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早期证据证明了Github Copilot对劳动力市场成果对软件工程师的影响
本文研究了Github Copilot（GHC）的影响，这是一种具有生成AI（GAI）功率的编码助手，对软件工程师的劳动力市场成果（SWE）的影响。使用LinkedIn和Github公司许可的数据，我们分析了GHC采用如何影响技能和劳动需求，供应和招聘。我们发现证据表明，与对AI的一些担忧相反，采用这种增强工具的公司雇用了更多的SWES。具体来说，GHC的采用导致每个月雇用新的SWE的可能性更高（PP），主要由更多入门级个人贡献者（IC）SWE雇员（6.6 pp提高可能性增加，每月均高3.2％），每月增加3.2％），至少每月雇用一名高级IC雇用的可能性高4.9％。GHC在新的SWE员工中提高了13.3％的非编程技能。高浓度GHC公司还看到现有SWE的非编程技能的提高，而不会降低新的编程技能速度。此外，这些公司增加了SWES的职位发布，包括一些没有学位的SWES帖子的证据。关键字：劳动，人力资本，人工智能，生产力jel分类：J24，J20，O33
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
使用生成人工智能工具 Copilot 作为基于 Excel 的健康经济模型中的 VBA 编程助手
在发表了许多赞美诗[3]之后，我们希望：1）测试卫生经济学家如何在 MS-Excel / Visual Basic for Applications (VBA) 中利用 Copilot 开发成本效益模型；2）提请大家关注在卫生经济学编程中使用 AI 的一些非编程问题。
面向临床数据科学家的 AI 探索与创新
● 导航到工具 > 全局选项 > Copilot。 ● 勾选“启用 GitHub Copilot”。 ● 下载并安装 Copilot Agent 组件。 ● 单击“登录”按钮。 ● 在“GitHub Copilot：登录”对话框中，复制验证码。 ● GitHub Copilot：登录 ● 导航到或单击链接 https://github.com/login/device，粘贴验证码并单击“继续”。 ● GitHub 将请求 GitHub Copilot 必要的权限。要批准这些权限，请单击“授权 GitHub Copilot 插件”。 ● 权限获得批准后，您的 RStudio IDE 将显示当前登录的用户。 ● 关闭全局选项对话框，打开源文件（.R、.py、.qmd 等）并开始使用 Copilot 编码！
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
2024 年人工智能的商业机会 | 生成式人工智能提供新的商业价值并提高投资回报率
“无论是与微软等技术前沿的组织合作，通过 Azure OpenAI 服务构建定制解决方案，推进临床研究以帮助癌症患者更快地接受个性化和精准治疗，还是‘轻松点击’并采用 Microsoft 365 Copilot 或 Nuance 的 DAX Copilot 的成熟技术，我们都成功地走在了这场技术革命的前沿。例如，使用 DAX Copilot 的医生每次就诊平均可节省 5.33 分钟，80% 的医生报告称使用 DAX Copilot 后认知负担减轻。
人工智能研讨会练习 - GTExchange.org
o 使用 Microsoft Copilot 中的聊天功能描述 HTML 页面。将输出剪切并粘贴到 HTML 编辑器中，通过 FTP 将其上传到网络主机，然后校对最终结果。o 修改 Copilot 中的提示并重复，直到 HTML 页面可接受。o 或者，使用 Copilot 获取 HTML 中的第一个草稿并手动完成格式化，
AI 开发工具使用情况、情绪和...的分析
摘要 GitHub Copilot 是由 GitHub 开发的新工具，可帮助开发人员完成一系列任务，包括生成代码片段、文档协助和制定实施策略。类似的 AI 开发工具，例如 Tabnine 和 AWS Code Whisperer，也可用作开发辅助工具，但使用程度各不相同且要低得多。我们的研究使用 Stack Overflow 年度调查来检查专业开发人员和其他用户对 GitHub Copilot 和类似 AI 开发工具的采用情况。该研究揭示了工具使用方面与年龄相关的显著差异，与年长用户相比，年轻人明显更倾向于使用这些技术。其他重要见解包括基于开发人员类型、专业状态的使用差异以及用户对 AI 的态度对开发人员采用 GitHub Copilot 的影响。关键词：AI 开发者工具、人工智能、GitHub Copilot、技术采用、AI 信任
网络信号
方法：1。快照数据代表一个随机对照试验（RCT），我们测试了149人，以测量使用Microsoft Copilot进行安全性的生产力影响。在此RCT中，我们随机将副副总片交给了某些分析师，而不是其他分析师，然后减去其表现和情感以获得副副总片的效果，与任何基本效应分开。测试对象具有基本的IT技能，但是安全新手，因此我们可以测试Copilot如何帮助“职业中新的”分析师。Microsoft Copilot for Security RCT由2023年11月的首席经济学家Microsoft办公室进行。此外，Azure Active Directory还提供了有关威胁活动的匿名数据，例如恶意电子邮件帐户，网络钓鱼电子邮件和网络中的攻击者运动。其他见解来自Microsoft的每日65万亿个安全信号，包括云，端点，智能边缘，我们的损害安全恢复实践和检测和响应团队，来自Microsoft Platforms and Services的遥测团队，包括Microsoft Defender，以及2023 Microsoft Digital Digital Digital Defense Defense Report。