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Luis Paulo Reis ::人工智能 - 对教育，科学，工程和社会的影响
Google，Bing，Grammarly，Deepl，Quillbot，Chatgpt，Gemini，Claude，Copilot，Lamma，Lamma，Gemma，Mistral，Dall-E，Dall-E，Dall-E，共识……•Antichat GPT，Dunning-Kruger效应，适应或抵抗？•教育，研究，工程和社会中的AI•机器人技术，深入强化学习，LBM和未来•结论
pr-weolia-mistral.pdf
ic c of veolia veolia的野心是成为生态转型的基准公司。在五大洲的近218,000名员工中，该小组设计和部署有用的实用解决方案，用于管理水，废物和能源，从而有助于从根本上改变世界。通过其三项互补活动，威尔利亚有助于开发获得资源的机会，保留可用的资源并更新它们。2023年，维奥利亚集团为1.13亿人提供饮用水和1.03亿次废水服务，生产了42吨的能源，并收回了6,300万吨的浪费。Veolia Environnement（Paris euronext：Vie）在2023年产生了453亿欧元的合并销售。www.weolia.com关于Mismtral AI Mistral AI是一家科学和产品公司，旨在使Frontier生成的人工智能获得所有人。我们建立了行业领先，具有成本效益和可定制的LLM和Genai驱动的产品，并致力于开放性，透明度和去中心化技术的发展。我们是一家总部位于巴黎的独立全球公司，在美国和英国。有关更多信息，mistral.ai•
任命自 2023 年 8 月 1 日起生效
“我向将于 8 月 1 日上任的 Denis Mistral、Yann Gravêthe、Thierry Laval、Jean-François Querat、Yann Latil、Jean-Marc Giraud、Nicolas Lambropoulos 和 Marc le Bouil 表示诚挚的祝贺。我要衷心感谢他们的前任的忠诚服务，”武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科努说道。
使用大语言模型转换知情同意书的生成：混合方法研究
背景：用于临床试验的知情同意书（ICF）变得越来越复杂，由于合法的术语和冗长的内容而引起的参与者的理解和参与通常会阻碍参与者。大型语言模型（LLMS）的最新进展为简化ICF创建过程的机会，同时改善可读性，可理解性和可行性。目标：本研究旨在评估Mistral 8x22b LLM在生成具有提高可读性，可理解性和可行性的ICF时的性能。具体来说，我们评估了模型在生成可读，可理解和可行的ICF时的有效性，同时保持准确性和完整性。方法：我们使用Mistral 8x22b模型从IMass Chan医学院的机构审查委员会中处理了4项临床试验方案，以生成ICF的关键信息部分。由8位评估者组成的一个多学科团队，包括临床研究人员和健康信息家，评估了针对人类生成的对应物的生成的ICF，以完成完整性，准确性，可读性，可理解性和可行性。关键信息指标的可读性，可理解性和可行性，其中包括18个二进制项目，用于评估这些方面，得分较高，表明信息的可访问性，可理解性和可行性更高。统计分析，包括Wilcoxon等级总和测试和类内相关系数计算，用于比较输出。与人类生成的版本相比，LLM生成的内容在可操作性上取得了完美的分数（100％vs 0％; P <.001）。结果：LLM生成的ICF表现出与关键部分之间人类生成版本相当的性能，准确性和完整性没有显着差异（p> .10）。LLM在可读性（可读性，可理解性和可行得分76.39％vs 66.67％vs 66.67％; FLESCH-KINCAID等级的7.95 vs 8.38）和可理解性（90.63％vs 67.19％; P = .02）中的超过了人类生成的ICF（可读性，可理解性和可行性； 7.95 vs 8.38）。 评估者一致性的类内相关系数为0.83（95％CI 0.64-1.03），表明整个评估的可靠性良好。 结论：Mistral 8x22b LLM在不牺牲准确性或完整性的情况下增强了ICF的可读性，可理解性和可行性方面表现出了有希望的能力。 llms为ICF生成提供了可扩展的，有效的解决方案，潜在地增强了参与者的理解和临床试验中的同意。超过了人类生成的ICF（可读性，可理解性和可行性； 7.95 vs 8.38）。评估者一致性的类内相关系数为0.83（95％CI 0.64-1.03），表明整个评估的可靠性良好。结论：Mistral 8x22b LLM在不牺牲准确性或完整性的情况下增强了ICF的可读性，可理解性和可行性方面表现出了有希望的能力。llms为ICF生成提供了可扩展的，有效的解决方案，潜在地增强了参与者的理解和临床试验中的同意。
使用（不是）大语模型在正式DSL中生成模拟模型 - 反应网络的研究
形式语言是建模和仿真的组成部分。他们允许将知识蒸馏成简明的模拟模型，可自动执行，解释和分析。但是，可以说最容易获得模型的方法是通过自然语言，这是计算机不容易解释的。在这里，我们评估了如何将大型语言模型（LLM）用于将自然语言形式化为模拟模型。现有研究仅使用非常大的LLM（例如商业GPT模型）进行探索，而无需微调模型权重。要缩小这一差距，我们展示了如何对开放量，7B参数Mistral模型进行微调，以将自然语言描述转化为特定于域语言的反应网络模型，从而提供自我托管，计算和内存有效的替代方案。为此，我们开发了一个合成数据代理，以作为微调和评估的基础。我们的量词评估表明，我们的微调Mistral模型可以恢复高达84的地面真相模拟模型。5％的案件。此外，我们的小规模用户研究展示了该模型在各个领域的一次性生成以及交互式建模的实际潜力。虽然有前途，但以当前形式，微型的小LLM无法赶上大型LLM。我们得出的结论是，需要更高质量的培训数据，并期望将来的小型和开源的LLM提供新的机会。
使用Wikipedia知识
自然的语言理解和产生已经取得了长足的进步，但持续的幻觉问题破坏了模型输出的可靠性。用外部知识来源（例如Wikipedia）介绍了检索提示的一代（RAG），提出了一种新颖而重要的方法来增强生成内容的事实准确性和连贯性。通过动态整合相关信息，Mistral模型表明了精度，回忆和整体响应质量的重大改进。本研究为减轻幻觉提供了一个强大的框架，为在关键应用程序中部署可靠的AI系统提供了宝贵的见解。全面的评估不足以提高抹布的潜力，以提高大语言模型的性能和可信度。
A47850 MANPADS 白皮书.pmd - ALPA
除了普遍使用的苏联/俄罗斯技术外，据报道，中国（HN-5 Vanguard、QW-1、QW-2 和 FN-6）、英国（Blowpipe、Javelin、Sunburst 和 Starstreak）、瑞典（RBS-70 和 Bolide）、法国（Mistral）和美国（FIM-43 Redeye 和 FIM-92 Stinger）制造的其他系统也可以在全球黑市上买到。在这些系统中，雷神公司制造的美国 FIM-92 Stinger 可重编程微处理器 (RMP) 被认为是最先进的肩扛导弹，能够击落配备第一代对抗措施的喷气式战斗机和直升机。除了红外自导导弹之外，据了解，许多国家都生产或进口了激光驾驭导弹，这种导弹不受机载反导系统攻击。
从环境到纳米塑料的分子相互作用：揭示神经毒性影响及其对神经退行性过程的影响
1地球与环境科学系，米兰 - 比科卡大学，海洋广场，della scienza，1，20126米兰，意大利米兰2个生物物理学研究所，国家研究委员会，通过DE MARINI 6，16149年，意大利，意大利的热那亚; raffaella.barbieri@ibf.cnr.it（R.B.）; susanna.alloisio@grupposcai.it（S.A.）3 ETT S.P.A.，通过Albareto 21，16154 Italy Genova，意大利Genova 4生物医学，外科和牙科科学系，米兰大学，通过Carlo Pascal 36，2013333333333,33 Milan，Italan，Italy，Italy； marina.tesauro@unimi.it *通信：chiara.urani@unimib.it†环境和职业健康中预防和保护的综合模型，（Mistral）Interniversity Research Center，25121 Brescia，意大利，意大利。•协调的研究中心“感染的流行病学和分子监测（EPISPOMI）”，米兰大学，20122年意大利米兰。
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除了普遍的苏联/俄罗斯技术外，据报道，中国（HN-5 Vanguard、QW-1、QW-2 和 FN-6）、英国（Blowpipe、Javelin、Sunburst 和 Starstreak）、瑞典（RBS-70 和 Bolide）、法国（Mistral）和美国（FIM-43 Redeye 和 FIM-92 Stinger）制造的其他系统也可从全球黑市获得。在这些系统中，雷神公司制造的美国 FIM-92 Stinger-可重编程微处理器 (RMP) 被认为是最先进的肩射导弹，能够击落配备第一代对抗措施的喷气式战斗机和直升机。除了红外制导导弹外，据悉许多国家都生产或进口了激光制导导弹，这种导弹不受机载反导系统的攻击。