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World File Search SystemChatGPT
chatgpt作为发明家
本研究的比较distionPractices和largelanguagemodel（LLM）的designPractice和绩效与48小时原型Hackathon中的研究生工程专业的学生有关，该数据集基于一个包含100多个原型的数据集。LLM通过指示执行其指示并提供客观反馈，自主产生的想法并在没有人类干预的情况下做出所有设计决策的两个参与者参加。LLM表现出与人类参与者相似的原型制作实践，并在六支球队中获得第二名，成功地设计并为功能原型提供了建筑说明。LLM的概念产生的cap质特别强。然而，LLM在面临小小的困难，为设计中增加了不必要的复杂性并经验丰富的设计固定时，过早地放弃了有前途的概念。由于模糊或不清楚的描述，LLM与参与者之间的沟通挑战，而LLM难以保持连续性和回答中的相关性。基于这些发现，提出了六个有关在设计过程中实施LLM之类的LLM的建议，包括利用它来构思，确保人类的监督来确保关键决策，促使其考虑替代方案，并在子系统级别进行特定和可管理的任务。
生物信息学中的Chatgpt和DeepSeek -IJRPR
近年来，人工智能（AI）已成为各个领域的强大工具，生物信息学是其表现出变革性潜力的最杰出领域之一。生物信息学涉及大规模的生物学数据分析，包括基因组序列，蛋白质结构和临床数据。使用机器学习（ML），深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）技术在理解复杂的生物学现象方面加速了进展，而在这项革命的最前沿，是OpenAI开发的大型语言模型。chatgpt建立在GPT（生成预审预测的变压器）等尖端神经网络体系结构上，在文本生成，数据解释甚至对话交流方面都表现出了非凡的功能。其在生物信息学中的实施可以导致更快，更有效的研究和更有效的临床决策。从协助基因组学到改善医学教育和增强药物发现，Chatgpt正在改变生物信息学家和医疗保健专业人员处理复杂问题的方式。但是，与任何技术进步一样，需要考虑的挑战。这些包括数据隐私问题，AI-I-Intent的道德含义以及AI模型在临床决策中的可靠性。本手稿旨在探索生物信息学中Chatgpt的潜力和局限性，从而概述其应用，道德考虑以及AI在生物医学科学中的未来方向。
对Chatgpt和DeepSeek的比较分析
出版日期：2025/02/21摘要：人工智能的快速发展（AI）导致了正在改变各种行业的复杂语言模型的发展。其中，由于其在自然语言处理（NLP），机器学习（ML）（ML）及其在不同领域的应用，OpenAI的Chatgpt和DeepSeek的AI模型由于它们在自然语言处理（NLP）中的能力而引起了极大的关注。本文介绍了Chatgpt和DeepSeek之间的全面比较，重点是其建筑差异，性能指标，应用程序和潜在的未来方向。该研究基于对相关文档的文献综述，包括技术论文，用户指南和行业报告。调查结果表明，尽管两种模型在NLP任务中都表现出色，但它们的基础体系结构，培训方法和特定用例有所不同。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：chatgpt，DeepSeek，生成AI，NLP，机器学习。如何引用：Rahul Vishwanath Dandage博士（2025）。对Chatgpt和DeepSeek的比较分析：功能，应用程序和未来方向Chatgpt＆DeepSeek。国际创新科学与研究技术杂志，10（2），207-211。 https://doi.org/10.5281/zenodo.14899162
附件A-使用苏格兰政府生成人工智能（AI）中使用生成人工智能（AI）（AI）是广泛的
附件A-使用生成人工智能（AI），例如苏格兰政府生成人工智能（AI）中的Chatgpt，是一个广泛的标签，描述了任何类型的人工智能，可用于创建新文本，图像，视频，音频或代码。大语言模型（LLM）是此类AI的一部分，并产生文本输出。chatgpt和Google的双子座是使用LLM的生成AI的公开可用的版本。他们允许用户输入文本并从系统中寻求视图，或要求系统根据给定主题创建输出。您还可以要求它总结长文章，获取问题的特定长度的答案或为所述功能编写代码。英国政府有关如何使用生成AI英国政府的指导，已发布了使用生成AI的框架，该框架基于10个关键原则：1。您知道什么是生成AI及其局限性。2。您合法，道德和负责任地使用生成性AI。3。您知道如何确保生成AI工具安全。4。您在正确的阶段拥有有意义的人类控制。5。您了解如何管理完整的生成AI生命周期。6。您使用合适的工具来工作。7。您是开放和协作的。8。您从一开始就与商业同事合作。9。您拥有建立和使用生成AI所需的技能和专业知识。10。您将这些原则与组织的政策一起使用，并拥有正确的
llms，chatgpt，接地，含义和理解
摘要：除了（Little）Openai可能对我们隐瞒的内容外，我们都知道（粗略地）大型语言模型（LLM）（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，下一个单词培训等）。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。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
原始研究人工智能：评估Chatgpt在与Meta-Analysi进行系统评论时的表现
摘要简介人工智能（AI），尤其是诸如聊天生成预训练的变压器（CHATGPT）之类的大型语言模型，在简化研究方法方面具有潜力。系统评价和荟萃分析通常被认为是循证医学的巅峰之作，它本质上是时间密集型且需求细致的计划，严格的数据提取，彻底的分析和仔细的合成。尽管AI有望应用，但其在进行荟萃分析进行系统审查方面的实用性尚不清楚。这项研究评估了Chatgpt在进行荟萃分析进行系统审查的关键任务时的准确性。方法该验证研究使用了脊髓刺激后发表的有关情绪功能的荟萃分析的数据。ChatGpt-4O进行了标题/摘要筛选，全文研究选择以及通过荟萃分析进行系统评价的数据汇总。比较与人类执行的步骤进行了比较，后者被认为是黄金标准。感兴趣的结果包括准确性，灵敏度，特异性，积极的预测价值以及筛选和全文审查任务的负预测价值。我们还评估了合并效应估计和森林图的差异。标题和抽象筛选的结果，ChatGPT的准确性为70.4％，灵敏度为54.9％，特异性为80.1％。在全文筛选阶段，准确性为68.4％，灵敏度为75.6％，特异性为66.8％。森林地块没有明显的差异。chatgpt成功地汇总了五个森林地块的数据，在计算汇总的平均差异，95％顺式和异质性估计值（I 2分和tau平方值）方面达到了100％的准确性，对于大多数结果而言，tau-squared值的差异很小（范围0.01-0.05）。结论ChatGpt在筛选和研究选择任务方面表现出适度至中等准确性，但在数据合并和荟萃分析计算方面表现良好。这些发现强调了AI增强系统审查方法的潜力，同时还强调了对人类监督的需求，以确保研究工作流程中的准确性和完整性。
生成AI（CHATGPT）对招聘效率和候选质量的影响：过程自动化水平的中介作用以及组织规模的调节作用
诸如chatgpt之类的生成AI应用程序可以通过自动执行招聘中涉及的许多重复任务来提供显着的效率优势。例如，AI系统可以快速扫描，排序和排名简历，确定最匹配给定职位描述要求的候选人。这种自动化减少了处理大量应用所需的时间，这对于招聘高量招聘特别有用，使招聘人员可以专注于战略决策和候选人参与（García-Morales等，2023）。此外，AI驱动的自动化有助于简化与候选人的沟通，因为聊天机器人和自动化电子邮件提供了对常见问题的及时回答，从而增强了候选人的体验。这种有效的，迅速的互动有助于对组织的积极看法，这在竞争性招聘环境中至关重要（Kaplan和Haenlein，2022年）。
利用AI来实现生物信息学的突破：Chatgpt，DeepSeek和高级AI工具在生物数据分析和手稿准备中的作用
1。整合多摩学数据：生物信息学领域通常需要从广泛的来源（包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学等）等多种来源的数据集成。这些数据集的复杂性和异质性构成了重大挑战，因为它们通常包含各种类型的信息，必须协调以发现有意义的生物学见解。AI工具已成为强大的促进者，使研究人员能够通过识别常见模式，相关性和关系来无缝整合多词数据，而这些数据可能不会通过传统的分析方法立即显而易见。例如，能够处理高维且复杂的数据集的深度学习模型已成功地用于整合多媒体数据并以明显的准确性预测生物学结果。这些模型利用了学习数据层次表示的能力，从而发现了不同的OMICS层之间的潜在连接并提供对生物系统的更全面的理解（Jumper等，2021）。通过弥合不同数据类型之间的差距，AI驱动的方法正在彻底改变研究人员分析和解释多词的数据的方式，为更全面和有见地的发现铺平了道路。
综合注意力卷积网络用于运动图像EEG分类
在过去的十年中，生成人工智能（GAI）的应用在医学，科学和日常生活中迅速增加。大语言模型（LLMS）为教育开辟了新的途径。llms已用于为学生创建互动的教育内容，刺激他们的好奇心，产生代码解释并提出评估问题（Küchemann等，2023）。但是，将GAI纳入教育时也存在一些挑战。该研究主题旨在解决使用GAI工具来推进学生认知或更广泛的能力的问题，以及如何使教师和学生都可以认真地反映使用GAI工具而不是过分依赖他们。研究主题的重点是研究基于大型语言模型的GAI工具，例如Chatgpt进行学习和认知，以促进有关如何使用GAI工具来支持教师进行形成性评估，诊断学生的努力，实现新颖的认知活动和实现个人意见和个人注意的学生的批判性转移。本社论综合了该研究主题中14项研究的见解，这些研究研究了AI在高等教育中的各种影响，强调了接受，评估，绩效比较，技能发展，互动策略和认知建模的关键主题。