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什么是生成式人工智能？
推荐平台：由于拉马尔大学已评估 Microsoft 365 系统的合规性，因此 Microsoft Copilot 是目前推荐的基于文本的生成式 AI 平台，供拉马尔大学教职员工使用。导航到 copilot.microsoft.com 并使用您的 LEA 凭据 (user@Lamar.edu) 登录，您将被引导至我们的 Duo 双因素身份验证。登录后，您将在左上角看到拉马尔大学徽标，表明您已通过大学系统正确登录。您会在输入框上方看到一条注释，指出“您的个人和公司数据在此聊天中受到保护”。 此注释并不意味着您可以自由输入任何信息。相反，仍应遵循以下关于允许和禁止使用的指导。要了解有关 Microsoft Copilot 提供的数据、隐私和安全的更多信息，请查看此处的信息：https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365- copilot/microsoft-365-copilot-privacy。使用前检查生成的内容：生成式 AI 致力于提供“最可能的响应”，而不是最真实的响应。因此，必须严格评估生成的内容。AI 生成的内容可能不准确、具有误导性或完全捏造（有时称为“幻觉”），或可能包含受版权保护的材料。您（而不是 LU）对您发布的任何包含 AI 生成材料的内容负责。现有和更新的政策：查看所有相关手册和政策。遵守现有政策和程序，并在更新时留意。与此同时，教师应向他们所教和指导的学生明确说明他们在课堂和学术工作中允许使用生成式人工智能的政策（如果有的话）。还鼓励学生根据需要向他们的导师询问这些政策。请参阅本文件后面有关教学大纲说明的指导。允许的用途：数据利用：
应用学习与教学杂志
在过去的十年中，与AI在教育中的破坏性效应相关，该效应已成倍增长。AI将自己作为一种新兴技术，除了促进有关世界各地教育机构的教育实践的辩论外，还促进了学习的个性化。与IUPAC化学术语纲要中所述的定义相比，本研究旨在探索三个聊天机器人（Chatgpt，Gemini和Copilot）的性能和准确性（Chatgpt，Gemini和Copilot）。为此，这项描述性定性研究是在三个阶段进行的。结果表明，聊天机器人对所研究的科学概念提出了连贯的反应，除了被配置为可用于化学教学和协助教学过程的资源。但是，尽管聊天机器人作为化学教学中的数字教学资源表现出了潜力，但应仔细监控其实施。在不久的将来，预计AI聊天机器人将成为教育方面的宝贵资源，帮助学生进行学习旅行并积极和批判性地使用聊天机器人。文章信息
利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育 利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育
摘要：背景：下腔静脉 (IVC) 过滤器已成为静脉血栓栓塞症患者的一种有利治疗方式。随着这些过滤器的使用不断增长，提供者必须以全面而易懂的方式对患者进行适当的教育。同样，生成人工智能模型是患者教育中日益重要的工具，但人们对这些工具在 IVC 过滤器上的可读性知之甚少。方法：本研究旨在确定由这些人工智能模型生成的 IVC 过滤器患者教育材料的 Flesch 阅读难度 (FRE)、Flesch-Kincaid 和 Gunning Fog 可读性。结果：ChatGPT 队列的平均 Gunning Fog 得分最高，为 17.76 ± 1.62，而 Copilot 队列的平均 Gunning Fog 得分最低，为 11.58 ± 1.55。尽管先验功效较低，仅为 0.392，但各组之间的 Flesch 阅读难度分数差异 (p = 8.70408 × 10 − 8) 具有统计学意义。结论：本研究结果表明，与 ChatGPT 队列相比，Microsoft Copilot 队列生成的答案在 IVC 过滤器方面具有更高的可读性。然而，这两个队列的平均 Flesch-Kincaid 可读性均未达到美国推荐的阅读等级。
充分利用人工智能和大型语言模型来支持健康科学图书馆的收集开发
该项目调查了生成AI模型在协助健康科学图书馆员进行收集开发方面的潜力。Chapman大学的Harry和Diane Rinker Health Science Campus的研究人员评估了四种生成AI模型，即Chatgpt 4.0，Google Gemini，Perpelxity和Microsoft Copilot-从2024年3月开始六个月。使用了两个提示：一个是在特定的健康科学领域生成最新的电子书标题，另一个用于确定现有收藏中的主题差距。第一个提示揭示了跨模型的不一致之处，副驾驶和困惑提供了来源，也提供了不准确性。第二提示得出了更有用的结果，所有模型均提供有用的分析和准确的国会电话号码库。这些发现表明，由于不准确和幻觉，大型语言模型（LLM）尚未作为收集开发的主要工具可靠。但是，它们可以用作分析主题覆盖范围并确定健康科学收集差距的补充工具。
充分利用人工智能和大型语言模型来支持健康科学图书馆的收集开发
该项目调查了生成AI模型在协助健康科学图书馆员进行收集开发方面的潜力。Chapman大学的Harry和Diane Rinker Health Science Campus的研究人员评估了四种生成AI模型，即Chatgpt 4.0，Google Gemini，Perpelxity和Microsoft Copilot-从2024年3月开始六个月。使用了两个提示：一个是在特定的健康科学领域生成最新的电子书标题，另一个用于确定现有收藏中的主题差距。第一个提示揭示了跨模型的不一致之处，副驾驶和困惑提供了来源，也提供了不准确性。第二提示得出了更有用的结果，所有模型均提供有用的分析和准确的国会电话号码库。这些发现表明，由于不准确和幻觉，大型语言模型（LLM）尚未作为收集开发的主要工具可靠。但是，它们可以用作分析主题覆盖范围并确定健康科学收集差距的补充工具。
AI指导和对WV学校的支持
生成AI：基于广泛数据集创建文本，图像，代码和声音的工具。诸如吟游诗人，副副总片和chatgpt之类的工具对大量数据进行培训，以识别单词，图像，声音和代码之间的模式和关系。他们使用这种理解来生成新的，原始的，通常是为用户提供的提示定制的创意输出。
让人工智能在最重要的地方发挥作用
从提示到生产力：为您的团队释放 AI 的全部潜力。ChatGPT 和 Copilot 等 AI 工具正在彻底改变我们的工作方式，但大多数企业仅触及它们功能的表面。本次研讨会专为希望超越基础并将 AI 集成到其工作流程中以实现最大影响的企业领导者和团队而设计。在您的业务中实施 AI 有三个级别：
何时提出建议？在人工智能辅助编程中整合人类反馈
人工智能驱动的代码推荐系统（例如 Copilot 和 CodeWhisperer）在程序员环境（例如 IDE）中提供代码建议，旨在提高生产力。我们寻求利用程序员接受和拒绝代码建议的信号来指导建议的机制。我们利用与数百万程序员使用的系统 GitHub Copilot 交互中获得的数据来开发可以为程序员节省时间的干预措施。我们引入了一个效用理论框架来推动关于显示或保留建议的决策。这种方法，即基于人类反馈的条件建议显示 (CDHF)，依赖于一系列模型，这些模型提供了推荐代码被接受的可能性。这些可能性用于有选择地隐藏建议，从而减少延迟和程序员验证时间。使用来自 535 名程序员的数据，我们对 CDHF 进行了回顾性评估，并表明我们可以避免显示大量本来会被拒绝的建议。我们通过一项消融研究进一步证明了在决定何时显示建议时将程序员的潜在未观察状态纳入其中的重要性。最后，我们展示了如何使用建议接受作为指导建议显示的奖励信号会导致建议质量下降，这表明存在意想不到的陷阱。
对AI模型对代码生成安全性的影响的系统文献综述
尽管最初引起了人们的关注，但越来越多的组织依靠人工智能（AI）来增强其软件开发生命周期中的运营工作流动，并支持编写软件文物。最著名的工具之一是Github Copilot。它是由Microsoft创建的，依赖OpenAI的Codex模型，并在Github上公开可用的开源代码进行了培训（Chen等，2021）。就像许多类似的工具一样，例如Codeparrot，Polyododer，Starcoder -Copilot也是在大型语言模型（LLM）上构建的，该模型已接受了编程语言的培训。使用LLMS进行此类任务是一个想法，至少可以追溯到Openai Chatgpt的公开发行。但是，在软件开发中使用自动化和AI是一把双刃剑。虽然可以提高代码效率，但AI生成的代码的质量是有问题的。一些模型引入了众所周知的漏洞，例如在Miter的共同弱点枚举（CWE）中记录的漏洞，列出了前25名“最危险的软件弱点”。其他人则产生了所谓的“愚蠢的虫子”，即开发人员在评论时将其符合“愚蠢”的幼稚单线错误（Karampatsis和Sutton，2020年）。
人工智能对开发人员生产力的影响
生成式人工智能工具有望提高人类的生产力。本文介绍了使用人工智能配对程序员 GitHub Copilot 进行的一项受控实验的结果。招募的软件开发人员被要求尽快用 JavaScript 实现 HTTP 服务器。实验组可以使用人工智能配对程序员，完成任务的速度比对照组快 55.8%。观察到的异质效应表明，人工智能配对程序员有望帮助人们转型到软件开发职业。