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生成式人工智能
• 只有在明确定义 GenAI 模型输出要求的主题专家的帮助下，偏见才能得到缓解。确定应保护公平性的受保护类别（例如性别、种族）以及应如何衡量公平性和包容性尤为重要。 • 虽然 GenAI 可以帮助审查和开发代码以及找到解决逻辑和技术问题的方法，但逻辑和数学推理的正确性不能被视为理所当然。 • 虽然 GenAI 可以成功地自动生成平凡的预约取消电子邮件，但 GenAI 系统生成的内容应始终经过事实核查。只有人为参与才能减轻幻觉的风险以及算法可能泄露敏感数据或不情愿地复制训练数据中已经存在的内容的风险。 • 只有经验丰富的创意人员和设计师才能验证 GenAI 模型生成的内容是否符合您的企业品牌、愿景和语气。 ChatGPT 的沟通风格是通过平均化示例来预测序列中最有可能出现的下一个单词，这可能缺乏个性和吸引力。Gartner 预计，30% 的对外营销信息将在 GenAI 的帮助下开发。如果你盲目依赖 GenAI 算法的输出，你将如何脱颖而出？
生成式人工智能
生成人工智能技术在教学与学习中的发展（教学与学习）3.生成人工智能（Generative AI）是一种人工智能形式，它使用机器学习模型根据用户输入创建内容。生成式人工智能应用程序使用算法来操纵和合成数据，以创建各种形式的内容，这些内容看起来新颖、逼真，就好像它们是由人类制作的一样。生成式 AI 应用程序有多种形式，可以生成文本（如 ChatGPT 和 Jasper AI）、图像（如 Craiyon 和 Midjourney）、音乐（如 Amper 和 MuseNet）、语音（如 Speechify 和 Murf）、视频（如 Synthesia 和 DeepBrain.AI）等形式的内容。现在，有更多的应用程序正在或将被开发供各方使用，这是技术行业不断向前发展的趋势。4.总体来说，有多种生成式 AI 应用程序可用于 PdP，以快速、轻松地丰富信息发现。如果正确有效地使用，生成式人工智能可以用来支持 PdP。例如，它可以用于：
参与式能源系统
瑞典采用了雄心勃勃的气候目标，这些气候目标需要在CO 2中进行深度削减运输。为了实现这一目标，已经采用了激励道路车辆电气化和逐步混合生物燃料的政策。许多地方政府致力于付出份额，但地方战略的影响仍然不清楚。在这里，通过使用迭代参与式能源系统建模方法与多个研究人员 - 验证者相互作用进行两年的时间，探索了本地根源的缓解策略。在一组现有的雄心勃勃的国家政策下，使用了一个综合能源系统优化模型（ESOM）来评估15个市政当局的当地缓解策略的影响。结果表明，尽管当地战略可以帮助减少与能源相关的CO 2排放，但在雄心勃勃的国家政策下，其直接影响会降低，这显着削减了CO 2。仍然，当地的移动性管理策略可以帮助减少总的最终能源需求，并获得当地的好处，例如改善空气质量和减少的交通噪声。当地政策制定者应更加强调这种利益。最后，长期参与式方法是一项资源密集的事业，但它有助于建立从业者的信任，并为相互学习创造了一个环境，并对不同缓解选择在当地背景下的影响有了更深入的了解。
（步入式访问）
1。候选人出现在步入式访问中，如果找不到合格且合适的候选人，则可以考虑较低的职位，并且持续时间更少。2。大学可以在同一天或面试日期前一天进行筛查测试，如果申请数量更多。3。大学保留将候选人置于特定主题空缺的任何大学校园之后的权利。4。建议候选人定期访问NFSU网站（https://www.nfsu.ac.in/career）以获取更新。修正案和Corrigenda（如果有）将仅放置在大学网站上。5。候选人需要在申请最后日期之前使用此广告的更新和最新资料填写在线申请表。6。这些招募应符合印度政府的保留政策。7。在线申请提交的最后日期是21-08-2023（下午06:00）。8。纪律明智的面试时间表应在NFSU网站上于21-08-2023放置。9。在访谈中应在8月23日至2023年8月26日之间在NFSU Gandhinagar校园进行。10。只有在线注册的候选人应接受采访。
生成式人工智能
摘要 为什么要对生成式人工智能进行拉特瑙扫描 (Rathenau Scan)？生成式人工智能 (GAI) 是指可以根据用户请求自动创建内容的人工智能系统。比如，你可以让系统做一个摘要，或者按照画家梵高的风格创建一张照片。自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，全球数百万用户一直在尝试这项技术。这项技术已经对社会产生了影响，人们对它将给社会带来什么寄予厚望。此扫描概述了与 GAI 相关的机遇、风险和行动方案。生成式人工智能是新鲜事物吗？生成式人工智能建立在现有人工智能技术的基础上，形成学习型人工智能系统的一个子类。同时，生成式人工智能系统具有许多与众不同的特性： • 首先，生成式人工智能系统在语言处理方面明显优于其他人工智能系统； • 其次，该系统可以很好地与不同的“模态”配合使用，例如图像、声音、视频、语音，甚至蛋白质结构和化学化合物等； • 第三，生成式人工智能系统接受通用训练，为各类具体应用提供基础。由于这些原因，GAI 系统可以执行许多不同的任务，这与许多其他属于“狭义 AI”的 AI 系统不同，后者仅针对一项特定任务进行训练。您可以使用生成式人工智能做什么？在这次扫描中，我们区分了 GAI 系统可以发挥的四种作用。 GAI系统可以用作：1.学习工具：例如查找信息或作为做作业时的信息来源； 2. 生产工具：系统代表用户生产某些东西。许多职场人士已经在尝试这种做法。 3. 复杂问题解决者：例如在科学领域，GAI 系统有助于折叠蛋白质结构，包括着眼于开发新药； 4. 创造体验：一些用户发现与 GAI 系统交互很有趣或很有趣。例如，GAI 系统就可以充当伴侣。例如，有人创建了一个模仿他已故亲人的聊天机器人。尽管具有这些功能，但该技术仍存在一些局限性。生成式人工智能系统计算出最可能的答案。这可能会导致错误的答案或歧视性的内容。底层算法也是如此