XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemgAI
出版商和期刊对作者在学术和科学出版中使用生成人工智能的指示：文献计量分析
2022 年 12 月，《自然》杂志发表了第一篇讨论对在学术写作中使用 ChatGPT 和 GAI 的担忧的文章。14 从那时起，期刊和出版商开始更新其编辑政策和对作者的说明，以指导如何在学术研究中披露 GAI 的使用。《科学》杂志于 2023 年 1 月发表了一篇文章，表示决定禁止在写作过程中使用 GAI 生成文本、图形、图像或图表，并认为违反该政策构成科学不端行为。15 其他期刊允许在有限制的情况下使用 GAI，并要求完全披露。 16 出版伦理委员会 (COPE) 是一个由编辑、出版商、大学和研究机构组成的组织，旨在帮助所有学科的出版伦理规范，17 该委员会于 2023 年 2 月发布了一份关于研究出版物中人工智能工具的立场声明，18 强调“人工智能工具无法满足作者身份的要求，因为它们无法对提交的作品负责”，同时还建议了披露人工智能使用情况的方法，并强调作者对人工智能工具所产生的作品负责。18
硕士论文标题：下一代生成人工智能...
在本文中，我们将研究如何利用生成人工智能 (GAI) 代理来协助下一代移动网络中的物理层 (PHY) 信号处理和稀缺的无线电资源分配。性能将是关键目标，但保持低复杂性也同样重要。一个重大障碍是高效设计和训练 GAI 代理来处理大规模和异构无线数据，包括无线电信号、语音、视频、雷达和/或激光雷达。另一个挑战在于确保此类代理对动态无线环境的适应性，解决与可扩展性和实时响应性相关的问题。解决这些挑战对于充分发挥 GAI 的潜力以支持未来移动通信系统的开发和运营至关重要。
探索协作决策——ORCA
本文采用准实验性前测-后测设计，探讨了将生成人工智能 (GAI) 整合到组织决策过程的效果。该研究考察了三个以尖端运营技术而闻名的全球组织在四种群体决策场景中人类智能 (HI) 和 GAI 之间的协同作用。研究分为几个阶段：确定研究问题、收集决策基线数据、实施人工智能干预以及评估干预后的结果以确定绩效变化。结果表明，通过提供基于系统 2 推理的数据驱动支持和预测分析，GAI 有效地减轻了人类的认知负担并减轻了启发式偏差。这在以陌生和信息过载为特征的复杂情况下尤其有价值，在这种情况下，直观的系统 1 思维效果较差。然而，该研究还揭示了与 GAI 集成相关的挑战，例如可能过度依赖技术、内在偏见，尤其是缺乏情境创造力的“开箱即用”思维。为了解决这些问题，本文提出了一个强调透明度、问责制和包容性的 HI-GAI 合作创新战略框架。
出版商和期刊的指示向作者提供了有关在学术和科学出版中使用生成人工智能的说明：书目ANA
在2022年12月，大自然发表了第一篇文章，讨论了有关在学术写作中使用Chatgpt和Gai的担忧。14从那时起，期刊和出版商已开始向作者更新其编辑政策和指示，以提供有关如何在学术研究中披露GAI使用的指导。Science在2023年1月发表了一篇文章，该文章宣布其禁止使用GAI在写作过程中生成文本，数字图像或图形的决定，并认为违反该政策是构成科学不当行为的。其他15个期刊允许使用GAI有限制和全面披露的要求。16由编辑，出版商，大学和研究机构组成的组织委员会（COPE）有助于为所有学术学科的出版物伦理提供信息，17在2023年2月在研究出版物中的AI工具上发表了一份立场声明，该声明在研究出版物中于18年2月18日强调，“ AI也无法遵守AI的责任，同时宣布AI的责任，而AI的责任是AI的责任”对AI工具生产的工作负责。18
生成AI的时代和AI生成的一切
生成的AI（GAI）已成为人工智能方面的重要进步，以其语言和图像产生能力而闻名。本文介绍了“ AI生成的一切”（AIGX），该概念将GAI扩展到纯粹的内容创建到实时的适应和控制范围，并控制了各种技术领域。在网络中，AIGX与物理，数据链接，网络和应用程序层紧密合作，以增强对各种系统和服务设置以及应用程序和用户需求的响应的实时网络管理。网络是通过AIGX生命周期进一步优化的重要组成部分，即数据收集，分布式预培训和快速决策，从而建立了相互增强的相互作用。更重要的是，我们提供了一个重点介绍功率分配的深入案例研究，以说明AIGX和网络系统之间的互换。通过此探索，本文分析了GAI在网络中的重要作用，阐明了网络增强AIGX功能的方式，并强调了它们形成的美德交互式周期。希望本文为后续的未来研究铺平道路，旨在完全释放GAI和网络的潜力。
生物信息学中的简报
摘要 - 生成的人工智能（GAI）已成为一个快速新兴的领域，该领域在智能和自动创建各种内容方面具有巨大的潜力。为了支持这种人工智能生成的内容（AIGC）服务，未来的通信系统必须满足严格的要求，包括高数据速率，吞吐量和低潜伏期，同时有效地利用有限的光谱资源。语义通信（SEMCOM）被视为一种革命性的交流计划，可以通过传达信息的含义而不是繁殖来应对这一挑战。gai算法是在模型预培训和微调，知识基础构建和资源分配方面，为启用智能有效的SEMCOM系统的基础。相反，SEMCOM可以提供较低延迟和高可靠性的AIGC服务，因为它可以执行数据编码和压缩数据以及基于知识和上下文的推理的能力。在这项调查中，我们通过研究GAI-DRIENS SEMCOM网络的架构，无线通信方案和网络管理来打破新的基础。我们首先引入了一种用于GAI驱动的SEMCOM网络的新型体系结构，其中包括数据平面，物理基础架构和网络控制平面。反过来，我们对端到端GAI驱动的SEMCOM系统的收发器设计和语义有效性计算提供了深入的分析。最后，我们探索了几个承诺的用例，即自动驾驶，智能城市和元视频，以提供GAI驱动的SEMCOM网络的全面理解和未来方向。随后，我们在拟议的网络中介绍了创新的生成水平和知识管理策略，包括知识结合，更新和共享，确保基于知识的准确性推理。
cflingo的设计，实施和评估...
摘要：生成人工智能（GAI）的最新进展已导致了GAI集成平台的发展，以增强外语学习。但是，这样的平台的有效设计，开发和评估需要强大的理论框架。这项基于设计的研究应用了基于任务的语言教学（TBLT） - 特别是认知假设（CH）和三合会组成框架（TCF），以告知CFLINGO的设计和实施，这是一个综合的中国语言学习平台。该研究解决了三个关键查询。首先，研究研究了认知假设如何为平台内的任务测序提供信息。通过逐步提高任务复杂性，平台脚手架学习者的认知负载，以结构化和支持的方式将其从更简单到更具挑战性的任务引导。第二，它探讨了三合会组成框架在通过迅速的工程技术增强平台适应性方面的作用，从而优化了任务条件，以解决学习者的不同熟练程度并提供量身定制的反馈，从而为有意义的语言实践创造了机会。第三，该研究通过开放式的回答和对26名使用CFLingo的大学生的访谈来评估平台的有效性。调查结果表明，任务测序和自适应反馈增强了任务真实性，提高了绩效并丰富了学习经验。这些见解为未来的GAI集成语言学习平台提供了宝贵的设计和教学意义。摘要: 近年来，生成式人工智能（ GAI ）的快速发展催生了多种旨在 提升外语学习效果的 GAI 集成平台。然而，这类平台的有效设计、 开发与评估需要一个坚实的理论框架作为支撑。本项设计型研究运用 任务型语言教学（ TBLT ），特别是认知假说（ CH ）和三元成分框架 （ TCF ），为 GAI 集成语言学习平台 —— 智语学伴 ( CFLingo ) 的设计 与实施提供理论指导。研究围绕三个核心问题展开探讨。首先，研究
生成式人工智能
摘要 为什么要发布 Rathenau 对生成式 AI 的扫描？ “生成式 AI” (GAI) 一词指的是能够根据用户要求自动创建内容的 AI 系统。例如，您可以要求这样的系统生成摘要，或者以梵高的风格创建图片。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，它已经对社会产生了影响，同时人们对它会带来什么的期望很高。本扫描概述了与 GAI 相关的可能性和风险以及潜在的政策行动。 生成式 AI 是新事物吗？ 生成式 AI 建立在现有 AI 技术的基础上，是学习型 AI 系统的一个子集。同时，生成式 AI 系统具有许多与众不同的特点： • 首先，它们在语言方面明显优于其他 AI 系统； • 其次，它们可以有效地处理不同的“模态”，例如图像、声音、视频和语音，甚至蛋白质结构和化合物等； • 第三，生成式人工智能系统接受一般训练，这为各种特定应用提供了基础。因此，GAI 系统可以执行许多不同的任务，而不像许多其他属于“狭义人工智能”类别的人工智能系统，它们只接受一项特定任务的训练。 生成式人工智能能做什么？ 在目前的扫描中，我们区分了 GAI 系统可以履行的四个角色。GAI 系统可以部署为： 1. 学习工具：例如查找信息或在做作业时充当信息来源； 2. 生产工具：系统根据用户的要求创建某些东西。许多人已经在工作场所尝试这样做了； 3. 复杂问题的解决者：例如在科学领域，GAI 系统帮助折叠蛋白质结构，例如支持开发新型药物； 4. 创造体验：一些用户发现与 GAI 系统互动很有趣或很吸引人，它可以扮演伴侣的角色。例如，有人已经创建了一个模仿已故亲人的聊天机器人。尽管存在这些可能性，但该技术也有其局限性。生成式人工智能系统基于统计数据，因此会计算出最有可能的答案。这可能会导致错误答案或歧视性内容。底层算法也非常复杂，人们只能在有限的范围内理解它们的运作方式——包括那些开发这些算法的人。因此，该技术还不足以应用于医疗诊断等重要流程。
使用UTAUT2
生成人工智能（GAI）技术正在高等教育中获得吸引力，提供了潜在的好处，例如个性化学习支持和提高生产力。但是，成功的集成需要了解影响学生采用这些新兴工具的因素。这项研究调查了塑造高等教育学生通过统一接受和使用技术2框架的镜头采用GAI的决定因素。数据是从Pyatigorsk州立大学的学生那里收集的，并使用结构方程建模进行了分析。这些发现揭示了习惯（HB）是学生在学生中采用GAI的最有影响力的预测指标，其次是预期绩效。享乐动机，社会影响力（SI）和价格价值积极影响行为意图（BI）使用这些技术。令人惊讶的是，促进条件（FC）对BI表现出负面影响，这表明支持系统中的潜在差距。该研究在推动采用的基本因素上没有明显的性别差异。根据结果，提供了有关促进HB形成，交流福利，增强享乐主义呼吁，杠杆SI，解决价格问题和加强FC的建议。潜在的局限性包括数据的横截面性质，地理限制，对自我报告的措施的依赖以及缺乏对个体差异作为主持人的考虑。这项研究有助于在教育环境中对GAI采用的知识不断提高，从而提供了见解，以指导高等教育机构负责任地整合这些创新工具，同时满足学生需求并促进改进的学习成果。