XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System生成
引用Mitzenmacher，迈克尔。 2001年。幂定律和对数正态分布的生成模型的简要历史。哈佛计算机科学集团T
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
对生成AI咨询系列的回应
网络刮擦是一项大规模的处理活动，通常在没有人意识到的情况下进行。这种无形的处理为人们的权利和自由带来了特殊的风险。例如，如果某人不知道他们的数据已被处理，则无法行使其信息权。我们获得了有关缓解措施以应对这种风险的最少证据。这意味着在实践中，生成的AI开发人员可能难以证明其处理如何满足合法利益平衡测试的要求。作为第一步，我们期望生成的AI开发人员显着提高其透明度的方法。例如，他们可以考虑
宣传与生成ai
Mark Alfano，Macquarie University Amir Ebrahimi Fard，独立研究人员的关键字：错误信息，虚假信息，生成人工智能，宣传，Slopaganda摘要，至少自Francis Bacon，口号“知识IS Power”以来，已使用“知识IS Power”来捕获在小组级别上的决策之间的关系。我们知道，能够塑造小组的信息环境是塑造他们决策的一种方式。从本质上讲，这是为他们做出决定的一种方法。本文重点介绍了通过设计故意影响群体决策能力的策略，从而有效地塑造了他们在环境中利用信息的能力。其中最著名的是政治言论，宣传和错误信息。本文从这些文章中引出的现象是一种相对较新的策略，我们称之为Slopaganda。根据《卫报》的报道，澳大利亚新闻集团目前每周都会筹集3000种“本地”生成AI（GAI）故事。在未来几年中，这种“生成的AI斜率”将带来多种与知识有关的（认知）挑战。我们借鉴了认知科学和人工智能方面的当代研究来诊断斯洛帕加达的问题，描述了一些最近的令人不安的病例，然后提出了一些干预措施，这些干预措施可能有助于对抗Slopaganda。
在教育中利用生成AI的指南2024
最新的生成人工智能（生成AI）的快速发展对我们所有人都产生了深远的影响，不仅影响了我们的日常生活，还影响了大学内的教育和研究的景观。Tsukuba大学建立为新的概念大学，预计将对学术界内的这种变革性变革开放，采取开放态度，并以创造性和开放的思想态度来塑造可持续的未来社会。在这种情况下，在2023年5月11日，我们发表了“在Tsukuba University使用生成AI的基本政策”，并继续进一步探索这个问题。符合我们通过高级学术追求培养人才的使命，我们现在采取以下方法来先发行生成AI，如下：
扩展数据图1. 使用RFdiffusion设计β链配对支架。为了充分利用RFdiffusion的多样化生成潜力，同时
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力，同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面，我们实现了一种界面调节算法，该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节，这些张量标记每个残基（a，顶部和左侧）的二级结构（蓝色）以及这些二级结构块的邻接关系（a，黄色中心）。用户指定的参数指定了以下信息：结合剂界面二级结构块（在本例中为 β 链）、该块的长度（b，结合剂张量 L 中的青色块）以及结合剂块相邻的靶位残基（b，靶位张量 T 中的青色块）。根据这些预定义参数，该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置，同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系（绿色）。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前，RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基，以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能，使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出，支持用户指定 β 链界面类型的设计。
专业责任和生成式人工智能指南
考虑可能的选择，制定并向客户建议适当的行动方案（守则 3.3-1(a)）； 根据每个事项的需要，通过应用适当的技能，包括法律研究、分析和解决问题，实施所选的行动方案（守则 3.3-1(c)(i)、(ii) 和 (viii)）； 在事项的所有相关阶段及时有效地沟通（守则 3.3-1(d)）； 认真、勤勉、及时且具有成本效益地履行所有职能（守则 3.3-1(e)）； 将智力、判断和审议运用到所有职能中（守则 3.3-1(f)）； 追求适当的专业发展，以保持和提高法律知识和技能（守则 3.3-1(j)）；以及 以其他方式适应不断变化的专业要求、标准、技术和实践（守则 3.3-1(k)）。
加速生成式 AI - OpenVINO™ 文档
2024 年 12 月 2 日 — 使用 optimum-intel 软件包转换和优化模型 pip install optimum-intel[openvino]。下载并将模型转换为 OpenVINO IR 格式...
SAE 学院对生成人工智能 (AI) 的使用
SAE 认为 AI 应该增强而不是取代人类教学。通过利用 AI，我们的教育工作者可以在开发学习和教学方法时找到新的机会。我们还必须确保为毕业生提供进入创意媒体行业所需的技能，并在他们的工作流程中迅速采用 AI 工具。我们必须确保生成 AI 的使用不会取代创意媒体教育的其他重要方面，例如批判性思维、解决问题和协作。虽然生成 AI 可以成为产生新想法和探索创造性可能性的强大工具，但它无法取代这些核心技能的重要性。
生成式人工智能教师框架.docx
澳大利亚框架为我们的工作奠定了良好的基础，因为它全面地解决了 GAI 在教育领域带来的挑战和机遇。澳大利亚框架通过与教育工作者、行业专家和政策制定者等各利益相关方的广泛合作而制定，提供了一套平衡且经过充分研究的原则。它强调道德考虑、包容性和与更广泛的教育目标的一致性，为我们适应和扩展提供了坚实的基础，确保我们的最终产品在高等教育背景下既相关又有效。