XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPrompt
大语言模型对Osint的影响
摘要：本文探讨了开源智能（OSINT）中大型语言模型（LLM）的潜在用途，重点是集成信息获取以及迅速工程对分析师的重要性。该研究包括全面的文献综述，该综述强调了AI在OSINT中的广泛使用以及相关的挑战，例如数据有效性和道德问题。这项研究强调了迅速工程作为一种至关重要的技能的重要性，要求对LLM的深刻理解以产生经过验证的智能。提出了包含LLMS的OSINT生命周期的模型。该论文进一步讨论了批判性思维，搜索技术和促使情报专业人士的工程培训的最新培训。调查结果表明OSINT程序发生了一个值得注意的转变，强调了持续研究和教育在情报收集中充分利用AI的重要性。
OLLI课程描述和教师生物示例
课程描述：解锁Chatgpt的潜力本课程旨在帮助您解锁Chatgpt的全部潜力，Chatgpt是OpenAI最先进的自然语言处理工具之一。该课程专注于有效的及时工程，这是制作引人注目的提示的艺术，引起了Chatgpt的高质量反应。通过讲座和现实世界的示例，您将通过创建与特定用例清晰，简洁且相关的提示来更有效地学习Chatgpt。您还将对及时工程的潜在机制有很好的了解，包括如何选择正确的及时类型，如何平衡特异性和开放性以及如何评估Chatgpt响应的质量。在课程结束时，您将拥有解锁Chatgpt的全部潜力所需的技能和知识。
更新后的 2024 年度工作计划
• 清洁能源转型的输电资产状况流程改进和规模确定：利益相关者对输电所有者关于资产状况流程改进提案的讨论将从 2023 年继续进行，并延长至 2024 年；FERC 命令 RM21-17 预计将影响未来规模的讨论 • 开展与 FCM 相关的举措：这些利益相关者要求的举措受到 FCM 即时/季节性考虑的影响，因此被推迟，等待即时/季节性市场设计：
RRQ 人工智能特刊征集摘要
上述图片是使用 Midjourney 创建的，这是一个基于自然语言描述生成数字艺术的人工智能 (AI) 程序。当用户输入提示时（在本例中为“一个小孩在人工智能的帮助下在小学教室里读书”），Midjourney 会通过算法处理提示的语言，然后将其渲染为四幅图像，每次输入相同提示时，这四幅图像都会有所不同。此类计算过程以及它们针对上述提示生成的惊人创意图像，表明人类读者和阅读机器之间的界限正在模糊：儿童书中的机器、儿童眼中的机器、阅读的机器儿童。综合起来，这些图像指向了读写研究领域面临的一个重要问题：在人工智能时代，读写能力意味着什么？
用于评估文本到图像生成中对齐的度量
合成图像产生的进展使评估其质量至关重要。虽然已经提出了几种大会来评估图像的渲染，但对于基于提示的文本形象（T2I）模型至关重要，这些模型基于提示，以考虑其他范围，例如生成的图像与提示的重要内容相匹配。此外，尽管生成的图像通常是由随机起点引起的，但通常不考虑该图像的影响。在本文中，我们提出了一个基于提示模板的新指标，以研究提示中规定的内容与相应生成的图像之间的对齐。它使我们能够更好地以指定对象的类型，它们的数字和颜色来表征对齐方式。我们对最近的几个T2I模型进行了一项研究。我们通过方法获得的另一个有趣的结果是，图像质量可能会大大变化，这取决于用作图像种子的噪声。我们还量化了提示中概念数量的影响，它们的顺序以及其（颜色）属性的影响。最后，我们的方法使我们能够识别出比其他种子比其他种子更好的种子，从而开辟了有关该研究不足的主题的新研究方向。
Blackboard Learn Ultra Course View (UCV) 中的人工智能 (AI) 设计助手
• 创建一份关于美国革命的多项选择题考试。重点关注女性的角色、革命的原因和后果，以及美国人在与英国王室断绝关系后的生活发生了怎样的变化。创建五个简单问题、十个中等问题和五个难题，但不要含糊其辞。包括四个答案选项并指出正确的答案。 • 为细胞呼吸模块生成一个 10 个问题的多项选择题测验。确保问题涵盖糖酵解、克雷布斯循环和电子传递链。 • 为我的营销课程创建一个日记提示，鼓励学生反思数字营销策略的主题。提示应要求学生分析不同的社交媒体平台如何影响消费者参与度，并提供成功活动的示例。确保问题是开放式的，以促进深入反思并允许基于课堂讨论的个人见解。 • 为化学工程导论课程创建一个作业提示，要求学生设计合成指定化合物的过程。提示应要求学生包括基本组成部分，例如反应途径、物质和能量平衡以及安全考虑因素。鼓励学生利用相关工程原理和最新研究来支持他们的设计。作业应允许发挥创造力，同时确保学生展示他们对课堂上所涵盖的关键化学工程概念的理解。
解锁生成AI应用程序的用户体验
[1]西蒙·阿塔德（Simon Attard）。2023。接地生成的AI。https://medium.com/@simon_attard/grounding-lange-lange-models-generative-526bc44404c28 [2] Paul Denny，Viraj Kumar和Nasser Giacaman。2022。与Copilot进行对话：探索使用自然语言解决CS1问题的及时工程。第54届ACM计算机科学教育技术研讨会论文集V. 1（2022）。https://api.semanticscholar.org/corpusid：253157479 [3] Cobus Greyling。2022。及时工程，文本生成大语言模型。https://cobusgreyling.medium.com/prompt-eendebering-text- generation-large-lange-models-models-3d90c527c6d5 [4] Alita Joyce。2018。用户体验中的微接触。https://www.nngroup.com/articles/microthicles/ [5] Vivian Liu和Lydia B. Chilton。2021。及时工程文本对图像生成模型的设计指南。2022 CHI人为因素的计算系统中的会议记录（2021）。https://api.semanticscholar.org/corpusid:237513697 [6] UserTesting平台。 2024。 USERTESTING网站。 https://www.usertesting.com/ [7] Laria Reynolds和Kyle McDonell。 2021。 提示大型语言模型的编程：超越少量范式。 在计算系统中的2021 CHI人为因素会议的扩展摘要（2021）。 https://api.semanticscholar.org/corpusid:231925131 [8] Justin D. Weisz，Michael J. Muller，Jessica He和Stephanie Houde。 2023。 在IUI讲习班中。https://api.semanticscholar.org/corpusid:237513697 [6] UserTesting平台。2024。USERTESTING网站。https://www.usertesting.com/ [7] Laria Reynolds和Kyle McDonell。 2021。 提示大型语言模型的编程：超越少量范式。 在计算系统中的2021 CHI人为因素会议的扩展摘要（2021）。 https://api.semanticscholar.org/corpusid:231925131 [8] Justin D. Weisz，Michael J. Muller，Jessica He和Stephanie Houde。 2023。 在IUI讲习班中。https://www.usertesting.com/ [7] Laria Reynolds和Kyle McDonell。2021。提示大型语言模型的编程：超越少量范式。在计算系统中的2021 CHI人为因素会议的扩展摘要（2021）。https://api.semanticscholar.org/corpusid:231925131 [8] Justin D. Weisz，Michael J. Muller，Jessica He和Stephanie Houde。2023。在IUI讲习班中。在IUI讲习班中。迈向生成AI应用程序的一般设计原理130-144。https://api.semanticscholar.org/corpusid:255825625https://api.semanticscholar.org/corpusid:255825625
全班教学策略标题：Optic
1。选择视觉或图形文本，决定学生如何查看或阅读文本（独立，小组，整个组）。2。创建与视觉文本有关的写作提示或一系列讨论问题。3。为学生建立光学指南。有关示例，请参见“资源有关其他信息”。4。让学生遵循视觉文本分析视觉文本的视觉指南。5。学生查看文本后，介绍写作提示或开始对文本的讨论。
