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设计人工智能聊天机器人
● 计算机科学家（和应用程序设计师）赋予聊天机器人独特的个性。● 人工智能聊天机器人在聊天时还可以“表达情绪”，如快乐、悲伤或兴奋。聊天机器人被教导去理解这些情绪，以便它能够用正确的词语做出回应，即使它实际上无法感受到这些情绪。● 人工智能聊天机器人有记忆。它们可以记住你与它们的对话，并利用这些对话以像与朋友聊天一样的方式做出回应。
利用人工智能进行自我诊断的医疗聊天机器人
摘要：医疗保健对于健康生活非常重要。但是，如果您有健康问题，就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人，该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册，帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据，他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析，并根据症状提供个性化的分析报告。因此，人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
人工智能聊天机器人与友谊
随着时间的推移，技术影响了我们建立和维持友谊的方式。随着人工智能技术的最新发展，我们现在有了可以进行非常真实的对话的生成式人工智能聊天机器人。这不仅有趣且有用，而且还会让人们与聊天机器人产生情感联系。但这可以吗？在本次活动中，学习者将努力解决这个问题，思考是什么让人类的友谊变得特别和独特。
DeepSeek vs.在高级级别
简介大型AI模型，例如DeepSeek和Chatgpt，在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力，通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时，两个模型都会相似地执行，因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是，当问题冒险进入更高级领域时，真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现，尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作，这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计（通常称为灯厂）由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成，如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色，另一侧为白色。暴露于光线时，叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加，最佳性能的压力约为1 pa。
开发 AI 聊天机器人的要求指南...
解决方案必须包含一个跨多个通信渠道的自动化全天候人工智能聊天机器人，其中不到 10% 的互动会产生搜索结果、“我不知道”的回答或其他类似的间接回应。解决方案必须是定制的，以了解每个部门或校园特有的主题，而不是通过模板内容采取一刀切的方法。解决方案的人工智能聊天机器人必须默认驻留在机构的网站上，而不是外部平台或应用程序上。用户必须能够通过机构网站以外的渠道访问解决方案的人工智能聊天机器人，例如社交媒体平台、短信、移动应用程序等。解决方案必须与“家用”设备（如 Amazon Alexa）集成，以允许用户与机器人互动。解决方案必须为管理员提供工具，以便根据需要编辑或添加响应，而无需供应商的协助。
基于人工智能的医疗保健聊天机器人系统
交互式聊天机器人应用程序是现代时代的最新发明。医疗保健行业与人际交往密切相关，似乎像聊天机器人这样的对话式人工智能应用程序更为普遍。聊天机器人的响应方式应该让用户感觉自己正在与真人交谈。聊天机器人根据清晰的数据集和可持续的后端逻辑进行响应以生成结果。医疗聊天机器人通过以类似人类的方式与用户互动，简化了医疗保健提供者的工作并有助于提高他们的绩效。医疗保健领域的聊天机器人可能具有为患者提供即时医疗信息、在疾病出现的第一个迹象时推荐诊断或将患者与社区中合适的医疗保健提供者 (HCP) 联系起来的潜力。[3]
Chatgpt中的集成推荐系统...
Christian Ovalle 1 1 1 UniversidadTecnológicaDelPerú，Perú，dovalle@utp.edu.pe摘要 - 近年来，推荐系统在电子商务领域取得了巨大的帮助。这有许多应用程序可以通过不同的过滤技术来改善用户行为因素；但是，这些系统中的大多数缺乏真正影响用户的演示和交互模型。在这种情况下，电子商务网站正在寻找不同的策略，以准确，及时地分配在线用户看到的建议；不过，审查不同的文章，尚不清楚推荐项目的出现方式是否对用户行为产生积极影响。另一方面，对话性人工智能系统技术具有很大的尺寸，强调了Chatgpt作为创新工具。最后，这项研究旨在验证在Chatgpt中实施集成SR是否会影响电子商务商店中用户的购买后行为。结果表明，通过利用对话式AI的潜力提供更有效和个性化的建议，就用户建议而言，增加了34.15％，而在购买推荐产品时，指数增长了54.05％；同样，很明显，从初次购买后14天后进行回购的用户增加了46.67％；最后，从电子商务商店回购产品的略有显着增长了9.52％。关键字启用系统，chatgpt。购买后，电子商务，个性化
对话式人工智能——基于检索的聊天机器人
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前，自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在，越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进，因此它成为热门研究之一。在这项工作中，提出了一种基于任务的检索式聊天机器人，该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此，基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明，在大多数情况下，生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习