XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGenAI
生成人工智能（GenAI）指南
• 风险管理：负责任地使用生成式人工智能，遵守法律标准，优先考虑隐私和安全。提前主动评估风险，以提高效率、沟通和服务。 • 隐私和安全：考虑每个 GenAI 工具对安全和客户隐私的影响。机密信息绝不能输入公开的 GenAI 工具中，因为这些信息可能会被纳入 GenAI 工具中供他人使用。 • 赋能以提高效率：使用 GenAI 应使我们的员工能够为客户提供更好、更高效的服务，这取决于员工是否遵守有关使用 GenAI 工具的这些准则。 • 道德使用：识别和解决偏见，以公平、透明和问责为目标，避免意外后果，并坚持道德的 GenAI 使用实践。 • 透明度和问责制：负责任地共享信息，适当披露 GenAI 的使用情况，并验证 GenAI 创建内容的准确性。
分析人类围栏相互作用的方法：一项针对需求开发和验证的试点研究
被定义为能够通过利用生成模型来生产各种格式和不同任务的新内容”（Garc´ıa-pe〜nalvo and v´azquez-ingelmo，2023年），对话性Genai（Cgenai）已经启发了他们在系统中的启发研究人员（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau），2024年）在受到要求工程估值之后（例如; Arora等。，2023）。从先前的研究中看，对人类 - 哥伦斯相互作用的研究（H-cgenai.i）似乎因缺乏适合其特定生成性质的方法学工具而受到影响，从而增加了其研究和测试的困难。此外，主要是理论工作或自我示威的集中度表明，与最终用户的经验证明少数，表示没有验证拟议的准则或模板（Rapp etal。，2023）。为了减少这一知识差距，这项试验研究的重点是开发和试验一种支持基于过程评估的混合方法。研究方法是在案例研究中评估的，该案例研究旨在分析提示有条不紊的建议对要求定义的影响，这是研究问题的一部分：促使指南和模板如何影响需求定义的质量？这项研究旨在提出H-Cgenai的新方法。I分析与人类科学观点和实践的整合。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。希望在用例中的方法应用的结果和观察值希望支持由系统工程师和Cgenai组成的启用系统的规范，设计和评估。
政府采购 AI 和 GenAI 的策略
本手册概述了政府在采购 AI 解决方案时面临的最大挑战。它包括一份政府可以采取的行动清单，以克服这些挑战，包括建立创新的采购流程、制定有效的战略和治理机制，以及管理数据和架构要求，以使 AI 项目顺利开展（见下页图 1）。该清单并非活动的连续路线图。政府首席采购官应与 IT 主管合作，确定行动的优先顺序，并根据其组织的 AI 战略、治理、数据和架构需求以及实施计划制定满足采购需求的路线图。与 AI 供应商社区的密切合作也是采购过程中不可或缺的一部分。
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）
在研究中使用生成式人工智能 (“GenAI”) 的指南
1. 您可以通过 ELM 访问更广泛的 AI 大型语言模型，包括最新、最强大的 ChatGPT 版本以及即将推出的开源 LLM。 2. 您的数据是安全的，不会被第三方服务保留以训练他们的模型或用于任何其他目的。大学与 OpenAI 签订了零数据保留协议，确保您的数据安全且私密。您的所有聊天历史记录和文档下载都会在您的 ELM 实例上保密。 3. 所有教职员工和学生都可以免费使用，为所有人提供相同的访问权限。 4. 您可以通过我们的 API 编写自己的 AI 应用程序，在 ELM 之上进行创新。 5. 大学通过您当地的 IT 团队、EdHelp 和 IS 帮助热线为 ELM 提供全面支持。您可以在此处找到 ELM 支持页面以及有关如何开始使用的更多信息：https://www.ed.ac.uk/information-services/computing/comms-and-collab/elm
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。
Genai在促进生产率和经济增长中的作用
基于对Genai对美国生产率的影响以及Genai对欧洲，中东和非洲（EMEA）投资的影响以及对Genai对劳动力市场和投资的影响的基础，我们现在评估即将到来的十年中EMEA的Genai的预期生产率提高。我们首先简要描述生产力发展的历史趋势。接下来，我们探讨了Genai提高生产率的潜力。我们对总要素生产率（TFP）增长的预测占AI整合程度的占我们先前文章中所述的AI整合程度，以及五个地区的经济景观：西欧，南欧，中欧和东欧，中东和北非（MENA）以及撒哈拉以南非洲。1随后，我们研究了生产率的提高如何加上上一篇文章中讨论的投资的增长将影响经济增长。
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。
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。
营销人员和Genai：跳入浅端
本报告基于对全球300个组织的新调查。受访者是采用Genai的各个部门的组织中的营销人员。该研究揭示了他们使用Genai的方式，探索了他们的技术策略，并发现了几种方法可以进行更多的投资。在详细的分析中，我们研究了营销人员部署Genai的特定方式，发现对他们对该开拓性工具的观点以及在实施过程中面临的共同挑战的新见解。