工作目的资格开发经理在确保LAMDA资格,考试和出版物以学习者为中心,合规并符合战略和商业目标的关键作用。此角色负责管理资格的完整生命周期(从开发和审查到撤回),以确保它们适合目的,高质量,并满足学习者和利益相关者的需求。通过与内部和外部利益相关者的合作促进,经理可以确保有效的沟通,指导和对资格设计,开发和交付的支持。此外,该角色负责监督关键的运营过程,包括合理的调整,审查员转介和投诉,同时保持遵守监管条件并维护公平和可及性的原则。侧重于质量,创新和学习者影响,资格开发经理还支持副校长 - 商业,考试和合作伙伴,以监视资格投资组合的商业绩效,为未来的战略和业务计划提供信息。
更新 虽然这份报告是在 2018 年发布的,它所基于的研讨会是在 2017 年举行的,但最近发生的事件表明它值得提出来。特别是在 2022 年春天,一位谷歌工程师声称他们的“大型语言模型”之一 LaMDA 是有知觉的,甚至是有意识的。这在科学和大众媒体中引起了一连串的评论,其中一些评论很有趣也很有见地,但几乎所有人都不知道之前对这些主题的考虑以及对机器意识的研究历史。因此,我们正在提供一份略微更新的报告版本,希望它能为当前的辩论提供有用的背景,并能够提供更明智的评论。虽然这份材料已经有五年的历史了,但它的技术要点仍然有效且最新,但我们通过添加一些脚注来强调最近的发展,对其进行了“更新”。
系统安全隐私OS,VM,容器,云宠物,匿名技术网络:SDN,NFV,SD-WAN去识别攻击IoT,RFID,SCADA系统监视和审查沟通协议的推理推理,相关性,相关性IDS IDS,IPS,IPS,IPS,SIEM,SIEM,SIEM,SIEM,XDR,XDR,BOCKCHAIN HOYERENICIT,ETTECTERTINS等级,botoctnentiment,botoctnentimention等,等级,botoctnentiment,botoctnentimention等, scalability Authentication, MFA Smart contracts, concurrency Authorization model/policy DIDs, NFTs, CBDCs, AML PKI & Trust management Security in AI/ML Information flow control Adversarial learning/inputs Application Security Prompt injection, RLHF strategies Vulnerabilities, DevSecOps Model stealing, poisoning API security, WAF, OWASP Emerging Tech/Standards Static/Binary analysis, Zero trust ChatGPT, LaMDA, Dall-E 2, etc Malware, Ransomware, APTs Security-by-design, SBOM Hardware Security Privacy-by-design, STIX/TAXII Remote attestation, PUFs S&P Use Cases Trojans, Backdoors, FPGA e-voting, e-gov, smart cities TEE, TRNG, 2FA, payment wallets COVID-19 contact tracing
1肯尼亚高等法院的倡导者和肯尼亚内罗毕的BM Musau&Company的合伙人;认证的专业调解员,数字治理律师。LinkedIn:https://www.linkedin.com/ in/teresia-munywoki-1b6666105/2当前的法律框架通常需要人类的作者身份,涉及人类创造者和AI系统,这对于重新审查了版权法中现有的作者的现有定义是必不可少的。3 IPR必须考虑与不同的AI应用相关的风险和复杂性,因为AI驱动的创新可能导致新形式的IP侵权形式。4达到促进创新的平衡,同时维护更广泛的社会知识和创造力是必不可少的。5全球人工智能发展的景观的特征是AI至高无上的种族,国家在研发方面投入了大量投资。美国可以说是AI开发的领导者,主要技术公司处于创新的最前沿。6像Chatgpt这样的强大AI模型的出现促进了竞争,尤其是美国和中国之间的竞争。 美国将推出LAMDA,该语言模型旨在为用户查询提供答案,将其定位为AI开发的主要枢纽,并确保在塑造全球AI景观方面发挥关键作用。6像Chatgpt这样的强大AI模型的出现促进了竞争,尤其是美国和中国之间的竞争。美国将推出LAMDA,该语言模型旨在为用户查询提供答案,将其定位为AI开发的主要枢纽,并确保在塑造全球AI景观方面发挥关键作用。
近几年,人工智能 (AI) 研究进展迅速,取得了突破性进展,例如强大的语言模型(包括 GPT-3 和 LaMDA)、先进的计算机视觉技术(He 等人,2018 年;Joseph 等人,2016 年)和创新的机器学习方法(Vaswani 等人,2017 年;Liu 等人,2017 年),大大扩展了 AI 的能力。这些进步有望改变教学模式(Shah,2023 年),同时也将通过提供针对学生个人需求和学习风格的个性化学习体验来彻底改变教育。例如,人工智能辅导系统和智能课堂助手也可以帮助改变教学和学习过程,为学生和教育工作者提供实时反馈和支持。本期特刊旨在探讨人工智能与教育的交集、人工智能为教育部门既定的工作方式带来的问题,以及人工智能如何通过前沿研究和实际应用帮助解决教育领域的一些持续挑战。本期 MNCE 工作论文系列特刊由诺丁汉特伦特大学诺丁汉教育学院和特伦特教学与学习研究所 (TILT) 学术环境中生成式 AI 使用小组合作开发。He, K.、Gkioxari, G.、Dollár, P. 和 Girshick, R. (2018)。Mask R-CNN。[在线] arXiv.org。https://doi.org/10.48550/arXiv.1703.06870。
太空电梯是科学领域中一个相对较新的课题,一般被视为科幻题材。太空电梯的概念是由俄罗斯物理学家康斯坦丁·齐奥尔科夫斯基于1895年提出的。如果太空电梯能够实现,那将又一个工程和科学领域的领先项目得以实现。如今,将货物运送到太空不仅成本昂贵,而且是一个非常复杂和漫长的过程。在地球或月球上建造太空电梯可以使太空旅行和货物运输更容易、更便宜、更可持续。在此背景下,本研究的目的是确定对这个未来奇迹——巨型结构进行初步审查的经济可行性。
高等教育领域最近出现的人工智能趋势促使神学院制定了在课程和研究中使用这些工具的道德准则。这涉及学术诚信的所有领域,特别关注人工智能工具的生成能力。人工智能 (AI) 工具只是为特定的行动方案提供建议。我们一直在使用人工智能,例如在我们的手机、拼写检查和网络搜索中。然而,生成式预训练转换器 (GPT) 是一种人工智能,它可以不断获取信息并存储。生成式人工智能“抓取”数据世界的内容,并从这个有限的数据集中构建产品。大型语言模型 (LLM) 经过大量数据训练,可以准确预测句子中下一个单词是什么。增加数据量可以提高语言模型执行更多任务的能力。生成式人工智能使用可以存储大量数据的模式和结构,但没有人类大脑的复杂性。目前流行的具体人工智能工具有:ChatGPT、Bard(谷歌)、Ellie AI(用于撰写电子邮件)、Murf AI(画外音)、Heyday(研究)、WordTune Reader(摘要器)等等。谷歌聊天机器人 LaMDA 是一个混合搜索引擎和对话伙伴,旨在取代基于文本的互联网搜索。所有这些进步意味着,生成式人工智能不再是检索信息的静态来源,而是一种完成任务的工具。
人工智能已成为我们日常生活的一部分,既是话语和行动。技术发展在改善全球经济中起着重要作用。贫困仍然是世界上最长期和最重要的问题之一,尽管至少在满足许多基本需求方面,至少在这些发展的范围内。在这项研究中,讨论了人工智能在与贫困斗争中的作用。在这种情况下,详细研究了人工智能在小额信贷,农业,健康和教育等各个领域中扮演的角色。强调人工智能在该领域具有重要功能,但这种贡献或角色可能不是不可避免的和强制性的。值得注意的是,我们宇宙的政治因素和生物物理界限等条件起着至关重要的作用。
这是一个参与这些对话的重要时刻,特别是考虑到革命性的生成式人工智能工具的出现,包括 ChatGPT、Bing AI、DALL-E、LaMDA、MidJourney、Stable Difficus 和 Wordtune。虽然教育界已经承认这些工具的巨大潜力,但他们也对教育人工智能 (AIED) 的未来方向提出了质疑和担忧。除了数据隐私和准确性方面的持续问题外,最近发表的文献还强调了对评估、问责制、学术诚信和过度依赖人工智能的担忧 (Baidoo-Anu & Owusu Ansah, 2023)。此外,教育利益相关者(例如学生、家长、教育工作者、开发人员、研究人员、政策制定者和哲学家)需要机会参与对当前技术趋势和人工智能工具开发的批判性审视,以确保它们符合学习者的最佳利益(Holmes 等人,2022 年)。本系列旨在支持正在进行的对话,使教育工作者能够利用和驾驭人工智能工具的能力,以智能和周到的方式支持学生的学习和创造力。在本文中,我们重点介绍了教育领袖和研究员 Kyle Jensen 博士的工作。Jensen 博士是亚利桑那州立大学 (ASU) 英语系写作、修辞和读写能力项目的教授,也是 ASU 写作项目的主任,该项目每年为超过 23,000 名学生提供服务。除了作为一名学者广泛发表关于现代修辞理论和修辞教育的著作外,Jensen 博士还致力于创造性地解决教学问题,并在教育系统中发起积极的变革。作为 ASU 写作项目的主任,他坚持为学生提供最好的服务、为他的决定提供透明的理由,并与教职员工合作实现一个完整的项目。在我们的谈话中,Dr.
在全球范围内,人工智能影响着我们生活的方方面面,从个人信用评分到就业能力。简单地说,人工智能可以看作是一种数字计算机或机器人智能,它反映了人类的许多认知表现,并承担了以前由人类承担的某些任务,比如编译数据、理解文本、写作和制作数字艺术品 [10] [11]。传统的艺术创作可以被认为是以人类为中心的:它指的是人造的或以人为中心的艺术创作。研究人员建议,艺术教育者迫切需要考虑如何使教学和学习适应正在为艺术课堂开发和使用的新兴非人类人工智能技术,以及如何将其应用于学生的艺术技能、能力、知识和创造力 [10] [12] [13] [14]。作者发现,在 K-12 学校,学生使用 ChatGPT 之类的程序来辅助写作,无论是撰写艺术论文、艺术报告、艺术评论还是创意文本。在高等教育领域,加拿大曼尼托巴大学教育学院的一些学生一直在尝试使用基于人工智能的平台生成文本,例如 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 LaMDA 和 Stability AI。人工智能图像生成器也被使用,例如 Adobe Character Animator 用于动画、使用 Runway App 制作视频以及使用 TOME 制作幻灯片演示。此外,使用 Artiphoria 等生成式人工智能软件,只需单击鼠标即可制作视觉图像。人工智能照片编辑软件使用户能够使用 Photo-leap、Luminar Neo 或 PhotoRoom 等即时创建、处理和编辑图像。对于研究,高等教育领域的艺术学生/研究人员发现人工智能可以提供许多可能性。例如,人工智能工具可以帮助研究生使用 Gemini 等程序生成基于文本的研究问题