XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGenAI
简化Genai开发
Generative AI (GenAI) development challenges......................................................... 3 The solution: NVIDIA AI Workbench on Dell Precision workstations ................ 4-7 Success story: Invoke and Invoke Enterprise ............................................................. 8 NVIDIA AI Workbench and NVIDIA AI Enterprise....................................................... 9 Next steps和资源............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 10
数据科学和genai
•介绍机器学习•监督和不受监督的学习之间的差异•分类和回归之间的差异•机器学习应用•数据科学项目生命周期•线性回归理论•线性回归理论•成本功能•使用梯度下降使用梯度下降的优化梯度解释•梯度解释•模型下降•模型误差•平均正方误差•平均正方误差•多态性误差•多态多态，多态多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态误差，使用Python进行回归•过度拟合，不适合，合适的拟合•逻辑回归•理解逻辑回归一步一步矩阵
Genai Equity指南
这些准则鼓励国务院团队和领导人考虑Genai工具对弱势社区的潜在影响，并特别关注部署和实施高风险用例的安全和公平成果。这些准则可帮助国家实体确定可能独特地容易受到Genai影响的社区，并冒险采用Genai工具可能会无意间将偏见引入决策。这些建议将使国家劳动力为指导，资源和支持赋予周到，公平地采用Genai技术的国家劳动力，以促进所有加利福尼亚人的利益。该指南还包括带有参考材料的附录，可以帮助评估围绕潜在的Genai部署和监视实施中意外影响的公平考虑因素。
生成人工智能（GenAI）
背景：格林威治大学希望站在学习技术的前沿，为学生做好进入 21 世纪职场的准备。为此，我们正在与教职员工和学生合作，确保他们围绕 GenAI 培养数字素养。由于机构多元化且技术日新月异，我们决定收集整个机构学生和教职员工现有实践和看法的证据。正如 Chan & Hu (2023) 指出的那样，学生的看法是负责任和有效地将 GenAI 融入高等教育的关键。通过了解教职员工和学生的看法，该研究旨在为将 GenAI 技术及其多模式功能有效地融入大学环境提供指导原则和策略。在本章中，我们概述了我们的发现、教职员工和学生观点之间的共同点和差异，以及这对未来实践的影响。我们概述了教职员工和学生调查的结果，然后详细阐述了焦点小组的一些专题讨论。在“实践路线”中，我们还包括当前使用的案例研究，以激发未来的创新。
从Genai解锁影响
• Org and op model: Reorienting around employee experience, with new roles to shape and govern GenAI • Talent and skills: Up/re-skilling and hiring specialists to address 55-75% skill disruption in key HR roles • Data, tech, and partnerships : Preparing data and infrastructure, partnering to assemble portfolio of tools • Risk and responsible AI: Addressing potential bias and ensuring compliance with regulatory要求•变更管理：采用科学支持的方法来改变行为并推动采用
Genai的数据风险和局限性
法律部门描述了与项目相关的数据以及如何使用该数据•考虑到我们的项目范围及其触及的数据集，可能会关注哪些隐私法律法规？•我们通常如何通过这种类型的数据来减轻隐私风险？•我们需要寻求使用我描述的数据的任何权限，版权或许可协议吗？•与此数据有关的任何安全问题，用于生成潜在的衍生作品？•我们应该如何考虑与该新系统将生成的数据和信息相关的所有权和其他法律问题？
常见问题解答：Genai风险 /解决方案< / div>
为了减少MS OAI使用有害的风险，Azure OpenAI服务包括内容过滤和滥用监控功能。要了解有关内容过滤的更多信息，请要求Intelagree提供MS OAI服务内容过滤详细信息。要了解有关滥用监控的更多信息，请要求Intelagree提供更多细节。内容过滤是随着服务过程提示以上所述生成内容的同步进行的。没有任何提示或生成的结果存储在内容分类器模型中，并且提示和结果不用于训练，再培训或改进分类器模型。MS OAI滥用监控检测并减轻了反复出现的内容和/或行为的实例，这些实例表明，以可能违反Azure OpenAI服务的行为守则的方式使用该服务（此链接的详细信息：行为守则：其他适用的产品条款。为了检测和减轻滥用，MS OAIS存储了所有提示，并牢固地生成了三十（30）天。（如果Microsoft客户获得批准并选择以配置滥用监控的情况，没有提示或完成，如下所述 - Intelagree已被批准并选举了此有限的访问选项，因此Microsoft和Microsoft员工都无法保留这些输入/输出选项。合同风险 /解决方案< / div>
通过 AI 和 GenAI 进行转型
作为我们正在进行的关于人工智能的高管对话系列的一部分，我们将分享我们最新的学习成果，旨在帮助您驾驭快速变化的人工智能世界。在过去一年与 1,000 多家客户合作后，我们发现人工智能正处于一个转折点：2024 年，重点是将人工智能的潜力转化为真正的利润。