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Grok学习网络安全答案
Grok Cyber Comp：提高您的学生的网络安全技能您的学校网络安全吗？在这项免费的在线竞赛中，测试学生的网络安全技能，网络竞赛。这项为期两周的比赛（2024年11月25日至2024年12月9日）向所有澳大利亚学生开放，并包括国际学生的带薪Grok访问权限。网络COMP专为5-12岁的学生设计，其中包括一系列活动，以教育他们保护其个人信息，创建更强大的密码和识别骗局。教师可以将其用作全班活动，牧养课程，也可以用作数字技术课程的一部分。参加Grok Cyber Comp之后，学生将对网络安全性有更深入的了解，并能够评估电子邮件和短信，以减少造成骗局受害者的风险。他们还将获得认可其成就的证书。您的学生不需要准备网络补充。最终问题旨在具有挑战性，但提供了解释和提示。学生可以在Groklearning.com上单独注册，并在收到结果和反馈时与同龄人和小组讨论他们的答案。为了进一步支持学生的网络安全教育，探索学校网络安全挑战，这是为澳大利亚学生提供的全年计划。教师指南提供了学习目标，例如使用安全密码，识别可疑的电子邮件和消息以及安全浏览网络。教师可以免费注册，并在解决问题后自动显示解决方案路径。挑战涵盖了澳大利亚课程的关键领域，适合5-12岁的学生。该应用程序可让您探索网络安全风险以及如何通过12个交互式问题在线更安全，涵盖五个关键主题：密码安全性，隐私，骗局，Web应用程序安全性和加密。扩展活动包括对身份验证，授权，饼干，加密，多因素身份验证，网络钓鱼，骗局，社会工程，垃圾邮件和密码学等术语的解释。该平台探讨了数据收集，管理和分析，解决问题和协作概念，还讨论了社区中的密码学和ICT。为了进一步增强网络安全知识，学生可以参与学校的网络安全挑战，其中包含六个挑战，这些挑战扩大了代码短期课程主题。建议审查样本解决方案，以了解其他解决问题的见解和方法。课程类型和角色可能会影响解决方案时；有些课程可以立即访问，而另一些课程则需要5天的等待期或提交截止日期。职前教师和高等教育者也可以在第一次尝试后五天后看到解决方案。经过验证的教师可以查看包含样本解决方案的老师笔记。如果需要，学生可以通过将其复制到工作空间中，在必要时恢复以前的代码版本，然后伸出援手来支持进一步的帮助，来尝试使用建议的解决方案。上次更新于2024年6月25日。
练习注释SC GEN 23使用生成人工...
使用生成人工智能（Gen AI）开业1。本练习说明于2025年1月28日发行，于2025年2月3日开始，并将适用于当时的所有程序。简介2。生成的AI（Gen AI）是一种人工智能的一种形式，能够根据从培训材料体系中获取的模式和数据创建新内容，包括文本，图像或声音。培训材料可能包括从公开和私人可用的文本来源获得的信息以生成大型语言模型。3。gen ai可能采用通用大语模型程序的形式，例如Chat-GPT，Claude，Grok，Llama，Google Bard，Co-Pilot，AI Media或阅读AI或更多的定制计划，专门针对Lexis Advance AI，例如法律，法律，Westlaw Precision，AI Lawyer，Luminance和Cocoun Core。这些例子并非旨在详尽。此类程序可以使用“聊天机器人”，并提示此类程序用户的请求。
生成的AI实践注释和司法准则
使用生成人工智能（Gen AI）开业1。本练习说明于2025年1月28日发行，于2025年2月3日开始，并将适用于当时的所有程序。简介2。生成的AI（Gen AI）是一种人工智能的一种形式，能够根据从培训材料体系中获取的模式和数据创建新内容，包括文本，图像或声音。培训材料可能包括从公开和私人可用的文本来源获得的信息以生成大型语言模型。3。gen ai可能采用通用大语模型程序的形式，例如Chat-GPT，Claude，Grok，Llama，Google Bard，Co-Pilot，AI Media或阅读AI或更多的定制计划，专门针对Lexis Advance AI，例如法律，法律，Westlaw Precision，AI Lawyer，Luminance和Cocoun Core。这些例子并非旨在详尽。此类程序可以使用“聊天机器人”，并提示此类程序用户的请求。
练习注释SC GEN 23使用生成人工...
使用生成人工智能（Gen AI）开业1。本练习说明于2025年1月28日发行，于2025年2月3日开始，并将适用于当时的所有程序。简介2。生成的AI（Gen AI）是一种人工智能的一种形式，能够根据从培训材料体系中获取的模式和数据创建新内容，包括文本，图像或声音。培训材料可能包括从公开和私人可用的文本来源获得的信息以生成大型语言模型。3。gen ai可能采用通用大语模型程序的形式，例如Chat-GPT，Claude，Grok，Llama，Google Bard，Co-Pilot，AI Media或阅读AI或更多的定制计划，专门针对Lexis Advance AI，例如法律，法律，Westlaw Precision，AI Lawyer，Luminance和Cocoun Core。这些例子并非旨在详尽。此类程序可以使用“聊天机器人”，并提示此类程序用户的请求。
实践说明使用生成人工智能（...
生成人工智能（Gen AI）的使用开始 1. 本实践指南于 2025 年 2 月 3 日开始实施，并从该日起适用于所有程序。 简介 2. 生成人工智能（Gen AI）是一种人工智能，它能够基于从大量训练材料中获取的模式和数据创建新内容，包括文本、图像或声音。该训练材料可能包括通过“抓取”公开和私人可用的文本源以生成大型语言模型而获得的信息。 3. Gen AI 可以采用通用大型语言模型程序的形式，例如 Chat-GPT、Claude、Grok、Llama、Google Bard、Co-Pilot、AI Media 或 Read AI，或更多专门针对律师的定制程序，例如 Lexis Advance AI、ChatGPT for Law、Westlaw Precision、AI Lawyer、Luminance 和 CoCounsel Core。这些示例并非详尽无遗。此类程序可能使用“聊天机器人”并向此类程序的用户发出提示请求和细化请求。
生成式人工智能实践说明和司法指南
生成人工智能 (Gen AI) 的使用开始 1. 本实践指南于 2024 年 11 月 21 日发布，于 2025 年 2 月 3 日开始生效，并将适用于该日期起的所有程序。 简介 2. 生成人工智能 (Gen AI) 是一种人工智能，它能够基于从大量训练材料中获取的模式和数据创建新内容，包括文本、图像或声音。该训练材料可能包括通过“抓取”公开和私人可用的文本源以生成大型语言模型而获得的信息。 3. Gen AI 可以采用通用大型语言模型程序的形式，例如 Chat-GPT、Claude、Grok、Llama、Google Bard、Co-Pilot、AI Media 或 Read AI，或更多专门针对律师的定制程序，例如 Lexis Advance AI、ChatGPT for Law、Westlaw Precision、AI Lawyer、Luminance 和 CoCounsel Core。这些示例并非详尽无遗。此类程序可能会使用“聊天机器人”，并向此类程序的用户提出提示请求和细化请求。
实践注释 - 使用生成人工智能的使用更新了2025年2月12日
使用生成人工智能（Gen AI）开业1。本练习说明取代了2月3日开始的练习说明。IT于2025年2月12日开始，并将适用于该日期以来的所有程序。简介2。生成的AI（Gen AI）是一种人工智能的一种形式，能够根据从培训材料体系中获取的模式和数据创建新内容，包括文本，图像或声音。培训材料可能包括从公开和私人可用的文本来源获得的信息以生成大型语言模型。3。gen AI可能会采用通用大型语言模型程序的形式，例如Chat-GPT，Claude，Grok，Llama，Google Bard，Co-Pilot，AI Media或阅读AI或更多的AI或更多专门针对Lexis Advance AI，例如Advance AI，for Law，for Law，for Law，Westlaw Precision，westlaw Precision，ai Lawyer，Luminance和cocoun Core的律师。这些例子并非旨在详尽。此类程序可以使用“聊天机器人”，并提示此类程序用户的请求。
用...
本研究提出了一个利用检索增强产生（RAG）来增强大肠杆菌（E.COLI）基因组学中复杂生物信息学数据的解释和分析的框架。通过整合包括成对对准的生物信息学工具，NCBI注释，多序列对准（MSA）与大语言模型（LLM）（例如GPT O3-MINI），GEMINI 2.0 Advanced Flash Thinky Thinking Thinking Thinking Trusive trining实验模型以及Grok 3，我们的方法将实时数据的试验与动态数据的自然语言生成结合。这种集成使原始计算输出转换为连贯且可访问的叙述，从而有助于对基因组组织和基因功能的更深入了解。通过检索特定于域的知识来增强llm功能的RAG框架，然后将其用于完善和上下文化生成的见解。通过自定义提示工程，我们的系统合成了不同的数据集，以突出多个大肠杆菌菌株的基因组变异，保守同义和注释一致性的关键方面。通常，我们的工作表明，将抹布与传统的生物信息学方法整合在一起，为在微生物研究中为更有效，更准确的基因组分析铺平了强大，可扩展的解决方案，以将复杂的基因组数据集转化为具有动作能力的生物学见解。
关于提高联邦政府对大语言模型的认识的事实说明表
大语言模型（LLMS）是AI技术，构成了自然语言领域中最常见的AI系统2的基础。它们是许多生成AI工具的核心。3 LLM能够处理，理解，解释和生成自然语言，并可以执行各种任务，例如翻译，文本理解和文本生成。接受了许多不同格式的大量数据培训，最新的LLM可以产生通常不容易与人类写的文本区分开的文本。即使是声音或图像的输入也是可以想象的，因为现在可以将其转换为文本，在许多情况下，几乎可以完美地转换为文本。声音输出实际上与人类言语没有区别。某些LLM已经扩展为“多模式”模型，不仅可以处理和生成文本，还可以生成图像和视频。4个LLM的示例是GPT模型系列（在Openai的Chatgpt和Microsoft的Copilot中使用），Gemini（Google的Gemini，以前是Bard），Meta的Llama型号，X的Grok Model Model系列和Anthropic的Claude Models。5 llms在计算密集的迭代培训过程中从文本文档中“学习”统计关系来掌握出于一般目的解释和生成自然语言的能力。这些统计模型基于自然语言处理的技术和方法（NLP 6），使它们能够从人类语言中提取含义和相关性。