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更早、及时还是更快地诊断脑瘤？
本文反映了 brainstrust 对早期诊断的立场，该立场以研究证据为基础，反映了当前的状况。我们知道，目前对这个话题存在着相互矛盾的观点，其中一些观点带有偏见，没有证据支持，也并不总是符合脑瘤患者的最佳利益。这种冲突可能会导致焦虑和误解，而此时人们感到脆弱和受到威胁，并且已经在恐惧、悲伤和愤怒中循环往复。掌握事实并理解早期诊断的复杂性可能有助于人们专注于对他们重要的事情。如果我们能够正确进行对话，社区就会得到更好的解决——愤怒会减少，治愈会增多，失控感会减少，恢复力会增强。
INFO 7375＆提示为生成AI的工程...
课程信息课程标题：生成AI课程的提示工程编号：信息7375学期和年度：2025春季学分：4 CRN：TBD课程格式：在线讲师信息全名：Shirali Patel电子邮件地址：shi.patel@northeaseastern.edu办公室。 TA将举办协助小时教练Shirali Patel是位于阿灵顿校园外的兼职教师。Shirali拥有超过20年的系统工程师，项目经理和产品经理的经验，为她的学生带来了丰富的知识和实践专业知识。她拥有乔治华盛顿大学的工程管理博士学位，目前在微软担任产品管理总监。在这个职位上，她领导了一个负责为政府客户推出M365云的团队，最近重点关注Copilot的推出。除了她的专业成就外，Shirali还是一位骄傲的美国空军资深人士，为她的工作和教学带来了独特的观点和纪律。助教信息全名：TBD电子邮件地址：TBD办公室时间：TBD课程先决条件无，但是需要对Python编码的基本了解。
INFO 7375 生成式人工智能的快速工程
学术诚信：所有学生必须遵守大学的学术诚信政策，该政策可在学生行为和冲突解决办公室 (OSCCR) 的网站上找到，网址为 http://www.northeastern.edu/osccr/academicintegrity/index.html。请特别注意有关剽窃的政策。您可能知道，剽窃涉及将任何其他人的言语或想法视为自己的。无论您从何处获得这些想法 - 来自书籍，网络，同学还是母亲。无论您是直接引用来源还是改写来源；如果您不是这些词语或想法的创作者，您必须清楚明确地说明它们的出处。如果您在准备任何作业时有任何困惑或疑虑，请咨询导师，以便一起完成。您还可以在 NU 图书馆网站 http://www.lib.neu.edu/online_research/help/avoiding_plagiarism/ 上查阅“避免剽窃”指南。如果出现学术诚信问题，我们的一位讲师将与您讨论；如果讨论未能解决问题，我们将把问题提交给 OSCCR。
创造性的恶意提示工程 - WithSecure™ 实验室
在雷德利·斯科特 (Ridley Scott) 80 年代早期的科技黑色杰作中，洛杉矶警察局的里克·德卡德 (Rick Deckard) 有一项任务。他需要找到并“淘汰”四个复制人，他们劫持了一艘船，然后混入地球人类中寻找他们的创造者。像 Deckard 一样，银翼杀手武器库中的一个关键武器是 Voight-Kampff 测试 - 一系列提示，旨在引发反应，从而确定受访者是人类还是机器人，由人工智能引导。我们现在都是 - 在某种程度上 - 银翼杀手。随着使用自回归语言模型（如 GPT-3 和 GPT-3.5）的用户友好型工具的广泛发布，任何有互联网连接的人都可以访问可以在几秒钟内提供各种类似人类语音的机器人。这些模型生成的语言的速度和质量只会提高。而且改进可能会非常显著。这标志着历史上一个非凡的时刻。从 2022 年底开始，任何有知觉的生物（最终可能包括机器人）在遇到一段新文本时都可能会停下来问一个不那么简单的问题：这是机器人写的吗？好处还是危险，还是两者兼而有之 这一刻不仅仅是一个关于意识、社会和商业如何变化的有趣思想实验。我们识别机器生成行为的能力或无能可能会对我们容易受到犯罪的影响产生严重后果。从少量输入生成多功能自然语言文本将不可避免地引起犯罪分子，尤其是网络犯罪分子的兴趣——如果还没有的话。同样，任何使用网络传播诈骗、虚假新闻或错误信息的人可能都会对一种能够以惊人的速度创建可信甚至引人注目的文本的工具感兴趣。OpenAI 大型语言模型的广泛可用接口包括安全过滤器 1，旨在减少或消除潜在的有害用途。这些过滤器是基于 GPT 的分类器，可检测不需要的内容。公开可用的大型语言模型旨在成为有益的机器人。随着对这些模型的访问不断增长，我们需要考虑如何通过我们与人工智能互动传递文本的主要方式滥用这些模型：提示。
FDP Gen AI和提示Engg海报
Dayananda Sagar机构由有远见的Shri R Dayananda Sagar于1960年代建立，以卓越的教育享有声誉，并获得了NAAC认证，并获得了A+等级。基于这一遗产，Dayananda Sagar University（DSU）于2014年由卡纳塔克邦州的一项法案建立，强调了高质量的教育，受到了强大的研究，创新和孵化的支持。DSU具有最先进的基础设施，其中包括400,000平方英尺的现代设施和25,000平方英尺的行业级实验室，致力于以强大的行业支持来促进企业家志向。大学提供跨学科的全面本科，研究生和博士课程，例如工程，医学，计算机应用，管理，商业，商业，法律，法律，药学，物理疗法，护理和科学，并将严格的学术课程与实践经验相结合，以确保学生在理论和应用知识>
生成的AI提示协议，以增强人类...
摘要包括CHATGPT在内的强大人工智能（AI）工具的民主化，鉴于他们有能力从根本上改变我们的工作方式，因此激发了商业从业人员的兴趣。虽然AI工具可以增强人类能力，但它们的有效实施需要技巧来了解何时，何时以及如何最好地利用它们。此外，有意义地参与了生成AI（genai）的内容所产生的内容，即适当及时工程以优化学习过程的复杂性。随着Genai的领域继续前进，发展有影响力的提示的艺术已成为利用其全部潜力的必要技能。这项研究通过建构主义理论镜头开发了AI提示协议。基于建构主义的原则，个人通过与现有的理解桥接新知识来吸收新知识，这项研究表明，通过Genai对知识共同建设了积极的参与过程。目标是授权业务经理及其团队构建有效的AI提示并验证响应，从而增强用户互动，优化工作流以及最大化AI Chatbots的潜在结果。ª2024印第安纳大学凯利商学院。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by by/4.0/）。
如何编写有效的生成AI提示
•询问谁，什么，何时，何时何地以及为什么要提问。•始终验证Genai响应中与库数据库或其他学术资源中提供的源或链接。学生对提交的工作的准确性完全负责。•如果涉及计算，请始终检查执行的计算。下面提供了示例提示。学生可以将完整提示复制并粘贴到其首选的Genai工具中，以查看样本响应。请记住，没有两个响应将完全相同。示例1：写“我是美国文学课的大学生。我们正在阅读伟大的盖茨比，我需要写一篇论文陈述，重点是绿灯的象征。我知道绿灯是指金钱，代表了黛西在半岛的一面，我相信它与美国梦相关。仅使用项目符号，就本文的听起来提供反馈。‘伟大的盖茨比（Great Gatsby）中的绿灯象征着盖茨比（Gatsby）想要的钱，他无法达到的爱以及他为美国梦而战。''
AIGT：基于提示
表格数据占企业数据资产的80％以上，在各个领域至关重要。随着对隐私保护和数据共享限制的越来越关注，产生高质量的合成表格数据已经变得至关重要。最近的进步表明，大型语言模型（LLMS）可以通过利用半度信息并克服由一个热编码引起的高维数据的挑战来有效地产生现实的表格数据。但是，当前方法并未完全利用表中可用的丰富信息。为了解决这个问题，我们基于迅速的效能引入了能力（AIGT），这是一种利用元数据信息（例如表描述和模式）的新颖方法，以生成超高质量合成数据的提示。为了克服LLMS的令牌限制限制，我们提出了长令牌分区算法，使AIGT能够对任何规模的表进行建模。AIGT在20个公共数据集中的14个和两个真实行业数据集中达到了最新的性能。
生成AI-及时的工程课程，用于“ QA ...
社区“ I.课程概述本课程为QA社区的生成AI模型提供了有关及时工程的全面培训。参与者将获得深入的知识和实用技能，以创建有效的提示，优化模型输出并在软件测试过程的各个阶段应用生成的AI技术。II。 课程目标 - 了解生成AI和及时工程的基础。 - 开发技能以创建，测试和完善各种AI模型的提示。 - 学习优化及时性能的最佳实践。 - 探索在质量检查和测试中生成AI的现实应用。 - 在领先的AI工具和平台方面获得动手经验。 iii。 课程时间表当然！ 以下是QA和自动化测试人员的生成AI -AIR及时工程课程中每个主题的详细时间表。 此故障假设该课程总计40小时，通常以5周末（SAT-SUN）的密集计划或以兼职课程格式分布。 总持续时间：40小时，为5个密集的周末（星期六至8am至12pm，sun-上午8点至下午12点）第1章：QA 1.1中的生成AI介绍，什么是生成AI？ - 1小时 - 定义和概述（20分钟） - 历史上下文和进化（20分钟） - 质量检查测试人员的关键概念和术语（20分钟）1.2类型的生成AI模型 - 2小时 - 2小时的语言模型（40分钟）的语言模型（40分钟） - UI测试的图像生成模型（40分钟）II。课程目标 - 了解生成AI和及时工程的基础。- 开发技能以创建，测试和完善各种AI模型的提示。- 学习优化及时性能的最佳实践。- 探索在质量检查和测试中生成AI的现实应用。- 在领先的AI工具和平台方面获得动手经验。iii。课程时间表当然！以下是QA和自动化测试人员的生成AI -AIR及时工程课程中每个主题的详细时间表。此故障假设该课程总计40小时，通常以5周末（SAT-SUN）的密集计划或以兼职课程格式分布。总持续时间：40小时，为5个密集的周末（星期六至8am至12pm，sun-上午8点至下午12点）第1章：QA 1.1中的生成AI介绍，什么是生成AI？- 1小时 - 定义和概述（20分钟） - 历史上下文和进化（20分钟） - 质量检查测试人员的关键概念和术语（20分钟）1.2类型的生成AI模型 - 2小时 - 2小时的语言模型（40分钟）的语言模型（40分钟） - UI测试的图像生成模型（40分钟）
引入人工智能快速开发生命周期（PDLC）
本文讨论了生成式人工智能的公开出现如何迫使学术界重新思考教学和学习，并考虑人工智能对高等教育的影响。何时在大学课程中使用生成式人工智能，何时不使用，现在已成为学生评估和活动发展的重要组成部分。显然，有些学术活动需要学生参与原创工作。在这些情况下，生成式人工智能并不合适，教师需要考虑如何避免使用该工具。在鼓励使用生成式人工智能的情况下，有必要教学生有效地使用可用的工具。为了产生富有成效的生成式人工智能提示，了解与开发提示相关的思维过程以及编写提示的技巧至关重要。本文介绍了提示开发生命周期 (PDLC)，它提供了一个框架，向学生介绍编写提示的认知方面以及一些可以提高他们提示开发技能的基本技巧。还包括有助于培养 PDLC 思维模式的活动。关键词：ChatGPT、生成式人工智能、大型语言模型、LLM、快速开发生命周期、PDLC、快速工程