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techexperts（IPN）在Genai检测任务1：在英语和多语言上下文中检测AI生成的文本
大语言模型（LLM）的兴起，例如GPT-4，已大大增加了各种数字平台上AI生成的内容的量。这些模型可以生成连贯和上下文相关的文本，从而使用户难以区分人类和机器生成的内容。AI生成的内容的重新上升使许多人质疑信息的可信度和可靠性，尤其是关于新闻，学术界和社交媒体的信息，而内容的完整性至关重要。这使得需要开发有效的方法将AI生成的内容检测到历史高（Fraser等人，2024）。最近在LLM的能力中获得的收益为他们的发现带来了新的挑战。ap-诸如使用Human的反馈和指导调整的加固学习之类的方法使这些模型更具多功能性，以遵循甚至连接提示，从而产生合理的响应，从而进一步使检测问题复杂化（Abdali等人。，2024）。依赖于识别单词选择，句子结构或困惑模式的传统检测方法通常不太适合，因为这些模型在模仿Hu-
Genai LED业务模型重塑
这个用于业务模型重塑的解决方案加速器提供了一个生成的AI框架，旨在建立一个简化和自动化关键业务流程的AI代理网络。例如，这些代理商可以分析反馈，以优化营销策略并精确解决客户投诉。核心优势是这些AI代理的可伸缩性和可重复性，提高效率并启用各种功能的自动化，最终增强了决策并加速了执行层面的业务转型。
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。
实现数据架构现代化，助力 GenAI 取得成功
Informatica (NYSE: INFA) 是企业 AI 驱动的云数据管理领域的领导者，通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和 AI 带入生活。我们创建了一种新的软件类别，即 Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC)，它由 AI 和端到端数据管理平台提供支持，可连接、管理和统一几乎所有多云混合系统中的数据，实现数据民主化并帮助企业实现业务战略现代化。大约 100 个国家/地区的客户和超过 80 家财富 100 强企业依靠 Informatica 推动数据主导的数字化转型。Informatica。数据和 AI 焕发活力的地方。™
启用Genai的设备的FDA调节
医疗设备亲爱的数字健康咨询委员会，我有幸分享了FDA对Genai AI-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai咨询问题的回答。convengen AI是一家研究和咨询公司，致力于促进负责任的临床Genai解决方案的负责开发和实施。我们的方法论强调了这些技术生命周期的每个阶段的透明度，问责制和安全性，同时还指导组织建立坚持行业最佳实践的强大治理框架。所附文件概述了FDA的一般路线图，以指导其在这个快速发展的领域中的监管监督。我们的回答强调了评估临床环境中Genai解决方案的安全性，有效性和治理的重要考虑因素。convengen AI致力于支持FDA和利益相关者应对评估和实施细节，以确保这些技术的安全有效部署。感谢您考虑我们的见解。我们期待为对这些重要技术的调节进行持续的对话做出贡献。真诚的，MD博士创始人Fabio Thiers -Revengen AI
释放 AI 和 GenAI 的潜力
然而，要充分释放人工智能的价值，财务职能应该超越用例探索，重塑端到端 (E2E) 流程，具体方式如下：• 调整运营模式、人才和工作方式，以支持新流程• 实现技术堆栈现代化，重新构建数据层次结构，以实现进一步的价值收益
本周热门人工智能和 GenAI 头条新闻
亚马逊推出 Trainium 2 AI 芯片，加剧与 Nvidia 的竞争。亚马逊将于下个月推出由 Annapurna Labs 开发的最新 AI 芯片 Trainium 2。此举是其减少对 Nvidia 的依赖和优化 AI 基础设施战略的一部分。 亚马逊还宣布将为希望使用其定制 Trainium 芯片而非 Nvidia GPU 的 AI 研究人员提供 1.1 亿美元的免费计算积分，这进一步提高了赌注。该公司计划为该计划提供 40,000 个第一代 Trainium 芯片
genai-101：本科生需要了解什么并实际了解生成ai
在2022年11月，Openai发布了Chatgpt，这是一款具有大型语言模型（LLMS）支持的开创性生成的AI聊天机器人。从那以后，这些模型从苏格拉底辅导和撰写帮助到教师培训和论文评分方面都看到了各种申请。尽管在美国的高中和大学生中广泛使用，但对学生对这些技术的理解和看法的研究有限。本研究旨在通过开发新的生成人工智能（Genai）素养框架来填补这一空白，重点关注本科生对生成AI的了解以及他们如何看待AI聊天机器人的能力。我们设计了一项Genai扫盲调查，以衡量学生的知识和看法，从568名本科生那里收集数据。结果表明，约有60％的学生定期使用AI聊天机器人来进行学术任务，但他们经常高估了这些工具的功能。但是，关于生成AI的工作方式的越来越多的知识与对现实世界任务中其功能的更准确估计相关。我们的发现强调了增强Genai和AI素养的需求，以确保学生有效，负责任地使用这些工具。这项研究强调了制定教育策略和政策的重要性，这些策略和政策使学生为与AI技术的批判性和知情联系做好准备。
