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评估生成式人工智能的法律推理能力
OpenAI 于 2022 年 11 月推出 ChatGPT，这是人工智能领域的一次“大爆炸”。以前从未有过一种人工智能工具可用于如此多的领域，并且如此容易用于如此多不同的任务。它能够轻松地为各种任务生成完美的自然语言，例如总结文档、撰写有关任何给定主题的文章、写诗、起草旅行计划、概述演示文稿，甚至解决计算机编程练习，这真是令人惊叹。而所有这些基本上都是通过简单的技术来预测单词序列中最可能的下一个单词。因此，很容易认为，传统的符号人工智能对推理和论证的研究现在已经过时，让计算机参与推理和论证的正确方法是使用基于大型语言模型的生成人工智能。本文讨论了法律论证的这一问题，这是计算论证的一个重要应用领域。已经对大型语言模型 (LLM) 在法律推理任务中的表现进行了多项实验。本文回顾了一些此类实验，并更广泛地讨论了生成式人工智能参与法律论证的潜力。我们首先在第 2 部分简要总结人工智能和法律在法律论证方面的研究。然后，我们在第 3 部分进行一些方法论观察，并在第 4 部分回顾最近将 LLM 应用于法律推理的实验。然后，我们在第 5 部分讨论计算论证领域可以从这些研究中学到什么，最后得出结论。
作者之死：人工智能在... 中的调查
Atıf Aydoğdu Çelik，M.（2023）。作者之死：文学中人工智能的调查。通信科学研究杂志，3（2），142-154。摘要人工智能技术是计算机科学的重要里程碑，是一门研究领域，专注于形成智能机器来执行自然需要人类智能的任务。人工智能模拟和模仿人类行为，例如推理、学习和规划以及人类处理的工具，已广泛应用于经济、金融、教育、农业和医疗保健等多个专业领域。人工智能与深度学习相结合，成为 21 世纪最重要的技术进步之一，因为它开创了现代社会的数字化转型。由于人工智能具有极强的科学性，并且主要关注数字，因此，充满修辞手法的文学被视为人工智能永远无法掌握的唯一分支。然而，计算文学的最新发展表明情况恰恰相反。自 20 世纪下半叶以来，出现了由人工智能创作的诗歌和小说。在此背景下，本研究的目的是说明人工智能如何根据使用在线人工智能软件程序 OpenAI 创建的示例创作文学作品。在此框架内，本研究得出结论，人工智能技术在文学领域也变得突出，作家的死亡可能比实际预期的要早。关键词：人工智能、机器学习、文学、诗歌。
基本标准快速指南-五年级
ELA 基本标准 5.FR.PH.3：结合所有字母-声音对应关系、音节模式和形态（词根和词缀）的知识，准确阅读不熟悉的年级多音节词（例如，disallow、misinform、transaction），无论是在上下文中还是在上下文之外。 5.RC.TE.3：从年级文本中提取证据来解释明确所说的内容以及何时进行推论，包括准确地引用文本。 5.RC.RF.4：以准确、自动、适当的速度和表达方式阅读年级文本，并连续阅读以支持理解。 5.RC.L.5a：总结文本并确定故事、戏剧或诗歌的中心主题，包括如何使用细节来发展它们。 5.RC.L.5b：利用文本中的具体细节，比较和对比故事和戏剧中的两个或多个角色、场景或事件。 5.RC.NF.6e：整合来自关于同一事件或主题的多个文本的信息，以展示对信息的连贯理解。5.VD.WB.1a：使用上下文（例如，定义、例子或文本中的重述）作为单词或短语含义的线索。5.VD.WB.1b：使用常见的希腊语和拉丁语词缀和词根作为单词含义的线索（例如，传记、生物学、生物危害）。5.VD.WB.2a：在上下文中识别并解释比喻和明喻等比喻性语言的含义。5.W.RW.2：写出清晰介绍主题的论点；表达以充分的事实、想法和理由支持的独特观点，这些事实、想法和理由是逻辑分组的，并提供结论部分。
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海茨敦民主党议员乔治·汤普森 (George Thompson) 非常不高兴他试图获得分区调整委员会、规划委员会和卫生委员会会议记录的副本。他被告知，上周，海茨敦中学各校秘书发来信件，举行了植树节纪念仪式，种植了所有绿色灌木，以纪念 Greg Chiappone。上周三，Greg 的班级成员参加了植树节纪念仪式，并朗读了 Bill mg 创作和朗读的原创诗歌。杰夫·斯托特 (Jeff Stout) 和梅格·亚当斯 (Meg Adams) 也参加了仪式。Usa Rue 添加了纪念。他带来了 Rocky Brook 花园俱乐部提出的这件事。出席者上周，植树节主席 Stephen Bencze 夫人出席了仪式；理事会会议结束时，新当选的俱乐部主席 John Forstchen 和前任主席 Wit-Hancock 夫人也出席了仪式。照片中还有 Shirley 夫人、班主任 James Henderson 和 Fred
摘要书
具有临床意义的单克隆丙种球蛋白病 (MGCS) 描述了一组异质性疾病（综合征或单个器官/组织损伤），通常与存在较小且非恶性的 B 细胞或浆细胞克隆有关。MGCS 中的组织损伤机制大致包括与单克隆免疫球蛋白 (MIg) 的物理化学或免疫特性相关的机制以及与细胞因子分泌相关的“副肿瘤”。即使是同一种“疾病”，MGCS 也有不同的临床表现，诊断方法也很困难。免疫球蛋白轻链 (AL) 淀粉样变性是 MGCS 中最常见的；与大多数其他 MGCS 不同，它是一种公认的疾病，具有明确的诊断方法、治疗和随访策略。肾脏是 MIg 的常见靶器官，无论是直接还是间接。不同的肾脏组织学与一种惰性克隆的存在有关，这种克隆被称为“肾脏单克隆丙种球蛋白病”（MGRS）。肾活检是诊断 MGRS 的关键诊断工具。周围神经是 MIg 的常见靶点，它通过不同的机制直接作用于周围神经，如 IgM 抗 MAG 多发性神经病，或间接作用于周围神经，如 POEMS 综合征。皮肤可能受累，且某些疾病与潜在的单克隆丙种球蛋白病（硬化性粘液水肿、坏死性黄色肉芽肿、施尼茨勒综合征等）密切相关；肌肉也可能是靶点（如杆状体肌病）。眼部单克隆丙种球蛋白病是指免疫球蛋白累及眼部。全身综合征可能与 MIg 的特定性质（冷球蛋白血症、冷凝集素活性、自身抗体活性）或细胞因子活性有关。在某些情况下，确切的机制尚不清楚，而新的疾病（如 TEMPI 综合征）给诊断带来了新的挑战。登记研究表明，MGUS 患者的血栓形成或骨质疏松症等并发症的发病率增加，但需要进一步研究来提供因果关系。MGCS 的真实发病率未知，定义和分类正在不断发展，而鉴于 MGUS 在一般人群中的发病率很高，关联性可能存在问题。提供与潜在的 B 细胞或浆细胞克隆有因果关系的令人信服的证据对于适当治疗至关重要。对于许多情况，使用抗克隆疗法有明显的益处；在其他情况下，益处可能不那么明显，而在某些 MGCS 中，可能需要采用不针对克隆的其他疗法。
生成人工智能：揭示潜力与挑战
摘要：生成式人工智能 (AI) 是人工智能的一个子集，它已成为一种变革性技术，有可能彻底改变艺术、娱乐、研究、医疗保健和金融等各个领域。生成式 AI 模型可以生成答案、文章、诗歌、故事、产品描述和各种文本。它们还可以生成图像、音乐、音频、视频和合成训练数据。受益者包括数据科学家、应用程序开发人员、营销人员、销售团队、数字艺术家、媒体设计师、教育工作者和研究人员。另一方面，生成式 AI 也增加了潜在的版权侵权、数据隐私侵犯、歧视、深度伪造和其他欺骗行为的风险。本文深入探讨了生成式 AI 的基础、其潜在应用以及开发和部署生成式 AI 模型所面临的挑战。关键词：扩散模型、嵌入、生成对抗网络、生成人工智能、即时工程、Transformers、变分自编码器 1. 简介 生成人工智能使用户能够根据各种输入生成新的、逼真的高质量内容，包括文本、图像、声音、动画、3D 模型等。近年来，由于研究、算法、计算资源和应用的进步，生成人工智能领域取得了迅猛发展。从图 1 所示的近年来该主题专利申请数量的激增可以看出这一点。Lens 报告了超过 20,000 条生成人工智能专利记录 [1]。图 2 列出了该领域的一些顶级专利所有者。
生成式人工智能：
1.**生成对抗网络 (GAN)**：由两个相互竞争的神经网络组成——一个生成器和一个鉴别器。生成器试图生成令人信服的数据实例，而鉴别器则评估它们的真实性。随着时间的推移，这种对抗过程有助于生成器创建高度逼真的输出。2.**变分自动编码器 (VAE)**：它们将神经网络与概率方法相结合，以对数据进行编码和解码。VAE 特别适用于生成作为输入数据变体的新数据点。3.**Transformer 模型**：在自然语言处理领域尤为突出。像 OpenAI 的 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）这样的模型可以根据输入提示生成连贯且符合上下文的文本。**生成式 AI 的应用：** 1.**文本生成**：生成文章、诗歌、问题答案甚至计算机代码。2.**图像创建和编辑**：制作逼真的图像或转换现有图像（例如，将草图变成详细的图片）。3.**音乐创作**：创作各种风格的新音乐作品。4.**合成数据生成**：在真实数据稀缺或获取成本高昂时，生成有用的数据集以训练机器学习模型。5.**创意产业**：协助艺术家、作家和设计师集思广益并开发新概念。生成式人工智能不断发展，不断突破机器创造的界限，并对娱乐、医学和研究等各个领域产生广泛影响。
哈佛暑期学校课程获准分部门分发
• AAAS S-110：非洲哲学 • CELT S-110：爱尔兰神话、民间传说和音乐简介 • CLAS S-97A：古希腊世界简介 • COMP S-116：大创意、伟大思想家 • CREA S-30：诗歌写作 • DGMD S-30：媒体制作简介 • DRAM S-10：表演简介 • DRAM S-11：表演研讨会：塑造角色 • DRAM S-140：表演简介 • DRAM S-149：拉丁裔运动：拉丁音乐、舞蹈和社区实践 • DRAM S-181：街舞行动主义 • DRAM S-21：即兴表演 • DRAM S-22：导演 • DRAM S-24：音乐剧表演 • EALC S-33：东亚宗教：传统与变革 • ENGL S-117：如何改变世界 • ENGL S-127：莎士比亚戏剧排演 • ENGL S-139：帝国之后的英格兰 • ENGL S-140：小说的兴起 • ENGL S-207：资本主义文化 • ENGL S-237：二战后美国短篇小说中的神话与神秘 • ENGL S-238：土著文学 • ENGL S-258：美国监狱文学 • FREN S-41：高级法语：通过电影了解当代法语世界 • HARC S-183：波士顿建筑 • HARC S-187：日本艺术简介 • HARC S-197：当代摄影：战争与冲突 • HUMA S-136：给年轻领袖的建议 • HUMA S-152：在小说和电影中策划抵抗：海地-古巴-哈莱姆关系 • HUMA S-185：全球性别正义 • ITAL S-190：美，创新与可持续发展 • LATI S-102：卡图卢斯：诗歌
Neurodante：诗歌在精神上吸引了更多的专家，但动作更多的非专家，并且对于两种脑的方法倾向都与大脑的努力息息相关
摘要：神经活动，研究了美学经验的生物学基础的科学，最近将其调查领域扩展到了文学艺术。这是神经认知诗学盛开的腐殖质。Divina Commedia代表了全球最重要，最著名和研究的诗歌之一。诗歌刺激的特征是促进加工效果的元素（仪表和韵律），这是神经活动理论的核心方面。此外，鉴于专家和非专家之间对艺术刺激的反应不同的神经生理反应的证据，本研究的目的是在诗歌中调查不同的神经生理学认知和情感反应（文献（L）和非文学（L）学生（NL）学生（NL）学生。进一步的目的是研究神经生理的基础是否支持行为数据的解释。所采用的研究方法：自我报告评估（识别，欣赏，内容回忆）和神经生理学指数（方法/戒断（AW），脑努力（CE）和电力皮肤反应（GSR））。根据美学的效果理论，主要的行为结果在NL中提出，但在L组中没有提出，欣赏/喜好与自称的识别和内容回忆在一起。主要的神经生理结果是：（i）NL中的电能力性较高，而L中的CE值较高； （ii）两组的AW和CE索引之间存在正相关。目前的结果扩展了与构造艺术相关的先前证据，也扩展到听觉诗歌刺激，这表明专家表明的“专业知识”的情感衰减，但对刺激的响应增加了认知处理。
Speeland Alex K.G.
2022-Current计划召集人，医学人文课程，临床医学学院，Hkumed。责任包括战略课程设计和开发，组织国际审阅者，演讲者和客人，增强员工士气和其他职责。2022-Current协调员，医学人文学科年度课程，Hkumed（280名学生）。责任包括在5个模块上组织HKU员工和外部社区合作伙伴，支持涵盖叙事医学的35个研讨会，医学史（X2），正念和表现的35个研讨会的课程设计，协调和其他任务。2021年电流协调员，医学人文研讨会系列“对话与联系”，Hkumed。在25个活动中找到演讲者并组织研讨会，包括临床医学，公共卫生，社会科学，创意实践和其他领域的教授和同事，请参阅此处的最新演讲：https：//mehu.hku.hk/category/2023-2024/2023-2024/ 2023-Current Chrent Caurrent Caperent Capeart Capeort委员会。我为医学伦理和人文科学部门设置了DRPC。目前负责两名博士学位学生。Mehu，临床医学院，Hkumed。2023年流动的均等机会顾问，医学伦理与人文科学部门，香港大学。2023 Creator，3D Medical Student Creative Works的虚拟画廊，展示了香港大学10年医学人文教育的50多种最佳学生作品（带有注释）。包括视觉艺术品，诗歌，短片，音乐表演等等：https：//mehu.hku.hk/virtual-gallery/ 2022-Current全球协调员，香港人类学学会，Hong