XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGem
学生对人工智能技术的看法：Gemini 的写作
随着技术的进步，人工智能在包括教育在内的许多行业中变得越来越普遍。人工智能用于教育，以提供适合学生需求的学习内容。其中之一就是Gemini。Gemini是一种人工智能工具，它可以以信息丰富的方式回答问题，即使问题是开放式、具有挑战性或奇怪的。本研究的目的是了解学生对使用Gemini作为英语写作过程中的辅助工具的看法。本研究本质上是定性的，其中采用半结构化访谈来收集数据。访谈包括主要问题和后续问题，其中后续问题基于开头给出的主要问题的答案。本研究涉及 30 名 EFL 学生中的 9 名。大多数学生已经有了自己的 AI 技术应用程序，因此他们不愿意适应 Gemini 这样的 AI 技术应用程序。但另一方面，学生们认为 Gemini 有很多功能对写作过程非常有帮助。与 Gemini 相比，学生们目前更喜欢他们以前使用过的 AI 技术应用程序，但从学生给出的看法来看，研究人员认为 Gemini 将来会被用作写作工具。这项研究可以为学生提供另一种选择，以促进写作过程，使他们不依赖于他们以前使用过的 AI 技术应用程序。
对Chatgpt，Gemini和困惑的比较研究
近年来，人工智能（AI）迅速整合到教育中引发了广泛的论述，即其对传统教学方法和实践的影响[1] [2]。人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它专注于开发和创建表现出某种人类智能的硬件或软件。人工智能（AI）是指模仿人类智力或机器中的人类行为。它涉及开发各种算法和计算机程序来处理和做出决策。它包括几种方法和包括机器人技术，自然语言处理，深度学习，机器学习和计算机视觉等的技术。AI的目标是开发一个可以处理数据并做出需要人类智能的决策的系统。在当今世界，人工智能（AI）非常重要，因为它可以改变如此多的不同领域。人工智能已经渗透到教育格局的各个方面，重塑了教学过程[3]。人工智能（AI）已经存在了数千年。Alan Turing在1950年发表了他的作品“计算机机械和智能”，最终成为Turing测试，专家用来衡量计算机智能。约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯（Dartmouth）举行了一个关于“人工智能”的研讨会，这是该词的首次使用，这就是为什么它被视为人工智能（AI）的发源地。与传统AI不同，生成AI是人工智能的一部分，它开发了算法以创建与给定数据集相似的新数据样本。
Gemma Calamandrei
详细或为加工做出了贡献 - 就国际空间站多种结构发出的意见而言，就卫生部的要求（过去十年中大约40个）就国会问题，议会动议和对心理健康问题的账单提出了意见；他在国家生物伦理学委员会（National Bioethics委员会）就进化时代的精神残疾问题进行了试镜； 2017年，它应议会童年和青春期委员会的总统要求报告，涉及“未成年人的心理身体健康”，这与儿童在大火之地所谓的儿童中罕见的脑肿瘤的增加有关； 2024年，在儿童和青春期议会委员会中，童年和青春期行为和精神泥土的增加问题。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
Google Gemini作为下一代AI教育工具
引言过去一年见证了人工智能（AI）系统的巨大增长及其对人类创造力和生产力的前所未有的影响（Ali等，2023； Badshah等，2023）。OpenAI的开发大型语言模型（LLMS）（例如GPT-3）为创新的AI聊天机器人（例如Chatgpt-3.5）的爆炸性增长铺平了道路。但是，LLM已取得了重大进展，并超越了单峰输入方法，在这些方法中，它们仅执行特定任务，例如文本或语音识别。目前，多模式AI工具和语言模型具有与各种文本，图像，音频，视频和PDF相互交互并识别各种输入的能力。这些多模式是Chatgpt-4或Chatgpt-4V，Inworld AI，Meta ImageBind，Runway gen-2和Google DeepMind Gemini，是最常用的Gemini。本研究将Google Gemini作为多模式AI工具讨论，因为它是最新和最基于NOVTY的LLM多模式，可以同时执行多个任务。尽管是用户友好且高效的AI工具，但Gemini通过提供高级，更准确且与众不同的相关响应来彻底改变访问和与各种信息互动的方式。根据Google团队报告（Team等，2023），双子座的
通过自适应n-gram平行解码
大型语言模型有可能在医疗保健行业中有价值，但是通过严格的评估来验证其安全性和有效性至关重要。在我们的研究中，我们在各种医疗任务中评估了包括Google的双子座在内的LLM。尽管GEMIni的功能，与Medpalm 2和GPT-4等领先模型相比，它的表现不佳，尤其是在医学视觉问题An-Swering（VQA）中，其准确性差距显着（Gemini为61.45％，与GPT-4V相比为88％，为GPT-4V）。我们的分析表明，双子座对幻觉，过度自信和知识差距高度可疑，如果不批判性地表明风险。我们还按照医学主题和测试类型进行了分析，为开发人员和临床医生提供了可行的反馈。为了减轻风险，我们提出了有效的提示策略，提高绩效，并通过释放用于医疗LLM评估的Python模块，并在拥抱面孔上为正在进行的研究和撤销服务中建立排行榜。Python模块可以在github.com/promptslab/rosettaeval
Gemma：基于 Gemini 研究和技术的开放模型
Gemma 有两种规模：一种是用于在 GPU 和 TPU 上高效部署和开发的 70 亿参数模型，另一种是用于 CPU 和设备上应用程序的 20 亿参数模型。每种规模都旨在解决不同的计算约束、应用程序和开发人员要求。在每种规模下，我们都会发布原始的、预先训练的检查点，以及针对对话、指令遵循、帮助性和安全性进行微调的检查点。我们会根据一系列定量和定性基准彻底评估我们模型的缺点。我们相信，发布预训练和微调的检查点将有助于彻底研究和调查当前指令调整机制的影响，以及开发越来越安全和负责任的模型开发方法。
Gemini-Mini 便携式 NMR 量子计算机
Vernewell Academy 通过组合各种解决方案来打造量子教室体验，为从小学到大学和研究中心的各个级别的学生提供以用户为导向的体验。