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癌症与对话式人工智能
由于疾病的复杂性以及研究人员采用的多种方法，解决癌症机制具有挑战性。在本研究中，对 40 篇肿瘤学论文进行了信息检索，以获得作者关于肿瘤免疫微环境 (TIME) 或器官特异性研究的方法。合并并分析了 20 篇 TIME 摘要，以产生有价值的见解，关于基于研究的论文如何补充来自评论论文的信息，使用大型语言模型 (LLM) 上下文比较，然后生成代码以在知识图谱中说明每位作者的方法。接下来，获得了 20 篇影响历史论文的组合器官特异性新兴论文，作为更新 Zhang, Y., et al. 机制的数据源，该机制进一步由 LLM 转换为代码。新的信号通路结合了另外四位作者的癌症研究领域，然后是它们对原始 Zhang, Y., et al. 通路的好处。研究中 40 篇论文超过 60 万字，重点关注特定领域，总计约 17,000 字，由 Clau-3Opus 提供详细且可重复的报告。ChatGPT o1 基于这些作者的方法提供了高级推理，具有广泛的相关性和引用。ChatGPT o1 生成的 Python 或 LaTeX 代码添加了可视化对话式 AI 发现的方法，以更好地理解癌症研究的复杂性。
癌症与对话式人工智能
由于疾病的复杂性以及研究人员采用的多种方法，解决癌症机制具有挑战性。在本研究中，对 40 篇肿瘤学论文进行了信息检索，以获得作者关于肿瘤免疫微环境 (TIME) 或器官特异性研究的方法。合并并分析了 20 篇 TIME 摘要，以产生关于基于研究的论文如何补充来自评论论文的信息的宝贵见解，使用大型语言模型 (LLM) 上下文比较，然后生成代码以在知识图中说明每位作者的方法。接下来，获得了 20 篇影响历史论文的组合器官特异性新兴论文，作为更新 Zhang, Y., et al. 机制的数据源，该机制进一步由 LLM 转换为代码。新的信号通路结合了另外四位作者的癌症研究领域，随后它们可以对原始的 Zhang, Y., et al. 产生益处。途径。研究中 40 篇论文超过 600,000 字，重点关注特定领域，总计约 17,000 字，由 Clau-3Opus 提供详细且可重复的报告。ChatGPT o1 基于这些作者的方法提供了高级推理，具有广泛的相关性和引用。ChatGPT o1 生成的 Python 或 LaTeX 代码添加了可视化对话式 AI 发现的方法，以更好地理解癌症研究的复杂性。
RAIDEN 基准：使用测量驱动的自定义对话来评估角色扮演对话代理
随着大规模语言模型 (LLM) 的进步，角色扮演对话代理 (RPCA) 的开发也日益受到重视。尽管取得了这些进展，但仍明显缺乏围绕对话而不是问答格式设计的基准，以评估 RPCA 交互的有效性。本文介绍了 RAIDEN 基准，它包含专门为 RPCA 评估开发的综合数据集，包括 135 个字符的 40,000 多个多轮话语。该基准侧重于评估对话不同阶段的特定维度，通过注释者进行的交互来实现。这种方法使评估阶段能够集中在特定的响应维度上，从而降低了对话评估中的主观性。为了进一步增强客观性，评估者会比较两个不同模型的响应，而不是孤立地评估单个响应。此外，我们还推出了 RPCAJudger，这是专为自动 RPCA 评估而量身定制的专业评判 LLM。RPCAJudger 进行的评估与人类判断非常相似，其无 API 方法可防止潜在的数据泄露。所有模型和所有非私有排行榜数据都将公开 1 。
HubSpot 收购 Frame AI，利用人工智能释放对话数据的力量
前瞻性陈述 本新闻稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的某些“前瞻性陈述”，包括有关收购 Frame AI 预期收益的陈述。这些前瞻性陈述包括所有非历史事实的陈述以及用“将”、“预期”、“预计”、“打算”、“计划”、“相信”、“寻求”、“估计”等词语和类似含义的词语标识的陈述。这些前瞻性陈述反映了我们目前对我们的计划、意图、期望、战略和前景的看法，这些看法基于我们目前掌握的信息和我们做出的假设。实际结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异，并将受到我们无法控制的各种风险和因素的影响，包括我们截至 2023 年 12 月 31 日的财政年度的 10-K 表年度报告和我们向美国证券交易委员会提交的其他文件中“风险因素”标题下列出的风险。我们不承担因新信息、未来事件或其他原因更新本文件中包含的任何前瞻性陈述的义务。
珀西：多模式数据集和对话系统...
摘要 - 将对话代理集成到我们的日常生活中已经变得越来越普遍，但是这些代理中的许多代理无法与人类进行深入的互动。尽管如此，仍然存在明显的数据集，这些数据集从人类机器人交互对话中捕获了多模式信息。为了解决这一差距，我们已经开发了一个个人情感机器人对话系统（Percy），并记录了一个新型的多模式数据集，其中包含丰富的体现相互作用数据。该过程涉及要求参与者填写问卷并在十个主题上收集他们的个人资料，例如爱好和喜欢的音乐。随后，我们在机器人与参与者之间进行了对话，利用GPT-4根据参与者的概况和情感状态来产生适当的响应，这是由面部表达识别和情感分析确定的。自动评估，以评估收集数据的整体质量。两种评估的结果都表明对话中的自然性，参与度，流利性，一致性和相关性以及机器人提供促进反应的能力。值得注意的是，数据集源自与机器人的真正互动，涉及提供个人信息并传达实际情感的参与者。代码和数据集可在[匿名]上公开获取。
彻底改变您的对话式 AI 测试工作流程
对话式 AI 在塑造客户体验方面发挥着关键作用。然而，测试和重新测试更新可能会减缓创新并造成资源紧张。想象一下，如果您能够大幅减少重新测试更新所花费的时间和精力，让您的团队可以专注于创新而不是重复性任务，那该有多好。我们由 Azure OpenAI 驱动的解决方案通过简化测试流程来解决这些挑战，帮助您的团队节省时间、减少精力并确保大规模质量。
气候朋友：通过对话ai
1。尽管气候PAL最初会创建用户查询的通用摘要，但此摘要可能包含与分析相关的单词，例如“绘图”或与其他描述符相关的单词，例如年范围。为了帮助变量预测变量关注可变的信息，我们提示GPT专门编写与对话摘要相关的CMIP6变量的描述。2。使用OpenAI的Text-3-Embedding-large-large模型[3]嵌入了每个变量的描述和步骤（1）中产生的描述。我们确定了10个变量的集合，其中最小的余弦距离与步骤（1）描述的描述。3。此候选名单是在与GPT的第二个呼叫中一起提供的，以及原始用户查询和ICL提示，从列表中选择与回答查询最相关的变量。
集成大型语言模型和IDIGBIO门户以进行对话数据探索和检索
因为聊天机器人旨在由研究人员使用，因此透明度至关重要。在响应用户请求时，LLMS通常包括其自身的内部知识（可能不可靠但难以验证）或完全构成信息。因此，必须清楚地清楚聊天机器人如何形成其响应，特别是LLM如何解释用户请求以及其查询外部API，以便用户可以独立地评估聊天机器人操作的正确性并将其结论链接到数据。我们为原型设计采用的方法如图2;每当聊天机器人启动数据检索或分析过程时，该过程的详细日志就会嵌入对话中，包括所采取的动作序列及其输入和输出。
MOCA 项目：解决对话式 AI 中的偏见
• 在整个过程中组建一支由不同的开发人员和同事组成的团队进行测试 • 明确定义目的和范围 • 为包容性和可访问性而设计 • 减轻和解决偏见 • 为用户和系统之间的道德互动而设计 • 广泛测试 • 定期监控和更新 • 问责和文档
在虚拟现实中的城市探索城市探索的体现对话剂
我在此解释说我已经独立写了这项工作，我已经完全指定了有用的资源和辅助工具，并且我肯定已经担任了工作的立场 - 包括表，地图和插图 - 在措辞或含义中，其他作品或互联网在任何情况下，无论如何将其表示为借款。我进一步解释说，我只使用生成的AI工具作为工具，而我在当前工作中的创造力主要超过了我的创造性影响。在附录“概述使用的艾滋病”中，我列出了所有使用的生成AI工具，并指示了它们的使用方式以及如何使用。对于没有实质性更改而没有实质性更改的文本段落，我给出了输入（提示）以及与您的产品名称和版本号/日期一起使用的IT应用程序。