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填料床储热系统温跃层研究
Jean-Pierre BEDECARRATS 教授，LATEP，波城及阿杜尔地区大学 Kévyn JOHANNES 讲师（HDR），CETHIL，Claude Bernard 里昂第一大学 评审团组成： 主席：Régis OLIVES 教授，PROMES，佩皮尼昂 Via Domitia 大学 考官：Christian CRISTOFARI 教授，SPE，科西嘉岛大学 考官：Yilin FAN CNRS 研究官员（HDR），LTEN，南特大学 论文指导：Lingai LUO CNRS 研究主任，LTEN，南特大学 联合论文指导：Jérôme SOTO 副研究员，LTEN，南特大学 & 教师，ICAM 联合论文指导：Nicolas BAUDIN 讲师，LTEN，南特大学
生成ai
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归，决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2 Generative AI是能够生成文本，图像或其他媒体的AI模型。他们了解其输入训练数据的模式和结构，并生成具有相似特征的新数据。基于变压器的深神经网络的进步使生成AI可以接受自然语言提示作为输入，包括大型语言模型（LLM），例如GPT-4，Gemini，Claude和Llama。3，讨论文件由新加坡Infocomm媒体发展局（IMDA），AICADIUM和AI验证基金会共同发表。请参阅https://aiverifyfoundation.sg/downloads/discussion_paper.pdf
llms学会合作和原因：2024年12月对“经济研究生成AI：用例和对经济学家的影响”的更新，发表在《经济文献杂志》上61（4）
在过去的一年中，大型语言模型（LLMS）在速度，成本效率，准确性以及处理更大文本的能力方面取得了显着进步，与我在初始版本的“经济研究生成AI”（Jel，2023年）中所描述的相比，可以更先进的用例。本文探讨了这些进步如何支持新的推理功能和新工作区，用于间隔LLM协作，例如Claude的文物，Chatgpt的画布或Microsoft的Copilot。此外，它描述了LLM驱动的Internet搜索的最新改进。结合这些进步使经济学家能够在研究中实现显着的生产力提高。此外，我在促进研究中重点介绍了新的用例，例如自动生成的博客文章，演示幻灯片和访谈以及通过Google Notebooklm的播客。
对流行大语模型的比较分析
摘要：本研究探讨了由GPT-3.5和GPT-4提供支持的流行OpenAI模型Chatgpt的有效性和效率，以了解其对编程和潜在软件开发的影响。为了衡量这些模型的性能，使用主要基本的Python问题（MBPP）数据集采用了定量方法。除了对GPT-3.5和GPT-4的直接评估外，还进行了涉及AI景观中其他流行大语模型的比较分析，尤其是Google的Bard和Anthropic的Claude，还进行了衡量和比较他们在同一任务中的熟练程度。结果突出了ChatGPT模型在编程任务中的优势，为AI社区（特别是针对开发人员和研究人员）提供了宝贵的见解。随着人工智能的普及，这项研究是对AI辅助编程领域的早期研究。
通过多模式AI
行业领导者在多模式AI中的竞争既快速，又是愤怒，这证明了硬件和软件中尖端技术的快速发展。这始于2023年3月OpenAI的GPT-4推出，随后迅速发行了Google的Gemini版本和Microsoft的Llava13b，这是一种大型视觉模型，于2023年10月发布，以及Claude 3，并于2023年12月首次亮相。在2024年2月，Openai推出了Sora，专门研究文本到视频的一代，标志着这一充满活力的景观中的另一个里程碑。和2024年3月17日，X.AI发布了Grok-1，这是314B令牌Moe模型。随着每个发行版，我们预计技术巨头之间的竞争会加剧。因此，主队必须准备捍卫我们国家的国土安全部。
表面重组和六角形硼硼的游离激子的平面外扩散率
1 Laboratory of Study of Microstructures, Onera-CNRS, University Paris-Saclay, BP 72, 92322 CHECTILLON CEDEX, France 2 University Paris-Saclay, UVSQ, CNRS, GEMAC, 78000, Versailles, France 3 Tim Taylor Department of Chemical Engineering, Kansas State University Manhattan, KS 66506, USA 4 Laboratory of Multimate and Interfaces, UMR CNRS 5615, Univ Lyon University Claude Bernard Lyon 1, F-69622 Villeurbanne, France 5 Laboratory Mateis, UMR CNRS 5510, Univ Lyon, INSA Lyon, F-69621 Villeurbanne, France 6 Research Center for Materials Nanoarchitectonics, National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki, Tsukuba 305-0044，日本7电子和光学材料研究中心，国家材料科学研究所，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本（日期：
K-12 计算机科学教育的伟大理念
● 数字通常以二进制表示，但关键在于它们是离散的（而非连续的）值。传统上，这些二进制数字写为 0 和 1，但在实践中，它们使用电、磁、音频和光学表示。选择两个不同的数字本质上是成本和复杂性的工程权衡（区分两个不同的值比区分 10 个不同的级别更容易），但它与最简单的数字系统是二进制的想法有关（克劳德·香农指出了这一点，并建议“位”也可能代表基本不可分解的单位）。操纵位的基本电路基于布尔逻辑，只有两个值的简单性使可靠的电子电路的构建成本相对较低。
GEN AI：我们将生活在什么样的世界？
还记得人们担心不受监管的算法和媒体泡沫的影响吗？啊……那是一个更简单的时代。2022 年底，当 OpenAI 向公众推出其自然语言处理聊天机器人 ChatGPT 时，一切都变了。我们本来已经在为几乎无法察觉的深度伪造图像的前景做好准备，但现在全世界的人类都可以使用一种人工智能 (AI) 工具，它可以生成用户能想象到的任何东西——文本、图像、音频、视频，甚至代码。在此后的一年半里，市场上出现了源源不断的竞争对手和配套产品，从 Midjourney、Claude、Dall-E2 到 Microsoft Copilot。据估计，每周有超过 1 亿人使用 ChatGPT，预计市场规模将从 2024 年的 209 亿美元增长到 2030 年的 1367 亿美元。
人工智能（AI）使用政策
● 人工智能 (AI) 是一种能够学习和适应的计算机编程，其系统被教导模仿人类的智能行为 ● 机器学习 (ML) 是一种允许机器从数据中自主学习的技术 ● 大型语言模型 (LLM) 是可以理解、预测和生成人类语言的机器学习模型（例如 ChatGPT/Bard/Claude） ● NLP：自然语言处理（如 Alexa / Siri）与上述不同，出现偏见和幻觉的机会更少。 ● 生成式人工智能（第一代）是指使用人工智能创建新内容，如文本、图像、音乐音频、代码和视频 ● 来自 LLM 的图像生成 - 可以通过文本提示创建图像，但这些提示可能不合适或容易产生偏见。 1 ● AI 团队 - Danny Rimmer（教学与学习总监）、Michael Woodward（IT 服务总监）、Laura Churchill（数据保护官）