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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。
Infinity AI Copilot
通过与 Microsoft Azure open AI 合作，Check Point 利用先进的 AI 树立网络安全新标准，并通过其专有的快速工程和独特的能力增强了这一标准，以保护 LLM 免受严重漏洞的侵害。为保持完全的客户隐私，您的原始日志绝不会与外部共享 - 不会与我们的合作伙伴 Microsoft Azure OpenAI 或任何其他人共享，也不会保存您的数据以训练任何未来的 LLM 版本。
对GitHub Copilot代码完成功能的研究
随着软件开发的复杂性的增加，增强开发人员的生产力已成为组织的关键重点。这项研究调查了AI驱动的代码完成工具Github Copilot对开发人员生产率的影响。通过采用混合方法方法，我们分析了调查和生产率指标的定量数据，以及来自各种经验水平的开发人员的访谈的定性见解。调查结果表明，GitHub Copilot可显着提高编码效率，减少日常任务的时间并通过智能建议提高代码质量。然而，还指出了诸如对AI生成的代码的依赖以及建议的偶尔不准确的挑战。这项研究有助于理解软件开发中的AI工具，从而强调了它们的潜在收益和局限性。对寻求利用AI技术提高生产力的开发人员和组织的影响以及未来研究的建议进行了讨论。
语言课堂无聊的原因及学生的应对策略：以越南为例
Nhat Hoai Tran 1 & Hung Phu Bui 2 摘要 有充分证据表明情绪会影响行为、学习过程和学习成果。无聊是一种消极情绪，在学术环境中会对学生产生重大影响。本案例研究探讨了学生在外语课堂上感到无聊的原因及其应对策略。数据是通过对越南一所大学 20 名学习汉语作为附加必修语言的大三英语专业学生进行半结构化访谈收集的。结果表明，英语和汉语课堂上的无聊可以分为四大类：与课程相关、与教师相关、与学生相关和其他（例如学习环境）。正如学生们所报告的，任务的多样性、教师的幽默感和学生的积极性应该可以减少语言课堂上的无聊。为了克服这种消极情绪，学生们使用了各种促进和削弱策略。他们积极地尝试通过与老师和同学开玩笑、提出有趣的话题进行讨论以及举手改变课堂气氛来缓解无聊。然而，其他学生则倾向于与同学闲聊、给朋友发短信以及外出一会儿。研究结果对改善越南和其他类似地区的外语教学和学习具有重要意义。
评估生成人工智能试验（Copilot ...
适当性：副本的初始“用例”适合国库，但是，该产品不适合更复杂的任务。有4种最初针对副驾驶的用例：生成结构化内容，支持知识管理，合成和优先级信息以及执行过程任务（有关更多详细信息，请参见主要报告的附录D）。参与者的共识是这些用例适合国库环境，但是副驾驶不适合更复杂的任务，这主要是由于产品本身的局限性。参与者对市场上其他生成AI产品的功能表示担忧。员工也对需要透明度的需求尤其敏感，以确保对政府的公众信任的信任以及支持生成AI使用的准则，如果财政部采用副本或类似产品。
生成人工智能试验评估（Copilot...）
适用性：Copilot 最初的“用例”适用于财政部，但该产品并不适合执行更复杂的任务。Copilot 最初提出的用例有 4 个：生成结构化内容、支持知识管理、综合和优先处理信息以及执行流程任务（更多详情请参阅附录 D）。与会者一致认为，这些用例适用于财政部的情况，但 Copilot 并不适合执行更复杂的任务，这主要是由于产品本身的局限性。与会者对其相对于市场上其他生成式人工智能产品的功能性表示担忧。工作人员也特别关注透明度的必要性，以确保维护公众对政府的信任，以及如果财政部采用 Copilot 或类似产品，需要制定支持使用生成式人工智能的指南。
4620_N_12-Jan-25__份数_250__页数_8__TS_01-08-2025 11_02_32.pdf
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