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了解生成人工智能及其与版权的关系
LLM 在一个过程中逐字生成较长的文本。为了生成每个单词，LLM 根据前面的上下文为英语词汇表中的每个单词分配一个概率。上下文最初是我给系统的提示，然后通过添加 LLM 到那个时间点生成的每个单词来扩展。该模型不是取最有可能的单词，而是根据其可能性随机“采样”下一个单词。图中单词的颜色表明模型认为它在前面的上下文中出现的可能性有多大。“accomplished” 一词被涂成红色，因为模型认为它是低概率的延续，在前面的上下文中可能性小于 1%。以下是它可以选择的其他更高概率的单词，而不是输出“accomplished”：
在生成式人工智能供应链中分配控制权
20 多年来，CIPL 一直是组织问责制和基于风险的方法方面的思想领袖，这些方法也是智能监管、负责任的治理和数据使用（包括负责任地开发和部署人工智能）的关键组成部分。CIPL 的《全球监管十项建议》1 提出了一种分层的三层式人工智能监管方法，该方法将保护基本人权，最大限度地降低对个人和社会造成伤害的潜在风险，同时促进负责任地开发和部署人工智能。我们最近的报告《构建负责任的人工智能计划：将新兴最佳实践映射到 CIPL 问责框架》2 透过 CIPL 问责框架的视角，记录了最佳实践和案例研究，反映了 20 家领先组织如何负责任地开发和部署人工智能。根据 CIPL 的独立研究和观察，我们为以下 ICO 公众咨询提供了意见。
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。
异常得分：根据复杂性和脆弱性评估生成模型和个体生成的图像
随着生成模型的发展，生成图像的评估变得越来越重要。先前的方法测量参考文献和从训练有素的VI-SION模型产生的图像之间的距离。在本文中，我们对表示图像周围的表示空间与输入空间之间的关系进行了广泛的影响。我们首先提出了与图像中不自然元素存在有关的两项措施：复杂性，这表明表示空间的非线性和脆弱性是与对抗性输入变化的轻易变化相关的脆弱性。基于这些，我们为评估称为异常评分的图像生成模式（AS）进行了新的指标。此外，我们提出了可以有效地评估生成的图像的AS-I（单个图像的异常得分）。实验性依据证明了所提出的方法的有效性。
生成式 AI 清单（打印版）
这是一份动态文档；与生成式 AI 或 LLM 的使用相关的新问题会定期被发现和改进。当组织内即将或已经开始使用生成式 AI 工具时，时间可能至关重要，而全面的培训计划可能不可行。在这种情况下，关键部门和个人必须与所有员工合作，了解不同团队可能希望如何以及为何使用这些工具，并至少组建一个跨职能团队（例如隐私和合规、人力资源、法律等）汇编并清楚地传达可接受和禁止用途的调查、未具体说明的任何用途的指定联系点以及可能提供更多细节或清晰度的任何未来行动的时间表。
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家
教学和生成式人工智能教师指南
● 与学生进行清晰且频繁的沟通至关重要。在教师的期望和课堂上人工智能的使用方面，学生需要保持透明。对人工智能使用的期望因班级而异。经常讨论教师的期望、课程学习目标以及它们与相关学习活动和学生作业之间的关系（包括使用生成式人工智能），可以增强学生的学习体验，并最大限度地减少误解或误用的机会。 ● 生成式人工智能系统是技术工具。与 Blackboard、Zoom 甚至谷歌搜索等其他技术工具一样，生成式人工智能可用于积极支持严谨的学习并增强引人入胜的学习体验。 ● 生成式人工智能的使用将不断发展。教师和学生应负责任、有目的地、合乎道德地使用生成式人工智能。 ● 如果课程学习目标支持，教师应设计评估和学习活动，让学生可以利用生成式人工智能作为学习的机会。学生可以更好地实现他们的课程学习目标，并更多地了解使用生成式人工智能的好处和挑战。
在求职中使用生成式人工智能
“我是一名人力资源沟通专家，拥有五年多的经验。在过去三年中，我一直负责 Hartley 公司的人力资源沟通工作。在这个职位上，我管理一个由三人组成的团队，我们负责向 8,000 名员工传达所有福利和政策。在此职位之前，我的职业生涯始于 General Financial 的人力资源协调员，两年间我学到了很多东西。当我的经理调到 Hartley 时，她邀请我一起负责他们的人力资源沟通工作。我很喜欢在 Hartley 的时光，但我开始考虑下一步该怎么做，因为目前的职位没有太多的成长空间。在我职业生涯的这个阶段，我觉得我已经准备好将我的技能运用到一个更全球化的组织中，以应对一些新挑战，这就是我如此感兴趣的原因这个职位。”这是我的简历：{resume}
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。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。