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释放LLM量子计算的潜力
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）为对话AI的发展做出了明显的贡献，并且具有巨大的潜力，可以帮助各种AREAS的科学研究。本文试图解决以下问题：当前的生成预先训练的变压器（GPT）为嘈杂的中间规模量子（NISQ）技术的发展提供了哪些机会？此外，即将到来的GPT发电以推动耐断层量子计算（FTQC）中的研究边界具有哪些潜力？在本文中，我们实施了QGAS模型，该模型可以迅速提出有希望的Ansatz架构，并通过包括量子化学和量子融资任务在内的应用基准进行评估。我们的结果表明，经过有限数量的及时指南和迭代，我们可以获得高性能的ANSATZ，能够产生可比较的结果，这些结果通过最先进的量子体系结构搜索方法实现。这项研究提供了一个简单的概述，概述了GPT在支持量子计算研究方面的能力，同时强调了当前GPT的局限性。此外，我们在量子研究中讨论了LLM的未来派应用程序。索引术语 - LARGE语言模型，量子计算
LLM代理和工具使用
•山姆·奥特曼（Sam Altman）在他的关键笔记之一中说：“ GPT和助手是代理商的前身。他们将逐渐能够代表您计划并执行更复杂的动作。这些是我们迈向AI代理的第一步。”•比尔·盖茨（Bill Gates）在他的博客中写道：“代理商不仅会改变每个人与计算机互动的方式。他们还将颠覆软件行业，这是我们从打字命令到敲击图标以来的计算上最大的革命。”
用于经济和商业分析的高级人工智能
这项微证书为学生提供先进的生成式人工智能 (AI) 驱动的全球经济洞察。通过实践和体验式学习，学生将获得知识和工具，以理解和驾驭国际经济的复杂性，强调对当地企业的影响和机遇。微证书将认证使用定制 GPT（生成式预训练转换器，一种高级形式的生成式 AI）在全球市场做出明智决策和战略的实用技能，使学生能够获得商业 AI 应用前沿的尖端技能。
医疗教育中的人工智能
医疗教育中的人工智能：彻底改变我们的教学和学习方式 人工智能 (AI) 正在迅速改变医疗保健领域，包括教育领域的许多应用。本演讲探讨了 AI 工具和技术如何彻底改变医疗保健专业教育中的教学和学习。演讲将定义生成式 AI，并描述自定义 GPT、自适应学习平台和虚拟模拟等生成式 AI 驱动的工具如何影响未来医疗保健专业人员的培训方式。演讲将涵盖将 AI 融入医疗保健教育的机遇和挑战，学习者将获得将这些创新应用于教学实践的可行策略。学习目标：
在Re Open AI（2024年10月29日）向FTC发出史诗般的投诉
I.摘要1。本投诉1涉及OpenAI生成人工智能（“ AI”）产品的开发，部署和传播，包括其各种自定义GPTS 2和第三方应用程序编程界面（“ API”）集成。OpenAi声称通过使用数百万个消费者数据点开发的不透明的专有AI模型来推进“安全有益” 3 AI，包括个人识别信息，以及以前所未有的速度从网络上刮下来的消费者生成的内容。4除了其直接消费者产品外，OpenAI还通过API Integrations及其GPT商店继续向数百万的第三方开发商和部署（包括金融服务和房地产行业的公司）推销其AI产品。5 2。OpenAI未能证明其AI产品符合已建立的公共政策标准，用于负责AI系统，包括行政命令中规定的系统
Regeneron 关于负责任地使用人工智能的立场声明
Regeneron 认识到人工智能 (AI) 有潜力推动我们的使命：利用科学的力量为患有严重疾病的人提供新药。我们使用人工智能技术来支持我们的研发 (R&D) 和运营，包括机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、生成预训练转换器 (GPT)、大型语言模型 (LLM) 和机器人流程自动化 (RPA)。我们致力于负责任和合乎道德地使用人工智能，并制定了适当的治理结构、政策、程序和指导原则来维护我们的高道德标准。
公共部门决策的LLM辅助建模和模拟：桥接气候数据和政策见解
本文提出了一个旨在在公共部门进行决策的变革框架，尤其是在环境政策和气候变化的背景下。传统方法处理庞大而复杂的气候数据通常由于需要专门的外观而造成障碍。我们的框架基于OpenAI的GPTS平台，通过使具有技术知识的用户可以轻松访问和解释气候数据集和仿真来克服这一挑战。通过自然语言交互，利益相关者可以参与数据并有效地探索各种政策方案。这种方法不仅简化了决策过程，而且还为更广泛的利益相关者打开了门，以促进公共部门的政策制定和战略规划。本文讨论了该框架的设计，其在现实情况下的应用 - iOS的应用以及其在应对环境挑战时促进知情，数据驱动的决策的潜力。
人工智能学术应用学院指南
韦氏将人工智能 (AI) 定义为“计算机系统或算法模仿人类智能行为的能力”（Webster，n.d.）。此定义表明人工智能领域很广泛，涵盖了影响和互动于各种行业和学科（例如教育、医学、商业）的各种工具。通常，许多学术界将人工智能与生成式预训练转换器 (GPT) 联系起来；神经网络在软件应用程序的幕后运行，为 Chat GPT 等生成文本平台提供支持。关于 GPT 系统的信息大量发布。大学图书馆开发了一个资源指南，帮助教师了解这些系统并从各种声音和观点中了解最新情况。
![arxiv：2409.08775v1 [cs.hc] 2024年9月13日](/simg/2\2a6fe4cf1540d2566c1c48d225994924accb27e9.webp)
arxiv：2409.08775v1 [cs.hc] 2024年9月13日
像大型语言模型（LLMS）这样的通用AI已从简单的下一个字预测变量[7]演变为实现复杂用户需求的强大助手[23，48，53]。LLM指导遵循的这种改进鼓励用户将日益复杂的任务委托给这些模型。在迅速工程的早期，用户主要致力于完善简单说明的单词以提高LLM输出质量[26，61]。今天，提示类似于定义LLM角色，人类偏好和其他特定于任务的详细“论文”。这些提示不是一次性的小要求，而是开始为程序的结构提供动力。一方面，设计师和开发人员现在为LLM代理（例如Devin，Swe-Agent）编写功能描述，以转换为可执行的软件代码[27，58，68，72]。另一方面，每天的用户可以编写复杂的提示，以将通用LLM量身定制为特殊用途的LLM应用程序。例如，LLM应用程序（或GPTS）如Trip Advisor 1
伟大技术和强国的兴衰
摘要 技术革命如何影响大国的兴衰？学者们早就观察到，重大技术突破会破坏经济力量平衡，带来权力转移。然而，对这一过程如何发生的研究却出奇地有限。现有研究表明，一个国家能否成功适应革命性技术取决于其制度与这些技术需求之间的契合度。标准解释强调最适合垄断新兴快速增长行业（领先行业）创新的制度因素。我提出了一种基于通用技术（GPT）传播的替代机制，它为各国超越工业领袖提供了一条不同的轨迹。通用技术具有持续改进、普及性和与互补创新协同作用的潜力，只有在经过多个行业的漫长传播过程后，才能对整个经济产生影响。通用技术传播的需求塑造了技术革命成功所必需的制度适应性。具体而言，我强调教育系统和技术协会的作用，它们拓宽了与 GPT 相关的工程技能基础。为了检验这一论点，我在三个历史案例研究中将领先部门机制与 GPT 扩散机制进行了对比，这三个案例研究与过去的工业革命相对应：19 世纪初英国崛起；第一次世界大战前美国超越英国；20 世纪末日本对美国技术主导地位的挑战。这些案例研究的证据支持 GPT 扩散解释，为人工智能等新兴技术（一些人认为这些技术推动了第四次工业革命）将如何影响可能的中美权力过渡提供了新的见解。