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语言学习中的聊天机器人：人工智能系统正在崛起
大多数涉及语音的 CALL 对话项目都使用了基于规则的有限域系统（Fryer、Coniam、Carpenter 和 Lăpușneanu，2020 年）。早在 1960 年代，基于文本的对话系统中就出现了此类系统。使用这些系统进行语言学习的实验始于 1980 年代，特别是通过教程 CALL 中的工作。最近，已经发布了许多用于语言学习的聊天机器人，包括 Mondly 和 Eggbun（Alm 和 Nkomo，2020 年）。还使用了通用聊天机器人，例如 Cleverbot（Fryer 等人，2020 年）。此类系统中的交互基于部署为决策树的脚本，这些脚本为用户输入提供预定的响应。这提供了高水平的控制，从而导致相对可预测的交流。使用这样的语音系统，可以针对特定的语言研究领域，并且
聊天机器人产生的150万材料叙事
人工智能（AI）的出现已使对各种应用的材料进行了全面的探索。但是，AI模型通常优先考虑科学文献中经常遇到的材料示例，从而根据固有的物理和化学属性限制了合适的候选者的选择。为了解决这种不平衡，我们生成了一个数据集，该数据集由OQMD，材料项目，JARVIS和AFLOW2数据库的1,453,493个自然语言材料叙事组成，这些叙述基于从头算的计算结果，这些结果在周期表中更均匀分布。基于三个标题：技术准确性，语言和结构以及内容的相关性和深度的人类专家和GPT-4对生成的文本叙述进行了评分，显示了相似的分数，但内容的深度是最滞后的。多模式数据源和大语言模型的集成具有巨大的AI框架潜力，以帮助探索和发现固态材料以进行特定的利益应用。
当聊天机器人培育出新品种时
大学实验室、初创企业和 Meta、谷歌和微软等科技巨头正在越来越多地为生物技术和基因工程开发生成人工智能 (AI) 工具。为此，他们采用了聊天机器人（如 ChatGPT）或图像生成器（如 DALL-E）中使用的扩散和大型语言模型的 AI 架构，并使用生物学“语言”——蛋白质和基因组序列对它们进行训练。这创造了显著改变利用基因工程操纵生物体基因组成的方式的工具。新的人工智能模型具有更强大的描述能力，可以模拟计算机上基因工程的效果。凭借其生成能力，人工智能模型甚至可以设计功能性 DNA 和 RNA 序列以及进化尚未产生的蛋白质，用技术术语来说，这些蛋白质是“自然界中新出现的”。
印度银行的聊天机器人 - 潜在客户的公用事业
摘要。银行介绍聊天机器人已经改变了客户与银行之间的互动面对面。成本效益和聊天机器人的潜在客户产生优势将驱动印度银行提高聊天机器人功能。但是，仅银行网站上的聊天机器人的可用性将用于银行的潜在客户。这一事实尚未得到印度银行的完全认可。本研究论文试图根据印度17个银行收集的主要数据，分析聊天机器人的聊天机器人的功能水平。这项研究工作的独特性是印度银行为银行的潜在客户而不是现有客户提供的聊天机器人的独家关注。研究表明，通过用户提出查询，在双向交互中聊天机器人的功能中需要进行大量改进。在AI在数字金融包容性领域中应用的背景下，在未来几年中，以印度语言的聊天机器人提供印度语言似乎是必不可少的。
高等教育中的人工智能聊天机器人 - 在线和数字学习
David Schuff：当然。如果我使用聊天功能生成考试题目，我不会直接将其复制粘贴到考试中，而是会根据我所知道的内容进行验证。我会确保问题有意义。这是一项很好的技能，或者说是学生应该具备的一项非常重要的技能，如果他们从 ChatGPT 获得答案，他们应该能够做到，他们不应该只是听信其言，他们应该根据他们所知道的内容进行三角测量，就像他们用 Google 搜索某些东西或去 StackOverflow 查找某些东西时，他们不应该只相信其表面意思。
人工智能聊天机器人：威胁还是机遇？ - 利兹贝克特资料库
2022 年 11 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，这是一款人工智能聊天机器人，截至 2023 年 2 月，用户数量已超过 1 亿。基于大型语言模型和机器学习的人工智能聊天机器人有可能彻底改变我们与计算机和数字系统的交互方式。这些发展的支持者声称，这些应用可以而且将为每个人带来巨大的好处。许多其他人，包括那些处于技术前沿的人，则持更加怀疑的态度，一些人现在声称，目前形式的人工智能是有毒和危险的，可能对人类构成威胁。尽管后一种担忧似乎牵强附会和不合时宜，但这些最新发展的后果是严重的，需要广泛的分析、关注和采取行动，才能避免虚假信息呈指数级增长，从而导致人们对这些技术产生严重且不可挽回的不信任。
AI 聊天机器人，它在现代世界中的可行性和可靠性
47% 的医疗保健业内人士表示，他们的组织为员工提供 AI 培训课程。只有 67% 的人表示他们支持在组织中采用 AI。 除非开发和训练过 AI 算法，否则不能完全信任它们。获取高质量的数据集很重要。 基于 AI 的应用程序对年轻人非常有帮助。随着混乱的加剧，任何人都可以使用平板电脑和智能手机等设备随时随地执行任务，只需极少的交互。 AI 在教育领域的使用非常有效，而且事实证明它非常有用且便宜。Third Space Learning、Little Dragon、CTI、Brainly、Carnegie Learning 等例子。证明了这一点。 AI 应用中的一个重大普遍问题是存在偏见。由于人工智能系统通常依赖输入的数据量来生成预测输出，因此确保输入的数据达到标准并且足够相关以使人工智能系统高效和准确也很重要。3.问题表述 这些是它们可以解决的问题示例：A.客户服务：聊天机器人已被使用
Z 世代的人工智能聊天机器人和客户忠诚度
致谢 在介绍论文之前，我们想向几位使这篇论文成为可能的人表示感谢。没有这些人，这篇论文就不会结束。这些人在我们的旅程中给予了我们很好的见解、想法和丰富的知识。首先，我们想借此机会感谢我们的导师 Zsuzsanna Vincze 的支持、耐心和丰富的知识，这些为我们提供了很多关于如何发展论文的见解。对此，我们非常感激。我们还要感谢 Vladimir Vanyushyn 花时间仔细解释不同的分析方法，以及我们应该如何在论文中实现这些方法。此外，我们还要感谢于默奥大学统计系的 Johan Svensson 和 Xijia Liu，他们帮助我们深入了解和了解了如何在 AMOS 中分析收集的数据。我们非常感激他们花时间帮助我们。我们还要感谢我们的对手给了我们很多见解，并看到了我们可以在论文中改进的地方。此外，我们还要感谢我们的家人和朋友在完成这篇论文的整个过程中给予的帮助和支持。无论是起起伏伏，还是好日子，你们都一直陪伴着我们！我们对此非常感激！最后，我们要感谢我们的受访者对我们的论文，这使我们能够得出结论并贡献见解。最后，我们要感谢彼此的出色工作和这段旅程。凭借出色的团队合作和耐心，无论好日子还是坏日子，我们都在这个有趣的项目中互相支持。非常感谢！于默奥，2023-05-15
人工智能聊天机器人有写作风格吗？...
摘要：尽管 Turnitin 可以生成 AI（人工智能）写作检测报告，但这些 AI 报告不得用于惩罚目的，因为本研究表明，Turnitin AI 报告的准确率远低于 Turnitin 声称的 98%。为了帮助教授、教师和内容评估利益相关者识别 AI 生成的材料，本研究通过探索句子长度、段落结构、词汇选择、情绪、时态、语态、代词、关键词密度、词汇密度、词汇多样性和阅读难易程度，研究了案例研究、商业信函和学术写作 ChatGPT-4 生成的回复的文体特征。研究表明，ChatGPT-4 案例研究生成的回复以 2 到 3 个句子的段落形式生成，每个句子有 16 到 18 个单词。这些句子主要以祈使语气形成。第二人称代词“你”和第二人称所有格限定词“你的”的使用很普遍。关键词和词汇密度较低，词汇多样性一般，阅读难易度较高。研究还发现，ChatGPT-4商务信函回复以2-3句16-20词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用一般现在时和主动语态，使用第三人称单数代词。使用技术词汇和缩写时没有说明其含义。关键词密度、词汇密度和词汇多样性较高，阅读难易度较低。研究还发现，ChatGPT-4学术写作回复以3-4句16-19词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用主动语态，时间上无主体被动语态，使用多种现在时态。关键词和词汇密度较高，词汇多样性较低，因此阅读难度处于平均水平（未定义缩写除外）。值得注意的是，ChatGPT-4 有意使用第三人称复数代词“they”来指代单数，以支持跨性别运动。
用抹布构建智能AI聊天机器人的企业指南
配备了RAG的AI Chatbots使您能够从数据中收集更多见解。他们可以有效执行诸如摘要，信息检索，语义搜索，多语言翻译，分类，情感分析，建议，教育，客户支持等等等任务。要在全球范围内进一步增强聊天机器人服务，请研究添加语音和翻译AI，以便在用户的自然语言中更快地提供无提交流。