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人工智能语言模型（包括 ChatGPT）在法律实践中的应用问题
GPT 在提供准确的法律信息方面并不可靠。大律师需要了解他们使用的 GPT 工具的优缺点。作为至少第一步，大律师应始终验证 AI 生成的信息的准确性、可靠性和时效性，以确保其与他们自己的法律知识和研究一致，然后再将其用于任何目的。大律师通常明智的做法是选择记录他们使用过的提示（他们的搜索历史）、他们做出的选择以及 AI 工具生成的结果。大律师还应确保对 AI 工具的任何使用均符合其服务条款。大律师应该记录这些条款以及他们使用特定工具的明确决定。这是因为服务条款可能经常更改，他们接受的条款也可能不同。
生命科学供应链中的人工智能
首先，我们来了解一下什么是通用技术 (GPT)。简而言之，GPT 是一种推动经济增长并改变“家庭生活和企业经营方式”的技术 ii。现代 GPT 包括电子表格、云计算和 SWIFT 银行系统。与这些技术一样，AI 在整个生命科学价值链中显示出广泛的适用性 iii。具体而言，AI 在需求预测、制造以及库存和物流管理中提供了直接的用例，不仅能够了解企业控制范围内的制造和供应链参数，还能考虑客户偏好和实时外部因素，如天气和地缘政治事件，从而做出实时建议。所以，AI 不仅仅是炒作。它是一个具有巨大潜力的推动者，可以使生命科学供应链具有弹性、响应能力和智能。
广义概率理论中的多系统测量及其在信息处理中的作用
广义概率理论（GPTS）提供了一个框架，可以研究一系列可能的理论，包括经典理论，量子理论以及其他理论。通常，扩大GPT的状态空间会导致更少的测量结果，因为额外的状态对效应集和测量的成分产生了更强的限制。这可能对信息处理有影响。在框世界中，可以实现任何无信号分布的GPT，在铃铛基础上没有测量的类似物，因此不可能进行纠缠交换的类似物。缺乏对Box World中多个系统的测量的全面研究。在这里，我们详细考虑了这样的测量，可以通过顺序与单个系统进行交互（称为接线）以及无法执行的测量值，以及那些无法执行的测量值。我们计算出少数输入，输出和各方的情况的所有可能的框世界效果，以识别那些是接线的效果。盒子世界的较大状态空间导致了很小的效果空间，因此盒子世界的影响广泛适用于GPT。我们还通过研究状态歧视，非局部性蒸馏和非纠缠的非局部性类似物来显示非织物用于信息处理的一些可能用途。最后，我们将结果与逻辑上一致的经典过程和情境情景的组成联系起来。通过增强对框世界中测量值的理解，我们的结果可能在研究量子理论可以基于的可能的基本原理的研究中很有用。
激活ICAI CA GPT
免责声明：ICAI CA GPT是Beta版本，其中所有由ICAI创建和配置的GPT由开放AI平台供电。Beta版本在训练阶段和机器学习中，根据收到的反馈和建议，正在改善及时响应。从ICAI CA GPT内容收到的响应仅用于信息和教育目的，不应被视为合法，会计或税收建议，或者是获得特定于您的企业的建议的替代品。此Beta版本使用知识存储库和培训模型。虽然努力确保准确性，但可能会出现错误。在ICAI CA GPT上的所有内容都以“可用”为基础提供给您的所有内容，无论是否有明示或暗示的保证，包括但不限于任何隐含的适销性，适用于特定目的，准确性和非侵权的ICAI的适合性，对通过此平台的准确性，完整性，货币，货币或可靠性都没有保证。成员使用自己的回复。
用生成ai
本教程解决了将大型语言模型（例如ChatGpt）纳入数据分析类别的挑战。它详细介绍了几种由人工智能（AI）启用的新的课堂内和室外教学技术。这里有三个示例：讲师可以通过让学生与不同的定制GPT进行互动以学习分析的不同部分，然后互相教彼此从GPT中学到的知识来并行化指导。教师可以将问题集变成AI辅导会议：定制的GPT指导学生解决问题，学生将聊天室上传到聊天室进行作业提交。教师可以为课程的每个部分分配不同的实验室，并让每个部分创建AI助手，以帮助其他部分通过其实验室工作。本教程提倡自然语言编程（NLP）范式，其中学生用语言（例如英语）表达所需的数据转换，然后使用AI来生成相应的计算机代码。学生可以用NLP更有效地将数据与Excel更有效。
用生成ai
摘要。本教程解决了将大型语言模型（例如ChatGpt）纳入数据分析类别的挑战。它详细介绍了几种由人工智能（AI）启用的新的课堂内和室外教学技术。这是三个示例。教师可以通过让学生与不同的定制GPT进行互动来学习分析的不同部分，然后互相教导他们从GPT中学到的知识，从而使教学纳入教学。教师可以将问题集变成AI辅导会议：定制的GPT指导stu dent解决问题，学生将聊天室上传以进行家庭作业提交。教师可以为课程的每个部分分配不同的实验室，并让每个部分创建AI助手，以帮助其他部分通过其实验室工作。本教程提倡自然语言编程（NLP）范式，其中学生用口语（例如英语）阐明所需的数据转换，然后使用AI来生成相应的计算机代码。学生可以用NLP更有效地将数据与Excel更有效。
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自动化的反弹效应
生成AI的出现引发了关于失业的骚动。最近的一项研究得出的结论是，“ LLMS [大型语言模型，FB]（例如GPTS […]）可能具有相当大的经济，如此的影响和政策影响”，因为它们影响了美国劳动力市场上所有任务的47％和56％（Eloundou等人，2023年）。这项研究只是通过技术变革而对失业的最新化身。其他人在此之前来了。Frey和Osborne的开创性贡献（2017年）深刻地塑造了整个一代人对人工智能对劳动力市场的影响的思想，并且在全球的政策制定者和顾问中迅速采用了这一想法。确实，孟加拉国的工人中确实有60％以上的工人受雇于具有高自动化风险的行业，因为基于Frey和Osborne的方法所发现的一项研究，技术变革肯定会带来社会动荡，而政策的智囊团和贸易委员会对可能的反应进行了调查。然而，当CNC Machin Ery和计算机进入工作场所时，也存在可比较的预测。它们似乎是现代社会的不断特征。像John Stew Art Mill和David Ricardo这样的许多古典经济学家认为，技术变革将导致持久的失业，这些概念肯定会影响Karl Marx，Karl Marx在思考了他在机器上的“机器上的碎片”和John Maynard Keynes的“碎片”和John Maynard Keynes的可能性“ Tech Unemem ofermement of Tech nolotem opplyment of Tech nologient noloperment”。
审查学校使用的生成式人工智能工具
算法、分析和人工智能已被 K-12 和高等教育使用一段时间了，1 但最近，由于由生成式预训练转换器 (GPT)（通常称为生成式 AI）驱动的新型强大 AI 工具的激增，算法、分析和人工智能成为公众讨论的焦点。生成式 AI 工具依赖于大型语言模型，这些模型可以处理来自多个来源的数据，以前所未有的速度、规模和准确性生成 AI 生成的内容。最初，人们对这一新一代 AI 工具的担忧与学术诚信和抄袭问题有关，2 但到 2023 学年开始时，K-12 组织似乎更愿意采用 3 它们，同时呼吁制定政策 4 和框架 5,6 以安全使用它们。需要解决的问题包括保护版权、解决工具经常产生的不准确的“幻觉”，以及遵守现有法律，包括《家庭教育权利和隐私法案》（FERPA）等隐私法和《加州学生在线个人信息保护法案》（SOPIPA）等州法律。截至 2024 年，学校正在努力解决决定多个受众使用 AI 工具的政策，包括教育技术供应商和服务提供商、学生、教师和学校行政人员。生成式 AI 工具的出现及其使用激增的现实使得有关 AI 使用政策的讨论似乎比以往任何时候都更加紧迫
25–28 3月25日汉诺威2025年第10天...
我们非常荣幸地邀请您参加第10届German Pharm-Tox峰会，该峰会将于2025年3月25日至28日在汉诺威举行。很容易从德国和邻国各地到达汉诺威。在上次在慕尼黑举行的会议取得了巨大成功之后，我们努力以高学术标准和足够的科学交流机会进一步发展会议。我们特别有兴趣为初级科学家提供科学机会。GPT由德国实验和临床药理学和毒理学学会（DGPT）以及其他几个科学社会组织。科学委员会涵盖了所有药理学和毒素的领域，并将确保该计划通过三个全体会议，包括Paul-Martini-Foundation的各种专题讨论会，许多简短的谈话和海报会议将提供令人兴奋的洞察力，以提供对药理学和毒理学和毒理学和毒理学的尖端主题的令人兴奋的见解，并增强了科学交流，以创建新的合作。国会场地位于汉诺威医疗学校（MHH）的J2大楼中，该大楼可通过公共交通（Stadttbahnlinie 4，S-Bahn，Bus），汽车，自行车和脚轻松进入。这是紧凑的，可以保证您可以轻松地与同事见面。特别重点将用于最佳海报演示。MHH是德国生物医学研究的热点，靠近弗劳恩霍夫毒理学和实验医学研究所，这将有助于我们的会议。位置方便的酒店在场地的Vicinty中将使您在汉诺威（Hannover）的住宿变得容易。