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生成AI对高技能工作的影响
这项研究通过分析来自Mi-Crosoft，Accenture的三个随机对照试验的数据以及一个匿名的Fortune Fortune 100 Electronics Manufacturing Company，评估了生成AI对软件开发人员生产的影响。这些现场实验是由公司作为其普通业务过程的一部分运行的，它为开发人员的随机选择子集提供了对Github Copilot的访问，Github Copilot是一个基于AI的编码助手，建议智能代码完成。尽管每个单独的实验都是嘈杂的，在所有三个实验和4,867个软件开发人员中均合并在一起，但我们的分析显示，使用AI工具，开发人员的完成任务数量增加了26.08％（SE：10.3％）。值得注意的是，经验不足的开发人员表现出更高的采用率和更大的增长率。
使用增强现实训练中的模拟器晕动症...
摘要 近年来，随着消费级智能眼镜的出现，增强现实技术正在兴起。那些有兴趣部署这些头戴式显示器的人需要更好地了解技术对最终用户的影响。可能阻碍使用的一个关键方面是晕动症，这是从虚拟现实中继承下来的一个已知问题，迄今为止仍未得到充分探索。在本文中，我们通过对航空、医疗和航天三个不同行业的 142 名受试者进行实验来解决这一问题。我们评估了增强现实头戴式显示器 Microsoft HoloLens 是否会导致模拟器晕动症，以及不同症状组（恶心、眼球运动和迷失方向）如何导致模拟器晕动症。我们的研究结果表明，Microsoft HoloLens 在所有参与者中只会引起微不足道的模拟器晕动症症状。大多数使用它的消费者不会出现任何症状，而只有少数人在我们所测试的训练环境中感到轻微的不适。
技术简介：量子计算机和后...
由于其复杂的设计和特性，量子计算机主要用于解决传统计算机过于复杂或无法完成的任务（例如自然科学和工程领域的模拟任务、物流和金融领域的优化任务、人工智能背景下的机器学习以及解决某些加密协议安全性背后的数学问题）。虽然通用量子计算机仍然主要是一种理论构造，但人们正在投入大量资金来构建它们。不仅 IBM、谷歌、微软和英特尔等大型科技公司，而且大学、衍生公司和初创企业也在开展相应的研发工作。尽管如今芯片上可以容纳的量子比特数仍然在几百个范围内（例如 IBM 于 2022 年推出的 Osprey 量子处理器有 433 个量子比特），但 IBM 计划到 2033 年建造一台 100,000 量子比特的量子计算机。2 如果能够实现这一雄心勃勃的目标，我们将进入所谓的密码相关量子计算机 (CRQC) 的领域。我们尚不知道量子计算机需要多大才能有资格成为 CRQC。部分原因是当前使用的物理量子比特极易出错，需要许多量子算法来纠正这些错误。迄今为止采用的主要方法是将多个物理量子比特组合成一个容错量子比特，称为逻辑量子比特。这一过程被称为量子误差校正 (QEC)，这一领域最近取得了长足进步。一种竞争性方法使用量子光学方法直接创建容错量子比特。
用脑电图指标实施教育聊天机器人期间的经验证据
Google Home，是为Google制作的智能扬声器，它回答语音命令，其软件基于Google Assistant Chatbot。它允许用户多个命令，例如：检查时间，带音乐，视频等的搜索。已经提出了一些框架来促进聊天机器人的发展（Yan等，2016）。IBM Watson Assistant是具有许多能力的机器人的一个例子。用户可以打开一个帐户并与虚拟助手进行聊天，他很快就会有很多答案。一种名为Eliza的聊天机器人是在1966年在麻省理工学院创建的，以模仿人类的转化并模拟临床治疗中的物理治疗师（Abu Shawar等，2007）。爱丽丝聊天机器人是1995年创建的，受到伊丽莎的启发。爱丽丝被认为是一种对话剂，当时许多人认为他们在互动中正在与真正的人交谈。聊天机器人每天使用某些人。苹果的Siri，亚马逊的Alexa，Microsoft Cortana和三星的Bixby可以打开应用程序，播放音乐并成为虚拟助手（Dale，2016年）。bos等人，通过测量与交互式视频平台的互动并识别刺激响应的互动，进行了一项关于使用神经传感器来衡量学生注意力的研究（Bos等，2019c; Bos等，2020; Bos等，2019e：p。3）。shi提到正确推断物品的用户偏好对于有效建议至关重要（Shi，Larson和Hanjalic，2014年）。随着技术的发展，它们很容易获得，并适应了教育领域。最近，技术的快速进步改变了人工智能介导的通信的计算机介导的通信，该通信已被广泛使用（Hohenstein＆Jung，2020年）。技术创新可以增加学生的参与和动力。聊天机器人提供一系列潜在的好处，包括每周7天的每天24小时的个性化和即时可用性。这些积极的方面在教育领域很有趣。这个研究的分支仅在科学界出现，因此在我们的文章中，除了使用更长的时间的业务外，我们还建议这种新技术用于教育使用。与以前的研究相反，我们专注于一种在问题和建议之间交替的机制，此外，我们还使用了它们在相互作用中具有的参数的方法。因此，引入了一个机器人和用户对话模型，模拟具有教学内容和社交互动的知识库中推断的系统交互。