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。
免疫检查点抑制剂 (ICI) 彻底改变了转移性黑色素瘤患者的治疗方法,与其他治疗方式相比,可显著提高总生存率 (OS) ( 1 , 2 )。重要的是,ICI 的反应被认为是持久的,获得完全或部分反应的患者似乎在停止治疗后仍能保持反应 ( 3 , 4 )。然而,对于未进展的黑色素瘤患者,最佳治疗时间仍然未知 ( 5 ),而 ICI 治疗的总时间在治疗方案中是任意确定的,一些研究中为 2 年,而其他研究中则为治疗至病情进展 (PD) ( 1 , 2 , 6 )。仔细考虑 ICI 治疗时间的关键在于平衡停止 ICI 后的反应保持和避免毒性,同时降低成本。免疫相关不良事件 (irAE),尤其是晚发型 irAE,仍然是影响 ICI 患者生活质量的主要问题,这在完全缓解 (CR) 的背景下尤为重要 (7,8)。为了回答这个问题,观察性研究分析了选择性停止治疗或因 AE 停止治疗对复发的影响,但其结果仍然不一致 (9-12)。此外,研究实体瘤(包括黑色素瘤)中 ICI 最佳治疗持续时间的荟萃分析并未报告固定治疗持续时间与治疗至病情进展相比具有生存优势,也未全面探讨影响复发风险的因素 (13,14)。因此,我们本次审查的主要目的是系统地回顾所有关于 ICI 后疾病复发的现有证据
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。
我相信,在个人学习方面,人工智能作为传统教育方法的补充具有巨大潜力。然而,除了潜力之外,人工智能的快速发展还引发了许多道德问题,这些问题往往解决得太晚,而且程度有限。
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]
最近,ChatGPT 迅速流行起来,并在短时间内吸引了大量用户,进入了我们的生活。OpenAI 开发的最先进的语言模型 ChatGPT 利用先进的深度学习技术模拟人类语音并回答文本输入。凭借全面的文本数据库,ChatGPT 能够就广泛的主题提供准确的信息和响应。它的多功能性使其成为各种应用的宝贵资产,包括对话式人工智能和聊天机器人,通过类似人类的交互和自动文本生成改善用户体验,以及问答和语言翻译等自然语言处理任务。这种语言模型有可能彻底改变人工智能领域以及人与技术互动的方式。
• 没有。• PM&C 过去曾进行过一些小规模的 AI 测试。• PM&C 目前尚未使用 ChatGPT,但如果存在业务需求,PM&C 会考虑使用它。• 尚未对 ChatGPT 进行网络安全审查。• ChatGPT 与 PM&C IT 网络上使用的所有系统一样,必须安全且稳定,才能兼容用于 PM&C 的机密网络。• 对 ChatGPT 或其他类似系统的任何评估都将按照 PM&C 的标准系统授权审查流程进行,并且由于该服务的独特性,通常会涉及澳大利亚网络安全中心。• 如果需要 - PM&C 内部对 AI 的主要用途是一个简单的聊天机器人,它为用户提供有关 PM&C 企业协议的基本信息。o 此次测试仅作为概念验证,目前已不再有效。• ACSC 尚未向 PM&C 提供任何关于使用 AI 或 ChatGPT 的指导。
在现代技术时代,聊天机器人是新一代对话服务的重要方面。聊天机器人系统是一种使用自然语言与用户交互的软件程序。聊天机器人是一个虚拟个体,可以使用交互式文本能力与任何人进行有效讨论。最近,聊天机器人作为人机对话媒介的发展取得了长足的进步。机器学习和人工智能聊天机器人系统的目的是模拟人类对话;可能是通过文本或语音。聊天机器人程序通过自然语言处理理解一种或多种人类语言。聊天机器人结构集成了语言模型和计算算法来模拟非正式聊天通信,涵盖了大量的自然语言处理技术。本文探讨了聊天机器人可能有用的其他应用,例如机器对话系统、虚拟代理、对话系统、信息检索、商业、电信、银行、医疗、客户呼叫中心和电子商务。还概述了基于云的聊天机器人技术以及聊天机器人的编程和当前和未来聊天机器人时代的编程挑战。
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
