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genai在课堂上：学习观点的科学
大语言模型（LLM） - 大型语言模型（LLM）是一种精致的AI形式，旨在处理和生成新文本。这些模型在接受大量数据（例如数十亿文章，书籍，互联网聊天）培训后“学习”以产生新文本。llms，例如chat-gpt可以做诸如总结文本，撰写文章，生成故事或撰写电子邮件之类的事情。现在，它们是生成AI的最流行形式。
生成人工智能 (GenAI) 评估指南
• NAIN (2023) 生成人工智能：教育者指南 https://www.qqi.ie/sites/default/files/2023- 09/NAIN%20Generative%20AI%20Guidelines%20for%20Educators%202023.pdf • 加入对话：高等教育中的生成人工智能 (IADT TEAM)：高等教育中的 GenAI 团队 • “AI MATE”：评估您在课堂上使用 GenAI 的舒适度——一种面向讲师的工具（由 SETU 开发，获得开放资源许可）：https://360.articulate.com/review/content/4c0e4f88-0c40-434b-8854-3c71736583d9/review • 罗素集团人工智能原则：https://russellgroup.ac.uk/media/6137/rg_ai_principles-final.pdf
利用Genai进行机构评估的定性研究
Slotnick，R。C.和Boeing，J.（2025年，2月7日）。利用Genai进行机构评估的定性研究[PowerPoint幻灯片]。推进马萨诸塞州评估文化（AMCOA）。布里奇沃特州立大学评估办公室。
企业采用 GenAI 的领导者指南
生成式人工智能正在迅速发展成为现代企业的基本支柱，为企业提供以前无法获得的洞察力和价值。企业领导者越来越认识到将这种变革性技术融入其战略规划和运营的必要性，利用其潜力来培养竞争优势并推动可持续增长。然而，如果没有一种规范的整体方法将 GenAI 纳入价值流，企业就会错失机会并浪费时间、精力和金钱。
Genai在金融领域的变革潜力
例如，想象一下旨在协助投资者的AI代理。与传统的聊天机器人不同，该聊天机器人可能只提供预定的信息集，该AI代理可以分析市场趋势，解释财务报表，并根据用户的投资组合和风险承受能力提供个性化的投资建议；它甚至可以以用户所需的格式生成完整的报告。代理可以通过迭代方式来推理和计划来做到这一点，而聊天机器人将尝试以从上到下进行一口气编写报告。与人类工人一样，当您首先创建结构，研究主题，创建第一个草案，并让同事对其进行审查并提供想法或sumentions之前，直到您拥有最佳版本时，该过程更加有效，并在您首次创建结构，研究主题，创建第一个草案并提供更好的结果时产生更好的结果。那是代理商所做的。
解锁AI和Genai变换的价值潜力
•genai有可能与大型基于语言模型的代理（思考：智能机器人）自主参与工具和利益相关者的生态系统中的自主参与的潜力，以在给定领域中实现活动（例如，外来计划）•采购计划•来自提高此类自主性促进的速度，使得跨越多个加工的速度，以实现速度，以实现速度，以促进该工具的速度，从而促进多个加工的链接，从而促进促进纽带，以实现多种措施，以实现多种措施，从而促进多个步骤，以实现多种措施，从而促进该过程，以实现多个步骤。实施将使无缝的Genai集成与现有系统，以通过管理内部信息流来改善用户体验。genai启用了一个枢纽模型，充当将工作重定向到其他AI模型的窗口•Genai驱动的自动化将加强供应链与其他团队（例如销售，客户服务，创新）以及外部合作伙伴以及外部合作伙伴（例如，与供应商和供应商的共同计划/自动同步）
对话时尚服装发电机由Genai
浦那，印度马哈拉施特拉邦摘要： - 人工智能和时尚的融合已经引发了创新的解决方案，这些解决方案满足了时尚爱好者的不断发展的需求和偏好。本报告深入研究了开发“由Genai驱动的对话时尚式发电机”的方法，该应用程序是一种高级应用程序，该应用程序利用生成人工智能（Genai）的能力通过自然语言互动来创建个性化的时尚服装。该模型概述了方法论的基本要素，包括数据收集，自然语言理解，计算机视觉集成和深度学习算法。数据收集构成了基岩，因为访问与时尚相关信息的各种数据集对于培训和微调AI模型至关重要。自然语言理解（NLU）有助于理解用户输入和产生上下文感知的响应，从而确保有意义而引人入胜的对话。计算机视觉技术旨在分析时尚图像，识别服装，样式和颜色，从而有助于服装建议。深度学习算法，尤其是基于变压器的模型，构成了系统的骨干，产生了个性化和上下文相关的时尚建议。这种方法不仅支持了“对话时尚服装生成器”，而且还反映了时尚行业中AI不断发展的景观，在这种行业中，个性化的，互动的体验在时尚和电子商务领域变得越来越重要。
将生成人工智能（Genai）用于职业...
•评估用于预期目的的AI使用的适当性和风险，并确定是否有必要使用。•严格考虑任何潜在的偏见或包容性影响。•从业人员应及时声明和细节，将Genai在其工作中使用给任何利益相关者。•维护透明的透明原则，以披露使用AI-Tools的使用。在使用AI在包括AI不合格工具的客户互动中使用AI之前，请寻求许可和同意。•明确归因于AI生成的内容，适用于促进透明度。使用Genai以道德化的方式使用，以确保符合专业期望。
将AI和Genai带到ServiceNow的每个角落
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