XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMaking
人工智能与决策经济学
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括政策观点，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
使LLM适用于企业第3部分：gpt for rag
model.activations_checkpoint_granularity selective \ model.activations_checkpoint_num_layers=null \ model.activations_checkpoint_method=uniform \ model.optim.name=fused_adam \ model.optim.lr=1e-4 \ model.answer_only_loss=True \ model.data.train_ds.file_names = $ {train_ds} \ model.data.validation_ds.file_names = $ {有效_DS} \ date.data.data.data.test_ds.file_names model.data.train_ds.concat_sampling_probabilities=${CONCAT_SAMPLING_PROB S} \ model.data.train_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.validation_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.train_ds.micro_batch_size=1 \ model.data.data.train_ds.global_batch_size = 128 \ model.data.validation_ds.micro_batch_size = 1 \ date.data.validation_data.validation_data.global_batch_size = 128 model.data.validation_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.test_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.validation_metric.name = loss = lose \ model.data.data.data.data.test_ds.tes.test_metric.name = loss exp_manager.checkpoint_callback_params.mode = min \ exp_manager.explitic_log_dir = $ {output_dir} \ exp_manager.resume.resume.resume_exists = true \ exp_manager.resmanager.resume_no_no_no_no_checkpoint = true_no_checkpoint = true \ exp_managpoint \ exp_managecpoint = exp_manager.checkpoint_callback_params.monitor=validation_loss \ ++exp_manager.checkpoint_callback_params.save_best_model=False \ exp_manager.checkpoint_callback_params.save_nemo_on_train_end=True \ model.save_nemo_on_validation_end=False
工人参与决策的作用
AI技术不仅对工作世界有很大的影响，不仅在未来而且已经在今天已经有了很大的影响。在最近的劳动力市场模型中，正在认真对待自动化的潜力，在该模型中，技术改变了跨职位任务的工人的比较优势（Autor等人。 2003; Acemoglu和Autor 2011; Acemoglu和Restrepo 2018，2022; Benzell等人2016; Susskind 2017）。 在这些理论中，工人位移是自动化的可能结果，因为机器接管了先前由人类执行的任务。 如果新技术要求具有与现任劳动力的工人不同，则自动化也可能导致工人流离失所。 随着数字化的迅速发展，劳动力中知识和技能过时的问题变得更加明显（Charles等，2022），但在工作年龄人群中并没有像预期的那样受到欢迎。 但是，新技术在组织中的成功集成将在很大程度上取决于公司的吸收能力，这与其数字能力有关（OECD，2023年）。 由于无法接受这些新技术而被抛在全球价值链中的风险越来越明显，重要的是要了解为什么某些组织及其工人在拥抱新技术方面面临困难。2003; Acemoglu和Autor 2011; Acemoglu和Restrepo 2018，2022; Benzell等人2016; Susskind 2017）。 在这些理论中，工人位移是自动化的可能结果，因为机器接管了先前由人类执行的任务。 如果新技术要求具有与现任劳动力的工人不同，则自动化也可能导致工人流离失所。 随着数字化的迅速发展，劳动力中知识和技能过时的问题变得更加明显（Charles等，2022），但在工作年龄人群中并没有像预期的那样受到欢迎。 但是，新技术在组织中的成功集成将在很大程度上取决于公司的吸收能力，这与其数字能力有关（OECD，2023年）。 由于无法接受这些新技术而被抛在全球价值链中的风险越来越明显，重要的是要了解为什么某些组织及其工人在拥抱新技术方面面临困难。2003; Acemoglu和Autor 2011; Acemoglu和Restrepo 2018，2022; Benzell等人2016; Susskind 2017）。在这些理论中，工人位移是自动化的可能结果，因为机器接管了先前由人类执行的任务。自动化也可能导致工人流离失所。随着数字化的迅速发展，劳动力中知识和技能过时的问题变得更加明显（Charles等，2022），但在工作年龄人群中并没有像预期的那样受到欢迎。但是，新技术在组织中的成功集成将在很大程度上取决于公司的吸收能力，这与其数字能力有关（OECD，2023年）。由于无法接受这些新技术而被抛在全球价值链中的风险越来越明显，重要的是要了解为什么某些组织及其工人在拥抱新技术方面面临困难。
使用人工智能支持药品和生物制品监管决策的考虑因素
指导草案 本指导文件仅供评论之用。有关本草案的评论和建议应在《联邦公报》上公布指导草案发布通知后 90 天内提交。请将电子评论提交至 https://www.regulations.gov。请将书面评论提交至食品药品管理局卷宗管理人员（HFA-305），地址：5630 Fishers Lane, Rm. 1061, Rockville, MD 20852。所有评论均应注明在《联邦公报》上公布的发布通知中所列的卷宗编号。 如对本草案有任何疑问，请联系 (CDER) Tala Fakhouri，电话：301-837-7407；(CBER) 沟通、宣传和发展办公室，电话：800-835-4709 或 240-402-8010；或 (CDRH) 数字健康卓越中心，电子邮件：digitalhealth@fda.hhs.gov。
Romain Bui、Régis Iozzino、Raphaël Richert、Pascal Roy、Loïc Boussel 等人。人工智能作为法医牙科的决策工具：与 I3M 合作的一项试点研究。国际环境研究与公共健康杂志，2023，20 (5)，第 4620 页。10.3390/ijerph20054620。hal- 04152348
1 里昂民间济贫院牙科学院，69008 里昂，法国 2 里昂大学克劳德伯纳德里昂第一大学牙科学院，69372 里昂，法国 3 里昂民间济贫院牙科学院生物统计学 - 生物信息学系里昂，69008 里昂，法国 4 生物统计学-健康团队，生物统计和进化生物学实验室，UMR 5558 CNRS，克劳德伯纳德里昂第一大学，里昂大学，69100 维勒班，法国 5 放射科，Croix-Rousse 医院，Hospices Civils de里昂，69004 里昂，法国 6 CREATIS、里昂国立应用科学学院、里昂第一大学、UJM-Saint Etienne，法国国家科学研究院，法国国家健康与医学研究院，UMR 5220，U1294，69100 维勒班，法国 7 蛋白质生物学和化学研究所，组织生物学和治疗工程实验室，UMR 5305 法国国家科学研究院，克劳德贝尔纳里昂第一大学，69367 里昂，法国 * 通讯作者：maxime .ducret@univ-lyon1.fr
Amit Kumar Kushwaha、Arpan Kumar Kar。商业中采用人工智能的微观基础：实现转变。信息技术转移与传播国际工作会议 (TDIT)，2020 年 12 月，印度蒂鲁吉拉帕利。第 249-260 页，�10.1007/978-3-030-64849-7_22�。�hal-03701827�
摘要 人工智能已逐渐成为信息系统和商业领域的一个独立研究领域。商业中发展起来的新工作形式需要大量的实验、潜在客户生成和实时推荐。这推动了人工智能技术采用的异常增长。即使该领域的领先组织都预见到了早期采用人工智能技术的优势，但一些组织仍由于各种障碍而阻碍了采用。本文分析了导致组织层面采用人工智能的特征和阻碍其采用的因素。通过本文，我们报告了中小型组织在 Twitter 上关于其采用人工智能的程度以及他们面临的障碍的对话结果。通过这种分析，我们提供见解和议程，帮助中小型组织的高管为采用人工智能做好准备。
电子商务中的数字消费者行为：对英国和美国的亚马逊和Temu的客户购买决策过程的研究。
这项研究通过亚马逊和Temu在英国和美国的客户购买决策过程的比较案例研究来调查电子商务中的数字消费者行为。由于电子商务继续彻底改变零售景观，因此了解数字环境中消费者行为的细微差别对于旨在优化营销策略并增强用户体验的企业至关重要。本研究旨在阐明诸如消费者人口统计，感知价值和用户体验等不同因素如何影响这两个平台上的购买决策。该研究采用定量方法来收集积极在亚马逊和Temu上购物的消费者的见解。调查捕获了人口统计信息和购买习惯，而访谈则提供了有关决策动机和经验的更深入的叙述。正在探索的关键因素包括产品品种，定价策略，品牌忠诚度，在线评论的影响以及个性化在购物体验中的作用。初步发现提出了两个平台之间的不同消费者行为模式。亚马逊功能，例如高级算法，广泛的产品和既定品牌信任，似乎会极大地影响客户忠诚度和重复购买。相反，Temu对低价，外国产品的访问和积极的促销策略的关注，尤其是注重成本的购物者，尤其是那些在年轻人口统计学的购物者，尤其是那些热衷于探索新趋势的购物者。这些因素极大地改变了消费者与品牌互动的方式，并影响他们的整体满意度和未来购买的可能性。这项研究还探讨了消费者行为的地理细微差别，强调了英国与美国之间的文化差异如何塑造在线购物偏好和行为。调查结果表明，尽管两个市场都依赖价格竞争力，但英国消费者可以优先考虑产品质量和可持续性而不是纯粹的成本，而美国消费者则更加倾向于方便和广泛的产品品种。这项研究的结果对电子商务业务具有重大影响，提出了量身定制的营销策略，这些策略考虑了每个平台和区域消费者偏好的独特属性。通过加深对数字消费者行为的理解，这项研究为现有的电子商务文献做出了贡献，并为增强竞争激烈的数字市场的客户参与度和满意度提供了实用的见解。
通过合成生成间接用户请求
间接用户请求（iurs），例如“这里很冷”而不是“请提高温度？”在人类以任务为导向的对话中很常见，并掌握了听众的世界知识和务实的理由。虽然大型语言模型（LLMS）可以效率地处理这些请求，但由于资源范围而在虚拟助手上部署的较小模型经常在挣扎中挣扎。此外，现有的面向任务的Di-Alogue基准缺乏足够的复杂话语现象的例子，例如直接性。为了解决这个问题，我们提出了一组语言标准以及基于LLM的管道，用于生成现实的IARS，以测试自然语言理解（NLU）和对话状态跟踪（DST）模型，然后再部署在新领域。我们还发布了基于模式指导对话框（SGD）语料库的IURS数据集，作为一个比较测试床，用于评估较小模型在处理指定请求时的实现。
