XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAI训练
解锁人工智能：利用人工智能（包括生成式人工智能）创造价值
我们经常与首席执行官会面讨论人工智能——一个既引人入胜又瞬息万变的话题。在过去一年与 1,000 多名客户合作后，我们将在新系列中分享我们最新的学习成果，旨在帮助首席执行官驾驭人工智能。随着人工智能处于转折点，2025 年的重点仍然是将人工智能的潜力转化为真正的利润。
对话式人工智能、生成式人工智能、通用人工智能、客户支持
将对话式人工智能与生成式人工智能结合使用的过程涉及利用特定的生成模型来模拟可以模仿和复制人类行为的对话。对话式人工智能是指可以模仿人类对话特征的人工智能。聊天机器人就是这种人工智能的很好例子。生成式人工智能是一种可以生成图像、文本或其他类型媒体等内容的人工智能系统。这种类型的人工智能能够学习输入训练数据的结构和模式，以生成具有与训练数据相似特征的新数据。将对话式人工智能和生成式人工智能结合起来，对于跨部门自动化各种任务非常有用。使用这些模型可以帮助生成人类可以阅读和理解的文本。如果设计得当，这些模型还能够复制人类之间自然对话的复杂性和细微差别。当在对话式人工智能环境中使用时，这些模型负责对用户输入做出响应。对话式人工智能和生成式人工智能的结合可以产生一个不会过度依赖预先设定的答案的系统。这样的组合能够根据训练信息生成响应。
解决方案简介 利用超微设计的 NVIDIA GPU 系统扩展 AI 训练
对于需要比最大的 16-GPU 系统更多的 CUDA 核心和 GPU 内存的 AI 模型和数据批次，GPUDirect RDMA 和 NCCL 用于通过 100Gigabit InfiniBand 或以太网结构扩展 GPU 核心和内存。NGC 软件使部署多个 GPU 系统变得容易。可以聚合数十或数百个这样的系统来运行最大的 AI 模型和数据批次。结合高性能 NVMe 结构存储和网络，这些系统可以轻松快速地构建复杂的 AI 系统。
LayoutLMv3：使用统一的文本和图像蒙版对文档 AI 进行预训练
自监督预训练技术在 Document AI 中取得了显著进展。大多数多模态预训练模型使用掩码语言建模目标来学习文本模态的双向表示，但它们在图像模态的预训练目标上有所不同。这种差异增加了多模态表示学习的难度。在本文中，我们提出了 LayoutLMv3，以统一的文本和图像掩码来预训练用于 Document AI 的多模态 Transformer。此外，LayoutLMv3 还使用词块对齐目标进行预训练，通过预测文本词的相应图像块是否被掩码来学习跨模态对齐。简单的统一架构和训练目标使 LayoutLMv3 成为以文本为中心和以图像为中心的 Document AI 任务的通用预训练模型。实验结果表明，LayoutLMv3 不仅在以文本为中心的任务（包括表单理解、收据理解和文档视觉问答）中取得了最佳性能，而且在以图像为中心的任务（例如文档图像分类和文档布局分析）中也取得了最佳性能。代码和模型可在 https://aka.ms/layoutlmv3 上公开获取。
约书亚记 7:1-9 艾艾城被击败
艾城之败 艾城（发音为“eye”）位于耶利哥以西的山区。沿着西扁山脊路线，距离耶利哥约 12.5 英里。艾城的海拔比耶利哥高约 3,600 英尺（+2900 英尺对 -700 英尺）。艾城的地点一直存在争议。有人建议艾城有三个地点，伯亚文有三个地点，伯特利有两个地点（约书亚记 7:2）。最有可能的地点是：艾城 = Khirbet el-Maqatir；伯特利 = el-Bireh；伯亚文 = Beitin。
关于人工智能部署：人工智能供应链
7 虽然这本身就是一个有趣的案例研究，但我们注意到，这在很多方面都是可能的，因为科技行业和特殊利益集团很早就为可访问性、网络开发等问题制定了标准。目前尚不清楚这种方法是否能带来理想的结果。
人工智能和生成式人工智能使用政策
o 沟通支持：实时生成文本或响应，帮助有言语或沟通障碍的员工。 o 转录：使用人工智能转录服务，在会议和通话期间为有笔记困难或听力障碍的员工提供实时字幕。 o 文档可访问性：利用人工智能驱动的屏幕阅读器和文本转语音应用程序，帮助有视觉障碍的员工访问数字内容。 o 内容创建：协助起草和编辑文档、电子邮件和报告，特别是针对患有阅读障碍、注意力缺陷多动症或学习障碍的人。 o 任务自动化：自动执行重复性任务，让有身体残疾的员工专注于工作中更具战略性的方面，并帮助那些有疲劳相关疾病的人管理能量水平。 o 决策支持：提供数据驱动的见解以协助决策，帮助有认知障碍或神经发散的员工更有效地处理信息。 ● 非残疾员工使用：非残疾员工可以使用人工智能工具来提高他们的效率和生产力。这些工具应该用来补充他们的工作，
新西兰值得信赖的人工智能 人工智能原则
人工智能 (AI) 可以为新西兰带来巨大的经济和社会效益。但它也给新西兰社会带来了一系列不容忽视的风险和挑战。为了帮助维护公众对新西兰人工智能发展和使用的信任，人工智能论坛的法律、社会和道德工作组发布了一套“新西兰值得信赖的人工智能”指导原则（AI 原则）。这些原则旨在为参与设计、开发和使用新西兰人工智能的任何人（AI 利益相关者）提供高级指导，目标是确保新西兰人能够获得值得信赖的人工智能。该小组的一个主要重点是确保 AI 原则简单、简洁且用户友好。AI 原则旨在：
AI/ML 支架和 AI 保证
可追溯该部门的人工智能能力将得到开发和部署，以便相关人员对适用于人工智能能力的技术、开发流程和操作方法有适当的了解，包括透明和可审计的方法、数据源以及设计程序和文档。
技术人工智能伦理 - AI Index
机器学习中的公平性、偏见和道德问题一直是研究人员和从业者关注的话题。随着创建和部署生成式人工智能系统的技术门槛大幅降低，人工智能的道德问题已越来越为公众所关注。初创公司和大公司发现自己竞相部署和发布生成式模型，而这项技术不再由一小群参与者控制。