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为什么定制是解决生成人工智能幻觉的关键
未来的关键在于在泛化和特异性之间取得平衡。虽然像 ChatGPT 这样的通用模型非常适合一般对话和信息收集，但它们仍然不足以解决严肃的、特定领域的问题。随着企业和科技公司弄清楚这些局限性，似乎出现了几种前进的道路：使用 RAG 实现更高的准确度，使用更专业的数据微调现有模型，在某些情况下，甚至从头开始构建自定义模型。有了这些，定制的价格可能很高，但对于需要精确度和可靠性的行业来说，这可能是确保 AI 兑现承诺的唯一方法。随着 AI 的不断改进，对更定制化和更精确的系统的需求也将增加，从而进一步扩大这些模型的功能范围。
农业中的碳核算：为什么和如何
精确农业精度农业涉及应用农作物所需的确切投入和环境条件。涉及的技术包括：•用于实时测量生长和环境参数的传感器•调整环境条件的气候控制系统•自动剂量系统根据需要施用肥料/营养素•可调节的生长灯光以提供最佳的光配方。这将减少与输入的产生相关的排放（如果购买输入（如果购买输入），则可能是范围3的范围3），并处理因使用过量输入而产生的任何废物的处理。
Q4。英国政府应重点关注的最重要的子行业和技术是什么？为什么？
我们使用实时讨论的综合和摘要（见上文）来捕捉讨论，因为我们在整个事件中进行。对这些摘要的参与者的口头播放提供了额外的保证，即准确捕获了要点。然后，讨论摘要被促进者粘贴到中央文件（单词）中，以便所有内容都位于一个地方。一位同事，然后在活动期间在此中央文档中工作 - 将文本转移到报告模板中。然后，我们要求AI（Microsoft Copilot）总结整体报告，以制作执行摘要，并要求上传的图像（当天拍摄或生成）促进者被要求了解该报告以确保没有错过任何关键的报告，并提供了添加任何其他反思的机会。进行了一些额外的编辑，以将作品“编织”在一起并确保凝聚力（总共少于三个小时），然后在同一天提供该报告。
为什么欧盟成员国必须雄心勃勃...
除了指定适用于2023年的极限值外，路线图还详细介绍了通过每两年逐渐拧紧的限制值降低限制值的潜在途径，从2023年开始，一直持续到2029年。设定了这种逐渐收紧的目标，其目的是，到2025年，新结构的1/3应该比目前的平均水平更好，到2027年，9/10的性能应比2029年的当前平均水平更好。还表明，参与政党应设定特定的限制价值。关于修订限值的第一次谈判定于2023年末，随后在2025年末和2027年进行谈判。通过这种方法，路线图指示了未来需求的轨迹，从而使施工价值链能够更好地为即将到来的需求做准备。
不仅仅是另一次扩展：为什么第三次……
尽管 ITA1 和 ITA2 商品的贸易价值有所增加，但应该承认，一些经济体，特别是发展中国家，并没有从中受益，有些甚至失去了竞争力（例如，国内产出和相关商品出口下降）。13 正如上文和本政策摘要开头所述，这些协议只是数字经济的“齿轮”。必须结合各种要素来增强 ITA 参与者的吸收能力及其从协议中受益的可能性（例如，吸引投资、增加全球价值链参与度、增加出口）。事实上，一个国家参与 ITA 必须辅之以战略政策改革和多个领域的调整，例如商业环境和教育。举例来说，整体方法可以是鼓励外国公司建立和维持本地业务的投资政策、产生稳定供应的适当技术工人的教育政策以及促进资本积累和相关基础设施发展的结构性改革政策的组合。
Exergy International解释了为什么水泥行业必须采用新的废热
能源效率是降低水泥过程和遏制碳排放的最有效措施之一。提高能源效率的干预区域与热能收集有关。水泥制造工艺需要大量的热量，但由于能量转化的效率低下，几乎40％的它变成了排气热，但没有开发。这代表了废热恢复（WHR）的重要机会，可以极大地提高整体效率。根据Persson等人的分析。在KC ORC关于欧洲能源密集型行业的研究中，热能仅用于总能量输入的25％，这意味着目前浪费了从初级燃料中获得的热能的75％。1分析确定了1175个欧洲工业地点，其废热电位超过50 mW。通过在本研究中映射的水泥厂中恢复估计的废热，可以使用有机兰金循环（ORC）技术产生大约447.3 MW的电力。
Frédéric Alexandre、Jade Becker、Marie-Hélène Comte、Aurelie Lagarrigue、Romain Liblau 等人。为什么、什么以及如何帮助每个公民了解人工智能？。KI - Künstliche Intelligenz，2021 年，1-9，第 1610-1987 页。�10.1007/s13218-021-00725-7�。�hal-03024034v2�
对数字技术的批判性理解是各年龄段公民的一项赋权能力。在本文中，我们介绍了一种面向所有人的人工智能 (AI) 开放式教育方法。通过混合式和参与式 MOOC，我们旨在发展一种批判性和创造性的视角，了解人工智能如何融入我们生活的不同领域。我们已经为 15 岁以上的所有公民建立了人工智能 MOOC，现在正在运营。该 MOOC 旨在帮助理解人工智能的基础和应用，面向学校领域以外的广大公众，九个月后已有 20,000 多名参与者参与了该 MOOC。本研究探讨了设计和评估人工智能 MOOC 的教学方法。通过这项研究，我们提出了关于人工智能公民教育的四个问题：为什么（即为了什么目的）分享这样的公民教育？要分享哪些学科知识？要培养哪些能力？如何分享和评估？最后，我们分享学习分析、定量和定性评估，并解释教育科学研究在多大程度上有助于启发这种大规模举措。对人工智能 MOOC 的分析有助于确定与人工智能相关的主要反馈是“恐惧”，因为人工智能对参与者来说是未知且神秘的。在开发有趣的人工智能模拟后，MOOC 参与者会熟悉人工智能机制，他们可以克服对人工智能的误解，形成更具批判性的观点。本文介绍了一项 K-12 人工智能教育项目或具有重大影响的举措，通过培养教师和其他教育工作者。
为什么生成AI会对BPAAS产生影响
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为什么人工智能生成的内容标签规定未能达到要求
深度伪造 给深度伪造添加水印可能有助于识别一些人工智能生成的音频、照片和视频，但它并不能解决这些内容的创作和传播背后的恶意，尤其是在政治背景下。在政治领域，不良行为者可能会部署深度伪造，以虚假的方式展示公众人物说或做他们从未做过的事情，目的是左右舆论或影响选举。即使水印表明视频是人工智能生成的，这些人仍然可以传播它来误导观众，因为他们依赖许多人会忽视或误解水印的可能性。同样，当深度伪造的目的是让某人难堪或骚扰时，即使水印成功地提醒大多数人内容是由人工智能生成的，深度伪造仍可能达到其预期效果。此外，使用 GenAI 并不是制作看似逼真的欺骗性媒体的唯一方法。个人可以手动创建欺骗性媒体，例如录制虚假音频的语音模仿者，或使用非人工智能数字工具，例如照片编辑软件来创建误导性图像。
