这项研究严格评估了四种人工智能 (AI) 语言模型(ChatGPT、Claude AI、Google Bard 和 Perplexity AI)在四个关键指标上的表现:准确性、相关性、清晰度和完整性。我们使用了多种研究方法,从 14 种场景中获取意见。这有助于我们确保我们的研究结果准确可靠。研究表明,Claude AI 的表现优于其他模型,因为它给出了完整的答案。与其他 AI 工具相比,其相关性平均得分为 3.64,完整性平均得分为 3.43。ChatGPT 一直表现良好,而 Google Bard 的回答不明确,差异很大,难以理解,因此 Google Bard 没有一致性。这些结果提供了有关 AI 语言模型在医疗建议方面表现良好或不佳的重要信息。它们帮助我们更好地使用它们,告诉我们如何改进未来使用 AI 的技术变革。研究表明,AI 能力与复杂的医疗场景相匹配。
在多大程度上可以在多大程度上标志着克劳德·香农(Claude Shannon)和诺伯特·维纳(Norbert Wiener)关于传播理论的观点之间的区别?这种区别通常是根据以下术语进行的:第一个建议是从根本上讲技术的,或者是从本质上将其视为工程问题。因为重点是量化的 - 位是信息的基本和客观衡量 - 以及噪声对消息传递质量的影响。因此,为了确保最大的一般和简单性,因为其目的在根本上是实际的,因此不应根据理论考虑语义维度。信息的量化使您可以更有效地绘制最多样化的通信系统,这些通信系统应以最小的损失,应能够通过一个适当的渠道传达一个在另一个点生成的消息。Wiener的观点反过来又不能对消息的含义无动于衷,因为它的建议是促进跨学科领域 - 控制论 - 旨在考虑有关一组自我调节系统的控制机制。控制论是
我们采用多种数据清洁和过滤方法,包括重复数据删除和分类。Claude 3套件的模型尚未在用户或客户提交给我们的任何用户提示或输出数据上培训,包括免费用户,Claude Pro用户和API客户。当Anthropic的通用搜寻器通过爬行公共网页获取数据时,我们遵循有关机器人的行业实践。TXT说明网站运营商用来指示他们是否允许在其网站上爬行内容。根据我们的策略,Anthropic的通用攻击者无法访问密码受密码或登录页面或旁路验证码控件,我们对使用的数据进行勤奋。人类透明地操作其通用爬行系统,这意味着网站运营商可以轻松地识别拟人化的访问并表明其对人类的偏好。
升级后的 Claude 3.5 Sonnet 在处理复杂、多步骤问题以及识别和修复自身错误方面取得了重大进步。结合行业领先的多模式功能,结果是一项令人兴奋的新功能 — 计算机使用!
我们推出了 Claude 3,这是一个新的大型多模式模型系列 - Claude 3 Opus 是我们功能最强大的产品,Claude 3 Sonnet 兼具技巧和速度,以及 Claude 3 Haiku ,是我们速度最快、价格最便宜的模型。所有新模型都具有视觉功能,可以处理和分析图像数据。Claude 3 系列在基准评估中表现出色,并在推理、数学和编码指标上树立了新标准。Claude 3 Opus 在 GPQA [1]、MMLU [2]、MMMU [3] 等评估中取得了最佳效果。Claude 3 Haiku 在大多数纯文本任务上的表现与 Claude 2 [4] 一样好甚至更好,而 Sonnet 和 Opus 则明显优于它。此外,这些模型在非英语语言中表现出更高的流利程度,使其更适合全球受众。在本报告中,我们对我们的评估进行了深入分析,重点关注核心能力、安全性、社会影响以及我们在负责任的扩展政策 [5] 中承诺的灾难性风险评估。
第二个推荐策略是聘请一家营销公司与员工合作,为所有部门和所有媒体制定全年营销计划。营销策略将分析与目标受众沟通的对象、地点和方式,并应包括具体建议,包括数字、印刷和音频/视频广告活动、标牌、宣传材料和其他品牌用途,以提升坎贝尔县作为一个旅游、工作和居住的好地方的形象。它应旨在将坎贝尔县定位为户外休闲和历史旅游的目的地,培养积极的叙事,提高人们对该县吸引力的认识,并响应董事会务虚会的目标,建立坎贝尔运动来推广该县。
Colombes,2022年5月3日Arkema,CNRS,Claude Bernard Lyon 1 University和CPE Lyon正在结合其专业知识,以设计未来的电池,便携式能源需求的越来越重要的部分将基于移动能源存储设备,例如Lithium-ion电池。Arkema,CNRS [中心德拉·雷·雷·科学(Central De La Recherche Scientifique)(法国国家科学研究中心)],里昂1大学和CPE Lyon [écolesupérieurede chimie,Gredsique,Gredlectique,Gredlectronique de Lyon(Grande de Lyon)(Grande'Chemist of Chemistry of Chemistion of Chemistry of Chemistion of Chemistion of Chemistry,Threntics和Electronics)]。 该联合实验室将专门针对基于氟聚合物的新高性能材料的设计,该材料将在后代的电池中使用。 使用电动汽车,智能手机和笔记本电脑,对移动储能设备的需求不断增长。 这种需求主要由锂离子电池满足。 它们由两个电极组成,这些电极由于存在分离剂而不会相互接触,它们都沐浴在电解质溶液中。 不同的荧光聚物(Kynar®PVDF所属的一个分子家族)提供了出色的成本 - 性能比例,作为阴极粘合剂和分离剂涂层,以提高其性能:能量密度,功率,功率,储能,寿命,可靠性,可靠性,寿命,寿命,寿命,催化,催化,材料实验室在这些方面的研究多年,这是对这些政策的整合,而不是在这些方面进行的,而这些杂志的范围比这是多年的,而不是这些杂志的范围,而不是这些杂种,而不是在这些方面进行的,而不是在这些方面进行的,那么这些杂志的范围是众所周知的,而不是这些杂货,而不是在这些方面进行的,那么多年的研究是,众所周知,众所周知,更多的杂志,多年的研究,多年来的研究, CNRS,Claude Bernard Lyon 1 University和CPE Lyon,在一个新的联合实验室项目中:IHUB Poly-9。 这种聚合物家族在化学和电化学上都非常稳定。Arkema,CNRS [中心德拉·雷·雷·科学(Central De La Recherche Scientifique)(法国国家科学研究中心)],里昂1大学和CPE Lyon [écolesupérieurede chimie,Gredsique,Gredlectique,Gredlectronique de Lyon(Grande de Lyon)(Grande'Chemist of Chemistry of Chemistion of Chemistry of Chemistion of Chemistion of Chemistry,Threntics和Electronics)]。该联合实验室将专门针对基于氟聚合物的新高性能材料的设计,该材料将在后代的电池中使用。使用电动汽车,智能手机和笔记本电脑,对移动储能设备的需求不断增长。这种需求主要由锂离子电池满足。它们由两个电极组成,这些电极由于存在分离剂而不会相互接触,它们都沐浴在电解质溶液中。不同的荧光聚物(Kynar®PVDF所属的一个分子家族)提供了出色的成本 - 性能比例,作为阴极粘合剂和分离剂涂层,以提高其性能:能量密度,功率,功率,储能,寿命,可靠性,可靠性,寿命,寿命,寿命,催化,催化,材料实验室在这些方面的研究多年,这是对这些政策的整合,而不是在这些方面进行的,而这些杂志的范围比这是多年的,而不是这些杂志的范围,而不是这些杂种,而不是在这些方面进行的,而不是在这些方面进行的,那么这些杂志的范围是众所周知的,而不是这些杂货,而不是在这些方面进行的,那么多年的研究是,众所周知,众所周知,更多的杂志,多年的研究,多年来的研究, CNRS,Claude Bernard Lyon 1 University和CPE Lyon,在一个新的联合实验室项目中:IHUB Poly-9。 这种聚合物家族在化学和电化学上都非常稳定。不同的荧光聚物(Kynar®PVDF所属的一个分子家族)提供了出色的成本 - 性能比例,作为阴极粘合剂和分离剂涂层,以提高其性能:能量密度,功率,功率,储能,寿命,可靠性,可靠性,寿命,寿命,寿命,催化,催化,材料实验室在这些方面的研究多年,这是对这些政策的整合,而不是在这些方面进行的,而这些杂志的范围比这是多年的,而不是这些杂志的范围,而不是这些杂种,而不是在这些方面进行的,而不是在这些方面进行的,那么这些杂志的范围是众所周知的,而不是这些杂货,而不是在这些方面进行的,那么多年的研究是,众所周知,众所周知,更多的杂志,多年的研究,多年来的研究, CNRS,Claude Bernard Lyon 1 University和CPE Lyon,在一个新的联合实验室项目中:IHUB Poly-9。这种聚合物家族在化学和电化学上都非常稳定。该实验室与阿克马(Arkema)在皮埃尔·贝尼特(PierreBénite)网站上新创建的卓越中心合作进行了合作。 “我对与Arkema的这种合作伙伴关系感到高兴,这是漫长的合作历史的一部分。我们正在遵守一项与各种规模的公司一起发展联合实验室的政策,正如已经存在的200多个联合实验室所证实的。商业与学术界之间这种雄心勃勃的合作形式是基于基础研究,以应对重大工业挑战。” CNRS总裁兼首席执行官Antoine Petit。“这个实验室是Arkema与CNRS之间的长期合作的另一个联合倡议。这是Arkema持续致力于与学术界建立创新和伙伴关系的持续承诺的完美例证。这使我们能够利用最佳专业知识,以在电池和氢等战略领域开发可持续的高性能材料。所涉及的科学家对聚偏二氟乙烯(PVDF)及其共聚物特别感兴趣。它们的合成发生在分散在水中的培养基中,需要高压超过100 bar的压力,CP2M受益的专业知识,因为它具有反应器能够完全安全地达到这些压力。与Arkema的合作主要用五个将研究用于能源领域的荧光聚合物的合成和处理的博士学位。这包括由Auvergne-Rhône-Alpes地区资助的论文,以及由公司资助的三个Cifre [Convention Industrielle de Mortation Par la Recherche(工业研究培训培训培训)],以及公司在50英里的设备上购买的设备,专门用于iHub Poly-9 in the Porlesises porders porsiss cp2m cp2m。
自 2007 年以来,我一直担任圣地亚哥梅萨学院的在线服务图书管理员。我于 2014 年获得教育技术博士学位,近 30 年来一直参与研究技术在教学中的应用变化,我很高兴能将我的兴趣和经验带到 SDCCD 和加州社区学院。SDCCD 新兴技术教师专家,梅萨学院正教授
目的:这项研究有两个主要目的。(1)使用基于模板的自动物品生成(AIG)生成多项选择问题(MCQ),并在评估医学教育中的临床推理技能方面评估这些MCQ的适当性; (2)提出一种使用人工智能(AI)基于现有模型的基于模板的AIG的医学教育中的模型生成新项目模型的方法。方法:这是一项方法论研究。为了第一个目标,我们遵循GIERL的三步基于模板的AIG方法来生成POIRE的MCQ项目。使用结构化形式评估了生成的MCQ的质量。为了第二个目标,我们提出了一个四步过程,用于使用英语中的父模板将其转换为新模板。我们通过使用两个医疗MCQ项目模型在Chatgpt和Claude中实现了此方法。结果:两位专家都发现自动产生的波兰问题清晰,临床声音,适合评估临床推理。关于模板转换,我们的发现表明Chatgpt和Claude能够将项目模型转换为新模型。结论:我们证明了基于模板的AIG成功实施,用于生成基于病例的MCQ,以评估医学教育中的临床推理技能。我们还提出了一种基于AI的方法,用于转换项目模型,以增强基于模板的AIG中的多样性。未来的研究应将AI生成的模型整合到AIG中,评估其考试的性能并探索其在各个领域的使用。
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