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人工智能民主化：2024 年将打破阻碍人工智能发展的瓶颈......
大型语言 AI 模型（如 ChatGPT）的知名度和受欢迎程度呈爆炸式增长。到目前为止，短缺和瓶颈限制了这项变革性技术，只有资金最雄厚的公司（如 OpenAI、微软、谷歌和 Anthropic）才有资源开发和部署它。然而，2024 年将是 AI 开始普及的一年，它将超越科技巨头。新平台将引发 AI 创新浪潮，创造就业机会，从初创公司到中小型企业，以及整个行业。小公司被挤出市场？许多专家警告说，由于 Bard、Claude 和 ChatGPT 等系统对计算能力的大量要求，小公司已经被挤出 AI 市场。GPU 短缺限制了许多公司开发新的 LLM。成本也高得离谱，公司需要数百万美元才能起步。Wired 最近报道了这些瓶颈对初创公司和其他创新者的影响。即使是巨头也在努力获取所需的所有资源。新平台让人工智能民主化 然而，前景光明的新平台旨在通过提供更易于访问的人工智能工具，在 2024 年改变这一现状。 像 Fujitsu Kozuchi（代号）-Fujitsu AI 平台这样的服务允许快速测试和部署人工智能创新，而无需专业技能或昂贵的基础设施。 还有 Cohere，其平台让初创公司可以访问大型语言模型。 这种方法可以提供基于云的访问，访问针对聊天机器人、文本摘要和内容创建等领域量身定制的生成式人工智能模型。 用户可以在几天内而不是几个月内启动并运行自定义人工智能应用程序。 释放创新 这些平台提供的更广泛的访问权限，例如在培训员工了解新流程方面，有望推动许多行业的人工智能创新。 物流公司可以使用生成式人工智能来优化交付，医疗保健提供商可以加速研究，创作者可以生成引人入胜的内容。 在动漫世界中，我们帮助娱乐集团 Remow 创建了一种人工智能，它可以理解作家的意图和世界观，并生成与目标调色板匹配并提供所有所需细微差别的图像。似乎没有什么限制。我们与瑞穗金融集团合作开发了一种生成式人工智能，它可以检查营销文件，以确保它们都符合品牌指南。随着初创公司和地区性公司开始涉足人工智能，我们将看到独特的用例释放商业价值。新工作批评者认为，人工智能和自动化向更广泛的经济领域的传播将摧毁就业机会，尤其是在创意领域。但其他人则指出了将会出现的新机遇。在线新闻平台 Semafor 最近撰文介绍了这些短缺和瓶颈如何刺激新一波商业创业、投资和就业，旨在解决当今和未来的人工智能挑战。麦肯锡预测，仅 63 个用例，生成式人工智能每年就能为世界经济贡献高达 4.4 万亿美元。这比英国的整个 GDP 高出 40% 以上。该报告的作者认为，如果生成式人工智能嵌入到这些用例以外的软件中，他们的估计可能会翻倍。
有益的人工智能与不诚实的人工智能之间的界限
执行摘要 人工智能 (AI) 自 1950 年以来就开始使用，但直到 2022 年才被公众所忽视。当前关于人工智能的讨论集中在学术诚信方面。本报告旨在了解人工智能是否可以在利普斯科姆的学术环境中处理、使用或接受，作为写作和研究的有益辅助，而无需主动为个人执行这些任务。生成式人工智能是一种神经网络，它使其能够接收输入、从现有内容数据库中收集信息并创建新内容 [2]。由于生成式人工智能的性质，它对学术界的有益贡献极其有限。介绍 人工智能 (AI) 自 1950 年图灵测试创建以衡量机器智能以来就开始使用，但直到 2022 年 11 月 30 日 Open AI 发布 ChatGPT 之前，它基本上被公众忽视了。其他人工智能系统和数据库的集合已经向公众发布并引发了许多争论。根据对 4,006 名 10 至 12 年级高中生进行的调查，约 46% 的学生表示他们使用过 ChatGPT、Dall-E 2、Bing Chat 等 AI 工具。在那些不使用 AI 工具的学生中，83% 的人对它们缺乏兴趣，64% 的人不信任这些工具提供的信息，55% 的人对它们了解不够。事实上，63% 使用过 AI 工具的学生表示，他们发现生成的答案存在错误或不准确之处。此外，学生们对是否应该在学术环境中使用 AI 工具的看法也各不相同：42% 的学生表示他们的学校应该禁止使用 AI 工具，34% 的学生表示不应该禁止使用，23% 的学生不知道应该做出什么决定。不使用 AI 工具的学生将负面后果、不诚实和写作质量作为不使用 AI 工具的原因 [5]。许多讨论都围绕学术诚信展开。许多人认为，人工智能将导致“抄袭和作弊行为增加、虚假信息和歧视性偏见增加以及批判性思维减弱的风险” [4]。本报告旨在了解人工智能是否可以在利普斯科姆的学术环境中被处理、使用或接受，作为写作和研究的有益辅助。本报告将考虑学生和教授是否可以将人工智能用于有益的目的，同时避免不诚实的使用。就本报告而言，人工智能的有益用途包括帮助学生或教师集思广益、开展“忙碌”工作以及任何其他有助于在学术写作和研究中提高精神参与度的用途。人工智能的不诚实用途包括要求人工智能创建或生成写作或引文、对研究做出结论，或任何其他替代实际过程和工作或进行研究或写作的用途。方法本报告研究了生成人工智能如何发挥作用，以及它的功能是否有利于学术参与和学习或不诚实的用途。数据是通过学术文章收集的，在线文章，并测试了三种不同的生成式人工智能的能力：Anthropic 的 Claude、Open AI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini。研究人员向这些人工智能平台提出了一系列问题，这些问题主要涉及校对、评分、引用和来源收集以及引用。研究人员从文章中收集信息，以了解人工智能的工作原理，从而讨论其作为一种工具的价值。我们分析了人工智能的响应和能力，以找出生成式人工智能在协助学术研究和写作方面的局限性。
土壤侵蚀和碳动力学
全球气候变化是二十一世纪最严重的环境问题之一。气候变化已经发生，在20世纪，全球温度约为0.6°C，并且考虑到不同的情况，预计到二十一世纪末，温度的升高将持续到4至6°C。剧烈的后果有时可能是积极的，但通常是负面的。碳（C）周期在全球气候变化中起着重要作用，无论是在缓解措施的原因和解决方案中。在几项国际惯例的会议记录中明确说明了赌注（1992年的里约热内卢，1997年的京都，2001年的马拉喀什），与农业土壤和水资源的可持续管理有关。要考虑的一个重要点是，大约2000 gt C与大气COZ直接相关，以陆生物的水分存储在大陆生物圈（植被 +土壤）中。因此，生物圈自然充当C下沉。挑战是，是否可以通过涉及建议土地使用和土壤/作物管理的拟人干预来增加此水槽。农业生态系统中的C隔离概念是一个通用概念，包括在土壤植物系统中的C存储（源自COZ）和其他非CT的通量（阴性或正），温室气体（GHG，即CH 4和NZO，以EcosStem Management诱导的等效COZ-C基础）表示。本书比其他温室气体更多地关注土壤，沉积物和河流中的COZ-C和有机C通量。但是，在运输过程中和沉积后几乎没有有关C周转的信息。有必要量化这些不同的C通量，以及它们如何受到管理替代方案的影响，从而导致土壤植物C储存，植物生产力，生物多样性和防止侵蚀的保护。虽然有充分的土壤侵蚀的大小和严重程度，但很少量化侵蚀的C的通量，并且关于颗粒有机c从地块的转移到大流域向河流，湖泊或海洋沉积物的大水平转移到大流域的传递中存在许多不确定性。因此，本书的原始目的是对从农业图的规模到大流域的侵蚀C通量进行定量数据。在图水平上量化侵蚀的C对于由于改进的管理系统而对C隔离的真实评估很重要。事实上，在许多研究中，土壤在图量表上的土壤“ c架”是由常规（参考图）管理下的c股票之间的差异计算的，而改善的管理，差异归因于在土壤中（通过工厂）储存大气菌的coz。但是，差异的一部分也可能是由于侵蚀和沉积物通过颗粒（和可溶性）C的转移引起的。在许多情况下，参考图上的侵蚀并不可忽略，并且侵蚀的C通量不能被视为CO Z-F1UX。因此，可能会严重高估“ C固存”和所谓改进的管理的影响。几乎没有关于侵蚀C（颗粒和可溶性）沿坡度及其沉积到湖泊或海洋沉积物的命运的实验数据。三个因此，本书的第二个目标是为了量化不同的土壤管理实践，侵蚀了C的大小，并将其与C隔离的真实值进行比较，以确定它们是否具有相同的数量级。通过土壤聚集体的分解产生了水侵蚀的C，这是第一个将土壤有机体C暴露于微生物过程的过程，从而增加了C矿化和CO 2排放。尚不清楚CO 2在颗粒物和可溶性C的运输过程中是否增加。换句话说，侵蚀的C是否有助于C隔离或CO 2排放？因此，本书的第三个主要目标是讨论被侵蚀的C的命运，无论是大气中的来源还是下沉？本卷基于国际座谈会用途的第一次研讨会，侵蚀和碳固存在法国蒙彼利埃，2002年9月23日至28日。
genai和反托拉斯：在不确定性时期轻轻踩踏
* Paul Gilbert和Riccardo Tremolada是Cleary Gottlieb Steen＆Hamilton LLP的律师。本文中表达的观点是个人的，不归因于公司或其客户。所有错误，遗漏和观点都是作者自己的。1 See Regulation 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations 300/2008, 167/2013, 168/2013, 2018/858, 2018/1139 and 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, 2016/797 and 2020/1828 （人工智能法），PE/24/2024/REV/1 OJ L，2024/1689，2024年7月12日，Refitals 99和105。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。 它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。 3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。 参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No. 1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。 4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。 5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。 6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No.1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。7公司活跃在Genai领域中，例如，例如Aleph Alpha，Bloom（拥抱面），Claude（Anthropic），Cohere，Gemini和Gemma和Gemma（Google），拐点AI，Llama（Meta），各种版本的Mistral AI，Midjourney，Midjourney，sentability AI和Titan（titan）和Titan（Amazon）。8 See M. Heikkilä, “AI is at an inflection point, Fei-Fei Li says”, MIT Technology Review , 14 November 2023, available at: https://www.technologyreview.com/2023/11/14 /1083352/ai-is-at-an-inflection-point-fei-fei-li-says/ .9 Polaris, “Generative AI Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report, By Component (Software and Services); By Technology; By End-Use; By Region; Segment Forecast, 2023—2032”, 2023, available at: https://www.polarismarketresearch.com/industry-analysis/generativeai-market .10实际上，经济的每个部门都将从Genai中受益。Genai已经在整个经济体中许多部门都在改变商业实践和生产力。它在科学研究中也越来越有价值，从而实现了扩展科学家能力的复杂模型。参见，例如，Z.另请参见J. Seo等人，“避免使用深度增强学习的融合等离子体撕裂的不稳定性”，626自然，746-751（2024）。高盛在2023年进行的研究估计，Genai工具有可能在未来10年内向GDP增加7％，这相当于大约7万亿美元。11参见McKinsey，“生成AI的经济潜力：下一个生产力边界”，2023年，第24页，可在以下网址获得：https：//www.mckinsey.com/~/~/~/mmedia/mckinsey/mckinsey/business %20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/the%20economic%20potential%20of%20generative%20ai%20the%20next%20productivity%20frontier/the-economic -potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.pdf .参见高盛（Goldman Sachs），“生成AI可以将全球GDP提高7％”，2023年4月5日，网址为：https：//www.goldmansachs.com/insights/Articles/generative-generative-generative-could-could-raise-glaise-global-global-global-gdp-by-7-percent.html。12 Genai行业应被理解为“ Genai模型的价值链”，其中可能包括以下市场：筹码制造，云基础设施的提供，数据许可，特定类型的AI劳动力的供应，生产力的供应，生产力的供应，供应特定的CHATBOT服务，特定手机助理服务的供应，供应特定的手机数字助理服务等。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。13虽然竞争执法在维护竞争性的Genai市场中的作用很重要，但应注意的是，与这些技术有关的市场动态和竞争的发展方式很容易受到许多其他因素的影响，包括对与竞争不同的政策方面的监管，例如AI安全，数据和版权法。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。
Milady 美容学第 5 章测试答案 - IDCLA
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