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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。
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。
GEMINI用于Google工作区：一种与生成AI
“崇拜我建立了我们的组织，以鼓励跨职能的多学科项目和写作能力通常会出现障碍，尤其是在高度国际团队中。能够快速创建具有文档和Gmail的生成AI功能的值得生产的副本的能力，它以使我们感到惊讶的方式加速了项目和流程！”
使用 AI/AS 1610 Gemini 配置使样品吞吐量翻倍
AI/AS 1610 Gemini：简单的配置路径 硬件设置在 Gemini 配置中，无论操作模式如何，两个自动采样器都通过专用安装支架放置在前后进样器上，该支架可快速轻松地滑入安装，并在进样口和样品瓶上进行自对准。通过每个自动采样器和 GC 系统之间的单电缆连接进行电源、通信和握手，进一步简化了设置。无论是单塔配置还是 Gemini 配置，AI/AS 1610 自动采样器的设计都允许轻松访问进样口，从而方便维护操作。这是通过滑动支架实现的，可轻松将塔从进样器移开（图 3）。
使用有或没有双子病毒复制子的Cas9在大麦中靶向靶向
在过去几年中，在植物中使用基于RNA的CAS9基因组编辑的进展一直很快。基因组编辑的理想应用是基因靶向（GT），因为它允许广泛的精确修饰。但是，这仍然是不具备的，尤其是在关键农作物中。在这里，我们使用Planta策略描述了CAS9目标位置的成功，可遗传的基因靶向，但使用小麦矮人病毒复制品未能实现相同的方法，以增加维修模板的拷贝数。没有复制子，我们能够删除目标基因的150 bp的编码顺序，同时将框架内麦克利融合在一起。从14种原始转基因植物开始，两家植物似乎具有所需的基因靶向事件。从其中一种T0植物中，确定了三个独立的基因靶向事件，其中两个是可遗传的。当包括复制子时，产生了39种T0植物，并显示为修复模板的高拷贝数。然而，尽管与非修复策略相比，T1筛选的17条线没有引起显着或可遗传的基因靶向事件。调查表明，复制子方法创建的高拷贝数量的高拷贝数导致假阳性PCR结果，在序列水平上与GT研究广泛使用的连接PCR屏幕中的真实GT事件无法区分。在成功的非修复方法中，在T1中获得了可遗传基因靶向事件，随后，发现T-DNA与靶向基因座有关。因此，靶标和供体位点的物理接近可能是成功基因靶向的一个因素。