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OpenAI GPT-4.5系统卡
我们在烧烤评估中评估了GPT-4O，O1和GPT-4.5 [1]。此评估评估已知的社会偏见是否覆盖了模型产生正确答案的能力。在模棱两可的上下文中 - 正确答案是“未知”的，因为在提示中不足的信息（或明确的问题）可以清楚地获得答案，但提供了偏见的混杂因素 - GPT-4.5与GPT-4O相似。我们历史上已经报道了p（不是stereotype |未知），但是在这种情况下，它在解释性能方面的描述能力很小，因为所有提供的模型在模棱两可的问题数据集中的表现相对较好。O1通过在明确的问题上更频繁地提供正确的无偏见答案来胜过GPT-4O和GPT-4.5。
DeepSeek重新定义了Openai以外的AI卓越 - IJRPR
AI技术正在迅速增长，并且已经出现了一些平台来满足各种行业的特定需求。DeepSeek和Openai是其中两个范式的例子 - 深处是一种开源和廉价的方法，Openai是一种商业和多功能的方法[8]。本研究将探讨这些不同的合作策略如何影响其他领域用户的性能结果，可用性和总体增值体验。在AI场景中出现的很大程度上未知的DeepSeek引起了人们的关注，具有创新的功能，例如实时适应性和改进的决策算法[7]。此类功能对于需要实时数据处理和智能自动化的领域特别有吸引力。另一方面，OpenAI以其全能模型（例如GPT系列）而闻名，这些模型在自然语言处理（NLP）任务中非常有效，并且已广泛用于内容创建，编码援助等。[6]。OpenAI的专有性有时可能会妨碍更高的成本和有限的灵活性[9]。主要的研究问题源于这两个平台之间的选择，用于搜索AI解决方案的组织，这是由于这种选择所带来的影响。尤其是，本研究探讨了DeepSeek提供的较低的使用成本和适应性如何抵制OpenAI的市场认可和通用应用中的行业多功能性。因此，本文探讨了这两种技术的历史背景，它们的贡献，局限性和对社会的影响，以帮助了解他们每个人在人工智能不断发展的生态系统中扮演的作用[10]
OpenAI O3-Mini系统卡
红色团队者根据他们根据自己的专业知识和判断力如何看待其安全性，对三代人进行了评分。他们用他们认为会导致有害输出的提示来查询模型。他们的对话跨越类别，例如网络应用的查询（13.8％），生物恐怖主义（14.2％），武器创造（8.5％），攻击计划（4.1％），网络钓鱼 /骗子（4.6％），违法行为（8.9％），促进了非法行为（8.9％），辩解或仇恨（5.9％）和其他（5％），以及（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％。在计算中只包括至少产生一个不安全产生的对话。这使我们能够在执行开放式红色小组的同时测试O3-Mini的先验模型的安全基线。此外，这使我们能够更轻松地解析并评估提示，而在某些情况下，O3-Mini安全性可能比先前模型的安全性差。
Microsoft Azure Openai的应用到代码管理
_________________________________________________致谢我要感谢LinköpingUniversity有机会进行我的学士学位论文，作为工程电子学学士学位。我特别感谢我的审查员何塞（Jose）和我的主管迈克尔（Michael）在整个研究中的帮助和支持。我对弗雷德里克（Fredrik）ABB的主管表示感谢。c和弗雷德里克。n，为我提供了对ABB AI的研究的机会。他们在整个项目中的指导和支持是无价的。我也感谢整个ABB团队允许我观察并与他们在全球劳动力中的业务进行互动。特别感谢ABB的IT部门的Andrea在解决该项目和防火墙问题方面的关键帮助，这对于成功完成该项目至关重要。此外，还要感谢Microsoft的Richard，以获取有关使用Microsoft工作空间的专家指导和实用建议。最后，我想对父母在这些年中坚定不移的支持和帮助表示最大的感谢。- 艾滋病
OpenAi O1-preiview vs.在医疗保健中的Chatgpt
本社论探讨了新发布的OpenAi O1-preview的最新进步，将其功能与传统ChatGpt（GPT-4）模型进行了比较，尤其是在医疗保健的背景下。虽然ChatGpt已显示了许多用于一般医疗建议和患者互动的应用程序，但OpenAI O1-Preiview使用一系列思维过程介绍了具有先进推理技能的新功能，可以使用户能够处理更复杂的医疗查询，例如遗传疾病发现，多系统或多种系统或复杂的疾病护理以及医疗研究支持。本文探讨了一些新模型的潜力和其他可能影响其使用情况的方面，例如由于其广泛的推理方法，响应时间较慢，但突出了其减少幻觉的潜力，并为复杂的医疗问题提供了更准确的输出。道德挑战，数据多样性，访问权益和透明度，确定了未来研究的关键领域，包括优化两种模型在医疗保健应用中的使用。编辑结束时，提倡对所有大型语言模型（包括新颖的OpenAi O1-preview）进行协作探索，以充分利用其在医学和医疗保健提供方面的变革潜力。该模型具有先进的推理能力，为授权医疗保健专业人员，政策制定者和计算机科学家提供了一个机会，共同努力，以改造患者护理，加速医学研究并增强医疗保健结果。通过优化多种LLM模型在串联中的使用，医疗保健系统可以提高效率和精确度，并减轻以前的LLM挑战，例如道德问题，访问差异和技术限制，并转向人工智能时代（AI）驱动的医疗保健。
在Azure Openai上管理生成AI的安全风险
信息失真：准备大量的深泡沫和过度逼真的AI生成的内容污染信息格局。它包括假新闻，个性化的虚假信息，对金融市场的操纵，甚至影响刑事司法系统。到2026年，Deepfakes可以构成在线内容的很大一部分，侵蚀公共信任对机构的信任，并推动两极分化和极端主义。当前的身份验证解决方案（如水印）是不可靠的，需要持续的更新以与不断发展的AI保持同步。
OpenAI ChatGPT 和高等教育中的偏见信息
根据其网站 ( https://openai.com/blog/introducing-openai )，总部位于旧金山的 OpenAI 成立于 2015 年，是一家“非营利性人工智能研究公司”。我们的目标是以最有可能造福全人类的方式推进数字智能，不受产生财务回报需求的约束。由于我们的研究不受财务义务的限制，我们可以更好地专注于“对人类的积极影响”——当你看到新的估值高达 900 亿美元，价值在不到九个月的时间内增长了三倍时，这一壮举并不难实现（Seetharaman 和 Jin 2023）。OpenAI 的应用程序 OpenAI GPT 是一种最先进的生成式预训练转换器 (GPT) 大型语言模型 (LLM)，该模型在大量文本数据上进行训练（Brown 等人2020），一旦输入提示，即可生成类似人类的文本。LLM 会了解对于任何给定的输入单词或短语，接下来可能会出现哪些后续单词、短语和句子——就像输入字母时的 iPhone 一样。通过在训练期间“阅读”主要由人类编写的文本，语言模型还可以学习如何像我们一样“写作”，包括我们所有的优点和缺点（O'Sullivan 和 Dickerson 2020）。
使用OpenAI Consendgpt
背景和目标：研究人员通常使用自动解决方案，例如自然语言处理（NLP）系统来从大量非结构化数据中提取临床信息。然而，临床文本的语义结构和域特异性词汇量很差，可以使开发单一适合所有解决方案变得具有挑战性。大语言模型（LLM），例如OpenAI的生成预训练的变压器3（GPT-3），为捕获和标准化非结构化临床信息提供了有希望的解决方案。这项研究评估了教学的性能，该指令（一种来自LLM GPT-3的模型家族）从医疗案例报告中提取相关的患者信息，并讨论了LLMS与专用NLP方法的优点和缺点。方法：在本文中，通过搜索PubMed，Scopus和Web of Science确定了与儿童外国身体伤害病例报告有关的208篇文章。一名审稿人手动提取有关性别，年龄，造成伤害的物体的信息以及为每个患者构建金标准以比较指令的性能的受伤身体部位。结果：指令gpt在分类涉及伤害的性别，年龄，物体和身体部位方面具有很高的准确性，分别为94％，82％，94％和89％。排除了指令无法检索任何信息的文章时，确定孩子的性别和年龄的准确性已提高到97％，以及确定受伤的身体部位的准确性提高到93％。指令gpt也能够从非英语语言文章中提取信息。结论：研究强调，LLM有可能消除特定于任务的培训的必要性（零摄取提取），从而可以从非结构化的自然语言文本中检索临床信息，尤其是从出版的科学文献中，诸如案例报告中，通过直接利用本文章的PDF PDF文件，而无需进行任何技术知识或任何技术知识范围，而无需直接使用该文章的PDF文件。语料库的多样性，其中包括用英语以外的语言编写的文章，其中一些包含广泛的临床细节，而另一些则缺乏信息，这增加了研究的力量。
使用 OpenAI 和 Streamlit 的 AI 图像生成器
在数字化转型时代，人工智能 (AI) 与创造力的结合为艺术、设计和内容创作开辟了新途径。该领域的最新进展之一是 OpenAI 的 DALL-E 3，这是一种先进的设计模型，可以从简单的描述中生成详细而富有创意的图像。这种非凡的能力不仅使艺术变得民主化，而且还改变了不同行业中视觉内容的设计和制作方式。Python 共享用于构建交互式 Web 应用程序的框架。Streamlit 的简单性和易用性使其成为创建基于 Web 的界面的理想选择，这些界面使用 DALL-E 3 的创意功能使 AI 驱动的图形在访问者眼中显得更加广阔。此次合作的主要目标是创建一个直观的平台，用户可以轻松创建自定义视觉效果以满足他们的特定需求。无论是营销活动、社交媒体内容、教育材料还是个人项目，潜在的应用多种多样。该项目旨在解锁新
在Azure Openai上管理生成AI的偏见
8。Authors............................................................................................................................................12