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重新定义了Chatgpt时代的认知领域
。 4 Shambadia Das，1 Julitino-León，*，5,6,7,8 1 Medical Colkatta，Kelkata，10月12日10月12日对Sanitaria医院进行了调查。。凝结。方法：使用PubMed进行了文献综述，识别256篇文章，并在筛选相关性后分析了29篇同行评审的文章。关键字：chatgpt;凝结；人工智能。结果：审查强调了人脑的非凡能力，这种能力通常无法被认可，并主张使用诸如chatgpt之类的人工智能工具来维持和增强自然认知能力的重要性，而不是替代。这些发现突出了chatgpt的高级推理能力，融合了直觉和故意的认知过程。结论：为集体人机智能建立社会认知建筑具有巨大的潜力。尽管ChatGpt提供了令人印象深刻的能力，但过度依赖于认知任务可能会导致基本技能的侵蚀。在利用人工智能的优势和维护我们的自然认知能力，确保持续的练习和参与传统认知练习之间至关重要。
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。
人工智能（AI）和Chatgpt的评论
摘要人工智能（AI）和Chatgpt影响了数字技术时代的经济。AI和Chatgpt已经在改变医疗保健，金融，制造，运输等。这项系统的定性评论旨在解释AI和Chatgpt，这是影响数字经济的新AI。内容分析结果表明，在数字经济中，AI和CHATGPT正在迅速发展。chatgpt在趋势之间在众多领域创造了许多机会。AI和Chatgpt可以使用自然语言生成高质量的文本，音频和视觉内容。内容生产的自动化为企业和个人节省了金钱和时间。生成AI根据用户的偏好和动作自定义内容和产品。个性化通过提供更个性化的体验来增强消费者的参与和忠诚度。客户更快乐，企业可以提供卓越的服务。受访者对数字经济中AI和CHATGPT的看法采用问卷和访谈的结果可能会对进一步的研究有所帮助。
ChatGPT 和生成人工智能上的投机未来……
博兹库尔特，阿拉斯；肖俊红;兰伯特，莎拉；帕祖雷克，当归；海伦·克朗普顿；苏珊·科塞奥格鲁；法罗，罗伯特；邦德，梅丽莎；克里西·尼兰兹；霍尼彻奇，莎拉；巴厘岛、玛哈；德隆，乔恩；米尔，卡姆兰；斯图尔特，邦妮；科斯特洛，埃蒙；梅森，乔恩；斯特莱克，克里斯蒂安；罗梅罗-霍尔，埃尼尔达；库特罗普洛斯，阿波斯托洛斯；梅·托克罗，凯茜；辛格，莱南德拉；艾哈迈德·提利；李庆美；尼科尔斯，马克；奥西尼尔松，埃巴；布朗，马克；欧文，瓦莱丽；埃莉莎·拉法盖利，朱莉安娜；桑托斯-赫莫萨、杰马；法雷尔，奥娜；亚当，塔斯金；李通英；萨尼-博兹库尔特、苏纳古尔； C Sharma, Ramesh；Hrastinski, Stefan 和 Jandrić, Petar (2023)。ChatGPT 和生成人工智能 (AI) 的推测性未来：教育领域的集体反思。亚洲远程教育杂志 (早期访问)。
ChatGPT 代表着一种范式转变 - 弗林德斯大学的研究
2022 年 11 月 30 日，OpenAI 向公众开放了 ChatGPT，这是一种下一代人工智能，具有高度复杂的编写、解决编码问题和回答问题的能力。此通讯引起了人们对 ChatGPT 及其继任者将成为患者和医疗保健提供者的重要虚拟助手的前景的关注。在我们的评估中，从回答基于事实的基本问题到回答复杂的临床问题，ChatGPT 表现出了制定可解释响应的非凡能力，与 Google 的功能片段相比，这似乎最大限度地降低了警报的可能性。可以说，ChatGPT 用例迫切需要监管机构和医疗保健专业人员参与制定最低质量标准，并提高患者对新兴人工智能助手当前局限性的认识。本评论旨在提高人们对范式转变临界点的认识。
评估 ChatGPT、Claude AI、Bard 和
这项研究严格评估了四种人工智能 (AI) 语言模型（ChatGPT、Claude AI、Google Bard 和 Perplexity AI）在四个关键指标上的表现：准确性、相关性、清晰度和完整性。我们使用了多种研究方法，从 14 种场景中获取意见。这有助于我们确保我们的研究结果准确可靠。研究表明，Claude AI 的表现优于其他模型，因为它给出了完整的答案。与其他 AI 工具相比，其相关性平均得分为 3.64，完整性平均得分为 3.43。ChatGPT 一直表现良好，而 Google Bard 的回答不明确，差异很大，难以理解，因此 Google Bard 没有一致性。这些结果提供了有关 AI 语言模型在医疗建议方面表现良好或不佳的重要信息。它们帮助我们更好地使用它们，告诉我们如何改进未来使用 AI 的技术变革。研究表明，AI 能力与复杂的医疗场景相匹配。
ChatGPT 和人工智能的伦理方面
自从 1956 年 John McCarthy 在达特茅斯学院（新罕布什尔州汉诺威）的研讨会上创造了人工智能 (AI) 这一术语以来，人们提出了许多定义。例如，Bellman (1978) 将 AI 定义为“与人类思维相关的活动的自动化，例如决策、解决问题、学习等活动。” 另一个有趣的 AI 定义是由 Rich 和 Knight (1991) 给出的：“研究如何让计算机做目前人类做得更好的事情。” 除了正确的定义之外，人类一直对有关智能的挑战性问题感兴趣。小型设备的处理能力越来越强，人们与互联网（所谓的物联网 - IoT）的互动显著增加，导致了复杂的 AI 技术的密集发展。除此之外，大量数据（也称为大数据）的可用性以及复杂的数学/统计建模方法的开发也为机器学习 (ML) 和人工智能文献做出了贡献，从而催生了“数据驱动文化”，其中许多决策都是基于机器的数据处理做出的。数据越多，计算机就能学习和提取我们无法处理的隐藏关系。从商业和管理角度来看，数据驱动的决策成为一种竞争优势。公司有兴趣从数据中提取知识以做出更好的决策。该过程由数据科学和数据分析专业人员执行，他们利用了许多 AI 和 ML 技术。与此同时，更复杂的数据驱动的 AI 和 ML 方法的开发也引起了人们的极大兴趣。这场竞赛最好的例子是 2022 年 11 月出现的聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT)，这是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的聊天机器人。聊天机器人 (或聊天机器人) 是一种试图模拟人类与人交谈的计算机程序。它的目标是以一种让人们觉得他们正在与另一个人交谈而不是与机器交谈的方式回答问题。在用自然语言问问题后，程序会查询知识库，然后提供试图模仿人类行为的答案。聊天机器人这个词是由 Lycos, Inc. 的创始人和第一个聊天机器人 Julia 的创造者 Michael Mauldin 于 1994 年创造的，用来描述这些对话机器人。然而，人工智能的滥用ChatGPT 因其在许多知识领域的详细响应和清晰回答而备受关注。这表明它能够出色地完成许多通常由人类智能执行的任务，例如写歌、写诗、写论文、画画等。聊天机器人使用语言模型，并通过使用监督和强化学习技术进行了微调（一种迁移学习方法）。人们可以从使用 ChatGPT 等技术中得到很多好处。例如，在许多公司中，当使用这项技术来理解概念、总结信息、构建和评估建议、通过算法优化流程等时，日常活动可以更高效。
社论人工智能、ChatGPT 和组织......
Connectedpapers 和 ChatGPT 等人工智能在科学领域的应用不断进步，这让我们开始反思技术工具如何成为教育和学术背景下的中介和参与者。在组织理论领域，尽管对人工智能融入学术实践的理解存在不同观点，但我们强调了日常学术生活中的两个挑战。第一个挑战是面对人工智能强加给我们的数字殖民主义，因为它们是通过复制“全球北方”国家编程的语言模型来构成的。第二个挑战涉及它在行政学术写作自动化过程中的展开。我们认为有必要反思人工智能的使用如何当代地复制我们在科学领域的地位，即科学数据提取主义，行政学术写作教学的局限性是复制霸权语言模型的“辅助编程”，以及解开的可能性，以抵消行政文章写作自动化的这种动态。
将 ChatGPT 集成到情感支持聊天机器人中
摘要 欺凌是一个全球性问题，对学生、学生家庭和社区产生负面影响。本研究采用探索性和描述性相结合的方法，致力于创建和评估基于人工智能 (AI) 的聊天机器人，为遭受欺凌的学生提供情感支持。在 Telegram 消息平台上开发了一个聊天机器人，集成了 ChatGPT API 以改进响应生成。实施了主题和公平敏感的设计，并启用了对话记录和骚扰检测功能。研究重点是聊天机器人的技术功能及其提供情感支持和指导的能力。事实证明，聊天机器人能够为用户提供基本的情感支持和指导。ChatGPT 的集成丰富了响应的一致性和情境化。通过 Telegram 实现直观的交互，提供相关且适合情境的响应。虽然这项研究的重点是聊天机器人的技术功能，但它在学生中的实施和用户交互的数据分析代表了未来的重要步骤。聊天机器人有可能赋予欺凌受害者权力并提高学校安全。此外，这项研究有助于创建一种用于收集和分析欺凌数据的新工具，从而改善早期发现和预防。