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AI 编码助手
近年来，生成式人工智能 (AI) 引起了媒体和社会的广泛关注。这些是根据输入创建文本、图像或视频等内容的 AI 模型。受文本生成领域巨大进步的推动，最近开发了大量基于大型语言模型 (LLM) 的 AI 编码助手，用于源代码生成的（部分）自动化。这些模型根据方法的不同，要么在大量文本上进行训练，然后使用源代码进行微调，要么直接在大量源代码上进行训练。在应用中，这些模型的使用方式类似于聊天机器人。用户给模型一个提示，可以是所需功能的描述，也可以是（带注释的）源代码框架。输出是用户选择的编程语言中具有所需功能的源代码。当前一代模型除了生成最佳建议外，还会生成多个替代方案 - 这是模型认为最有可能正确的建议。用户可以选择其中一个建议并将其采纳到他们当前的软件项目中。这些 AI 编码助手通常通过集成开发环境 (IDE) 的插件访问。此外，开发人员还会使用托管在云端或本地的通用聊天机器人进行编程。
医师助理作为授权处方者
授权处方药，由立法，其监管学院，新斯科舍省健康和实践设置（如果适用）开出药物和治疗的医疗保健专业人员。订购药物的权力与任何特定的健康专业无关，并且在该医疗保健专业中也可能有所不同，具体取决于特定的能力和技能。
虚拟助手中的情感和建议
摘要在一个虚拟助手在我们的日常生活中起着越来越重要的作用的时代，这项研究表达了他们建议的含义。我们研究了信任和虚拟代理人的情感表达之间的相互作用，并深入研究了人类技术互动的关键方面。，我们的研究研究了虚拟药物与人类决策之间的动态。第一阶段涉及开发和验证能够传达各种情绪的虚拟机器人。通过此，披露了基于性别的情感提示感知的差异，从而阐明了男人和女人如何以不同的方式解释这些线索。第二阶段采用交互式内存游戏，虚拟代理在各种情绪状态下运行。参与者的信任水平和看法在不同的情况下进行了精心评估，从准确到错误的代理提示。我们的调查结果阐明了代理人的情感表达对参与者的看法的影响，这说明了信任如何受到手头任务和代理人行为的精致影响。这项研究有助于理解虚拟助手与人类决策之间的关系，强调设计更具吸引力和互动性虚拟药物的必要性。这些见解准备未来的研究，以制定更有效的虚拟助手，从而增强用户的信任和参与度。
使用基于AI的虚拟助手：荟萃分析
零售商依靠虚拟助手（VAS），例如亚马逊的Alexa和聊天机器人，以低成本以及新颖的购物机会提供24/7的客户服务。尽管由于人工智能（AI）而证明了VA功能，但许多零售商仍然很难让客户成为VAS的重复用户。因此，为了建立有关如何促进VA使用的建议，此荟萃分析从244个与VAS交互的客户样本中提取了2,766个相关性。结果表明，客户，VA和购物场合相关的因素均影响了技术的使用。价格价值是最强的驱动力，其次是支持，社会影响和拟人化。的风险，能力和信任事项对较小的程度。这些因素通过触发两个客户的反应来发挥强烈的间接影响：认知和情感。负面情绪是一个特别重要的调解人。最后，几种VA类型增强或削弱了著名的效果，包括它们是否具有智能/智能，商业/非商业/非商业，基于语音/文本的效果，以及基于avatar-/non-non-avatar。结果表明，没有一种大小的方法适用于VAS，因为它们的性能随客户的响应而变化。当前的荟萃分析为寻求选择吸引人的VA的零售商提供了深入的指导。©2024作者。由Elsevier Inc.代表纽约大学出版。这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
对生产和物流中数字助手的审查
摘要本研究提出了一项系统的文献综述，以了解数字助手（DAS）在生产和物流任务中的应用，收益和挑战。我们的概念框架涵盖了三个维度：信息管理，协作操作和知识转移。我们在产品设计，生产，维护，质量管理和物流领域中评估Human-DA协作任务。这使我们能够扩展不同类型的DA，并揭示它们如何提高生产和物流工作的速度和便捷性，这在先前的研究中被忽略了。我们的结果表明，DAS可以提高工人与机器/信息系统搜索，处理和演示的速度和易于互动。现有的研究描述了differentlevelsofautonyIndecision制作；但是，大多数Dasperformtask按照指示或工人的同意。此外，我们观察到，工人发现执行任务和获取知识时更直观（例如，听觉和视觉提示）。因此，未来的研究可以探索如何将DA与其他技术集成，以进行强大的多模式援助，例如眼睛跟踪和增强现实。这可以为残疾人或条件的工人提供自定义的DA支持，以促进更具包容性的生产和物流。