XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPrompt
生成AI的风险和机会 - 用于创新业务模型的及时工程
Learntec奖2021，ICIS20上的最佳理论论文第一名亚军奖，两个ACM CHI荣誉奖奖（CHI20，CHI21），并在Wirtschaftswoche（WiWO）的前100名中列出了所有年龄段的商业管理和管理研究人员，
AI词汇表
Artificial intelligence (AI) 4 Large language model (LLM) 4 Agentic AI 4 AI safety 4 AI system 5 Algorithm 5 Alignment 5 Application programming interface (API) 5 Automation bias 5 Benchmark 6 Bias 6 Chatbot 6 ChatGPT 6 Claude 6 Cloud computing 6 Cognitive bias 7 Compute 7 Computer vision 7 Context window 7 Copilot for Microsoft 365 7 Data 8 Data science 8 Explainable AI (XAI) 8 Fine-tuning 8 Foundation model 8 Generative AI 8 GPT 9 Guardrails 9 Hallucination 9 Human-in-the-loop 9 Machine learning 9 Modality 10 Model 10 Multi-modal 10 Natural language processing (NLP) 10 Pre-training 10 Prompt 10 Prompt engineering 11 Reinforcement learning 11 Responsible AI 11 Retrieval-augmented generation (RAG) 11 Supervised learning 12 Token 12 Training data 12 Transformer model 12 Unsupervised learning 12 Use case 12
亚马逊基岩 - 用户指南
Content filters ..................................................................................................................................... 553 Filter classification and blocking levels ......................................................................................... 554 Filter strength ...................................................................................................................................... 554 Prompt attacks .................................................................................................................................... 555 Denied topics ....................................................................................................................................... 557 Sensitive information filters ............................................................................................................. 558 Word filters .......................................................................................................................................... 564 Contextual grounding check ............................................................................................................ 564 Block images with image content filter ......................................................................................... 571 Prerequisites for using guardrails ......................................................................................................... 578 Create a guardrail .................................................................................................................................... 579 Permissions for Amazon Bedrock Guardrails ..................................................................................... 588
AI和机器学习，用于管理人员和分析师xai- ...
•Web用户界面。帐户，模型版本。提示，对话。•提示：系统，用户，助手，功能•创建有效提示的策略。单发，很少•角色。ton和响应样式管理•答案格式•提示的优化和个性化•注入和存储上下文。长期对话
财务控制器 - 职位描述
● Ensure smooth and timely operation of key financial processes including online banking system, payroll, the company Barclaycard and the workplace pension scheme ● Efficient and timely management of book-keeping function and correct coding of invoices ● Efficient maintenance of records and monthly balance sheet control accounts reconciliation ● Prompt settlement of liabilities as they fall due ● Proper application of credit procedures to student accounts and that fees are collected in a timely manner ●保证信贷程序适当地适用于学生帐户和及时收集的现金●准备和支付中心费用和其他费用/付款●审查YTD试用余额，并准备季度管理预算和上一年的年度预测●准备短期和中期现金流量
Berkeleygw Hackathon
运行MiniAPP时，将执行3次是相同的GPP计算内核，第一个被视为参考，在单个核心上串行运行，第二个执行旨在用于多项式实现（您需要在GPPKER OMP CPU子例子上工作），并且第三个执行将用于GPU kernel（您需要对GPU kernel compriine cormopt of Gpukkkkkkkkkeorp on prompt）。总运行时间（Runtime：）将在每个执行的末尾打印，它代表了在自我能量SX（Exchange）和CH（相关）计算中所花费的时间的组合。您将使用此值来跟踪实现的改进，即您实施最佳的时间越小。当然，您需要确保您的Miniapp重现上面给出的正确结果。
第 26 章 弱势企业 - wsdot
.36 及时付款（进度款和返还保留款）——地方机构必须遵守州和联邦及时付款法律。此外，地方机构还应监督和执行州法律（以及 49 CFR 第 26.29 部分）规定的及时付款要求，这些要求与总承包商签订的合同有关。监督和执行及时付款（与进度款和返还保留款相关）要求承包机构（在 DMCS 中）核实支付给分包商的款项是否与分包商的工作范围相称，并在允许的时间内处理/发放。违反联邦援助合同的及时付款规定属于违约行为。如果发现存在违约行为，地方机构应采取适当的执法行动来执行合同条款。
![-1- 主题：192001 知识：K1.02 [2.4/2.5] QID：...](/simg/c\c1617d8ca3348aac36e41c0340dd13a5f3801043.webp)
-1- 主题：192001 知识：K1.02 [2.4/2.5] QID：...
主题：192001 知识：K1.02 [2.4/2.5] QID：P7677 (B7677) 下列哪一项是产生核电站反应堆中大多数瞬时中子的过程？ A. 一个热中子被燃料核吸收。原子核几乎立即发生裂变并发射一个或多个瞬时中子。 B. 一个热中子被燃料核吸收。燃料核几乎立即发生裂变并产生裂变产物。在裂变产物的衰变过程中，会发射一个或多个瞬时中子。 C. 一个快中子被燃料核吸收。原子核几乎立即发生裂变并发射一个或多个瞬时中子。 D. 一个快中子被燃料核吸收。燃料核几乎立即发生裂变并产生裂变产物。在裂变产物衰变过程中，会发射一个或多个瞬发中子。答案：A。
参观视觉模型的蒸馏
摘要 - 简单的提示学习方法可有效地适应视觉语言模型（VLMS）到下游任务。然而，经验证据表明，现有方法的趋势是他们过度拟合的班级，并且在看不见的阶级上表现出降解的表现。此限制是由于训练数据中对所见类的固有偏见。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的软提示学习方法，称为蒸馏混合物（MOPD），该方法可以从硬手工制作的硬提示中有效地传递有用的知识（又称A.K.A.老师提示）到可学习的软提示（又称学生提示），从而增强了在看不见的课程上软提示的概括能力。此外，提出的MOPD方法采用了一个门控网络，该网络学会选择用于迅速蒸馏的硬提示。广泛的实验表明，所提出的MOPD方法的表现优于现状的基准，尤其是在看不见的类别上。
使用fmri prompered llm
摘要 - 从大脑信号中解码语言信息代表了脑部计算机之间的重要研究领域，尤其是在解密fMRI信号的语义信息的背景下。尽管现有工作使用LLM来实现此目标，但他们的方法并未使用端到端方法，并且避免了fMRI到文本的映射中的LLM，为探索LLM在听觉解码中留下了空间。在本文中，我们引入了一种新颖的方法，即大脑提示GPT（BP-GPT）。通过使用从fMRI提取的大脑表示，我们的方法可以利用GPT-2将fMRI信号解码为刺激文本。此外，我们介绍了文本提示，并将fMRI提示对齐。通过引入文本提示，我们的BP-GPT可以提取更强大的大脑提示，并促进预训练的LLM的解码。我们在开源的听觉语义解码数据集上评估了BP-GPT，与现有方法相比，所有受试者的流星的显着提高了流星的4.61％，而BERTSCORE的BERTSCORE则获得了2.43％。实验结果表明，将大脑表示作为进一步驱动听觉神经解码的LLM的提示是可行有效的。该代码可在https://github.com/1994cxy/bp-gpt上获得。索引术语 - 神经解码，大语言模型，fMRI，脑部计算机界面。