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Chatgpt在骨科中的革命性影响
iii。案例研究：Chatgpt对骨科诊所的影响[9,11,12,15,17,18]，以说明骨科中Chatgpt对ChatGPT的现实益处，让我们看一下对实施这项技术的本地骨科诊所的案例研究。骨科诊所在漫长的等待时间和效率低下的患者管理中挣扎，决定将Chatgpt整合到他们的实践中。结果是直接且显着的。在Chatgpt的帮助下，该诊所能够减少等待时间，改善患者的沟通并提高整体运营效率。患者报告的满意度较高，因为他们受到的个性化护理和关注，而从业人员的压力水平降低并改善了工作与生活的平衡。总体而言，该诊所的患者数量和收入增加，展示了Chatgpt对骨科实践的不可否认的影响。
![BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/b/b1789adb5a6ebb10f058c438310417bef2bfc880.webp)
BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
[正如我第14周讲座所述，变压器学习了输入的注意力图。忽略批处理轴，如果您在其输入中喂食[n w，m]张量，其中n w是元素的数量（令牌，补丁等）在每个元素的嵌入矢量表示的大小中，变压器的输出也将被形成[N W，M]，但有所不同。当您将学习的Q和k t张量乘以最终输出时，您将获得一个N W×N W数组，该数组是输入序列的N W元素上的注意力图。注意力图数组的元素（i，j）指示输入中的ith元素在同一输入中的j th元素中何种程度。 ]
评估Chatgpt和Google Gemini的表现以及土耳其牙科教育中的含义
结合了这两年（238个总问题），ChatGpt-O1和Gemini 2.0的结果，高级率为97.46％（230个正确答案，95％CI：94.62％，100.00％）和97.90％和97.90％（231个正确答案，95％CI：95％CI：94.62％，100.00.00％），显着地聊天 - 聊天88，4.4％，4.4％，聊天88（chat）。 211正确答案，95％CI：85.43％，91.89％）和双子座1.5 Pro（91.60％，218个正确答案，95％CI：87.75％，95.45％）。统计分析显示模型之间存在显着差异（p = 0.0002）。成对比较表明，与Chatgpt-O1（P = 0.0016）和Bonferroni校正后的Gemini 2.0 Advanced（P = 0.0007）相比，Chatgpt-4O的表现显着不足。最佳模型的始终高准确性率和狭窄的置信区间强调了它们在回答DUS问题时的优异可靠性和表现。
视觉指导自动化：使用GPT和计算机视觉填充Web表单的通用方法
将计算机视觉方法与GPT（生成预训练的变压器）模型相结合，该研究提出了一种新颖的方法，可以使基于Web的形式填充任务自动化。建议的系统可以通过建议的系统来适应不同的形式，该方法可以通过视觉上的Web页面上检测和标记互动元素。这使其可以超越硬编码的DOM元素相互作用的限制。显着的进步包括利用计算机愿景识别和标记表单元素，并集成GPT模型以语义读取表单字段并产生适合上下文的响应（例如，使用简历数据）。加上AI指导的判断是使用多功能动作系统进行的，该系统模仿了类似人类的相互作用，例如打字，点击和滚动。填充案例研究的自动化工作申请表展示了该系统的功效，并突出了其广泛的在线自动化活动的潜力。
reg-gpttm：一种用于增强的对话AI模型...
作为人工智能（AI）的抽象背景继续改变我们生活的各个方面，对话AI模型变得越来越复杂。开发更准确和信息丰富的语言处理助手对包括医疗保健，医疗服务和研究援助在内的众多领域具有重要意义。Maharaj免疫再生医学研究所（MIRIRM）使用有监督和无监督的学习技术的组合开发了材料和方法。使用大量文本数据对Llama 3.1模型的参数进行了微调，从而使Reg-GPT TM能够从其与用户的交互中学习。结果我们的评估表明，Reg-GPT TM模型在几个关键领域的表现良好，包括响应准确性，流利度和参与度。结果突出了将Reg-GPT TM整合到再生医学（RM）
利用chatgpt选择文献进行荟萃分析显示减少工作量，同时保持与手动策划相似的召回水平
为此，我们设计了四步管道Lars-GPT（图1）。首先，用户需要选择标准（通过过滤荟萃分析的某些合适标准），并为每个标准创建一个提示（单prompt;表1）。第二，用户需要使用一些记录来评估这些单个奖励，然后选择单个prompts的最佳组合。第三，用户需要选择一个最佳组合的及时策略，并根据所选的提示策略合并提示（组合启动；补充文件1）。最后，合并后的预订以及每个记录的标题和摘要将作为聊天完成。关于记录是否符合用户标准的决定将从返回的答案中提取。在这项研究中，我们使用OpenAI提供的API（应用程序编程界面）评估了GPT-3.5（GPT-3.5-Turbo-0301）和GPT-4（GPT-4-0314）。实际上，LARS-GPT可以使用Python分批进行。
Chatgpt集成到物流过程的可行性
摘要：最近，AI和NLP技术的取得了重大进步，并准备彻底改变整个行业的后勤决策。这项研究调查了将高级AI语言模型Chatgpt整合到战略，战术和运营后勤中。研究其适用性，收益和局限性，该研究深入研究了Chatgpt进行战略物流计划的能力，从而通过自然语言互动来促进细微的决策。在战术层面上，它探讨了Chatgpt在优化路线计划和增强实时决策支持方面的作用。操作方面仔细检查了Chatgpt在微观物流和应急响应中的功能。的道德含义，包括数据安全性和人类AI信任动态。本报告为物流部门提供了宝贵的见解，强调了AI在重塑决策方面的潜力，同时强调了AI整合中的远见，评估和道德考虑的必要性。在本出版物中，假设ChatGpt在物流领域的决策中并不完全可靠：在战略层面上，它可以有效地用于制定决策，而是在战术和运营层面上，而是在战术和运营层面上，知识的深度不足以做出适当的决策。因此，将Chatgpt提供的答案与实际的Logistic解决方案进行了比较。本文强调了Chatgpt在不同级别的物流上的有效性，并阐明了其物流领域的潜力和局限性。
在教育中对Chatgpt的道德使用 - 对抗AI引起的窃的最佳实践
Openai开发的高性能人工智能语言模型Chatgpt的出现引起了学术界的兴奋和关注（Li，2024年）。配备了先进的自然语言处理技术，Chatgpt能够生成类似人类的文本，这些文本可为广泛的查询提供连贯的和上下文相关的响应。这种前所未有的能力提高了乐观和关注，因为它可以从根本上改变学术界，工业和日常生活中的传统实践（Cambra-Fierro等，2024）。“问我任何东西”和“我可能有一个好的答案”的基本功能不再仅仅是许多领域的关注点。在期刊中传播的科学知识已经在努力在这种技术将发挥的作用。关于它是否会并且可以合着的问题（Tang，2024）。建立知识的教授立即面临在这种技术存在下评估学生的挑战。这些是实用和合法的问题。在增加学生参与，协作和可及性成果方面，Chatgpt具有许多好处，但它也具有非常严重的学术完整性影响：其核心是窃。本文制定了有关教育工作者如何通过在AI工具的学术用途中促进道德使用和公平性来帮助减轻这些风险的全面策略。
评估人工智能对德国劳动力市场的影响：来自 ChatGPT 分析的见解
我们利用 Brynjolfsson 等人 (2018) 建立的机器学习适用性 (SML) 评分方法评估人工智能 (AI) 对德国劳动力市场的影响。然而，这项研究为传统方法引入了两种创新方法。这项研究没有依赖传统的众包平台来获得自动化程度评级，而是利用了 OpenAI 的 ChatGPT 的聊天机器人功能。此外，为了与对德国劳动力市场的关注保持一致，该研究将 SML 分数的应用扩展到欧洲技能、能力、资格和职业分类 (ESCO)。因此，本研究的一个独特贡献在于评估 ChatGPT 在不断发展的人工智能领域中衡量技能和能力自动化程度的有效性。此外，该研究通过将 SML 分数直接映射到欧洲 ESCO 分类来增强其研究结果的适用性，使结果更适用于欧盟内的劳动力市场分析。初步结果表明，在所考察的 13,312 项不同的 ESCO 技能和能力中，人工智能对大多数技能和能力产生了可衡量的影响。更详细的分析表明，人工智能对与计算机使用和信息处理相关的任务表现出更明显的影响。涉及决策、沟通、研究、协作以及与医疗保健、食品制备、建筑和精密设备操作相关的特定技术能力的活动得分相对较低。值得注意的是，该研究强调了人类员工在横向技能方面的比较优势，例如创造性思维、协作、领导力、一般知识的应用、态度、价值观以及特定的手工和体力技能。将我们的排名应用于 2 位数 ISCO 级别的德国劳动力数据表明，与之前的自动化浪潮相比，人工智能也可能影响非常规认知职业。事实上，我们的结果表明，与教学专业人员、健康助理专业人员和个人服务工作者相比，商业和行政专业人员以及科学和工程助理专业人员的排名相对较高。最终，这项研究强调，人工智能对劳动力的总体影响将取决于其部署的潜在动机。如果主要动力是降低成本，那么人工智能的实施可能会遵循就业损失的历史模式，生产率的提高有限。因此，公共政策在重新调整激励措施以优先考虑机器实用性而不是机器智能方面发挥着重要作用。
对人工智能的认识：美国关于 AI 与 ChatGPT 的信息传播
本文探讨了美国各州对人工智能的认识。我们独特地创建了谷歌互联网搜索结果的指数，以了解一般人工智能认知度和 ChatGPT 认知度，并按互联网用户和土地面积交替进行归一化。了解人工智能认知度将为监管部门监控和保护人工智能技术提供有用的见解，并为落后州提供赶超的替代方案。计量经济学结果解释了人工智能认知度的驱动因素，表明在其他条件相同的情况下，较繁荣的州对人工智能和 ChatGPT 的认知度更高。另一方面，经济自由度更高的州的认知度较低。按地区归一化时，男性多于女性的州对人工智能的认知度较低，但按互联网用户加权时则相反。老年人口比例较高的州与其他州没有区别，而按土地面积加权互联网点击量时，城市化程度较高的州对人工智能/ChatGPT 的认知度更高。最后，与加拿大接壤的州与其他州没有区别，而与墨西哥接壤的州对人工智能/ChatGPT 的认知度普遍较低。