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生成共享智能（GSI）
4。Digital infrastructures....................................................................................................11
教学大纲 - 生成 - ai.pdf
生成的AI代表了技术进步的最前沿的动态领域，其中算法充满了想象，创造和创新的能力。在本课程中，我们旨在为您提供对生成AI的原理，技术和应用的全面了解，同时为您提供一些有机会深入研究专门的主题和为您的利益量身定制的实践项目。计算机科学与工程系为民用，计算机工程，电子和电信和机械工程的学生提供了生成AI的多学科辅修课程，从第三学期本身开始。它跨越了五个学期，最终达到了一个顶峰项目，总计14个学分。课程始于对人工智能和机器学习的理解，并熟悉神经网络的概念，深度学习，这为更深入研究生成AI提供了必要的基础。学生还将学习生成AI中的各种模型，以及这些模型如何通过学习培训数据的基础分布来生成新的数据点。也将熟悉生成AI的各种工具，技术和应用。学生将使用流行的深度学习框架（如Tensorflow或Pytorch）以及不同的体系结构，损失功能和超参数来了解其对生成产量的质量的影响，从而获得动手体验。除了生成逼真的图像或文本之外，还可以探索生成AI的创造性应用。这可能包括音乐发电，风格转移，甚至包括整个故事或艺术品。学生还将学习生成AI的道德含义，例如深层和数据隐私问题。他们还将了解这些技术的社会影响以及如何负责任地使用它们。
通过准确率和召回率评估生成模型
生成模型的最新进展引起了人们对统计差异作为模型比较手段的研究兴趣。常用的评估方法，例如 Fréchet 初始距离 (FID)，与样本的感知质量有很好的相关性，并且对模式下降很敏感。然而，这些指标无法区分不同的失败案例，因为它们只产生一维分数。我们提出了一种新的分布精度和召回率定义，将差异分解为两个独立的维度。所提出的概念直观，保留了理想的属性，并自然而然地产生了一种可用于评估生成模型的有效算法。我们将这个概念与总变异以及最近的评估指标（如初始分数和 FID）联系起来。为了证明所提出方法的实用性，我们对生成对抗网络和变分自动编码器的几种变体进行了实证研究。在大量实验中，我们表明所提出的指标能够将生成样本的质量与目标分布的覆盖范围区分开来。
为什么生成学习策略可以改善记忆？
摘要 —生成性学习策略与认知和情感相联系。基于单因素实验设计，75 名被试被随机分配到化学虚拟现实 (VR) 课程，在三种条件下学习：VR、VR+总结和VR+自我测试。使用 emWave 系统记录学习者在学习过程中的情绪状态。使用保留测试测量学习者的学习成果，使用工具测量学习体验。结果表明，与没有生成性学习策略的 VR 课程学生相比，1）在学习过程中进行生成性自我测试策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，学习后积极评价更多，记忆测试分数更高；2）在学习过程中进行生成性总结策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，但即时记忆分数较低。这些发现为解释生成性总结和自我测试学习策略如何影响基于 VR 的学习提供了新的证据。
生成式人工智能将如何影响供应链网络安全
另一方面，威胁行为者也在越来越多地利用这些新工具的力量，尤其是设计和改进更难检测的恶意软件以及增强其网络钓鱼技术。具体来说，生成式人工智能将使欺骗行为更难被发现，因为它允许威胁行为者创建更加个性化的通信，并利用音频和视频形式的深度伪造。举一个例子，威胁行为者现在可以简单地识别公司首席执行官的现有在线视频或音频文件，利用生成式人工智能应用程序创建克隆首席执行官声音的音频消息，然后使用它对毫无防备的公司员工发起社会工程攻击。
CCC 报告：生成式人工智能时代信息检索研究的未来
研究方向：本报告概述了具有高智力价值和更广泛影响的 IR-GenAI 系统的八个研究方向：（1）IR-GenAI 中的评估挑战和需求；（2）从隐性和显性的人为反馈中学习，以解决可能需要推理的复杂问题；（3）理解和建模不断发展的生成式 AI 信息访问系统的用户；（4）解决或缓解 IR-GenAI 新技术带来的社会技术问题的挑战和潜在解决方案；（5）开发个性化 IR-GenAI 系统的方法；（6）在开发 IR-GenAI 方法时扩展计算、数据和人力时的效率考虑；（7）信息检索在增强 AI 代理中的作用；（8）专门用于信息访问和发现的基础模型。
第一年写作教室中的生成AI -CDN
语言多样性和语言正义。生成的AI技术默认以所谓的学术风格和语气制作文本，与通常称为标准的美国英语或白色主流英语紧密相符。UARK的分级合同可抵制特权主导语言品种。为此，在讨论这些技术时，我们需要记住它们经常擦除或刻板印象其他语言品种。有关更多信息，请阅读Alfred L. Owusu-Assah的“定义时刻，确定的程序，并继续擦除失踪人员”。
基于NOAA的统一预测系统开发和实施次生和季节性（S2S）预测系统的状态和计划：
▪灾难侦察报告，当上传时，它可以快速摘要和信息检索[1]。▪对于特定的知识（例如，F级规模和EF尺度之间的统计关系），需要一些上传文档的提示。3。有关天气和气候模拟大型AI模型中最新进展的全面知识，但直到2023年。