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REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。
ITS 概览 – 生成式 AI 工具使用情况，2023 年
● 引用您的来源。截至本文撰写时，生成式人工智能因未提供适当的引用来说明其在构建问题答案时从何处借用信息而臭名昭著。如果您使用生成式人工智能，则应尽可能引用原始来源，或者仅引用您在给定日期使用了给定的生成式人工智能引擎。同样，如果您使用人工智能生成图像，则应在图像标签中引用这一点。这是学术界的传统做法，既不应该令人惊讶也不应该造成不便，而且不将他人的工作归功于自己（即剽窃）也是合乎道德的。● 灵感和总结。使用生成式人工智能起草文档或将文档从 3 页缩短到 1 页可以节省大量时间。鉴于该技术目前容易出现错误和偏见，您应该仔细检查由 AI“危险……”（见下文）生成的任何此类材料，并考虑引用您对该技术的使用，如果它对最终产品有重大贡献。● 研究。尝试使用这项技术作为分析或研究工具，同时注意“危险……”（见下文），这对大学和整个社会都非常重要，因为我们正在努力应对一种与我们大多数人习惯的截然不同的技术。请与社区其他成员分享您学到的知识，即使是非正式的。
AIWEBTOOLS.AI 900+ 带有说明/链接的 AI 工具
1. CLAUDE 2 URL：https://claude.ai 描述：Claude 2 是一种先进的 AI 模型，其性能有所提升，响应时间更长，API 可访问性更强。Claude 2 是 ChatG PT 的直接替代品。它在教育、编码和自然语言交互等各个领域都表现出色。例如，它在律师资格考试中表现出色，得分为 76.5%，在编码任务中表现出色，在 Codex HumanEval Python 编码测试中的得分为 71.2%。Claude 2 支持多达 100K 个令牌，适合处理冗长的技术文档和书籍。它经过了严格的安全改进，与 Claude 1.3 相比，它在提供无害响应方面提高了 2 倍。Claude 2 属于自然语言处理 (NLP) 和 AI 助手工具类别，可以协助内容生成、编码任务、教育支持、内容混合、提供上下文答案和增强客户服务，使其成为适用于众多应用的多功能工具。 Claude 2 允许您与拥有的各种文档进行交互，从而让您可以提出问题、组织数据，以及更多类似于 ChatGPT 数据分析功能的功能。这是 100% 免费的 AI 聊天工具，但它们确实提供升级使用限制的付费选项。
情感人工智能作为工具
介绍。当今，人工智能（AI）及其创新是具有全球意义的全球趋势之一。其中一项创新就是情感人工智能（emotional AI/EAI），它被称为能够识别人类情感、及时处理并做出适当反应的革命性技术。专家认为，情感人工智能是确保人与机器之间建立情感导向沟通的工具。本文探讨了情感人工智能的具体内容、成就、潜在机遇和发展前景。方法和来源。采用哲学、社会心理学、比较和跨学科方法。本文内容基于国内外作者（B.Gertsel、D.Goleman、R.Picard、D.I.Dubrovsky、E.M.Proydakov等）撰写的专业文献、有关情感人工智能及其特征的科研成果和公开信息，特别是Alia Grig等人撰写的《情感人工智能：让人类世界变得更美好》。结果和讨论。情感人工智能课题的现实意义，决定了需要转向“情绪智力”（EI）概念作为情感人工智能的基本基础，这使得揭示人类情绪智力的本质特征及其与EII的区别成为可能。情感人工智能是现代人工智能的一项创新，其主要参与者是拟人机器人、文本、语音聊天机器人和视频机器人，积极向公众展示在情绪心理学领域获得的知识和技能，这些知识和技能正在当前人工智能的框架内得到改进。结论。目前，训练情感人工智能与人类互动已经有了一个系统的流程，EAI正在从现代应用人工智能的具体情况出发，根据新现实的挑战逐步发展。然而，在数字时代，人与机器、机器与人的沟通是相互关联的过程，在互动实践中，应致力于建立功利性和伙伴关系。当前人工智能的这种发展方向符合时代的要求，并引领其进一步发展——创造出一种新的通用人工智能，即“人类水平的人工智能”，预计这将极大地扩展人类和整个社会的能力。
人工智能作为增强数据完整性和数据安全性的工具
除了推动 IP（知识产权领域）的技术进步之外，由于图灵测试，我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中，这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是，一旦它开始发挥作用，就不再被称为人工智能，而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面，经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
保障女性安全的人工智能工具和应用
姓名：Ponnusamy，Sivaram，1981- 编辑。| Bora，Vibha，1974- 编辑。| Daigavane，Prema，1966- 编辑。| Wazalwar，Sampada，1990- 编辑。标题：用于女性安全的人工智能工具和应用程序/由 Sivaram Ponnusamy、Vibha Bora、Prema Daigavane、Sampada Wazalwar 编辑。说明：Hershey，PA：工程科学参考，[2024] | 包括参考书目和索引。| 摘要：“人工智能和其他发展中的技术可能有助于让世界成为女性的更美好的地方，通过减少她们面临的危险并为她们充分参与社会打开大门。人工智能支持的移动应用程序可能会在危险情况下为女性提供进一步的保护”——由出版商提供。标识符：LCCN 2023045034（印刷版）| LCCN 2023045035（电子书）| ISBN 9798369314357（精装版）| ISBN 9798369314364（电子书）主题：LCSH：女性——针对女性的犯罪。| 公共安全。| 人工智能。分类：LCC HV6250.4.W65 A4958 2024（印刷版）| LCC HV6250.4.W65（电子书）| DDC 613.60285/63--dc23/eng/20231205 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2023045034 上找到 LC 电子书记录可在 https://lccn.loc.gov/2023045035 上找到
药物整合 药剂师工具包
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