数据集。这是迈向更自主、自我改进AI的关键一步。
2. **贾里德·卡普兰是谁？其观点为何重要？**
约翰斯·霍普金斯大学AI研究员兼教授。他认为这种能力可能是实现更强大通用AI的关键必然步骤，对该领域具有重大战略决策意义。
3. **这类似AI产生自我意识吗？**
不完全相同。这更多是关于学习过程的自动化和递归性——AI并非具有意识，而是运用算法设计更优算法，或生成数据来自我学习新技能。
4. **能否举例说明AI自我训练？**
设想一个下棋AI：它不仅学习人类棋局，还能通过自我对弈数百万局发现新策略，生成包含新招法的训练数据，从而持续提升棋力。
**优势与动机**
5. **为何需要AI自我训练？有何益处？**
- 规模与效率：突破人工数据创造的瓶颈
- 发现新颖方案：可能找到人类未曾考虑的规律与策略
- 自适应能力：无需持续人工干预即可不断学习适应新情境
- 科研加速：可生成假设并运行模拟，推动材料科学、药物研发等领域发展
6. **这是否意味着AI能比人类学得更快？**
潜在可能。能自主设计训练课程并以计算机速度进行实验的AI，在特定领域的学习与创新速度可能远超人类研究者。
**风险与常见问题**
7. **最大的风险或危险是什么？**
- 失控与目标偏离：若AI自我设定的目标偏离人类价值观，可能难以引导或终止
- 不可预见的后果：可能开发出有害或不稳定的能力，或找到存在隐患的捷径
