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多模式细粒训练助理的自主工作流程
自主人工智能（AI）代理已经成为有前途的协议，以理解基于语言的环境，尤其是在大型语言模型（LLM S）的指数发展中。然而，多模式环境的细粒度，全面的不阐述不足。这项工作设计了一种量身定制的AU级工作流，该工作流无缝地集成到混合现实中（MR）进行细粒度的培训。我们在飞行员MR环境中为乐高砖组装的多模式细粒训练助手提供了演示。具体来说，我们设计了一种大脑语言代理，将LLM S与MR工具和视觉语言代理的内存，计划和互动集成在一起，使代理能够根据过去的经验来决定其行动。此外，我们推出了Lego-MRTA，这是一种多模式细粒组件Di-Alogue DataSet，在商业LLM提供的工作流程中自动合成。该数据集包括多模式指令的操作，对话，MR响应和视觉问题回答。最后，我们将几个流行的开放式LLM S作为基准，评估了他们在建议的数据集中进行微调的情况下的性能。我们要抗衡，该工作流的更广泛的影响将推动对MR环境中无缝用户互动的更智能分析的发展，从而促进了AI和HCI社区的研究。
加速合成工作流反应简介...
Ray Boffey, Alicia Galván Álvarez, Joe Mason, Gabriel Negoita-Giras, David Gibson, Adam Wallington, Aidan Johnson, Luke Williams, Megan O'Brian, Amy Dunn, Mehul Jesani, Venu Komanduri, Anthony Jacovides, Carys Thomas, James Harnedy, Poppy Wood, Sarah Whipple, Soumya Dhanavade，Scarlett Turner，Natasha Pretot，Cameron Haddow，Nicholas Bland，Anna Hopkins，Graeme Sloan，Philip Fallon，Gary Pitt，Trevor Askwith和Andrew Ratcliffe
HaystackID 推出 Core Intelligence AI，利用先进的生成式 AI 工作流程实现可辩护的电子取证
eDiscovery AI 处于法律技术的前沿，提供生成式 AI 解决方案，以简化和优化文档审查流程。eDiscovery AI 的使命是通过先进的 AI 产品解决方案为 eDiscovery 提供支持，以最大限度地提高效率、提高准确性并提高成本效益。eDiscovery AI 的产品套件（相关性、特权和 PII 检测）提供行业领先的功能、速度和准确性。eDiscovery AI 与我们的法律服务提供商合作伙伴一起，致力于提供顶级技术和专家指导，帮助用户驾驭不断发展的法律技术格局。
SPARK：利用以人为本的工作流程和生物医学基础模型进行药物研发
Bum Chul Kwon , Simona Rabinovici-Cohen , Beldine Moturi , Ruth Mwaura , Kezia Wahome , Oliver Njeru , Miguel Shinyenyi , Catherine Wanjiru , Sekou Remy , William Ogallo , Itai Guez , Partha Suryanarayan Se-Guung Ka , Joseph Morrone Kenney Ng , Diwakar Mahajan , Hongyang Li , Matan Ninio , Shervin Ayati , Efrat Hexter , Wendy Cornell IBM Research bumchul.kwon@us.ibm.com, simona@il.ibm.com, Beldin.Moturi@ibm.com, ruth.mwaura@ibnyeanjeru.com@olibguel, kezibel nyi@ibm.com, catherine.wanjiru@ibm.com, sekou@ke.ibm.com, william.ogallo@ibm.com, itai.guez@ibm.com, psuryan@us.ibm.com, shreyans.sethi@ibm.com.des.ibm@ibm,ngus.us , dmahaja@us.ibm.com, hongyang.li@ibm.com, matann@il.ibm.com, sayati@us.ibm.com, efrathex@il.ibm.com, cornell@us.ibm.com
卷计划工作流程指南版本2.4
卷计划的最小比例为1“ = 100'。可以大规模制定卷计划（例如1” = 25'），只要项目适合滚动计划表的34英寸宽度。如果一个项目的主几何对齐长度大于1英寸= 100'比例的19,000英尺，或者具有几何布局，而几何布局不允许将整个项目的整个长度逻辑地放置在1英寸= 100'比例的空间内，则可以将其分为多个文件。PDF的开发方式是为移动应用程序提供更易于管理的文件大小的。应将使用复杂图案的使用最小化，以帮助在移动设备上进行渲染。链接，如图3所示，以允许根据需要轻松访问模型位置。胶卷计划的注释将以1英寸= 100'制定。
保险行业中的生成AI：转换工作流程和
本文探讨了在保险行业中生成AI的变革潜力。它检查了当前的保险过程状态，强调了AI可以解决的效率低下和挑战。本文讨论了与保险相关的关键AI功能，包括自然语言处理，预测性建模和自动化文档生成。它概述了AI如何为各种保险角色（例如代理商，承销商和索赔经理）提供帮助，增强和自动化工作流程。本文还涉及AI实施的关键考虑，包括安全性，可靠性和法规合规性。考虑了AI采用和扩展的路线图，以及未来的前景，考虑到新兴的AI趋势，例如联合学习和量子机器学习。在整个过程中，本文提供了现实世界中的示例和数据，说明了AI对保险操作和客户体验的影响。
全面的基因组分析（CGP）套件的演变，以简化工作流并检测同源重组缺陷
•提取优化：用1或3小时的孵育提取16个FFPE样品。使用随附的QPCR评估提取的DNA的浓度和质量。•连接研究：测试了缩短的程序，并针对原始条件分析了关键的测序指标，以减少图书馆的准备工作。•较高的吞吐量研究：合并，测序并与8个样本进行了汇总，测序。•变体灵敏度：用Avenio CGP KIT V2对317 FFPE DNA样品进行测序。变体检测与参考方法F1CDX进行了比较。样品包括由QPCR评估的多种DNA质量。测序是在每个样品读取> 60m的Illumina NextSeq序列上进行的。使用FoundationOneⓡ分析平台进行数据分析。结果
协作护理模型妇女健康临床工作流程
在与精神病顾问的每周病例审查会议中，BHCM广泛审查了患者治疗登记处，每个患者都被考虑进行详细讨论。BHCM和精神病顾问通常会首先讨论新患者和急性事件的患者；还优先考虑未对治疗反应或跟进治疗或进行后续的患者。BHCM在精神病顾问的帮助下制定了个性化治疗计划，其中可能包括药物建议，简短的心理治疗和/或新患者的心理心理干预措施。BHCM的报告中清楚地描述了该计划，该计划与患者初步讨论并发送给OBGYN。OBGYN然后通过其余的COCM团队的建议来审查患者的治疗计划。
NIDAP上的CCBR单细胞RNA-SEQ工作流程
•用条形码凝胶珠划分的细胞•cDNA末端的细胞条形码和唯一分子标识符（UMI）•〜2000的中位基因平均检测到每个细胞的平均测序读数〜50,000个平均测序读数•基因级数数据
AI驱动的化身在沉浸式3D环境中，用于教育工作流程和德马特神庙的案例研究，希腊
摘要：生成人工智能（AI）和虚拟现实（VR）技术正在改变教育，并为人们如何与环境互动提供新的机会。技术范围降低了创建虚拟环境的障碍；但是，仍然存在挑战，尤其是在创建真实地方的现实虚拟环境时。现实主义很重要，因为虚拟环境的忠诚会影响用户体验。此外，还需要简化用户体验的方法和技术可以促进与这些环境进行交互的方法。做到这一点的一种有希望的方法是将AI驱动的化身纳入现实的场景，使用户可以使用自然语言沉浸式学习经验，这些学习经验着重于可持续性教育，这些体验融合了现实的场景，以与景观进行互动和学习。为此，我们为设计场景和与AI头像的自然互动开发了工作流程。这项研究创建了来自摄影测量法的点云数字3D模型，并将其纳入虚幻引擎5。然后，我们将生成的AI头像集成到环境中，从而实现了用户与AI导师之间的自然语言互动。集成有助于互动参与，并实现了物理环境的高精度数字复制。小说提出的工作流程是通过案例研究提出的，用于在希腊纳索斯的虚拟学习经验，利用AI驱动的导师来教育该岛的历史方面。该项目提供了出国留学经验的有益学习经验，而没有向学生派遣野外游览的经济和环境成本。我们建议使用现实世界中的环境和自然的AI驱动对话来建立沉浸式教育经验，并展示其革命性的社会互动，历史遗产保护和可持续的教学法的潜力。