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评估LLM生成性A.I.对工程设计问题的回答
什么是信息和数字素养如何访问信息来源什么是大语言模型生成的A.I.什么是及时的工程使学生接触各种大型语言模型生成的A.I.产品及其输出展示能够访问大型语言模型生成AI的能力。根据可用性，相关性和准确性的输出练习与以下基本研究相关的信息素养技能所需的结果；
将生成性AI整合到大学教学中和...
该研究提出了一种平衡的方法和灵活的指南，以将生成人工智能（AI）纳入大学 - 部门级别和个人学术自治之内的大学级教学过程。基于AI生态教育政策框架的建立，该指南为教师和学生提供了一个暗示性的参考框架，以将生成性AI整合到他们的课程中。此外，菲律宾的一家教师教育机构的118名学生和14名学者的反馈意见了指南在其学术事业中的潜在利益，关注，有用性和必要性。虽然该政策可能不会详尽涵盖所有细节，但它试图为AI在课程发展，实施和学生参与中提供实用和上下文敏感的建议。因此，尤其是其他高等教育机构，尤其是学者，可以通过和/或修改指南以适合其立场，目标，需求和指示。
gsqa：生成性口语问题回答
在口头问题回答（SQA）的最新进展中，端到端模型取得了长足的进步。然而，预先研究的研究主要集中于提取跨度的选择。当直接在输入中存在ANS时，这种基于提取性的方法是有效的，但它在提出抽象性问题方面缺乏，而答案不是直接提取的，而是从给定的信息中推断出来的。为了弥合这一差距，我们介绍了第一个端到端的生成性口语答案（GSQA）模型，该模型赋予了系统进行抽象推理的能力。培训我们的GSQA模型的挑战在于没有口头抽象的质量检查数据集。我们建议使用文本模型初始化并利用提取性质量数据集将知识从文本生成模型转移到口语生成模型。的结果表明，我们的模型在提取性质量检查数据集上超过了3％的先前的提取模型。更重要的是，GSQA模型仅在口语提取QA数据集上进行了微调。尽管没有看到任何口头质量质量检查数据，但它仍然可以与级联模型的性能非常匹配。总而言之，我们的GSQA模型表明了将概括为广泛问题的潜力，从而进一步扩大了抽象质量检查的SQA功能。poken问答，无文本的NLP，生成模型，转移学习，表示学习
检测深泡和生成性AI：有关AI水印和多媒体真实性研讨会的标准报告
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Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
生成性人工智能与教学和学习的未来 - ...
在战略研究和创新设计客座主管 Craig Hayward 的领导下，校长人工智能 (AI) 委员会在过去几个月中全面探索、评估和确定生成人工智能对未来教学和学习的影响，并确定相关专业发展需求。他们进行了研究，参加了州和国家活动，讨论了关键主题，并与多位思想领袖进行了交流。在他们的思考和写作中，他们探索了几个关键领域，包括：人工智能的历史和演变；人工智能对行业的影响；人工智能对教学和学习的变革性影响；以及对学生和整个社区学院员工公平的影响，所有这些都以清晰阐述我们参与生成人工智能的价值观和原则为中心和基础。通过提供广泛的观点，人工智能委员会对人工智能的潜力和挑战有了全面的了解，确保对社区学院系统中人工智能的评估和整合既具有战略意义，又对员工和学生有益。目标是
果蝇内源性 G 蛋白偶联受体的组成性和条件性表位标记
致谢：本研究由 HHMI (SLZ) NIH BRAIN 计划奖 (1RF1MH117823-01) (SLZ 和 DEK) 和 R01MH114017 (DEK) 资助。我们要感谢 Mark Dombrovskiy、Alex Kim、Juyoun Yoo、Saumya Jain 和 Zipursky 实验室的其他成员就实验和抗体选择进行的有益讨论。
革命性的援助：国家如何改善生成性AI在赋权中的作用
1。在评估AI工具时，请参与所有利益相关者，任何用于帮助残疾人个人的Genai工具应由目标利益相关者群体进行测试和评估。如前所述，NASCIO的“创造以公民为中心的数字体验：我们走了多远”，以公民为中心的数字体验取决于有效吸引所有利益相关者。 残疾公民是一个相关的利益相关者群体，因为某些残疾增加了对数字公民服务的依赖。 来自残疾人在Genai工具评估中的积极参与可以提供洞察力，以支持以人为中心的设计计划采用更具包容性的方法。 在工作场所使用Genai来提高可及性时，它可以通过自动化重复任务并简化用于机构间工作的文档生产来使所有员工（不仅是残障人士）受益。如前所述，NASCIO的“创造以公民为中心的数字体验：我们走了多远”，以公民为中心的数字体验取决于有效吸引所有利益相关者。残疾公民是一个相关的利益相关者群体，因为某些残疾增加了对数字公民服务的依赖。来自残疾人在Genai工具评估中的积极参与可以提供洞察力，以支持以人为中心的设计计划采用更具包容性的方法。在工作场所使用Genai来提高可及性时，它可以通过自动化重复任务并简化用于机构间工作的文档生产来使所有员工（不仅是残障人士）受益。
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
作为绝热流的吸引子的集成性
在过去的几十年中，量子混乱与集成性之间的相互作用已经进行了广泛的研究。我们从量子几何张量中编码的几何学的角度来处理这个主题，该几何形状描述了绝热转换的复杂性。特别是我们考虑了两个由两个独立耦合参数化的自旋链的通用模型。一方面，整合性破坏扰动是全局的，而另一个是仅在边界处被破坏的。在这两种情况下，耦合空间中最短的路径都会朝着可集成区域，我们认为这种行为是通用的。因此，这些区域是与自然界中类似河流类似的绝热流量的吸引者。从物理上讲，指向整合区域的方向的特征是比平行于集成性的方向更快，而随着系统接近可集成点的影响，它们之间的各向异性在热力学极限中差异。我们还提供了证据，表明从整合到混沌行为的过渡对于这两个模型都是通用的，类似于连续的相变，并且具有局部可集成性破坏的模型很快就变得混乱，但避免了奇异性。