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生成的人工智能：希望，争议和教师在教育中角色的未来
摘要目的 - 生成的人工智能（GAI）近年来已经达到了指数增长，因为它通过自然语言处理和全面的语言模型产生原始内容。本文旨在调查GAI对高等教育的变革性影响，重点关注教师在课堂上不断发展的作用。设计/方法论/方法 - 使用现象学的观点和过程方法，该研究涉及40位与高等教育中院士的半结构化访谈。的发现 - 发现Gai当前创造了有偏见和商业驱动的学习环境，挑战了传统的教学模型。尽管具有增强教育的潜力，但GAI的自治性通常将商业利益优先于教学目标。研究局限性/含义 - 该研究仅限于教师的观点，表明未来的研究应包括学生的观点和多种教育环境。实际意义 - 该研究强调了高等教育机构制定综合政策，为教职员工和学生提供培训以及设计新课程的新课程，这些课程将GAI用于个性化学习经验和增强教师研究。独创性/价值 - 本文为Gai对教育的影响的新兴文献做出了贡献，强调了其双重性质，既是变革性工具，也是对传统教育角色和成果的潜在威胁。
生成ai
gai使用无监督的学习算法来根据用户提示创建新的音频，视觉和文本媒体。2还有有监督的学习算法，用于在标记数据上训练模型。这种机器学习技术可用于预先培训模型，以掌握数据中的基本结构和关系，用于微调模型和条件生成。3 GAI的关键优势之一是其自主功能，它使其可以快速有效地处理大量数据，从而更快地创建内容。4多个主要行业，例如医疗保健，金融，媒体和娱乐，汽车和教育，已采用GAI，利用其能力用于各种应用。其中包括营销和销售，制造和工业运营，软件工程，医疗保健和生命科学以及教育。5具有从用户提示中生成新颖内容的能力，GAI已成为寻求生产独特且引人入胜的内容的企业的一个有吸引力的选择。
工作场所学习报告2025
职业发展拥护者在一系列积极的指标上都优于非冠军。他们对自己的盈利能力，吸引和保持人才的能力更有信心。很重要的是，职业发展冠军可以更好地获得生成AI（GAI）转型的好处； 51％的人将其组织描述为GAI采用（在“领先”或“加速”阶段）的领先者，而职业发展计划较弱的人中有36％。换句话说，与所有其他人相比，在GAI采用的领先者中，职业发展冠军的可能性高42％。
重新思考生成人工智能评估
无论您从事的教育程度如何，这篇文章都是试图说服您试图抓住或检测GAI是徒劳的。不仅如此，检测工具和其他窃的调查器可能是不道德的，对GAI使用的惩罚性方法将增加教育工作者的工作量。今年，我在澳大利亚州和各州的许多不同学校工作。我已经提出了很多有关GAI和评估的问题，因此我将以FAQ介绍这篇文章。如果在文章结尾处，您仍然认为检测是一个可行的选择，我鼓励您通过左侧的“联系表”按钮与您取得联系。
推荐引用 推荐引用 Victor A. Oberting, IV，《电影和媒体行业的生成人工智能和版权》，82 W ASH . & L EE L. R EV . O NLINE 123 (2024)，https://scholarlycommons.law.wlu.edu/wlulr-online/vol82/iss2/2
生成性人工智能（“GAI” 或“生成 AI”）的发展为电影制作人和艺术家带来了令人信服的好处和能力，但也带来了与创作作品版权相关的复杂性。美国电影和媒体行业尤其说明了 GAI 的法律、经济和道德影响范围。尽管 GAI 可能表现出独立代理或意图的特征，但最好将 GAI 模型理解为一套新工具，可在创作过程中为各种应用提供服务。只有当使用这些工具的电影制作人没有被不合理地剥夺利用其作品所必需的作者身份和所有权时，才能实现这套工具的潜在好处。版权法可以在电影行业的背景下实现其功利目的，在实际的作者身份要求和 AI 辅助作品的动态许可制度之间取得平衡。通过立法、政策和最佳实践的正确结合，版权法可以进一步促进
高级云计算环境中的生成式人工智能的可扩展架构：
对生成式人工智能 (GAI) 应用程序的需求不断增长，云计算环境中的可扩展架构对于支持此类模型的计算复杂性和资源需求至关重要。在本文中，我们深入研究了云中生成式人工智能的可扩展架构，旨在提高性能和效率。分布式计算、容器化和边缘计算是我们探索的一些架构方法，可让组织满足 GAI 模型的资源需求。我们通过案例研究和性能基准，探索如何结合使用可扩展基础设施、智能资源管理和数据管理实践来部署和执行 GAI 应用程序。结果显示了每个架构框架的优缺点，并概述了集成新兴技术（如量子计算和无服务器架构）以提高可扩展性的未来方向。这项研究适用于各个行业的实际应用，从医疗保健到金融和娱乐，再到增加 GAI 应用程序的使用以推动创新和效率。
生成的AI工具如何促进软件中的工作制定...
摘要软件开发行业的快速发展挑战开发人员有效地管理其多样化任务。软件开发中的传统助理工具通常无法有效地支持开发人员。本文探讨了生成人工智能（GAI）工具（例如Github Copilot或Chatgpt）如何促进工作手工制作，这是员工重塑工作以满足不断发展的需求的过程。通过将GAI工具集成到工作流程中，软件开发人员可以更多地专注于创造性问题，增强工作满意度并培养更具创新性的工作环境。本研究研究了GAI工具如何影响软件开发人员之间的任务，认知和关系工作制定行为，从而研究了其对行业内专业增长和适应性的影响。本文提供了有关GAI工具对软件开发工作制作实践的变革性影响的见解，并强调了他们在使开发人员重新定义其工作职能方面的作用。关键字：AI辅助软件工程，驱动的工作制定，工作环境转换
生成式人工智能
摘要 为什么要对生成式人工智能进行拉特瑙扫描 (Rathenau Scan)？生成式人工智能 (GAI) 是指可以根据用户请求自动创建内容的人工智能系统。比如，你可以让系统做一个摘要，或者按照画家梵高的风格创建一张照片。自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，全球数百万用户一直在尝试这项技术。这项技术已经对社会产生了影响，人们对它将给社会带来什么寄予厚望。此扫描概述了与 GAI 相关的机遇、风险和行动方案。生成式人工智能是新鲜事物吗？生成式人工智能建立在现有人工智能技术的基础上，形成学习型人工智能系统的一个子类。同时，生成式人工智能系统具有许多与众不同的特性： • 首先，生成式人工智能系统在语言处理方面明显优于其他人工智能系统； • 其次，该系统可以很好地与不同的“模态”配合使用，例如图像、声音、视频、语音，甚至蛋白质结构和化学化合物等； • 第三，生成式人工智能系统接受通用训练，为各类具体应用提供基础。由于这些原因，GAI 系统可以执行许多不同的任务，这与许多其他属于“狭义 AI”的 AI 系统不同，后者仅针对一项特定任务进行训练。您可以使用生成式人工智能做什么？在这次扫描中，我们区分了 GAI 系统可以发挥的四种作用。 GAI系统可以用作：1.学习工具：例如查找信息或作为做作业时的信息来源； 2. 生产工具：系统代表用户生产某些东西。许多职场人士已经在尝试这种做法。 3. 复杂问题解决者：例如在科学领域，GAI 系统有助于折叠蛋白质结构，包括着眼于开发新药； 4. 创造体验：一些用户发现与 GAI 系统交互很有趣或很有趣。例如，GAI 系统就可以充当伴侣。例如，有人创建了一个模仿他已故亲人的聊天机器人。尽管具有这些功能，但该技术仍存在一些局限性。生成式人工智能系统计算出最可能的答案。这可能会导致错误的答案或歧视性的内容。底层算法也是如此
利用生成式人工智能的力量来提高学生参与度
什么是生成式人工智能？课堂上有哪些流行的 GAI 工具？生成式人工智能 (GAI) 是一种人工智能 (AI) 算法，它根据训练过的数据生成内容。与旨在识别模式和做出预测的传统人工智能系统不同，生成式人工智能以图像、文本、音频等形式创建新的内容和输出（世界经济论坛，2023 年）。GAI 的示例包括 Bard（谷歌）、Bing Chat（微软）、ChatGPT（OpenAI）、Dall-E（OpenAI）、Education Copilot、Teacherbot 等。多方面的学生参与（Reeve，2011 年）
在线性代数教学中应用生成人工智能的应用
摘要。本文探讨了生成人工智能（GAI）在线性代数教学中的应用。具有强大的生成能力和创造力，为教育教学带来了新的可能性。This paper first introduces the concept of GAI and its application background in the field of education, then discusses various specific application scenarios of GAI in teach- ing linear algebra, including: assisting teachers in efficient text processing and teaching design, generating personalized learning resources, promoting deep in- quiry through smooth human-computer dialogue, constructing interactive learn- ing platforms, real-time evaluation of learning progress and effectiveness, dy- namic updating and优化教学内容，扮演虚拟教师的角色以及开发智能评估和反馈系统。这些局限性可以提高教学效率和学生的兴趣，还可以提高教育领域的创新思想和方法。