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codereval：具有生成预训练模型的务实代码生成的基准
学术界和行业越来越多地尝试了基于预训练和微调范式的代码生成模型，从而导致了众所周知的工业模型，例如Codex，Codegen和Pangu-Coder。为评估这些模型的有效性，提出了多个现有基准（例如，人道主义者和Aixbench），包括仅生成独立函数的情况，即只能调用或访问内置功能和标准文库的函数。但是，通常不包含在现有的基准中的非标准元函数占流行的开放源项目中70％以上的功能，并且评估模型对独立函数的有效性不能反映这些模型对实用代码生成方案的有效性（即，对于实际源代码的代码，代码生成的开放式或专有代码的代码生成）。为了帮助弥合前面的差距，在本文中，我们提出了一个名为Codereval的基准，由230 Python和230
技术项目II兽医服务和食品安全
本演示文稿中规定的策略基于几个轴。它强调了和谐卫生和植物检疫（SPS）标准的重要性，尤其是基于国际标准，例如法典Alimentarius委员会（CAC）和世界动物健康组织（WOAH）的标准。本文还结合了WOAH工具的结论，用于评估兽医服务的性能（PVS工具），该工具从机构和基础架构电容中确定了关键能力。合适的技术集成以改善质量和食品安全控制，并通过合作伙伴关系和区域合作增强VS的能力，也是建议的核心。最后，重点是国际组织的关键作用，例如联合国粮食和农业组织（FAO）和非洲联盟（AU）及其专业机构在促进综合，一致的政策实施方面。
PFW 人工智能在教学和学习中的应用指南
概述 人工智能 (AI) 的快速发展以及 ChatGPT、BingAI、Claude 和 Codex 等公开可用的 AI 工具可能会改变我们的教学方式。普渡大学韦恩堡分校支持教师和讲师自由选择适合其教学理念的 AI 工具，强调他们在决定如何在课程中使用或不使用 AI 方面的自主权。目前没有官方的大学政策或指导来限制或管理 AI 工具在教学中的使用。自 2023 年初以来，学习和教学增强中心 (CELT) 一直在研究公开可用的生成 AI 工具，参加网络研讨会和研讨会，并咨询技术专家和教师，以了解生成 AI 对教学的好处、局限性和潜在风险。因此，CELT 编制了一些建议的做法，以帮助教师了解 AI 对其教学实践的潜在影响，选择合适的 AI 使用政策，并在课堂上更好地传达可接受的学生使用政策。
药用作物基因剪刀研究现状及安全管理规定
方法与结果 改性活生物体的安全评估是根据经合组织、国际食品法典委员会和粮农组织等国际机构制定的原则进行的。韩国已经制定了遵循国际标准和准则的强有力的改性活生物体安全评估框架。然而，基因编辑技术是一项近期的创新，正在促使各国制定新的监管条款。各国对基因编辑产品的监管状况差异很大。在某些情况下，特定国家采用了宽松的规定，使某些情况免于安全评估。在此背景下，我们总结了药用植物基因编辑的研究现状。接下来，我们介绍韩国农业和畜牧业改性活生物体安全评估体系，并对各国基因编辑产品的监管状况进行比较分析。
当前动态 - Amazon S3
3.13.1. 2022 年各邦物流便利化 (LEADS) 调查报告 ____________________________ 49 3.13.2. 印度的绿色 GDP _______________________ 49 3.13.3. 厄运循环 ____________________________ 50 3.13.4. 可互操作监管沙盒 (IoRS) 的标准操作程序 (SOP) ______________ 50 3.13.5. 资产重组公司 (ARC) _____ 51 3.13.6. 债务追偿法庭 (DRT) ___________ 51 3.13.7. DAKSH ________________________________ 52 3.13.8. 初创企业信用担保计划 (CGSS) 52 3.13.9. 甘蔗生产向北转移 ____ 52 3.13.10.印度质量委员会 (QCI) _____________ 53 3.13.11. 商业 20 (B20) ______________________ 54 3.13.12. 数据中心基础设施状况 ______ 54 3.13.13. 食品法典委员会 (CAC) _____ 54 3.13.14. 公私合作 (PPP) 路线 _____ 54 3.13.15. 致力于减少不平等 (CRI) 指数 ____________________________________________ 55 3.13.16. 印度系列 (BH) ____________________________________ 55
议程项目12 CX/CAC 24/47/22联合粮农组织/谁...
是由粮农组织引起的：4.1粮农组织理事机构，4.2粮农组织在渔业和水产养殖产品上的电子通知作品，4.3粮农组织在营养中的愿景和策略的更新，4.4文献综述了对农药的gut microbiome of农药的影响，微塑料药物和vernical nirsists and vetery narrestions and vetery narrestions and vetery narrestions and vertery narrestions and vetery narrestions and vertery narrestions and 4.5 food irradiation and authenticity, 4.6 FAO and IAEA International Symposium on Food Safety and Control, 4.7 Food safety and new/emerging technologies, 4.8 Food Safety in the Circular Economy, 4.9 Food safety implications from the use of environmental inhibitors in agrifood, 4.10 Risk Analysis for food safety, 4.11 New food sources and production systems, 4.12 Food safety in personalized nutrition: a focus on food supplements and functional foods, 4.13食品安全性在有限的食品可用性
软件开发中的生成AI：现代编码的概述和评估
昌迪加尔大学APEX技术-CSE助理教授摘要生成AI通过利用高级机器学习模型来自动化编码任务，生成代码并提高生产率，从而显着改变了软件开发。本文提供了现代AI驱动的编码工具的概述和评估，包括GitHub Copilot，OpenAI Codex，DeepCode，Amazon Codeguru，Tabnine，Kite和Intellicode，这些工具使用大型语言模型（LLMS）提供实时代码建议，自动错误检测和智能代码。尽管有好处，这些工具仍面临与准确性，上下文理解，安全性，隐私和道德考虑有关的挑战，因此需要对开发人员进行彻底审查和测试AI生成的代码。AI在编码中的集成也引起了人们对专有信息保护和诸如工作流离失所等道德含义的担忧。本文探讨了当前生成AI工具的功能，应用和局限性，突出了它们对软件开发的影响并讨论未来的方向。重点是对改进模型培训，增强上下文理解，安全AI培训方法和道德AI使用的需求。通过解决这些挑战，该行业可以最大程度地发挥生成AI的潜力，创造更准确，可靠和道德上的声音工具，以支持协作和创新的软件开发环境。关键字：生成AI，软件开发，大语言模型，道德AI，上下文理解，人类协作。1。引言生成AI的出现通过使用AI驱动的工具来补充传统的编码实践，以生成代码，自动化任务并提高生产率，从而显着改变了软件开发。利用高级机器学习模型，尤其是大型语言模型（LLMS），这些工具，例如Github Copilot，OpenAI Codex和Tabnine，可以提供智能的代码建议，完整的片段，并从自然语言描述中生成整个程序。这项创新减少了编码时间和精力，有助于错误检测，并作为新手程序员的教育工具。但是，关于代码质量，安全性，知识产权和持续AI模型适应需求的挑战仍然存在。本文提供了当前生成AI工具的概述和评估，研究了其功能，应用和局限性，以突出其对软件开发和未来潜力的影响。
实验室和转基因生物测试的要求
•出于欧洲大豆认证的目的，•根据欧洲大豆指南的测试要求，如下所述。仅在实验室满足此处描述的要求时，才能确认要认证的公司的测试结果。In this respect, the Europe Soya Standard is based on the current specifications laid down by the German Association for Food without Genetic Engineering (Verband Lebensmittel ohne Gentechnik e.V., or VLOG for short) in its guide “Guideline for Laboratories and GMO Testing – Binding Requirements” 1 as well as by the Austrian Platform for GMO-Free Food Products (Arbeitsgemeinschaft für Gentechnik-frei Erzeugte lebensmittel，或简称Arge gentechnik-frei）在“ Empfehlungen Zu Gvo- Gvo-Analysenemanysenemäßcodex-Richtlinie Zur Zur Zur Zur Zur Zur Zur der Gentechnikfreien produktion”（根据GMO测试的建议，请根据“ GMO Food ins in In Innian in In In In In In In In In In In In In In In In In In Inthex in in In In In In In Inthian in n th in In In Inthian in”；
生成式人工智能：ChatGPT 和搜索
OpenAI 成立于 2015 年，最初是一家研究实验室，是三种生成式 AI 模型（ChatGPT、Codex 和 DALL-E）背后的 AI 研究和部署公司。这些模型经过训练，可以理解人类语言的结构，从而创建文本、代码和图像内容，以及来自训练集的新类型的数据/见解。由于计算、数据可用性以及公众测试和进一步完善模型的能力的提高，这些模型的发布已成为生成式 AI 的一个转折点。ChatGPT（生成的预训练 Transformers 或 GPT-3）的第三次迭代于 2022 年 11 月推出，是一个能够解决/回答提示的类人 AI 平台。ChatGPT 在搜索方面的不同之处在于，它以对话式风格响应查询，而不是提供建议网站的链接。自推出以来，它已成为历史上增长最快的消费者应用程序，截至 2023 年 1 月，月平均用户数 (MAU) 已达 1 亿。作为对比，之前增长最快的应用程序的记录保持者是 TikTok（9 个月）和 Instagram（2.5 年）。2
人工智能程序解决大学数学问题的局限性
第五，也许是最严重的一点：问题“自动”选择进行少样本学习的方式完全不清楚，可能不合理。论文中说（图 2）“如果零样本学习不起作用，则进行少样本学习”，以及（第 4 页）“如果问题没有解决 [通过零样本学习]，我们将执行以下操作 [描述少样本程序]”。问题是，系统如何知道零样本学习没有成功？据我所知，论文中没有回答这个问题。也许系统使用了一些合法的方法；例如，Codex 系统无法生成可执行代码。但是，如果这是标准，人们会预期在某些时候，零样本学习会产生可执行但错误的代码；而论文中没有提到这一点。更有可能的是，当零样本学习产生了错误的答案时，系统会转向少样本学习。也就是说，程序正在使用记录的正确答案来指导其操作。这将是作弊 1，如果是这样的话，那么所有与小样本学习相关的结果都必须被抛弃，或者至少用一个非常大的星号来解释。