XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System4o
PNEB193 2713 BP
saci smai bshii paci sbfi sbfi ecoi访问acci的bamhi xbai xbai xbai sali sali psti psti psti psti hindii agtgaattcgicgtccccccggggggggggggcggcgtcitatatagtagtcightgtgtgtgtgtgtgtgtgtggtggcsggctggctgctctscats。。。。。。。。。。4o
CURIE：评估多任务科学长期法学硕士 (LLM) ...
科学问题解决涉及在应用专家知识的同时综合信息。我们引入了 CURIE，这是一个科学的长上下文理解、推理和信息提取基准，用于衡量大型语言模型 (LLM) 在协助科学家进行现实实验和理论工作流程方面的潜力。该基准引入了由六个学科的专家策划的十项具有挑战性的任务：材料科学、凝聚态物理、量子计算、地理空间分析、生物多样性和蛋白质。我们在 CURIE 中的任务上评估了一系列封闭和开放的 LLM，这些任务需要领域专业知识、对长上下文信息的理解和多步骤推理。虽然 Claude-3 在各个领域都表现出一致的高理解力，但流行的 GPT-4o 和 command-R + 在蛋白质测序任务上表现不佳。总的来说，所有模型都有很大改进空间。我们希望这项工作能够指导未来科学领域 LLM 的发展。
现在安全！ ＃1004-12-10-24
所有电信提供商都已被黑客入侵，并且可能仍然不安全。因此，现在政府建议我们使用自己的加密通信。过时的所有非TPM 2.0 PC的计划仍在进行中。Microsoft必须感受到热量，因此他们花时间不道歉。whop。Microsoft的产品激活系统已被完全黑客入侵。现在，所有Windows和Office产品都可以在没有任何许可的情况下轻松激活。AI专利来了。Apple专利AI通过早些时候看到自己的脸并注意他们穿着的衣服来认可人们。Zoom并没有加密他们是早期的视频会议。他们仍在努力摆脱自己为他们创造的谎言。aws引入了物理数据终端位置，用户可以在其中进行大规模的数据传输往返云。FTC已将目光投向了数据经纪人。我们希望有什么东西。GRC的电子邮件终于获得了BIMI。（您可以看到Ruby-G徽标吗？）Lot是关于身份验证策略，一种新的和免费的点对点链接服务，Tor的“ Snowflake”，链接PC和智能手机，甚至还为花费Sodastream Canisters链接的新验证策略的反馈。然后，我们查看了我最近与“与画布的Chatgpt 4o”进行的对话以及产生的新计划。
人工智能作为自动论文评分工具
摘要：本研究探讨了使用人工智能（AI）语言模型Chatgpt作为自动论文评分（AES）工具（AES）工具的有效性，以将英语作为外语（EFL）学习者的论文进行评分。该语料库由50篇论文组成，代表各种类型，包括分析，比较和对比，描述性，叙述和意见论文，由10个EFL学习者在B2级别撰写。人类评估者和Chatgpt（4o Mini版本）使用国际英语语言测试系统（IELTS）任务2写作乐队描述符得分。采用定量方法，使用Wilcoxon签名的秩检验和Spearman相关测试来比较产生的分数，这两种得分方法之间存在显着差异，而人类评估者分配了比Chatgpt更高的分数。同样，各种类型的论文中的每一种都显而易见，与不同程度的显着差异也很明显，这表明论文的流派不是影响人类评估者与Chatgpt之间一致性的参数。毕竟，讨论的是，尽管Chatgpt表现出作为AES工具的承诺，但观察到的差异表明它尚未达到足够的实际使用水平。这项研究强调了在AI语言模型中需要改进的必要性，以满足EFL环境中论文评估的细微差别。
中国大学英语学习者对生成人工智能使用的隐喻概念
OpenAI 推出了由生成式人工智能 (GenAI) 驱动的多模态大型语言模型 ChatGPT 4o，这引起了教育机构各阶层对其未来利弊的关注和争论。尽管如此，对学习者对 GenAI 在英语作为外语 (EFL) 学习中应用的看法的调查仍然明显不足。本研究采取探索性立场，旨在通过隐喻分析的应用探索中国 EFL 学习者对语言学习中使用 GenAI 的态度和看法。研究从中国四所重点大学的 281 名不同专业的 EFL 学生那里收集了数据，通过使用隐喻完成一个句子来了解他们对语言学习中使用 GenAI 的态度和看法。通过对隐喻结构（包括人类、工具/机器、大脑、资源、食物/饮料和药物隐喻）的定性分析，本研究揭示了对 GenAI 的一系列态度。虽然一些语言学习者认为 GenAI 具有支持性、帮助性和智能性，但其他人则担心过度依赖 GenAI 以及可能丧失批判性思维技能。研究结果强调了考虑学习者对 GenAI 在语言学习教学中的使用和应用的不同态度和信念的重要性。本文讨论了这些发现对未来将 GenAI 整合到语言教育中的影响，并提出了进一步研究和教学实践的建议。
印度经济
尽管 2022 财年的四个季度几乎以正常的方式（阅读新常态）过去了，印度储备银行 (RBI) 继续其立场并将其政策利率维持在同一水平（尽管市场预期并非如此），印度政府 (GOI) 宣称其致力于财政纪律，通胀上行压力持续存在，但 2023 财年第一季度，RBI 已经开始采取行动。这也令市场感到意外，在 2022 年 5 月的非周期货币政策委员会 (MPC) 会议上，政策利率上调了 40 个基点 (bps)，同时还暗示在 2022 年 6 月的定期 MPC 会议上将进一步加息，而实际加息为 50 个基点。市场一直在讨论 RBI 是落后于曲线还是领先于曲线，而事实是，在看到 2022 年 4 月后通胀有可能突破 6% 大关后，RBI 已经改变了立场和政策利率。市场开始考虑印度储备银行立场和优先事项的变化，以及我们正在经历利率上升机制的事实，这也将增加借贷成本。外部经济还出现了其他发展，例如美国和其他主要经济体加息、卢比贬值和原油价格上涨。这些导致印度资本外逃、经常账户赤字扩大，并加剧了国内通胀压力。
应用学习与教学杂志
保持自动论文评分中的一致性对于保证公平可靠的评估至关重要。这项研究研究了一致性，并提供了用于自动论文评分（AES）的开源和专有大语模型（LLMS）的比较分析。这项研究利用了学生论文，每个人都评估了五次，以测量几种模型中的内部植物（使用内部系数和可重复性系数）和互间（一致性相关系数）的可靠性：GPT-4，GPT-4，GPT-4，GPT-4O，GPT-4O Mini，GPT-4O Mini，GPT-3.5 Turbo，Gemini 1.5 turbo，gemini 1.5 Flash，Gemini 1.5 Flash和Llama 3.1 70B。文章和标记标准用于及时构造，并发送到每个大型语言模型以获得分数输出。结果表明，GPT-4O产生的分数与人类评估紧密保持一致，表明在重复措施中进行了公平的一致性。具体而言，GPT-4O表现出比GPT-4O MINI的一致性相关系数（CCC）稍高，这表明与人类得分相吻合。但是，可以观察到所有LLM模型在评分理由/评估方面都不一致。我们的研究结果表明，使用大型语言模型的自动论文评分中当前面临的挑战不仅需要从定量的角度来分析，而且还需要从定性上进行分析。此外，我们还利用了更复杂的提示方法，并解决了初始测量中观察到的不一致之处。尽管我们研究中某些模型的可靠性据称是在AES实施过程中的选择，但应彻底考虑LLM的选择。
原始研究人工智能：评估Chatgpt在与Meta-Analysi进行系统评论时的表现
摘要简介人工智能（AI），尤其是诸如聊天生成预训练的变压器（CHATGPT）之类的大型语言模型，在简化研究方法方面具有潜力。系统评价和荟萃分析通常被认为是循证医学的巅峰之作，它本质上是时间密集型且需求细致的计划，严格的数据提取，彻底的分析和仔细的合成。尽管AI有望应用，但其在进行荟萃分析进行系统审查方面的实用性尚不清楚。这项研究评估了Chatgpt在进行荟萃分析进行系统审查的关键任务时的准确性。方法该验证研究使用了脊髓刺激后发表的有关情绪功能的荟萃分析的数据。ChatGpt-4O进行了标题/摘要筛选，全文研究选择以及通过荟萃分析进行系统评价的数据汇总。比较与人类执行的步骤进行了比较，后者被认为是黄金标准。感兴趣的结果包括准确性，灵敏度，特异性，积极的预测价值以及筛选和全文审查任务的负预测价值。我们还评估了合并效应估计和森林图的差异。标题和抽象筛选的结果，ChatGPT的准确性为70.4％，灵敏度为54.9％，特异性为80.1％。在全文筛选阶段，准确性为68.4％，灵敏度为75.6％，特异性为66.8％。森林地块没有明显的差异。chatgpt成功地汇总了五个森林地块的数据，在计算汇总的平均差异，95％顺式和异质性估计值（I 2分和tau平方值）方面达到了100％的准确性，对于大多数结果而言，tau-squared值的差异很小（范围0.01-0.05）。结论ChatGpt在筛选和研究选择任务方面表现出适度至中等准确性，但在数据合并和荟萃分析计算方面表现良好。这些发现强调了AI增强系统审查方法的潜力，同时还强调了对人类监督的需求，以确保研究工作流程中的准确性和完整性。
市场上的市场
•DeepSeek似乎比其他前沿模型更有效地训练了45倍的型号。清楚，DeepSeek的大多数方法已经存在。这是最大的成就：面对筹码禁令，弄清楚如何立即部署它们，并介绍其自身的自我增强学习•专家的混合：GPT-3.5使用其整个模型来解决培训和推理，尽管可能只需要一小部分模型。相比之下，GPT-4和DeepSeek是专家（MOE）模型的混合物，它们仅激活解决每个问题所需的模型的各个部分。DeepSeek V3的参数为6,710亿个，但在任何给定时间中只有370亿个活动•MLA是指“多头潜能”，这是对DeepSeek保持较小的存储器的行话，而在运行的过程中，•其他deepseek效率方法在运行•与BF16或FP3精确的过程中存储的其他deepseek效率方法，这些方法是供应fp3的精确量，它们是精确的。模型还使用多言语预测（MTP），而不仅仅是预测下一代币，这将准确性降低了约10％，但提出速度却增加了一倍，但DeepSeek声称V3非常便宜，需要2.7毫米H800 GPU小时，这是$ 2/GPU时的费用，只需$ 2/GPU时，只有5600万美元2美元。Llama 3.1 405B最终训练运行的GPU小时数量可比数量高约10倍3。需要进行更多的分析来确定这种过度专业化是否是一个更广泛的问题•DeepSeek今天早上刚刚宣布了另一个版本：多模式模型（文本，图像生成和解释）。DeepSeek明确指出，这是最终培训的成本，不包括“与先前的研究和消融实验相关的架构，算法或数据相关的成本”•DeepSeek V3性能与OpenAI的4O和Anthropic的SONNET-3.5竞争，并且似乎比Llama最大的培训成本更好。DeepSeek提供的API访问为每百万个令牌0.14美元，而Openai则收取每百万个令牌4 $ 750;也许某种程度的损失领导者定价•DeepSeek可能“过度指定”其模型：它在MMLU基准测试上做得很好，但是当问题略有变化时，其性能的下降速度比其他型号更快。毫不奇怪，DeepSeek不假装数据隐私并存储所有内容