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histo.fyi 网站是一个免疫系统蛋白质结构数据库,称为主要组织相容性复合体 (MHC) 分子。它包括图像、数据表和氨基酸序列,由生物信息学家 Chris Thorpe 运营,他使用称为大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 工具将这些资产转换为可读摘要。但他不使用 ChatGPT 或任何其他基于网络的 LLM。相反,Thorpe 在他的笔记本电脑上运行人工智能。在过去几年中,基于 LLM 的聊天机器人因其写诗或参与对话的能力而赢得了赞誉。一些 LLM 有数千亿个参数——参数越多,复杂性越大——并且只能在线访问。但最近出现了两种趋势。首先,组织正在做出
作为媒体和传播研究人员,我们不想忽视这些警告,也不想陷入夸张的言论中。尽管如此,ChatGPT、LaMDA 和 Luminous 等通信技术需要得到认真对待,因为它们真正代表了通信自动化的新一步——尽管如此,这一过程仍将持续下去,并开启了大量进一步的讨论。例如,社交媒体平台上的机器人和算法个性化在传播虚假新闻和仇恨言论方面所扮演的角色引发了热烈的学术讨论(即 Lazer 等人,2018 年)。亚马逊 Alexa、谷歌助手、微软 Cortana 或苹果 Siri 等系统已经存在近十年,迫使我们质疑我们对人类交流和代理的思考(即 Guzman,2015 年)。关于新闻制作(即 Thurman 等人,2019 年)、监控资本主义(即 Zuboff,2019 年)和数据殖民主义(即 Couldry & Mejías,2019 年)的讨论中进一步探讨了自动化问题。原则上,通信自动化的历史比最近的公开讨论可能暗示的要长得多,并且可以影响社会生活的各个领域。然而,在社会交流方面,它尤其重要,新闻业就是个很好的例子。在这里,传播自动化起着双重作用:从内部来看,例如,由于内容的自动化制作和分发,新闻工作实践发生了变化(Carlson,2018 年;Diakopoulos,2019 年);从外部来看,以这种方式创建的内容成为公开讨论的一部分(Graefe & Bohlken,2020 年;Volcic & Andrejevic,2023 年)。这些例子表明,自动化通信系统已成为我们媒体环境的一部分,并因此以特定的方式应用于公共话语、新闻、政治和教育等各种社会领域。这一发展带来了巨大的挑战(Fortunati & Edwards,2020):从经验上讲,就如何研究自动化通信而言;从理论上讲,代理、媒体和通信的基本概念发生了巨大变化。在本文中,我们想更详细地定义通信自动化作为一个研究领域。我们的主要论点是,如果我们要全面处理与通信自动化相关的媒体环境转型,
ChatGPT“造成了难以言喻的混乱”3,对其“阴暗面”表示担忧,敦促企业为人工智能接管做好准备4,并警告大型语言模型的“黑暗风险”,以及当人工智能编写的文本与人类编写的文本变得无法区分时对人类造成的后果5。此外,还有一些人认为人工智能工具的引入对人类的创作过程构成了威胁,认为可以通过使用提示来创建文本或图片,而不是费力但有益的写作和绘画过程6。《自然》杂志的编辑(《ChatGPT 等工具……》,2023 年)指出,“ChatGPT 可以撰写出像样的学生论文,总结研究论文,很好地回答问题以通过医学考试并生成有用的计算机代码”。事实上,一些作者甚至宣称大学论文已经消亡,因为学生使用人工智能技术来撰写论文7。
ChatGPT 被要求根据 ISO/IEC 17025:2017 标准生成一份详细的测试报告(见附件 A)。该报告包含基于 EURAMET CG-18 指南的指示误差、重复性和负载偏心率测试结果,这些结果对于评估非自动称重仪器的性能至关重要。通过综合测试数据并遵守标准的格式要求,ChatGPT 生成了一份综合报告,展示了其管理和解释复杂数据的能力。
2023 年 3 月 31 日,意大利数据保护机构发现 ChatGPT 违反了数据保护法,并在意大利禁止了该服务,这为评估生成式人工智能的经济后果提供了一个自然的实验。在禁令期间,与接触较少的公司相比,接触较多的意大利公司表现不佳约 9%。我们观察到,对规模较小和新成立的公司股票价值的负面影响更为显著,支持与创造性破坏的联系。我们还记录了禁令影响了信息环境。位于意大利的分析师发布的预测比报道同一家意大利公司的外国分析师少。此外,买卖价差在禁令期间扩大,尤其是对于机构投资者较少、分析师报道有限、外国投资者较少的公司。我们的研究结果共同表明,生成式人工智能在提高公司生产力和信息处理方面发挥着双重作用。
• 功能:自然语言处理、机器学习、计算机视觉、语音识别。 • Bing Chat:使用三种模型(精确、平衡和创意)进行交互式搜索和个性化建议(使用经过调整的 Chat GPT4 版本)。 • 访问:使用 MWS 凭据。在 Microsoft Edge 中,从“搜索”切换到“聊天”或使用 Co-Pilot 图标。 • 如何访问 Microsoft Bing AI(视频链接)
摘要:最近,AI和NLP技术的取得了重大进步,并准备彻底改变整个行业的后勤决策。这项研究调查了将高级AI语言模型Chatgpt整合到战略,战术和运营后勤中。研究其适用性,收益和局限性,该研究深入研究了Chatgpt进行战略物流计划的能力,从而通过自然语言互动来促进细微的决策。在战术层面上,它探讨了Chatgpt在优化路线计划和增强实时决策支持方面的作用。操作方面仔细检查了Chatgpt在微观物流和应急响应中的功能。的道德含义,包括数据安全性和人类AI信任动态。本报告为物流部门提供了宝贵的见解,强调了AI在重塑决策方面的潜力,同时强调了AI整合中的远见,评估和道德考虑的必要性。在本出版物中,假设ChatGpt在物流领域的决策中并不完全可靠:在战略层面上,它可以有效地用于制定决策,而是在战术和运营层面上,而是在战术和运营层面上,知识的深度不足以做出适当的决策。因此,将Chatgpt提供的答案与实际的Logistic解决方案进行了比较。本文强调了Chatgpt在不同级别的物流上的有效性,并阐明了其物流领域的潜力和局限性。