XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成性
有效道路安全活动的消息传递建议：饮料驾驶活动的形成性研究的教训
通常，专业研究机构会签约进行消息测试研究。在大多数情况下，这些研究纳入了定量（使用单个评级问卷）和定性（进行小组讨论）方法中的定量性方法。组和参与者的数量由地理范围和研究形式确定。每项研究通常由10至12个焦点小组组成，每个人组中约有10名参与者，每个在线组中有4至6名参与者。一项研究中的焦点小组参与者按年龄，性别，社会经济水平和道路使用者类型分为小组，以最大程度地提高小组讨论的相关性。
将生成性人工智能纳入法律实践：在加利福尼亚专业行为规则的框架内利用生成AI
1。生成的AI是AI，它使用机器学习来根据馈送到模型的原始数据来不断地训练和改进自身。Kim Martineau，什么是生成AI？ ，IBM（4月 20，2023），https：//research.ibm.com/blog/what-is-generative-ai。 生成的AI模型将学习和使用原始数据来创建自己的内容。 id。 2。 参见，例如 ，Yafei Xianga等人，《工业革命中的生成AI：关于转型，挑战和未来方向的综合研究》，3J。 tech。 11（2024）（详细介绍了生成性AI不仅对工业部门，而且对众多行业产生“深远的影响”）。 3。 参见，例如 ，帕特里克·奥斯汀（Patrick Austin），勒克西斯尼（Lexisnexis）和西劳（Westlaw）将推出NBI（2023年7月20日），https：//www.nbi-sems.com/support/support/blog- detail/159。 4。 参见，例如 ，鲍勃·安布罗吉（Bob Ambrogi），法律技术创业公司AI.law现在可以起草您的诉讼的概述， 21，2024），https：//www.lawnext.com/2024 /03/legal-tech-tech-startup-ail-law-raw-can-now-now-draft-the-complaft-the-complaint-the-complaint-for your-your-yoursuit.html。 5。 参见，例如 , 6 Top Legal AI Tools (Industry Experts - 2023) , P AXTON L EGAL AI, https://www.paxton.ai/post/6-top-legal-ai-tools-industry-experts-2023 (last visited June 24, 2024) (listing and describing the top six AI tools in the industry to help with streamlining and efficiency for legal work). 6。 参见Suzanne Burke Spencer，《道德聚光灯：使用生成AI》的律师的新指南。 l aws。Kim Martineau，什么是生成AI？，IBM（4月20，2023），https：//research.ibm.com/blog/what-is-generative-ai。生成的AI模型将学习和使用原始数据来创建自己的内容。id。2。参见，例如，Yafei Xianga等人，《工业革命中的生成AI：关于转型，挑战和未来方向的综合研究》，3J。tech。11（2024）（详细介绍了生成性AI不仅对工业部门，而且对众多行业产生“深远的影响”）。3。参见，例如，帕特里克·奥斯汀（Patrick Austin），勒克西斯尼（Lexisnexis）和西劳（Westlaw）将推出NBI（2023年7月20日），https：//www.nbi-sems.com/support/support/blog- detail/159。4。参见，例如，鲍勃·安布罗吉（Bob Ambrogi），法律技术创业公司AI.law现在可以起草您的诉讼的概述，21，2024），https：//www.lawnext.com/2024 /03/legal-tech-tech-startup-ail-law-raw-can-now-now-draft-the-complaft-the-complaint-the-complaint-for your-your-yoursuit.html。5。参见，例如, 6 Top Legal AI Tools (Industry Experts - 2023) , P AXTON L EGAL AI, https://www.paxton.ai/post/6-top-legal-ai-tools-industry-experts-2023 (last visited June 24, 2024) (listing and describing the top six AI tools in the industry to help with streamlining and efficiency for legal work).6。参见Suzanne Burke Spencer，《道德聚光灯：使用生成AI》的律师的新指南。l aws。A SS ' N (Feb. 2024) https://calawyers.org/california- lawyers-association/ethics-guidelines-for-lawyers-using-generative-ai/ (implicating ethical and professional rules regarding confidentiality, competence and diligence, compliance with other laws, supervisory and subordinate lawyers, client communica- tion, candor towards the tribunal,律师费和参与协议，禁止歧视以及其他管辖权纪律）。7。参见，例如，专业责任与行为委员会，专业责任委员会的推荐以及被许可人对使用生成AI的使用的行为，C al的Tate B Ar。（2023年11月16日），https：//board.calbar.ca.gov/docs/agendaitem/public/public/agendaitem1000031754.pdf。
AI治理和道德 - 生成性AI
^在新兴的艺术状态下存在各种技术。用于评估LLM公平性的常见指标是大胆的（开放式语言生成数据集中的偏见），其中包含与职业，性别，种族，宗教信仰和政治意识形态相关的23,679个互联网源提示，并衡量LLM对每个提示的响应的情感。retaroxicityPrompts是另一个包含超过1万提示的库，当它与文本中的常见毒性检测器配对时，可用于对响应这些提示进行基准测试LLM行为的毒性。这些技术继续发展。
根据生成性衡量人类和人工智能价值...
人类价值观及其衡量是一个长期存在的跨学科研究。人工智能的最新进展引发了人们对这一领域的新兴趣，大型语言模型 (LLM) 既是价值衡量的工具，也是价值衡量的主题。这项工作引入了价值观的生成心理测量学 (GPV)，这是一种基于 LLM 的数据驱动价值测量范式，理论上以文本揭示的选择性感知为基础。其核心思想是将非结构化文本动态地解析为类似于传统心理测量中的静态刺激的感知，衡量它们揭示的价值取向，并汇总结果。将 GPV 应用于人类撰写的博客，我们证明了它的稳定性、有效性以及相对于先前心理工具的优越性。然后，将 GPV 扩展到 LLM 价值测量，我们通过 1）一种基于可扩展和自由形式输出来测量 LLM 价值的心理测量方法推进当前技术，从而实现特定于上下文的测量；2）测量范式的比较分析，表明先前方法的反应偏差； 3）尝试将 LLM 价值观与安全性联系起来，揭示不同价值体系的预测能力以及各种价值观对 LLM 安全性的影响。通过跨学科的努力，我们的目标是利用人工智能实现下一代心理测量，并利用心理测量实现与价值观一致的人工智能。1
创新绿洲：沙特的生成性人工智能景观......
:H\KP (YHIPH PZ HJ[P]LS` PU[LNYH[PUN .LU(0 PU[V LK\JH[PVUHS HUK [YHPUPUN WYVNYHTZ ;OPZ LɈVY[ LUJVTWHZZLZ KL]LSVWPUN UL^ JHPUKWKLMV\\ ]VS]PUN RL` PUZ[P[\[PVUZ Z\JO HZ :+(0( 2(<:; 2PUN :H\K
chie：具有正确性，帮助性，无关紧要和外在性方面的文化质量上下文QA的生成性MRC评估
对Ma-Chine阅读理解（MRC）中生成模型的评估带来了不同的困难，因为Bleu，Rouge，Meteor，Ectect匹配和F1得分等传统指标通常很难捕获细微的和多样化的响应。虽然嵌入基于Bertscore和Bartscore之类的基于基于的指标专注于语义相似性，但它们仍然无法完全解决诸如识别附加有用的信息和奖励忠诚的方面。基于大语言模型（LLM）指标的最新进展提供了更多细粒度的评估，但仍然存在分数聚类等挑战。本文介绍了一个多相关的评估框架，chie，结合了c orcretness，h Elpullness，i rrelevance and e extranesents的各个方面。我们的方法使用二进制分类值而不是连续的评分量表，与人类判断良好，表明其潜力是一种全面有效的评估方法。
具有生成性AI
知识已变得更加开放和访问。本文为主题问题提供了社会历史的观点，“负责任的设计，整合和使用生成AI在心理健康方面”。它评估了使用生成人工智能（Genai）来民主化心理健康知识和实践的道德考虑。它探讨了民主化信息的历史背景，从互联网，开源运动以及最近的Genai技术（例如大语言模型）过渡到限制访问广泛可用性。本文强调了为什么Genai技术代表民主化运动的新阶段，从而无与伦比获得高度先进的技术和信息。在心理健康领域，这需要精致而细微的道德审议。包括Genai在心理健康中，还可以允许改善心理保健，个性化反应和概念灵活性的可访问性，并可以促进医疗保健提供者和患者之间传统的等级制度的变平。同时，它还带来了必须仔细解决的重大风险和挑战。要浏览这些复杂性，本文提出了一份战略问卷，用于评估基于人工智能的心理健康应用。该工具评估了益处和风险，强调了对精神健康中Genai整合的平衡和道德方法的需求。本文呼吁对Genai在心理健康方面采取谨慎而积极的方法，并主张精神卫生专业人员在指导Genai开发方面积极参与。它强调了确保Genai进步不仅在技术上是合理的，而且以道德为基础和以患者为中心的重要性。
导航呼吸呼吸呼声合成性病毒-rsv ...
抽象的呼吸综合病毒（RSV）是一个重大的全球健康问题，尤其是影响小儿和老年人的人群。尽管其非细分基因组减轻了大规模大规模的基因组，但RSV的高突变率在疫苗开发中带来了挑战。rsv每年引起数百万个感染，具有大量的发病率和死亡率，尤其是在婴儿，老年人和患有合并症的个体等高风险群体中。RSV的季节性传播在地理上有所不同，并受到COVID-19大流行的影响。了解RSV的传播动态，临床表现，危险因素和诊断方法对于有效的管理和预防至关重要。虽然支持性护理仍然是治疗的主要手段，但在特定情况下，使用了抗病毒疗法，例如利巴韦林和单克隆抗体。疫苗正在开发中，利用各种平台，例如灭活，实时侵蚀，基于病毒的基于蛋白质，基于核酸，基于核酸/基于亚基/VLP的方法。最近的进步包括在后期临床试验中与FDA批准的疫苗和有前途的候选人，为减轻不同人群中与RSV相关的疾病负担提供了希望。
Chatgpt时代的欧洲律师 - 指南2.0关于律师应如何利用大型语言模型和生成性AI
作为律师事务所的合伙人，您可以通过整合Genai工具来探讨提高法律服务效率的可能性。您组织了有关Genai相关技术创新的常规团队会议。在其中一项教育活动中，同事建议使用Chatgpt为客户准备法律文件的摘要 - 复杂的合同，备忘录等。在制定了这种想法的方法时，您得出结论，在将工具用于客户相关的任务之前，您将出于内部目的进行测试 - 简化您的网站文章或起草新闻通讯。在访问工具之前，您可以设置明确的规则，并确保在有效的及时写作中对团队进行培训。通过人类分析验证了所有输出，并且定期审查该工具的影响 - 您可能想跟踪节省时间，结果的准确性以及在结果改进上所花费的时间。