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对Chatgpt，Gemini和困惑的比较研究
近年来，人工智能（AI）迅速整合到教育中引发了广泛的论述，即其对传统教学方法和实践的影响[1] [2]。人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它专注于开发和创建表现出某种人类智能的硬件或软件。人工智能（AI）是指模仿人类智力或机器中的人类行为。它涉及开发各种算法和计算机程序来处理和做出决策。它包括几种方法和包括机器人技术，自然语言处理，深度学习，机器学习和计算机视觉等的技术。AI的目标是开发一个可以处理数据并做出需要人类智能的决策的系统。在当今世界，人工智能（AI）非常重要，因为它可以改变如此多的不同领域。人工智能已经渗透到教育格局的各个方面，重塑了教学过程[3]。人工智能（AI）已经存在了数千年。Alan Turing在1950年发表了他的作品“计算机机械和智能”，最终成为Turing测试，专家用来衡量计算机智能。约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯（Dartmouth）举行了一个关于“人工智能”的研讨会，这是该词的首次使用，这就是为什么它被视为人工智能（AI）的发源地。与传统AI不同，生成AI是人工智能的一部分，它开发了算法以创建与给定数据集相似的新数据样本。
具有困惑的生成AI（2024年11月20日）
生成的AI是指从数据中学习伪像的代表的AI技术，并使用它来生成类似但不重复原始数据的全新独特文物。这些文物可以提供良性或邪恶的目的。生成的AI可以产生完全新颖的内容（包括文本，图像，视频，音频，结构），计算机代码，合成数据，工作流程和物理对象的模型。生成的AI也可以用于艺术，药物发现或材料设计中。
TIMG 5303B 机器学习技术创业问题解决
使用 ChatGPT、Perplexity AI 和其他大型语言模型 (LLM) 资源 鼓励学生使用 ChatGPT、Perplexity AI 和其他 LLM 资源。应明确提及每种此类资源的使用情况，包括对流程、提示、基于 LLM 的响应以及它们如何用于生成课程可交付成果的清晰描述。 ChatGPT、Perplexity AI 和其他 LLM 资源可用于： • 改进课程作业和报告的语言、流程和内容。 • 对齐作业的各个部分以增强其一致性和整体逻辑性。 • 获取和综合信息。 • 补充机器学习任务和分析。 • 消除语法、拼写和大写以及引文和参考文献中的错误。 • 产生想法，提出建议并提取最重要的内容。 不鼓励学生使用 LLM 资源来： • 提供未经编辑的 AI 生成的输出作为作业和考试问题的解决方案。 • 在没有仔细检查引文和参考文献的情况下为作业/考试制作内容。
检测 AI 作者身份：分析 AI 检测的描述性特征
摘要 受人工智能在文本生成中日益重要的作用以及生成工具的潜在滥用的推动，本研究调查了区分人工智能生成的文本和人类创作内容的关键特征。我们制作了一个人工智能生成的 2,100 篇研究论文摘要的语料库，以比较人类和人工智能生成的文本之间的正式语言学和文体学特征，例如困惑度、语法、n-gram 分布和功能词频率。主要发现表明，人类撰写的摘要往往表现出更高的困惑度、更大的语法错误和更多样化的 n-gram 分布。为了区分这两种类型的文本，我们采用了各种机器学习算法，我们的随机森林实现在看不见的数据上实现了 0.986 的精度。值得注意的是，特征重要性分析表明，困惑度、语法和 n-gram 分布对人工智能检测分类具有很大的影响。我们的研究为日益重要的人工智能作者归属领域提供了对人工智能生成文本的辨别特征的细致研究。
早期的β-淀粉样蛋白在大脑中的积累与周围T细胞改变有关
[11C] -PIB-PET扫描。受试者在PIB SUVR> 1.265的截止水平下被认为是β-淀粉样蛋白阳性。 N.A.=未评估。（d）横截面II及其4个诊断组的特征。分组基于认知测试（健康对照主题= HC，轻度认知障碍= MCI）和由[18F] -Flutemetamol（FMM）-PET扫描测量的皮质β-淀粉样蛋白。受试者在fmm centiloid> 12的截止水平上被认为是β-淀粉样蛋白阳性。（e，f）t分布的随机邻居嵌入（TSNE）和所有CD45 + PBMC的群集和流量聚类在所有受试者中平均的I（e）（e）的所有受试者（tsne设置：迭代：迭代= 12'00 000，事件，事件= 10'000 = 10'000 = 10'000; permulation = 10'000; inii； （f）（TSNE设置：迭代= 4'000，事件= 10'000，Perplexity = 50; Flowsom设置：K15，合并为八个主要细胞种群）。（g，h）热图，用于鉴定八个主要的CD45 + PBMC簇。热图显示了横截面I（G）和横截面II（H）的Arcsinh转换的中位标记强度。
充分利用人工智能和大型语言模型来支持健康科学图书馆的收集开发
该项目调查了生成AI模型在协助健康科学图书馆员进行收集开发方面的潜力。Chapman大学的Harry和Diane Rinker Health Science Campus的研究人员评估了四种生成AI模型，即Chatgpt 4.0，Google Gemini，Perpelxity和Microsoft Copilot-从2024年3月开始六个月。使用了两个提示：一个是在特定的健康科学领域生成最新的电子书标题，另一个用于确定现有收藏中的主题差距。第一个提示揭示了跨模型的不一致之处，副驾驶和困惑提供了来源，也提供了不准确性。第二提示得出了更有用的结果，所有模型均提供有用的分析和准确的国会电话号码库。这些发现表明，由于不准确和幻觉，大型语言模型（LLM）尚未作为收集开发的主要工具可靠。但是，它们可以用作分析主题覆盖范围并确定健康科学收集差距的补充工具。
充分利用人工智能和大型语言模型来支持健康科学图书馆的收集开发
该项目调查了生成AI模型在协助健康科学图书馆员进行收集开发方面的潜力。Chapman大学的Harry和Diane Rinker Health Science Campus的研究人员评估了四种生成AI模型，即Chatgpt 4.0，Google Gemini，Perpelxity和Microsoft Copilot-从2024年3月开始六个月。使用了两个提示：一个是在特定的健康科学领域生成最新的电子书标题，另一个用于确定现有收藏中的主题差距。第一个提示揭示了跨模型的不一致之处，副驾驶和困惑提供了来源，也提供了不准确性。第二提示得出了更有用的结果，所有模型均提供有用的分析和准确的国会电话号码库。这些发现表明，由于不准确和幻觉，大型语言模型（LLM）尚未作为收集开发的主要工具可靠。但是，它们可以用作分析主题覆盖范围并确定健康科学收集差距的补充工具。
新兴技术基准测试报告
过去几年，人工智能蓬勃发展，各行各业的企业都在将新技术融入员工队伍，以优化现有流程并提高效率。1 根据 Statista 的数据，到 2025 年，全球人工智能 (AI) 软件市场的收入预计将达到 1260 亿美元。2 在众多人工智能技术中，聊天机器人的采用率迅速上升，极大地改变了消费者与人工智能互动的方式。其中包括 ChatGPT、Perplexity AI、Google Gemini 等一系列工具，它们利用人工智能语言处理来实时响应消费者提出的问题和询问。3 《福布斯》杂志报道称，“2023 年 1 月，ChatGPT 的活跃用户达到 1 亿，成为历史上增长最快的应用程序。”4
使用 LDA、NMF 和... 分析航空安全叙述
摘要 — 本研究探讨了主题建模技术潜在狄利克雷分配 (LDA)、非负矩阵分解 (NMF) 和概率潜在语义分析 (PLSA) 在 1908 年至 2009 年的 Socrata 数据集上的应用。根据运营商类型（军事、商业和私人）进行分类，分析确定了飞行员失误、机械故障、天气条件和培训缺陷等关键主题。该研究强调了每种方法的独特优势：LDA 能够发现重叠主题，NMF 能够产生独特且可解释的主题，PLSA 能够提供细致入微的概率见解，尽管解释很复杂。统计分析显示，PLSA 的连贯性得分为 0.32，困惑度值为 -4.6，NMF 得分为 0.34 和 37.1，而 LDA 的连贯性最高，为 0.36，但困惑度最高，为 38.2。这些发现证明了主题建模在从非结构化航空安全叙述中提取可操作见解方面的价值，有助于识别各个部门的风险因素和需要改进的领域。未来的方向包括整合其他上下文变量、利用神经主题模型和增强航空安全协议。这项研究为航空安全管理中的高级文本挖掘应用奠定了基础。
高等法院命令为人工智能在案件审理中奠定基础
• 及时识别和通知生成性人工智能问题的义务。您可以在 nccourts.org 的 Cabarrus 县网页上找到该命令，但我将在下面回顾一些要点。在开始讨论该命令之前，我想提一下 Farahany 教授今年夏天的一项作业。她喜欢在工作中使用人工智能，并鼓励我们班的学生思考这些工具如何帮助我们。为了熟悉这些工具，我们被分配使用 You.com、Perplexity、Claude、Humata、ChatGPT、Gemini、Midjourney 和 Dall-E 等人工智能工具研究、起草和说明任何主题的一页论文，并反思我们学到的东西。如果您不熟悉人工智能工具，我建议您也完成作业。虽然其中许多工具至少有免费试用版，但我已经以每月 20 美元的价格升级到 ChapGPT4.O。这些工具帮助我研究和撰写了北卡罗来纳州淘金的最佳地点（当然是卡巴勒斯县的里德金矿）。订单的亮点包括：