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语言写得很大：llms，chatgpt，含义和理解
除了（Little）OpenAI可能向我们隐瞒的内容外，我们都知道（大致）（llms）的大型语言模型（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下言培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
在线基于聊天机器人的票务系统
摘要。基于在线聊天机器人的票务系统旨在增强用户体验，并简化为各种活动，服务和旅行预订门票的过程。传统的票务系统通常涉及冗长的过程，从而导致用户挫败感和效率低下。此系统利用高级聊天机器人技术提供对话界面，使用户可以与票务平台无缝交互。系统的核心功能包括实时票务预订，活动查询，付款处理以及通过自然语言接口对用户查询的支持。通过利用机器学习算法和自然语言处理，聊天机器人有能力了解用户意图并提供个性化响应，从而促进用户友好的互动。本文讨论了系统的设计和实现，突出显示了其架构，用户界面以及与付款网关和数据库的后端集成。进行了一系列可用性测试和案例研究，以评估该系统在现实情况下的有效性，与传统方法相比，衡量用户满意度和效率提高。调查结果表明，基于在线聊天机器人的票务系统大大减少了购买票购买所需的时间，同时增强了用户的参与度和满意度。这项研究为票务行业的AI驱动解决方案的不断发展而做出了贡献，展示了自动化的潜力，以提高运营效率和客户体验
AI聊天机器人由人工智能提供的患者护理
摘要：人工智能（AI）改变了患者与医疗保健系统互动并经验护理的方式。该项目是实施AI聊天机器人，以帮助从头到尾进行更直接和个性化的患者护理。它使用自然语言处理（NLP）来理解和回答患者对症状，医学使用，预约时间表以及与健康相关的问题的各种主题的问题，由聊天机器人提出的聊天机器人将使用机器学习算法来连续学习用户互动，这意味着从根本上可以改善其准确性和相关性。该系统易于使用，确保具有不同技术技能的患者可以使用它。聊天机器人也是一种分类工具，它可以标记需要紧急医疗护理的患者，并尽快将他们与医生联系起来。健康替代了解决方案，并弥合了患者与医疗保健提供者之间的差距，减少医务人员和应用程序参与度的工作量提供了良好的患者。通过彻底的测试和验证，聊天机器人提出了提高医疗保健效率，自我管理和最终结果的潜力。这些结果强调了AI聊天机器人的最新进展如何改变患者与现代医疗保健的互动方式，并支持新的综合护理策略。关键字：AI聊天机器人，患者护理，NLP，机器学习算法，症状分析，药物查询，预约时间表，分类工具，医疗保健效率，自我管理，自我管理，综合护理策略，用户互动学习以及减少医务人员的工作量。1。引言人工智能（AI）已成为医疗保健部门的变革力量，提供创新的解决方案，以增强患者护理，简化行政流程和支持临床决策。AI在医疗保健中最有希望的应用之一是智能聊天机器人的发展，这使患者与医疗保健提供者之间无缝沟通。随着远程医疗和数字健康平台的兴起，AI驱动的聊天机器人可以彻底改变患者体验，在症状分析，药物询问和预约时间表等领域提供即时，个性化的帮助。向AI驱动的患者护理的这种转变对于解决对医疗服务的日益增长的需求以及减轻过度劳累的医疗专业人员的负担至关重要。将自然语言处理（NLP）集成到聊天机器人系统中已大大改善
deepseek vs. chatgpt：推理中的比较效力...
摘要新一代语言模型的出现因其卓越的理解和人类语言生成能力而彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域。chatgpt成为一个基本模型，具有出色的优势。DeepSeek最近成为NLP的最新进步，在纯文本生成工作，语义分析和上下文依赖语言建模能力中表现出巨大的潜力。该研究调查并比较了DeepSeek和Chatgpt在评估主要应用于南亚阿拉伯语学习者的成人L2（第二语言）采集错误时的表现。使用此前提，我们旨在评估其在检测语言不准确性（形态学，语法，语义）和诊断L1（第一语言）的疗效方面的功效。方法包括对非本地阿拉伯语句子的错误分析，两个模型的比较评估以及对推理深度的对比评估。结果表明，DeepSeek在上下文驱动的错误检测（例如检测SOV单词订单转移时）的情况明显好得多，并且ChatGpt提出了更具主导性的相关反馈。但是，两者都需要微调提示来引入与语义/务实错误有关的反馈，例如缺少文章和方言不匹配。的贡献包括将AI工具集成到L2教育学的建议，强调对比度的演习和社会语言意识，以及针对L1靶向错误概况的培训AI的建议。这项研究将AI集成到针对成人L2学习者的可扩展解决方案的语言教学中，同时指出了模型中所需的改进。关键字：DeepSeek，Chatgpt，LLMS，母语影响（MTI），第二语言获取（SLA），AI辅助错误检测，对比语言学
CHATGPT中偏见的感知：社交媒体数据的分析
Leiter等。[11]分析了Twitter用户对ChatGpt的看法。作者分析了推文的情感，情感随着时间的变化，跨语言的情感以及主题的分析。使用由“ #chatgpt”组成的简单搜索查询，作者从168,000多个Twitter用户中收集了330,000多条推文。结果和分析表明，有100,163条推文具有积极的情绪，174,684条推文具有中性情绪，而59,961条推文具有负面情绪。随着时间的流逝，情感分析显示在分析的时间范围内的情感下降趋势。英语与非英语推文的平均情感几乎相似。与日语，法语，西班牙语和德语的推文相比，用英语的推文具有更多的积极情感。最后，推文主要与五个主题有关：商业，技术，教育，日常生活和社会问题。
聊天机器人研究综合文献计量文献综述：趋势，框架和新兴应用
摘要 - 本研究旨在通过研究各个领域的关键趋势，框架和有影响力的应用来对聊天机器人研究进行全面的文献计量文献综述。它试图绘制聊天机器人技术的演变，确定有影响力的作品，并分析研究重点如何随着时间的流逝而变化，尤其是向AI-wired驱动的聊天机器人框架转移。从Scopus数据库中编辑了扩展的数据集，并使用N-Gram参考分析，网络映射和时间趋势可视化进行了文献计量分析。使用Biblioshiny的R Studio进行了分析，允许识别主题群集，以及在Chatbot研究中从基于规则的基于规则的检索到高级检索和生成语言模型范式的发展。聊天机器人研究从2020年到2024年都显着增长，出版物的数量不断增加，全球合作的增加，由美国，中国和新兴地区（例如东南亚）贡献。主题分析强调了从基础AI和NLP技术转变为精神健康聊天机器人和电子商务系统等专业应用程序，强调了实用和以用户为中心的解决方案。聊天机器人体系结构（包括生成AI）的进步已证明了该领域的跨学科性质和轨迹，对复杂的，上下文感知的对话系统。该分析主要使用了Scopus的数据，这可能会限制包括研究的广度。鼓励未来的研究集成来自其他来源的数据，例如科学（WOS）和PubMed，以对该领域有更全面的了解。
认识一下 2025 年欧洲激素奖获得者 Krishna Chatterjee
来自英国剑桥的 Krishna Chatterjee 教授是 2025 年欧洲激素奖章获得者。他将在哥本哈根举行的 ESPE 和 ESE 联合大会上发表获奖演讲。请继续阅读，了解有关他在内分泌学领域的职业生涯、他对未来内分泌学家的建议以及您可以期待在大会上听到他谈论的内容的更多信息。 请告诉我们您目前的职位 我在英国剑桥大学代谢科学研究所工作。我的研究涵盖基础临床界面，并转化为针对罕见和不寻常的甲状腺疾病的诊断服务。此外，我很荣幸能够指导剑桥临床研究中心和针对健康专业人员的博士课程。 您在内分泌学方面走上了怎样的职业道路？ 我毕业于剑桥大学，在牛津大学完成临床培训。我首先在伦敦汉默史密斯医院接受 Steve Bloom 的内分泌学培训，然后在美国马萨诸塞州波士顿的麻省总医院甲状腺科与 Larry Jameson 一起进行研究。 1990 年，我回到剑桥临床医学院，由 Keith Peters 领导。1998 年，我被任命为内分泌学教授。我们的研究一直得到 Wellcome 的支持，最近又得到了英国国立卫生研究院的支持。在 2025 年 ESE 和 ESPE 联合大会的颁奖演讲中，您将讨论什么？我将介绍我们团队在甲状腺激素作用领域的显著贡献。我们定义了一种多系统疾病，通常在儿童时期出现，原因是 SECISBP2 发生突变，该基因控制含硒半胱氨酸的蛋白质的合成。这种综合征与甲状腺激素代谢紊乱和表型（如肌营养不良症、无精子症）有关，这是由于组织特异性硒蛋白缺乏引起的，以及由于缺乏抗氧化硒酶而导致的特征（如光敏感性、进行性听力损失、主动脉瘤）。独特的是，这种疾病说明了氧化应激对人类的影响。
医学中chatgpt的好处，限制和风险
1 Department of Neurosurgery, and Neuroscience, Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian Hospital, New York, NY, United States, 2 Department of Neurosurgery, Chulabhorn Hospital, Chulabhorn Royal Academy, Bangkok, Thailand, 3 MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States, 4 Harrington Heart & Vascular大学医院研究所克利夫兰医学中心，凯斯西部储备大学，俄亥俄州克利夫兰，美国，罗伯特·D·罗伯特·D·罗伯特·D·和帕特里夏·凯恩医疗保健科学科学中心，美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所，梅奥诊所，美国6号卫生保健政策和研究部，卫生科学系，美国梅奥诊所，梅奥诊所，美国梅奥诊所，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，人工学会，纽约市，德国，加利福尼亚大学，旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州旧金山大学8号巴卡尔计算健康科学研究所，美国9号病理学系，纽约大学纽约州纽约州，纽约州，纽约州，纽约州，纽约州10 Hasso Plattner数字健康研究所10失败医学，大学医院，蒙斯特大学，德国蒙斯特，12个心脏病学系，部门预防医学系，健康促进，卫生学院，医学院，医学院，大学维滕/赫尔德克，德国哈根
chatgpt-4的初步探索显示了生成人工智能对文化量身定制的多种语言抗菌剂的潜力
理解和影响与健康相关行为的框架。3个文化细微差别和行为变化模型构成了成功的公共卫生交流的基础，因为它们可以确定健康沟通策略的有效性。通过量身定制MES，以与不同的群体产生共鸣，干预措施可以引起更长的持久行为转变，这反过来又可以改善健康结果。文化量身定制的公共卫生运动可以通过解决社区的特定信念和实践来改善参与度。3根据文化特征分割公共卫生介入信息，增强其影响和相关性。3,4 AI领域的最近爆炸性增长为AI提供了巨大的潜力，可以简化和加快流程，使知识更容易获得并提高我们对世界的理解。在兽医医学中，AI已用于各种目的5，包括诊断成像6,7和临床文档。8 Generative AI可以创建针对不同识字级别，语言和地理位置的内容。9截至本文提交时，目前尚无关于使用生成AI来创建量身定制的AMR意识内容的研究。这项简短的非正式研究旨在探索生成AI的潜力，以不同语言的方式开发AMR消息传递通信，适合不同的受众。
知识信息的分子设计用于使用Chatgpt to Human-Machine Collagoration
有机分子的设计是解决许多与化学相关的挑战的核心，需要在人类直觉和计算能力之间有效合作。这项研究表明了通用大语模型（LLM）如何促进分子的设计，从而利用自然语言从经验知识中利用反馈。我们使用这种方法设计有机结构导向剂（OSDA），以指导沸石的结晶。在我们的计算工作流程中，LLM提出了通过经验知识和原子模拟评估的OSDA候选者。然后向LLM提供自然语言的反馈，以完善随后的建议，从而逐步增强拟议的OSDA并促进化学空间的探索。预测的候选人包含经过实验验证的OSDA，结构类似的OSDA，以及具有优异亲和力得分的新颖的OSDA，强调了LLM的强大能力。使用自然语言作为通信界面的人类机器协作具有在其他分子设计任务中应用的潜力。