XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System释义
报告：释义，总结和合成
活动I：1。由于无法预见的因素，该研究没有成功。2。学者已经观察到可再生能源技术的利用率有了可观的增加。3。该文件强调了制定创新方法以应对气候变化的必要性。活动II：学习另一种语言可以通过促进创造性思维和解决问题来增强认知功能。研究表明，双语个体通常会改善记忆力，并且在多任务处理方面更好。活动III：Twitter和Facebook等社交媒体平台已成为许多人的主要新闻来源。尽管它们可以快速获取信息，但它们也有助于误解的迅速传播。与传统媒体不同，社交网络通常缺乏详细的事实检查，这会导致不准确或虚假新闻的易于分发。
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
阅读询问释义（RAP）策略的影响...
RAP策略是由Schumaker，Denton和Deshler于1984年制定的（Hua等，2014）。该策略包括阅读，询问读者阅读的内容（段落中的主要思想和细节或支持单词）以及对其进行解释（Hagaman，Luschen和Reid，2010年）。与其他干预措施相比，说唱策略具有多个优点：可以与各级学生，小学，初中或高中一起使用（Hagaman＆Reid，2008年）。RAP策略要求学生将阅读段落分为较小的单位或“块”（即段落），并记住这些较小文本单元中的信息（Schumaker等，1984）。Jitendra和Gajria（2011：1）指出，问一个人的段落的主要思想导致了阅读理解和维护的改善。这是因为需要学生用自己的文字阅读的材料的策略，因此学生将积极参与阅读而不是被动地接近文本（Schumaker等，1984）。
部门释义及执行指引 - 第 39 号
(c) 利润必须是“在香港产生或得自”香港的利润。 在香港经营业务 经营电子商务业务 10. 某些操作或活动是否构成经营贸易或业务，是一个考虑所有情况后确定的事实和程度问题。虽然经营贸易或业务的人不一定要有办公室、员工或组织，但如果这些属性都不存在，则必须有其他经营贸易或业务的明确证据。 11. 不一定需要有大量活动才可以说某人在经营贸易或业务。在枢密院的 American Leaf Blending Co Sdn Bhd v Director-General of Inland Revenue [1979] AC 676 案中，Lord Diplock 在第 684 页表示：
评估BERT和CHATGPT模型中的推断，释义和相似性任务
摘要。本文的目的是研究在机械工程领域的Chatgpt和Bert模型的应用。在机器学习的背景下，ChatGPT和BERT模型可以应用于各种自然语言处理任务，例如根据文档的特定版本分析技术文档和构建说明，诊断出故障或客户服务。本文讨论了Bert和Chatgpt模型的基本特征，其起源，还研究了主要的建筑特征，并确定了模型的主要优势和缺点。论文分析并选择各种自然语言处理任务，以测试模型在机器学习中理解自然语言的能力。选定的标准任务分为语义组，以在三个领域的每个领域中识别Chatgpt和Bert模型的功能：逻辑推理任务，释义任务和文本相似性任务。本文还讨论了操作设计的概念，该概念涉及开发指导模型产生所需输出的输入。本文定量分析并比较了基于BERT和CHATGPT模型的性能。发现和研究了自然语言理解任务中Chatgpt模型瓶颈的原因。考虑使用Mivar方法对CHATGPT模型性能的可能改进。
人工智能与学术诚信教师...
许多释义工具也使用生成文本 AI，并且可以被 AI 检测器标记。以 Quillbot 为例，其使用很可能会被 AI 检测器标记。大学的学术诚信标准不允许使用释义工具，因为这样原创性就会受到损害。学生可能最初会完成作业，但随后允许他们的作业被生成文本 AI 驱动的释义工具高度操纵。这可能导致作业不再是“用他们自己的话写成的”，因此与我们对原创性和真实性的期望相冲突。这种行为被视为学术不端行为。
1个生物和创造者：上帝，人类和人造...
对于某些人来说，上帝作为人类和世界的创造者的地位在道德上是重要的。也许我们应该归功于上帝的创造者，反之亦然。上帝作为造物主的地位承受着宗教哲学的各种传统辩论，包括邪恶问题，神权的问题，敬拜的问题，道德与神的命令之间的关系以及有神论的公理学。就造物主的地位在道德上意义上而言，人工通用情报（AGI）1的可能性会重塑这些辩论。因为人类的创造是人类最接近的人类，也许有史以来可能是近似上帝的创造者。对Bostrom 2的释义，我们将像上帝对Agis一样 - 我们将是他们的创造者，甚至可以维持他们的数字现实。对Bostrom 2的释义，我们将像上帝对Agis一样 - 我们将是他们的创造者，甚至可以维持他们的数字现实。
2024年5月3日通过电子邮件Suzanne Wilson总法律顾问...
n/ma强调，除非获得许可，否则以这种竞争性的替代方式采取和使用受版权保护的内容通常构成侵权和盗用。许多AI开发人员似乎只是在急于测试可接受用途的界限。但是，虽然生成的AI技术是新的，但有关文本内容使用的许多基本版权法却不是。n/ma共享了现有案例定律的概述（请参阅附录B），如果实例未经授权使用非虚构文本的用法正在侵权，范围从逐字摘录和缩写等示例，到摘要，释义，释义，和非文学副本的经过注视的内容。n/ma强调，自愿许可是当前AI开发人员对发布者内容的可行和优选解决方案，包括集体基础。
聊天机器人与人工智能的互动：使用 T5 和语言转换器集成进行文本分类的人类数据增强
摘要 在本研究中，我们提出了聊天机器人与人工智能交互 (CI-AI) 框架，作为一种训练基于转换器的聊天机器人类架构的方法，用于任务分类，重点是人与机器的自然交互，而不是界面、代码或正式命令。智能系统通过人工释义来增强人类来源的数据，以便为自然语言处理 (NLP) 的进一步经典、注意力和基于语言转换的学习方法生成大量训练数据。要求人类释义命令和问题以进行任务识别，从而进一步执行算法作为技能。命令和问题分为训练集和验证集。共记录了 483 个回复。其次，训练集由 T5 模型释义，以便用进一步的数据进行扩充。在对训练数据进行两个时期的微调后，对七种最先进的基于 Transformer 的文本分类算法（BERT、DistilBERT、RoBERTa、DistilRoBERTa、XLM、XLM-RoBERTa 和 XLNet）进行了基准测试。我们发现，当训练数据通过 T5 模型增强时，所有模型都得到了改进，分类准确率平均提高了 4.01%。最好的结果是在 T5 增强数据上训练的 RoBERTa 模型，其分类准确率达到了 98.96%。最后，我们发现，通过输出标签预测的逻辑回归，五个表现最佳的 Transformer 模型的集合在人类反应数据集上的准确率达到了 99.59%。高性能模型允许智能系统通过类似聊天机器人的界面在社交互动层面解释人类命令（例如“机器人，我们可以聊天吗？”），并允许非技术用户更好地访问人工智能。