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Genai治理框架成熟模型
为了增强Genai治理框架的效用，我们为每个域以及原始文档中概述的相关控制考虑因素开发了一个成熟度模型。这种成熟模型是一种工具，使组织能够评估其当前的治理实践，确定改进领域以及在战略上计划未来的增强。通过评估其在各种控制方面的成熟度，组织可以洞悉其优势和劣势，从而促进有针对性的行动来加强AI治理。
生成的AI（Genai）如何增强或阻碍定性研究？南亚的批判性评估，尼泊尔
抽象的摘要定性研究人员可以从使用生成人工智能（Genai）中受益，例如不同版本的Chatgpt（GPT-3.5或GPT-4，Google Bard）在研究中将其重命名为双子座和Bing聊天，现在将其重命名为Copilot。科学界以各种方式使用了人工智能（AI）工具。但是，使用Genai对Genai基因生成的研究结果中的潜在研究不可靠，偏见和不道德结果引起了人们的关注。考虑到这些关注，该评论的目的是回顾Genai在定性研究中的当前使用，包括从尼泊尔南亚的批判性评估的角度来看其优势，局限性和道德困境。我探讨了围绕定性研究中适当确认Genai或AI使用的争议，以及Genai如何支持或挑战定性研究。首先，我讨论了定性研究人员在研究中需要了解的有关Genai的知识。第二，我研究了Genai如何成为定性研究的有价值的工具，作为对话平台以及增强和阻碍定性研究的研究助理。第三，我解决了在定性研究中使用Genai的道德问题。 第四，我在定性研究中分享了对Genai的未来的看法。 我想认识并记录Genai和/或AI的利用，以及我的认知和评估能力以及在构建这一关键评估时的认知和评估能力。 我提供了有关何时以及如何适当地识别Genai在定性研究中使用的道德指导。第三，我解决了在定性研究中使用Genai的道德问题。第四，我在定性研究中分享了对Genai的未来的看法。我想认识并记录Genai和/或AI的利用，以及我的认知和评估能力以及在构建这一关键评估时的认知和评估能力。我提供了有关何时以及如何适当地识别Genai在定性研究中使用的道德指导。最后，我对在定性研究中使用Genai的含义
用生成人工智能（genai）转化医学写作
为了生成特定域的内容，该解决方案利用大型语言模型，并根据Microsoft在MedPrompt上的最新论文采用了三种特定的提示技术。我们使用的第一种技术是上下文学习，几乎没有射击提示，其中基于聚类的方法（KNN）用于识别和选择特定创作场景的内容示例。我们还使用一种技术通过质疑和答案对完成的思想提示来实现洞察力。我们使用的第三种提示技术使我们能够通过捕获广泛的观点来产生全面的叙述。为此，我们从单独的问答回答中结合输出。投票功能允许LLM选择和汇总最佳输出。
新闻稿 MSCI 利用新的 GenAI 驱动的工具和建模技术改变未来的风险分析
分析数据驱动的投资组合风险 纽约——2024 年 6 月 10 日——MSCI Inc. (NYSE: MSCI) 是一家为全球投资界提供关键任务决策支持工具和服务的领先供应商，今天推出了 MSCI AI Portfolio Insights。MSCI AI Portfolio Insights 将生成式人工智能（“GenAI”）与 MSCI 屡获殊荣的分析工具和先进的建模技术相结合，旨在帮助投资者更好地识别和管理动态市场对其投资组合构成的潜在新兴风险。MSCI 将其广泛的风险和绩效建模能力与 GenAI 相结合，以增强风险报告。MSCI AI Portfolio Insights 旨在通过帮助在工作日开始之前识别和分析风险报告中最突出的信息来提高效率并为机构风险和投资组合经理提供洞察。投资者可以使用 MSCI AI Portfolio Insights 的交互式功能进一步深入了解其投资组合的变化，而无需任何代码或大量的用户界面下拉菜单。MSCI AI Portfolio Insights 将生成的文本与现代仪表板和基于云的技术相结合，以增强风险和投资组合管理的沟通和效率。这些工具旨在增强资产管理公司、对冲基金和资产所有者的风险管理团队的能力，以推动公司投资团队之间的协作。传统上，风险管理者投入了大量的时间和资源来整合复杂的模型，以处理、清理、生成、存储和提取所有必要的数据，以提供风险和绩效的全面概述。如今，投资公司的风险领导者面临着越来越大的压力，他们既要对越来越多的投资组合进行企业范围的风险监控，又要为投资团队提供风险咨询服务。与此同时，气候变化、地缘政治紧张局势、宏观经济不确定性和技术进步等全球挑战为风险领导者带来了新的投资挑战和机遇。MSCI AI Portfolio Insights 利用专有算法来整理大量数据，旨在找出影响风险和绩效的最重要因素，并根据需要将它们与市场事件联系起来。它还配备了一个人工智能代理，帮助风险管理者进一步了解和分解风险和绩效驱动因素。基于自然语言交互，助手可以回答有关投资组合的复杂问题。 MSCI 首席研究官 Ashley Lester 表示：“机构投资者可以也必须将他们的风险团队从主要以控制为导向转变为以投资为重点。借助 MSCI AI Portfolio Insights，我们正在改变风险报告，使其更具洞察力，更易于投资决策者获取。风险不应仅仅用于监控：它应该为投资者提供可操作的见解。” MSCI 今天还推出了宏观金融分析工具，利用 MSCI 的金融建模和压力测试功能。该工具旨在测试宏观经济状况的变化如何
致： 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送： 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用，经济合作与发展组织（“OECD”）、金融稳定理事会（“FSB”）、国际证监会组织（“IOSCO”）、巴塞尔银行监管委员会（“BCBS”）和支付与市场基础设施委员会（“CPMI”）在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划，增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力，并重视金融稳定参与小组（“FSEG”）在支持监管发展（包括监督）一致性方面可能发挥的作用，因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年，但由于生成人工智能（“GenAI”）和预测人工智能（“PredAI”）的进步，最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作，包括审查潜在的金融稳定风险影响，GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一；它“已有数十年的历史，在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来，公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习，因此根据其现有的监管规则，制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
致： 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送： 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用，经济合作与发展组织（“OECD”）、金融稳定理事会（“FSB”）、国际证监会组织（“IOSCO”）、巴塞尔银行监管委员会（“BCBS”）和支付与市场基础设施委员会（“CPMI”）在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划，增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力，并重视金融稳定参与小组（“FSEG”）在支持监管发展（包括监督）一致性方面可能发挥的作用，因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年，但由于生成人工智能（“GenAI”）和预测人工智能（“PredAI”）的进步，最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作，包括审查潜在的金融稳定风险影响，GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一；它“已有数十年的历史，在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来，公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习，因此根据其现有的监管规则，制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
使用 AI/ML 工具跟踪社交媒体中的恶意信息，以帮助减轻有害的 GenAI，从而改善社会福祉
对社会福祉的威胁正在迅速发展，这种威胁来自社交媒体上广泛传播的错误信息。更令人担忧的是“恶意信息”，它在某些社交网络上被放大。现在，这种威胁又增加了一个维度，即使用生成式人工智能故意增加错误信息和恶意信息。本文重点介绍了一些“边缘”社交媒体渠道，这些渠道的恶意信息水平很高，这在我们的人工智能/机器学习算法中有所体现。我们讨论了各种渠道，并特别关注其中一种渠道“GAB”，作为潜在负面影响的代表。我们概述了一些当前的恶意信息作为示例。我们捕捉元素，并观察其随时间的变化趋势。我们提供了一组人工智能/机器学习模式，可以表征恶意信息，并允许捕获、跟踪，并可能用于响应或缓解。我们强调了对恶意代理使用 GenAI 故意发送恶意信息以破坏社会福祉的担忧。我们建议将所提出的特征作为一种方法，以启动一种更加慎重和定量的方法来解决社交媒体中这些会对社会福祉产生不利影响的有害方面。本文强调了“恶意信息”（包括虚假信息、网络欺凌和仇恨言论）扰乱社会各个阶层的可能性。恶意信息的扩散可能会导致严重的现实后果，例如大规模枪击事件。尽管试图在 Facebook 等主要平台以及某种程度上在 X/Twitter 上引入审核，但现在越来越多的社交网络（如 Gab、Gettr 和 Bitchute）提供了完全不受审核的空间。本文介绍了这些平台，并对 Gab 的帖子进行了半定量分析的初步结果。本文使用文本分析研究了几种表征模式。本文强调了 Gab 和其他边缘平台对生成式 AI 算法的危险使用，强调了对社会福祉的风险。本文旨在为捕获、监控和减轻这些风险奠定基础。
法律团队 GenAI 解决方案实用指南
生成式人工智能 (GenAI) 正在迅速改变企业的运营方式，成为提升效率和创新的重要工具。预计到 2025 年，GenAI 将显著影响 70% 的文本和数据驱动型任务，相比 2023 年的 10% 大幅增长。1 然而，各行各业的组织都面临着类似的问题——从哪里入手、如何入手、GenAI 适用于哪些用例以及应该获得哪些解决方案。随着新解决方案的涌现和创新的推进，形势变得愈加复杂多样。本指南提供了一些实用指南，帮助您规划下一步。
探索音乐作品中Genai的演变
抽象制作音乐作品提出了一系列独特的挑战，与视觉艺术形式遇到的挑战不同。音乐的时间性质需要熟练处理时间动态的模型。此外，组成通常包含多个曲目，每个曲目以其自己的时间复杂性为特征，要求对其相互依存的进化进行复杂的方法。与静态视觉图像不同，音符是测序的，通常组织成和弦或旋律，对专业时间顺序结构施加了要求。本文广泛地研究了Genai在连续生成对抗网络（GAN）领域的进化旅程，专门针对音乐构图量身定制。我们介绍了一套新颖的模型，精心制作，以解决音乐一代的细微差别，探索它们在生产复杂的多轨构图方面的功效。我们的调查集中在对这些模型的进化轨迹的全面分析中，审查了它们自主在各种轨道上产生凝聚力序列的能力。通过严格的经验评估，我们证实了模型产生令人信服的音乐节目的能力，而不是人类干预。此外，我们深入研究了复杂的技术讨论，阐明了推动发电过程的潜在机制，包括神经体系结构和训练方法的复杂相互作用。除了经验验证外，我们还进行了详细的用户研究，从而获得了对生成组成的主观感知的见解。此外，我们深入研究了音乐发电中人类合作的领域，通过无缝提供和谐的伴奏来揭示Genai对人类作品的补充潜力，从而弥合了艺术创造力和计算进步之间的差距。关键字：生成人工智能，音乐构图，进化，神经网络体系结构，长期依赖建模，跨学科协作，道德考虑，模型评估，音乐连贯性，表现力，表现力，创造性景观，文化丰富，技术丰富，技术进步，技术进步，轨道之间的互动，未来> 1。引言近年来，人工智能领域（AI）在产生各种形式的内容，利用技术（例如生成对抗性网络（GAN））方面取得了重大进步。尽管这些进步是值得注意的，但音乐作品带来了必要专业方法的独特挑战。与静态视觉艺术形式不同，音乐随着时间的流逝而展开，需要模型
