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Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
生成式人工智能的建议教学大纲语言
• 鼓励学生利用技术，包括生成式 AI 工具，来加深对课程材料的理解。• 学生可以在本课程中使用人工智能工具（包括生成式 AI）作为学习辅助工具或帮助完成作业。但是，学生最终要对他们提交的作业负责。• 学生必须将人工智能工具生成的任何内容以及用于生成内容的提示作为作业的附录提交。• 人工智能工具生成的任何内容都必须适当引用。许多发布标准引用格式的组织现在提供有关引用生成式 AI 的信息（例如 MLA：https://style.mla.org/citing-generative-ai/ ）。• 学生可以选择在完成本课程的作业时使用生成式 AI 工具；此用途必须记录在每个作业的附录中。文档应包括使用了哪些工具、如何使用它们以及如何将 AI 的结果纳入提交的作品中。
![[新闻稿] 人工智能战略和研究路线图已提交给马里兰州议会，为 2025 年合乎道德且富有成效地使用人工智能制定路线图](/simg/8/8ec5b951a6b2f36dce9ce52abd5e9bb38b1b3d4b.webp)
[新闻稿] 人工智能战略和研究路线图已提交给马里兰州议会，为 2025 年合乎道德且富有成效地使用人工智能制定路线图
马里兰州克朗斯维尔：今天，马里兰州信息技术部 (DoIT) 和马里兰州人工智能分部宣布，他们已向马里兰州议会提交了人工智能支持战略和人工智能研究路线图（AI 路线图）。该路线图列出了该州将实施的 5 部分战略，以加快在全州安全实施人工智能和机器学习技术。它还概述了该州将在 12 个关键领域开展的具体研究，包括促进经济发展、提高州劳动力的生产率以及为当地学校系统制定政策。“生成人工智能正以前所未有的速度发展，可能影响马里兰州人民生活的几乎每个方面，”DoIT 部长兼人工智能分部主席 Katie Savage 表示。“人工智能路线图为马里兰州在 2025 年的发展规划了路线图，帮助其加快人工智能采用的步伐，同时考虑到马里兰州独特的资产、机遇和风险。我们准备以切实可行的方式采用这项技术，使我们的国家更加安全、更具竞争力、更高效。”
生成式人工智能教学大纲说明指南
可访问性、公平性、风险和道德：特定学生可能更熟悉生成式 AI 工具。根据 2023 年 5 月的皮尤研究中心的一项研究，家庭收入较高且受过正规教育的美国人更有可能了解 ChatGPT，而听说过 ChatGPT 的白人成年人使用聊天机器人进行娱乐、工作或教育的可能性始终低于亚裔、西班牙裔或黑人同龄人。有些人将这项技术视为弥补不平等的一种方式。目前，许多生成式 AI 工具都是免费的，但这些工具的更强大版本开始收取订阅费。有一些风险和实际预防措施需要牢记并与学生讨论：拥有这些工具的公司会收集信息，因此您和您的学生不应输入机密信息。查看您使用或建议作为课堂材料的任何工具的隐私政策。大型语言模型是根据来自互联网的信息进行训练的，因此它们的输出包含存在于这些数据中的误解、偏见、暴力、种族主义、性别歧视等。大型语言模型对知识产权的使用存在争议；有关侵犯知识产权的诉讼正在审理中。生成式人工智能会编造（产生）不存在但听起来合理的信息。生成式人工智能也会受到人类书写提示的偏见的影响。生成式人工智能工具不是搜索引擎；输出需要检查。并非所有生成式人工智能工具都符合《美国残疾人法案》定义的无障碍要求。人工智能公司因不公平的劳工行为而受到批评。
生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
sangea：可扩展和归因网络生成
深层生成模型（DGM）是用于学习数据表示的多功能工具，同时合并了域知识，例如条件概率分布的规范。最近提出的DGMS解决了比较来自不同来源的数据集的重要任务。这样的示例是对比分析的设置，该分析的重点是描述与背景数据集相比富含目标数据集中的模式。这些模型的实际部署通常假定DGM自然推断出可解释的和模块化的潜在表示，这在实践中是一个问题。因此，现有方法通常依赖于临时正规化方案，尽管没有任何理论基础。在这里，我们通过扩展非线性独立组件分析领域的最新进展，提出了对比较DGM的可识别性理论。我们表明，尽管这些模型在一般的混合功能上缺乏可识别性，但当混合函数在零件上时，它们令人惊讶地变得可识别（例如，由Relu神经网络参数化）。我们还研究了模型错误指定的影响，并从经验上表明，当未提前知道潜在变量的数量时，以前提出的用于拟合比较DGM的正则化技术有助于识别性。最后，我们引入了一种新的方法，用于拟合比较DGM，该方法通过多目标优化改善了多个数据源的处理，并有助于使用约束优化以可解释的方式调整正规化的超参数。我们使用模拟数据以及通过单细胞RNA测序构建的细胞中的遗传扰动数据集以及最新的数据集验证了我们的理论和新方法。关键字：非线性ICA；深层生成模型；变分推断；解开；
炼油者：一个自动化框架生成任务...
ab s tr a ct。 p a r c e ll a t i o n s e d i n r e s t i ng -s t a t e t e f m ri（r s -f m ri） f un c t i o n a l d i ff e r e n c e s an nd t h e d o w n s t r e am t a s k。I n t h i s p a p e r , w e i n t r o du c e R e f i n e N e t , a B a y e s i a n - i n s p i r e d d ee p n e t w o r k a r c h i t e c t u r e t h a t a d j u s t s r e g i o n b o und a r i e s b a s e d o n i nd i v i du a l f Un c t i o n a l c o nn e c t i v i ty p r o f il e s。R e f i n e N e t u s e s a n i t e r a t i v e v o x e l r e a ss i gn m e n t p r o c e du r e t h a t c o n s i d e r s n e i ghb o r h oo d i n f o r ma t i o n w h il e b a l a n c i ng t e m p o r a l c o h e r e n c e o f t h e r e f i n e d p a r c e ll a t i o n。W e v a li d a t e R e f i n e N e t o n r s - f M RI d a t a f r o m t h r ee d i ff e r e n t d a t a s e t s , e a c h o n e g e a r e d t o w a r d s a d i ff e r e n t p r e d i c t i v e t a s k : ( 1 ) c o gn i t i v e f l u i d i n t e lli g e n c e p r e d i c t i o n u s i ng t h e H C P d a t a s e t ( r e g r e ss i o n ) , ( 2 ) a u t i s m v e r s u s c o n t r o l d i a gn o s i s u s i ng t h e A B I D E II d a t a s e t ( c l a ss i f i c a t i o n ) , a nd ( 3 ) l a ngu a g e l o c a li z a t i o n u s i ng a n r s - f M RI b r a i n t u m o r d a t a s e t ( s e g m e n t a t i o n ) .W e d e m o n s t r a t e t h a t R e f i n e N e t i m - p r o v e s t h e p e r f o r ma n c e o f e xi s t i ng d ee p n e t w o r k s f r o m t h e li t e r a t u r e o n e a c h o f t h e s e t a s k s .W e a l s o s h o w t h a t R e f i n e N e t p r o du c e s a n a t o m i c a ll y m e a n i ng f u l s ub j e c t - l e v e l p a r c e ll a t i o n s w i t h h i gh e r t e m p o r a l c o h e r e n c e .