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人工智能可以帮助您管理个人财务吗？
近年来，大型语言模型 (LLM) 已成为人工智能 (AI) 的一项变革性发展，引起了业界和学术界的极大关注。这些复杂的 AI 系统经过大量数据集的训练，表现出令人印象深刻的自然语言处理和内容生成能力。本文探讨了 LLM 解决个人理财关键挑战的潜力，重点关注美国。我们评估了几款领先的 LLM，包括 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude 和 Meta 的 Llama，以评估它们在抵押贷款、税收、贷款和投资等主题上提供准确财务建议的有效性。我们的研究结果表明，虽然这些模型的平均准确率约为 70%，但它们在某些领域也显示出明显的局限性。具体而言，LLM 难以为复杂的财务查询提供准确的响应，其性能在不同主题上存在显著差异。尽管存在这些局限性，但分析显示这些模型的较新版本有显著改进，凸显了它们对个人和理财顾问的实用性日益增强。随着这些人工智能系统的不断发展，它们在个人金融领域推动人工智能驱动应用的潜力变得越来越大。
企业慈善事业 VS 战略......
1.3 研究的主要目的 本研究的主要目的是对企业慈善行为和战略性 CSR 在有效性和对组织绩效的影响方面进行比较，进行批判性分析。 1.4 研究目标 研究企业慈善行为如何影响利益相关者的看法以及组织的声誉和商誉。 评估战略性 CSR 举措在实现社会和商业目标方面的有效性。 研究与传统慈善活动相比，战略性 CSR 的融入如何影响企业财务绩效。 1.5 研究问题 企业慈善行为如何影响利益相关者的看法和组织声誉？ 战略性 CSR 举措以何种方式有助于实现社会和商业目标？ 与传统慈善活动相比，战略性 CSR 融入商业实践如何影响企业财务绩效？ 1.6 研究意义 本研究的贡献远远超出了概念研究。它对学术界和商业界都有实际意义。对于学术界来说，这项研究
关于提高联邦政府对大语言模型的认识的事实说明表
大语言模型（LLMS）是AI技术，构成了自然语言领域中最常见的AI系统2的基础。它们是许多生成AI工具的核心。3 LLM能够处理，理解，解释和生成自然语言，并可以执行各种任务，例如翻译，文本理解和文本生成。接受了许多不同格式的大量数据培训，最新的LLM可以产生通常不容易与人类写的文本区分开的文本。即使是声音或图像的输入也是可以想象的，因为现在可以将其转换为文本，在许多情况下，几乎可以完美地转换为文本。声音输出实际上与人类言语没有区别。某些LLM已经扩展为“多模式”模型，不仅可以处理和生成文本，还可以生成图像和视频。4个LLM的示例是GPT模型系列（在Openai的Chatgpt和Microsoft的Copilot中使用），Gemini（Google的Gemini，以前是Bard），Meta的Llama型号，X的Grok Model Model系列和Anthropic的Claude Models。5 llms在计算密集的迭代培训过程中从文本文档中“学习”统计关系来掌握出于一般目的解释和生成自然语言的能力。这些统计模型基于自然语言处理的技术和方法（NLP 6），使它们能够从人类语言中提取含义和相关性。
沼气植物最佳位点的预测建模...
沼气植物的部署固有地取决于地理考虑。这项研究主张将地理数据与人工智能算法（称为Geoai）整合在一起，作为一种可靠的可靠方法，用于精确预期这些最佳位置。考虑到上述，这项研究努力预测为在农业中实施甘蔗沼气植物的最佳地点。通过利用涵盖物理，生物和人类方面的地理数据，以及使用六种不同的分类算法的利用（CART，C4.5，C5.0，Random Forest，XGBoost和GBM），性能比较变得很重要。训练阶段特别针对圣保罗的状态，由于其植物的浓度升高，其最有效的模型随后应用于Goiás状态。随机森林算法实现的杰出性能强调了其在描述Goiás甘蔗沼气植物部署的有利地点的功效。这种方法论方法在简化决策过程，描绘有利于甘蔗生产的沼气生产的地区有望，从而优化了生物量利用，并同时减轻了环境影响和安装支出。GEOAI的融合不仅促进了可再生能源的扩散，而且还为缓解气候变化而做出了实质性的贡献，从而促进了更广泛的全球能量转变。
Ateneo/DISAT - 用于能源存储和二氧化碳捕获/热能回收的可持续材料和工艺
当两种成分不同的溶液混合时，会释放出混合的自由能。过去几十年来，人们深入研究了这种现象，以便获取所谓的盐度梯度能。电容混合 (CapMix) 是能够获取这种能量的最早的技术之一，其工作机制基于流体电化学电池，类似于超级电容器。由于这种混合现象适用于液体和气体，因此其想法是从人为 CO2 中获取能量。ERC 资助的 CO2CAP 项目首次提出利用绿色离子液体 (IL)，即室温下的生物衍生熔盐，作为 CapMix 电池中的电解质和 CO2 吸收介质。其原理是在两个电极充电/放电期间，在 IL 中流动浓缩的 CO2 气流，交替进行真空步骤。CO2 将在电极/IL 界面处引起电荷的电双层 (EDL) 膨胀，从而将释放的混合能转化为电能。此外，我们预计，当存在热梯度以收集低品位废热时，也会出现类似的现象。本博士论文的主要研究目标包括（不一定全部）：o 设计、制造和电/电化学表征定制流体超级电容器，利用创新架构能够
人工智能简介 - 华盛顿特区
AI研究人员在创建高级AI系统无法轻易通过的测试方面面临着挑战，因为这些系统超过了传统的基准，甚至在各个学术领域都面临博士学位的挑战。为了解决这个问题，AI安全中心主任Dan Hendrycks与专家合作开发了“人类的最后考试”，该测试由3,000个极难的问题组成，这些问题涵盖了哲学，火箭工程和理论物理学等领域。旨在将AI系统推向其极限，这些问题是由顶级学者提出的，并通过两步过程进行了严格的完善。最初的结果表明，包括OpenAI，Google和人类系统在内的领先AI模型得分很差，最佳性能仅达到8.3％。但是，研究人员希望这些分数在不久的将来会显着提高，这可能使AI系统能够比人类专家更准确地回答跨学科的复杂问题。这一进步强调了AI的潜力，但专家警告说，这些测试未能捕获现实世界知识分子的非结构化，创造性和协作性质，例如研究和解决问题。该项目反映了人们对如何有效衡量AI能力及其对科学和技术等领域的更广泛含义的日益关注。
生成的AI安全：挑战和对策
生成AI（Genai）系统使用户能够快速生成高质量的内容。大语模型（LLM）的最新进展（Radford等人，2019年； Chowdhery等。，2022;布朗等人。，2020年； Touvron等。，2023; Bubeck等。，2023; Schulman等。，2022; Openai，2023年；拟人化，2023年），视觉语言模型（VLMS）（Radford等人，2021;刘等。，2023a; Driess等。，2023;团队，2023年）和扩散模型（Ramesh等人，2021; Song等。，2020年；杨等。，2023年）彻底改变了Genai的能力。开放的Web应用程序安全项目（OWASP）已编制了对LLM应用程序的十大漏洞和威胁的详细列表（Owasp，2023）。Genai模型旨在了解和生成具有超过传统机器学习系统的自主权，提供新颖的能力来理解视觉场景，生成文本，代码，图像以及与人类和互联网服务互动的新型功能。此功能可以实现更广泛的应用程序，并以这种方式引入了这些新型Genai集成应用所特有的新安全挑战。在本文中，我们讨论了该领域的挑战和机遇，从本节开始，从安全风险开始，包括Genai模型如何成为攻击的目标，一个无意中损害安全性的“傻瓜”，或者是坏演员攻击他人的工具。
Setter 30
我们的想法我们很高兴介绍第2季度2023版的Setter 30-我们对全球二级市场中最受欢迎的风险投资支持公司的排名。排名来自对晚期公司的500多家领先投资者的调查以及我们从市场最活跃的买家那里收到的每日反馈。尽管这些公司是投资者最常针对的公司，但它们可能不是最容易获得的。某些公司的供应量有限（例如，拟人化，拥抱面，Openai和Stripe和Stripe）或严格的转移限制（例如，Anduril，Bret，Databricks，Databricks，Inteion，Glaid，Reddit和SpaceX），使二次交易更具挑战性。Stripe和SpaceX在＃1和＃2中获得，与上个季度一致。两人现在连续九个位置保持了前两个位置。紧随其后的是Databricks，OpenAI，Flexport，Anduril，Epic Games和Discord，所有这些都位居前10名。最大的惊喜是Instacart的卷土重来，它在上个季度没有排名，而是在此版本中排名第九。在2023年末对IPO的期望很可能是需求复兴的主要原因。本季度S30的其他补充包括Neuralink（＃11），拟人化（＃12），坡道（＃14），Actentive（＃22），bytedance（＃24）和拥抱脸（＃28）。相对性空间也取得了显着的飞跃，将八个位置增加到＃20。上一季度末的Terran 1发射是这种崛起的推动力。Reddit在为潜在的2024年初IPO准备时，将七个位置攀升至＃23。人工智能和大数据是最受欢迎的垂直行业，在本季度的排名中分别占据了八个斑点。由大型数据集提供动力时，AI技术的变革能力使二级市场中高水平的需求毫不奇怪。值得注意的排他性包括Revolut，该行动在第1季度排名第14位（自第2季度2022年以来已包含在每个S30中），Gong.io（在第1季度排名第15位）和Klarna，在第1 Q1中排名第17（自第3季度以来第3季度以来，每个S30都包含在第1季度中）。airtable（-13点q/q），br脱离（-8个点q/q）和波纹（-8个点Q/q）也看到了本季度需求的材料减少。金融科技在本季度获得了较少的兴趣，并以三个名字（Addepar，Klarna和Servicetitan）完全下降了排名。金融科技并不是唯一的垂直垂直行业，因为CloudTech Companies下跌25个景点，加密货币和区块链公司16下降，网络安全公司本季度下降了9个。这30家公司的最后一轮估值中位数为102亿美元EV（+04.2亿Q/Q）。平均最后一轮估值发生了很大变化，从121.9亿美元增加到299亿美元。这一增加主要是由于将野兽（最后一轮EV = $ 360B EV）纳入排名。对公司的需求波动从季度到四分之一说明了二级市场的不断变化的性质。公司绩效（以及公共市场可比程），市场状况，行业趋势等因素都会影响投资者的兴趣。我们欢迎您对本版本30版的想法，并很乐意解决任何查询！
在幸运罢工水热场（EMSO-Azores天文台）中，将Zetaproteobacterial多样性和底层类型连接起来
在全球不同的海洋和陆地环境中，已经报道了抽象的Zetaproteobacteria。它们在富含海洋铁的微生物垫中起着至关重要的作用，作为其自养主要生产者之一，氧化Fe（II），并产生具有不同形态的Fe-氧还氧化物。在这里，我们通过使用Zetaproteobacte Rial操作分类学单元（Zetaotu）分类，研究和比较了来自幸运罢工水热场六个不同地点的富含铁的微生物垫的Zetaproteobacterial社区。我们首次报告了这些富含铁的微生物垫的Zetaproteobacterial核心微生物组，该垫子由四个是国际化的Zetaotus组成，对于垫子的发展至关重要。对位点之间不同Zetaotus的存在和丰度的研究揭示了两个簇，这与它们开发的底层的岩性和渗透性有关。簇1的zetaproteobacterial群落是渗透不良的底层的特征，几乎没有弥漫性排气的证据，而群集2的斑点底层则在水热板或沉积物上形成，允许扩散水热流体的渗透和流出。此外，还确定了两个Newzetaotus 1和2，这可能分别是人类铁的特征和未经证实的玄武岩。我们还报告了某些Zetaotus的丰度与氧化铁形态的含量之间的显着相关性，这表明它们的形成可能是分类学和/或环境驱动的。我们确定了我们命名为“珊瑚”的Fe（III） - 氧氧化物的新形态。总体而言，我们的工作通过提供来自大西洋的其他数据来帮助对该细菌类别的生物地理学的知识，这是Zetaproteobacterial多样性的较少研究的海洋。
DeepSeek-R1在USMLE上的表现如何？
1埃森大学医院（Aör）的人工智能研究所（IKIM），Girardetstraße2，45131德国埃森2，德国2个虚拟现实中心（ZVRM），Essen University Hospital（Aör），HufelandStraße医院55，455147 ESSITAR，HESTICE，GERMAINY HOSTICE，INDERSITION，GERMAINY INDECTAIN SACHINES INDECTICE YESSITHIC Pauwelsstraße30，52074 Aachen，德国4 4口腔和颌面外科系，大学医院RWTH AACHEN，PAUWELSSTRAßE30，52074，德国Aachen，52074，德国5癌症研究中心科洛涅ESSEN（CCCE），大学医学（Aör） Duisburg-Essen，计算机科学学院，Schützenbahn70，45127德国Essen *通讯作者：Jan.egger@uk-sen.de（J.E.） 摘要 - 中国人工智能公司DeepSeek，根据其DeepSeek-R1模型发布了其第一个免费的聊天机器人应用程序。 DeepSeek提供其模型，算法和培训细节，以确保透明度和可重复性。 他们的新模型接受了增强学习的培训，使其可以通过互动和反馈来学习，而不是仅依靠监督学习。 报告表明，DeepSeek的模型显示了针对既定的大型语言模型（LLM）的竞争性能，例如Anthropic的Claude和OpenAI的GPT-4O在语言理解，数学（AIME 2024）和编程（CodeForces）方面的既定基准，同时以成本的一小部分培训。 此外，运行推理的成本明显降低，导致DeepSeek超过Chatgpt是美国iOS App Store上下载最多的免费应用程序。1埃森大学医院（Aör）的人工智能研究所（IKIM），Girardetstraße2，45131德国埃森2，德国2个虚拟现实中心（ZVRM），Essen University Hospital（Aör），HufelandStraße医院55，455147 ESSITAR，HESTICE，GERMAINY HOSTICE，INDERSITION，GERMAINY INDECTAIN SACHINES INDECTICE YESSITHIC Pauwelsstraße30，52074 Aachen，德国4 4口腔和颌面外科系，大学医院RWTH AACHEN，PAUWELSSTRAßE30，52074，德国Aachen，52074，德国5癌症研究中心科洛涅ESSEN（CCCE），大学医学（Aör） Duisburg-Essen，计算机科学学院，Schützenbahn70，45127德国Essen *通讯作者：Jan.egger@uk-sen.de（J.E.）摘要 - 中国人工智能公司DeepSeek，根据其DeepSeek-R1模型发布了其第一个免费的聊天机器人应用程序。DeepSeek提供其模型，算法和培训细节，以确保透明度和可重复性。他们的新模型接受了增强学习的培训，使其可以通过互动和反馈来学习，而不是仅依靠监督学习。报告表明，DeepSeek的模型显示了针对既定的大型语言模型（LLM）的竞争性能，例如Anthropic的Claude和OpenAI的GPT-4O在语言理解，数学（AIME 2024）和编程（CodeForces）方面的既定基准，同时以成本的一小部分培训。此外，运行推理的成本明显降低，导致DeepSeek超过Chatgpt是美国iOS App Store上下载最多的免费应用程序。这一开发项目导致NVIDIA的股价下跌了近17％，导致美国历史上最重大的一日损失，总计近6000亿美元。开源模型还带来了医疗保健系统的重大转变，从而使高效的医疗LLM可以在医院网络中部署。要了解其在医疗保健领域的表现，我们分析了有关美国医疗许可检查（USMLE）的新DeepSeek-R1模型，并将其与Chatgpt进行比较。关键字 - DeepSeek-R1，USMLE，CHATGPT，医学，医疗保健，评估，LLMS介绍大语言模型（LLMS）已成为人工智能（AI）的变革力量（AI），通过增强自然语言的理解和产生来显着影响各种领域[1]。但是，LLM通常是由OpenAI或Google等大型科技公司创建的商业产品，这意味着它们倾向于作为封闭的系统运行。这与“开源”计划的哲学（例如医学领域的哲学）形成鲜明对比，旨在