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ChatGPT人工智能聊天机器人
ChatGPT 在短短五天内就获得了超过一百万用户，并在不到两个月的时间内达到了 1 亿用户，成为有史以来增长最快的技术平台（Harris 2022；Hu 2023）。1 相比之下，Facebook 在 300 天后就达到了一百万用户的里程碑（Firat 2023）。根据 Constantz (2023) 进行的一项调查，近 30% 的受访者表示他们曾在工作中尝试使用 ChatGPT。ChatGPT 对教育的影响一直是激烈辩论和讨论的主题，许多作者都在探索它将如何改变教育（例如，McMurtrie 2022；Meckler 和 Verma 2022；Shrivastava 2022）。我们通过提供有关 ChatGPT 在回答会计评估问题（主要来自课堂考试和测验）方面的表现的数据来参与这一讨论。我们将 ChatGPT 在会计评估中的表现与同一组问题上的学生平均水平进行比较，分析其表现优劣。结果将帮助学者、管理人员、教职员工、讲师和学生更好地理解 ChatGPT 等大型语言学习模型对教育的潜在影响，不仅在会计领域，而且在金融、信息系统、管理和运营等具有类似评估类型的许多领域。当被问及它是如何创建/训练时，ChatGPT 报告说它是
ChatGPT 对 AI 主题加密货币的影响
ChatGPT 是一款人工智能 (AI) 聊天机器人，旨在为用户提供广泛查询的全面响应和精确答案。自 2022 年 11 月推出以来，它引起了广泛关注和数百万用户。我们分析了围绕 ChatGPT 发布和广泛关注的 AI 主题加密资产的回报。我们的分析发现，ChatGPT 推出后，AI 代币的异常回报显着，异常回报在两周内达到 41% 的峰值。此外，90% 的代币表现出正的异常回报。这表明对 ChatGPT 和 AI 的关注似乎已经蔓延到加密货币市场，从而对与 AI 相关的加密货币产生了积极的价格效应。关键词：市场效率、价格发现、人工智能、ChatGPT JEL 分类代码：G10、G14
AI ChatGPT 和学生参与度
这篇基于 PRISMA 的文献综述旨在评估和分析 AI ChatGPT 交互中学生参与度维度的测量。核心问题是如何使用既定方法有效地评估这些维度，并利用洞察力来增强 AI ChatGPT 促进学生参与的能力。PRISMA 方法的系统评价确定了 16 项相关的同行评审研究。根据 PRISMA 方法分析所有相关且合格的研究，以了解学生参与 AI ChatGPT 交互的复杂性。这些发现的综合揭示了目前对 AI ChatGPT 对学生参与度影响的知识状态，并揭示了未来研究的机会。这篇评论强调了 AI ChatGPT 作为一种教育工具的潜力，它提供个性化的体验，以增强学生的参与度和学习成果。系统评价表明，尽管使用 ChatGPT 具有许多优点，例如增强学生参与度和学术参与度以及支持基于探究的学习。但是，也存在一些消极方面，例如缺乏同理心和人类情感、有限的情境理解、增加技术依赖以及可能出现不准确或有偏见的信息。总之，这项基于 PRISMA 的评价有助于理解 AI ChatGPT 中学生参与度的衡量标准。它确定了最佳实践，为进一步的研究和开发奠定了基础。通过优化 AI ChatGPT 的有效性，教育工作者和开发人员可以创造更具吸引力和量身定制的学习体验，最终提高教育成果。
ChatGPT、AI 和求职
与聊天机器人/AI 分享个人身份信息时请务必谨慎。例如，如果您将简历插入聊天中以获取反馈，请不要包含您的姓名、电子邮件地址、电话号码等。根据我的 LinkedIn 个人资料，我有资格担任哪五个职位？加利福尼亚州奥兰治县的哪些公司正在招聘这些职位？加利福尼亚州奥兰治县的哪些公司有针对 LGBTQ+ 员工的员工资源组？
最新技术、CHATGPT 功能
将技术融入管理会计的过程是渐进式的，其中的关键里程碑改变了这个行业。最初，重点主要放在成本会计和财务报告上，正如约翰逊和卡普兰（1987）在其里程碑式著作《相关性丧失：管理会计的兴衰》中所述。然而，随着信息技术（IT）的引入，范式发生了变化。正如达文波特（1998）在《将企业纳入企业系统》中所讨论的那样，企业资源规划（ERP）系统等技术开始自动化和简化会计操作，从而提高准确性和效率。Tkachuk 等人（2022）和 Khomutenko 等人（2023）研究了信息技术对投资的巨大影响，特别是众筹的快速扩张。该研究考察了众筹的发展及其在全球变化中为初创企业、小型企业和社会项目提供资金的作用。它强调了互联网在引导投资向新技术和基于在线的社交公司方面的重要性，并采用比较和演绎方法得出结论：尽管经济不稳定，但众筹仍然是一个重要的投资来源。
ChatGPT 在供应链管理中的应用
目的：本研究旨在通过具体实例指出 ChatGPT 在供应链中的潜在应用领域及其相关成果。讨论的目的还在于提出一个研究模型，该模型将作为研究案例研究的经验矩阵，并且随着这项技术的普及，还可用于定量研究。设计/方法/方法：在研究的第一阶段，对科学文献进行了定性审查。随后，在供应链中流程排序知识的指导下，将选定的项目分配到主题模块中。收集到的材料有助于确定所讨论主题的研究差距。结果：作为所开展工作的成果，提出了一种测量工具，可用于未来研究 ChatGPT 在供应链中的使用，该工具由几个构造和几十个测试项目组成。这也是世界文献中第一个这样的提议。已经发现，ChatGPT 在其当前发展阶段和实证证据中的应用主要体现在物流和营销管理方面，主要是在客户服务和运输任务中。聊天应用程序的有效性已在供应链配置、供应商选择、库存管理、生产和运输等领域得到证实。然而，这些都是个别研究。缺乏关于 GPT 在货运代理、物流运营商、配送和逆向物流中的使用实证研究。还需要研究所述技术与供应链中使用的其他工业 4.0 技术之间的联系。这种相关性已经在区块链、3D 方面进行了研究，但这一领域的潜力要大得多。研究的局限性/含义：本文整合了供应链管理知识和最先进的自然语言处理模型之一的潜力。与 ChatGPT 领域的先前研究相比，这一领域的探索程度极低。实际意义：在供应链中实施 ChatGPT 的企业可以产生研究模型中概述的特定业务效益。社会影响：所述技术可对可持续活动的各个方面产生积极影响。关键词：chatGPT、工业技术 4.0、物流、研究评论、AI。论文类别：研究论文。
AI/ML不仅是Chatgpt
在本节中的描述中，我们将解释什么是机器学习（ML），其用途以及如何属于人工智能（AI），数据科学和计算机科学的学科。我们还将概述ChatGpt的工作原理，以及使用Autodesk Construction Cloud，构建信息建模（BIM）或我们的任何Autodesk Services和API的数据，可以使用哪些其他类型的ML应用程序和模型来解决问题。本次会议将使所有希望使团队能够从历史数据中获得洞察力，加快学习速度并创造更敏捷的协作环境的人有益。
对Chatgpt和DeepSeek的比较分析
出版日期：2025/02/21摘要：人工智能的快速发展（AI）导致了正在改变各种行业的复杂语言模型的发展。其中，由于其在自然语言处理（NLP），机器学习（ML）（ML）及其在不同领域的应用，OpenAI的Chatgpt和DeepSeek的AI模型由于它们在自然语言处理（NLP）中的能力而引起了极大的关注。本文介绍了Chatgpt和DeepSeek之间的全面比较，重点是其建筑差异，性能指标，应用程序和潜在的未来方向。该研究基于对相关文档的文献综述，包括技术论文，用户指南和行业报告。调查结果表明，尽管两种模型在NLP任务中都表现出色，但它们的基础体系结构，培训方法和特定用例有所不同。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：chatgpt，DeepSeek，生成AI，NLP，机器学习。如何引用：Rahul Vishwanath Dandage博士（2025）。对Chatgpt和DeepSeek的比较分析：功能，应用程序和未来方向Chatgpt＆DeepSeek。国际创新科学与研究技术杂志，10（2），207-211。 https://doi.org/10.5281/zenodo.14899162
Chatgpt中的集成推荐系统...
Christian Ovalle 1 1 1 UniversidadTecnológicaDelPerú，Perú，dovalle@utp.edu.pe摘要 - 近年来，推荐系统在电子商务领域取得了巨大的帮助。这有许多应用程序可以通过不同的过滤技术来改善用户行为因素；但是，这些系统中的大多数缺乏真正影响用户的演示和交互模型。在这种情况下，电子商务网站正在寻找不同的策略，以准确，及时地分配在线用户看到的建议；不过，审查不同的文章，尚不清楚推荐项目的出现方式是否对用户行为产生积极影响。另一方面，对话性人工智能系统技术具有很大的尺寸，强调了Chatgpt作为创新工具。最后，这项研究旨在验证在Chatgpt中实施集成SR是否会影响电子商务商店中用户的购买后行为。结果表明，通过利用对话式AI的潜力提供更有效和个性化的建议，就用户建议而言，增加了34.15％，而在购买推荐产品时，指数增长了54.05％；同样，很明显，从初次购买后14天后进行回购的用户增加了46.67％；最后，从电子商务商店回购产品的略有显着增长了9.52％。关键字启用系统，chatgpt。购买后，电子商务，个性化
ChatGPT 与 Google Bard 对比
人工智能工具在教育领域发展迅速，这凸显了对其性能进行全面和严格评估的迫切需要。为此，本研究测试了 ChatGPT 和 Google Bard 在回答工程和卫生领域一系列问题方面的有效性。所研究的问题类型包括判断题、多项选择题 (MCQ)、匹配题、简答题、论文题和计算题。研究结果表明，ChatGPT 4 在创造性解决问题和各种问题类型的准确性方面都超过了 ChatGPT 3.5 和 Google Bard。ChatGPT 4 在判断题中的准确率最高，达到 97.5%，而在计算题中的准确率最低，为 82.5%。提示 ChatGPT 和 Google Bard 提供简短的回答显然可以防止它们产生幻觉，从而给出不切实际或荒谬的回答。ChatGPT 和 Google Bard 给出错误答案的大多数问题都表明了正确的问题解决方法；然而，这两个人工智能模型都很难准确地执行简单的计算。在与健康科学相关的 MCQ 中，ChatGPT 似乎很难在几个合理的选项中辨别出正确答案。虽然这三种工具都能很好地处理论文问题，避免任何明显错误的回答（与其他问题类型不同），但还是注意到了一些细微的差异。ChatGPT 3.5 始终更紧密地遵循论文提示，提供直接和必要的回答，而 ChatGPT 4 在适应性方面表现出优于这两种模型的优势。ChatGPT4 捏造了参考文献，在回答来源提示时创建了不存在的作者和研究标题。虽然在教育中使用人工智能很有前景，但即使是最新和最先进的 ChatGPT 和 Google Bard 版本也无法准确回答所有问题。人类仍然需要大量的认知技能和人工智能能力的进一步发展。