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教师人工智能：揭开学校人工智能的神秘面纱
数学教师中 ChatGPT 的使用率最低，只有 4% 的教师表示他们使用过 ChatGPT，只有 11% 的教师表示他们在工作中使用过任何 AI 工具，而其他中学科目平均使用率为 25%，使用率最高的是科学和“其他包括体育”（包括计算）。考虑到 ChatGPT 是法学硕士学位，而数学是一门数字学科，因此数学中 ChatGPT 的使用率低并不完全令人惊讶。然而，据报道数学中其他 AI 工具的使用率低可能进一步表明，教师在回答这些问题时只考虑生成式 AI，因为数学很容易适应机器学习或基于算法的软件，例如个性化测试和自动评分。如果不进行调查，就无法判断这种低使用率是否准确反映了 AI 在数学中的使用情况。
释放人工智能：人工智能军备竞赛
生成式人工智能的第一波潜在机会集中在技术价值堆栈上，如图 5 所示。从历史上看，硅层一直是技术价值堆栈中几乎所有技术转变的事实基础，而生成式人工智能预计将推动计算（即处理能力）、网络和内存芯片的显着增长。然而，当我们审视整个技术价值堆栈时，我们会在每个层中看到机会。在基础设施和平台层，我们看到超大规模企业/云提供商正在竞相构建支持生成式人工智能应用程序和服务的底层基础设施，但随着时间的推移，我们预计会看到更高或更多的差异化。当谈到模型和机器学习操作 (MLOps) 时，开源社区很可能成为创新的关键驱动力。进一步向上看，我们相信几乎所有软件公司都会以某种形式受到生成式人工智能的影响，而公司特定的执行将至关重要。最后，我们认为生成式人工智能代表了服务层正在进行的人工智能/自动化计划向前迈出的一步。
关于人工智能 关于人工智能 - 科学家的全球责任
发生了很多事情，还有很多内容需要阅读，还有很多工作要做。在这些时代定义问题中，SGR 只是一个非常小的参与者。尽管如此，我们决心尽我们所能，为需要发生的改变做出最大的积极贡献，并促进负责任的科学成为所有这些问题的核心。从我们期刊的新面貌中，您可能会注意到我们也改变了自己。我们知道尽可能清楚地传达我们关心的事情很重要。出于这个原因，我们正在更新我们所做的几件事，甚至包括我们的外观，以便我们能够尽可能地做好。我们希望你喜欢它，并且喜欢我们新期刊的第一版。我们是我们的会员，因此如果您还不是会员，我们也希望您能成为会员（请参阅第 25 页的加入表格）。如果您是会员，请推荐其他人也加入。团结起来，我们将变得更加强大，成为促进负责任科学的更大力量。
AI的Forceach和Learning AI进行教学和学习
•透明度（解释目的）*•分配现实世界的应用*•拥抱通用的学习*•需要社交知识构建*•专注于反复试验*•进行AI使用调查（请参阅Lance Eaton的此表格，以了解一个想法）•提供提示，以提示AI在问题过程中的生产性用途•需要对元认知（AP）•BRADNERNENNERNENNERNLENENLICES.PARNLINE•APENLICE）（AP）（AP）（PAR）（PAR）（PAP）（PAPE）（PAPE）（PAPE）。在其使用情况下完成桌子/列表•需要版本的历史文档•翻转您的教室•AI三明治（Ippolito）•AI大理石层蛋糕（Cardamone）•包括一些无法完全用Genai完成的任务
生成的AI，版权和AI ACT
1。引言本文审查了欧盟版权所有最近发表的人工智能（AI）法案1的版权规则。2本文的目的是对AI法案与欧盟版权法之间的关系进行批判性概述，同时强调了潜在的灰色领域和盲点，以进行法律解释和未来的决策。纸张进行如下进行。在此简短介绍之后，第2节概述了生成AI的基本版权问题以及与AI ACT接口的相关版权获取规则。它提到了输入或培训阶段，模型和输出的潜在版权问题。AI ACT规则主要与培训AI模型有关，该法规主要与数字单一市场指令（CDSMD）中版权的第3和第4条中的文本和数据挖掘（TDM）例外相关联。3第3节然后简要解释了与版权法有关的AI法案的结构和核心定义。第4节是纸的核心。它详细介绍了《 AI法案与欧盟版权法》之间的界面，即：TDM参与培训AI模型的澄清（4.1）； 《 AI法》（4.2）中关键版权义务的概述；制定尊重版权法的政策的义务，尤其是关于TDM选择退出的义务（4.3）；此类义务的预计域外效应（4.4）；透明义务（4.5）； AI法案如何设想遵守此类义务（4.6）；以及潜在的执法和补救措施（4.7）。第5节提供了一些结论性的评论，重点是当前政权的不足，以解决其主要关注点之一：作者和表演者的公平报酬。
报告使用SPE外部专家
此外，应该指出的是，开发人工智能有不同的技术1。This document is focused on auditing an algorithm for artificial intelligence based on machine learning, where its life cycle is divided in three totally independent stages from the point of view of data processing and these stages are: algorithm training (pre-processing), the operation of the algorithm implementing one (or more than one) operation in the framework of a personal data processing (in- processing – inference) and the decision making and impact of the same in the处理（后处理 - 模型部署）。这可能是第四个，即算法演变。所有这些阶段都可能是不同的处理活动，并且可能涉及不同的控制器。
AI Mission Austria和AI Green
作为一种新的关键技术，人工智能（AI）具有显着改变经济和社会的巨大潜力。例如，在奥地利，AI到2035年的总体经济增长可能会增加一倍，预计到2027年，AI部门的营业额预计将增加40％。为了利用这一潜力并为奥地利作为企业和研究地点创造附加价值，三个研究资助机构AWS，FFG和FWF发起了一项名为AI Mission Austria Austria AI Mission Austria（AIM AT）的联合资助计划。通过用于基础研究，应用研究和业务应用的全面资金，该计划为围绕人工智能的关键技术创建可持续生态系统做出了宝贵的贡献。
国家人工智能战略——人工智能技能和人才——NHS 人工智能实验室
当然，未来必须继续资助基础发现研究，为研究和开发提供高质量的基础设施，并确保英国对世界各地的人才仍然具有吸引力，并确保在这里可以打造伟大的事业。但为了应对复杂的挑战——从流行病和大流行病到气候变化和生物多样性的丧失——我们至关重要的是需要做更多工作来支持将科学转化为创新和实施，从发现到使用。
为主权人工智能建设电信人工智能工厂
在生成式人工智能时代，数据中心是新的计算单元，而不是单个服务器。机架中多个节点上互连的 GPU、CPU、内存、存储和其他资源协调着大规模人工智能工作流程。这种基础设施需要高速、低延迟的网络结构、精心设计的冷却技术和电力输送，以维持每个数据中心环境的最佳性能和效率。Supermicro 的 SuperCluster 解决方案提供了构建、定制和部署快速发展的生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的基础构建模块。交钥匙数据中心解决方案加快了任务关键型企业用例的交付时间，并消除了构建大型计算集群的复杂性。这种计算基础设施以前只能通过密集的设计调整和耗时的超级计算资源优化来实现。