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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。
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。
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。
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。
DPIA Microsoft 365 Copilot
范围：Microsoft 365 Copilot Microsoft 365 Copilot是一项生成AI服务，可帮助员工在Microsoft的核心应用程序（例如Word，Excel，PowerPoint，PowerPoint，Outlook和Teams）中生成摘要，文本，对话和计算。Microsoft以Copilot的名称提供了几种生成AI服务。本报告重点介绍了付费企业许可，该报告在此报告中缩写给Microsoft 365 Copilot。尽管Microsoft 365 Copilot包括使用Bing在网络上搜索信息的选项，并且在某些特定情况下对此包含进行了测试，但该DPIA并未解决由于使用免费的CopiLot服务引起的可能的基本权利风险托管在微软的云平台Azure上。