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World File Search SystemChatGPT4
我们对 AI 的使用 - MMC
技术环境正在迅速变化，因此我们在 AI 方面也持有相同的立场。在 MMC，我们偶尔会使用人工智能 (AI) 工具（主要是 ChatGPT4）作为指南，以协助和增强我们的咨询服务。AI 生成的内容和建议是基础，然后我们会根据每个客户的独特风格、目标和偏好对其进行定制和改进。我们仅使用当前属于公共领域的数据，并确保始终遵守 GDPR 和数据隐私规定。
kaya ai机会论文
在某个时候，通用AI变为AGI（人工通用智能）。AI周围最大胆的预测来自Openai周围的人们，例如Alum Leo Aschenbrenner的160页纸。agi本身是一个模糊而模棱两可的概念，因此我们不会进一步辩论，尽管有一些尝试围绕AGI含义（例如ARC-AGI项目）建立共识。研究人员似乎同意，ChatGpt4通过了Turing测试，这是AI的圣杯之一 - 使机器行为与经过测试的方面的人类行为完全没有区别。全局仍然存在LLMs的能力（或仅是非常基本的）来理解物理世界，记住和检索事物，持续记忆，推理能力和计划能力的能力，这些能力都是有机智能的特征。奇怪的是，使用情感操纵时，LLM的表现更好（纸）。
ChatGPT 与 Google Bard 对比
人工智能工具在教育领域发展迅速，这凸显了对其性能进行全面和严格评估的迫切需要。为此，本研究测试了 ChatGPT 和 Google Bard 在回答工程和卫生领域一系列问题方面的有效性。所研究的问题类型包括判断题、多项选择题 (MCQ)、匹配题、简答题、论文题和计算题。研究结果表明，ChatGPT 4 在创造性解决问题和各种问题类型的准确性方面都超过了 ChatGPT 3.5 和 Google Bard。ChatGPT 4 在判断题中的准确率最高，达到 97.5%，而在计算题中的准确率最低，为 82.5%。提示 ChatGPT 和 Google Bard 提供简短的回答显然可以防止它们产生幻觉，从而给出不切实际或荒谬的回答。ChatGPT 和 Google Bard 给出错误答案的大多数问题都表明了正确的问题解决方法；然而，这两个人工智能模型都很难准确地执行简单的计算。在与健康科学相关的 MCQ 中，ChatGPT 似乎很难在几个合理的选项中辨别出正确答案。虽然这三种工具都能很好地处理论文问题，避免任何明显错误的回答（与其他问题类型不同），但还是注意到了一些细微的差异。ChatGPT 3.5 始终更紧密地遵循论文提示，提供直接和必要的回答，而 ChatGPT 4 在适应性方面表现出优于这两种模型的优势。ChatGPT4 捏造了参考文献，在回答来源提示时创建了不存在的作者和研究标题。虽然在教育中使用人工智能很有前景，但即使是最新和最先进的 ChatGPT 和 Google Bard 版本也无法准确回答所有问题。人类仍然需要大量的认知技能和人工智能能力的进一步发展。
开创性内部监测
Figure 1: Overview Legislation regarding in-cabin monitoring 7 Figure 2: Overview automotive safety institutions 8 Figure 3: Overview consumer test organizations 13 Figure 4: Metaphor for in-cabin monitoring systems as a butler 14 Figure 5: Overview of applications from user requirements study 15 Figure 6: Selection of companies working on DMS 15 Figure 7: Overview applications on market 16 Figure 8: Melexis ToF sensor specifications 16 Figure 9: OMS检测功能来自NIR和深度图像17图10：DMS检测功能与Metexis TOF及其NIR图像传感器18图11：来自消费电子电子的概述应用18图12：来自Daimler Truck（FUSO）的Quirin Anker（FUSO）19图13：应用程序23：使用PRIO 1的应用程序23：启动PRIO 1应用程序应用程序，以启用相机技术，以启用相机技术，以启用启用相机技术。28 Figure 15: Elena Zhelondz, A2MAC1 31 Figure 16: Sensors used for in-cabin monitoring 31 Figure 17: Most popular locations of DMCs 32 Figure 18: Average cost of interior sensors 32 Figure 19: Prof. Dr. Rainer Stiefelhagen 34 Figure 20: Prof. Dr. Jürgen Beyerer 35 Figure 21: Typical camera positions with different lens opening angles 38 Figure 22: Martin Lass, Infineon 39图23：评估的测量功能概述40图24：五个不同的相机位置的模拟传感器数据和驱动程序的两个不同次级活动40图25：ChatGpt4 2024年4月，根据卡宾蛋白室内图像43图26：用于驾驶员活动的驱动器和ACT数据集的驾驶员和ACT数据集的警告43：预期技术的驱动器和ACT数据集43：预期的技术<43：43：预期的技术<43：43：43：43