XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemgAI
撤回草案 - NIST AIRC
1 EO 14110 将生成式 AI 定义为“模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的 AI 模型类别。这可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。”虽然并非所有 GAI 都基于基础模型，但就本文而言，GAI 通常指生成式双重用途基础模型，EO 14110 将其定义为“一种在广泛数据上进行训练的 AI 模型；通常使用自我监督；包含至少数百亿个参数；适用于广泛的环境。”
利用生成式人工智能系统进行技能降低和技能提升
现代人工智能 (AI) 系统（尤其是生成式人工智能 (GAI)）能力的增强，增加了人们对其影响的担忧。人们非常担心自动化会取代工人，甚至会让人们失业，需要就业以外的收入来源。然而，人工智能似乎更有可能更多地被用来支持工人，做一些任务，而人类做其他任务 (Bolici and Crowston, 2019)。那么问题就是，如果一份工作中的一些任务由自动化系统支持甚至执行，而其他任务由人类工人执行，会产生什么影响。在本文中，我们关注一个长期以来对自动化影响的担忧，即去技能化，这意味着留给人类的工作需要的技能水平低于原来的工作。GAI 重新提出了去技能化的问题，因为作为一种通用技术，它可以对更多类型的工作产生更广泛的影响 (Sison et al., 2023)。与对技能下降的恐惧一致，许多 GAI 应用程序被描述为具有平衡效应，这意味着它们对新手的帮助大于对专家的帮助（即平衡能力），这
生成AI：欧洲对监管和行业的追求...
chatgpt和类似的解决方案是通用生成的AI，因此，为了简单起见，我们将其简单地称为生成型AI或GAI。我们知道，应将通用生成的AI与特殊用途生成的AI区分开，并且在政策辩论和科学文献中，在科学文献中，几种不同的表达方式可互换使用，例如“通用AI”，“基础模型”，“ Frontier Models”，“ Frontier Models”，“大语言模型”。在本报告中，为了保持一致性和简洁起见，我们使用表达式AI（几乎总是缩写为Gai）来广泛地是指合成新的音频，代码，图像，图像，文本，文本，视频，设计，设计，材料和其他结构性表示，这些模型通过经常和无标记的Newortity网络训练的大量数据来综合了大量的机器，这些模型是通过培养大量的无标记数据来培训的。在此定义中，GAI是一组基于机器的系统集，能够根据目标从输入数据中生成内容。
努力 - 泰勒教学学院
此资源是为学术人员，博士后学者和研究生助理教学（TAS）介绍的更多信息，以了解如何最好地设计和/或修改课程评估，以允许学生使用生成人工智能（GAI）完成学术课程的作业。本文档是讨论和思考的起点，以增进对基于AI的课程评估中固有的新兴考虑的深入了解。这些新出现的考虑可能是促进在课程评估实践中促进生成人工智能应用的道德，负责和有益的路线图。本文档可以加强与GAI评估的道德维度的理解和参与，从而促进学生教育经验的公平性和透明度。
生成式人工智能工具时代以人为本的教育人工智能 Anders I. Mørch 1、Renate Andersen 2
摘要 基于机器学习、神经网络和大型语言模型的人工智能 (AI) 在过去一年中引起了极大的兴趣，并在 2022 年底 ChatGPT (GPT 3.5) 的发布中达到顶峰。教育行业一直处于动荡之中，因为知识获取、有效教学和有意义的学习体验是其基础。在下面的立场文件中，我们探讨了以人为本的人工智能 (HCAI) 如何成为教育行业在生成式人工智能 (GAI) 时代对人工智能的有用视角。然而，我们还建议利用 GAI 工具为下一代学生做好准备，以应对未来需要与人工智能工具进行知情互动的工作场所。我们认为人工智能在教育中的应用潜力巨大，这对教师和学生都有利，可以增加教育体验。然而，也存在重大挑战。例如，GAI 工具还不符合在知识构建过程中促进学生自主的学习理论（例如建构主义学习理论）。关键词 1 机构、人工智能 (AI)、教育中的人工智能、ChatGPT、教育、生成式人工智能、以人为本的人工智能、脚手架、社会文化学习
生成的AI和安全操作中心生产力
从生产力的角度来看，我们的工作与最近的研究相邻研究，该研究检查了GAI对实验室或现场环境中随机化的影响[9，15，8，14，5]。实验室实验提供了可靠的因果识别，但它们是否概括为现实世界环境是对实验设计的判断问题。现场实验在实验室研究方面做出了类似的权衡。随机分配给了他们强烈的因果识别，但是由于它们通常仅限于一小部分组织，因此测量的效果可能不会更广泛地概括。我们的工作取决于相反的权衡；我们研究了来自150多个组织的实时运营的遥测数据（请参阅第2节），因此我们的结果可能会推广到广泛的组织的实时运营。但是，由于我们无法将选择用于治疗，我们的因果主张比实验室弱和实验实验弱。我们的工作与使用观察数据[4，21]的有限研究有关，以估计GAI对生产率的影响。在这些研究中的典型情况下，无法保证混淆性，因此我们的结果为吉（Div）提供了证据，尽管没有因果关系识别 - 吉对安全工作者的生产力的影响。尽管存在不同的缺点，但研究对跨领域的GAI生产力效应的估计值令人惊讶地一致（有关特定估计值，请参见表1），我们的30.13％的估计值类似。
生成式人工智能与法院：它们相处得如何？
另一方面，GAI 可以根据统计概率，从大量文本数据集中汇总所有与“正当程序”相关的词汇，并按照适当的语法和文体规则排列句子和段落，从而创建一份总结“正当程序”概念的新文档。换句话说，GAI 可以撰写一份关于“正当程序”的备忘录。它不会列出法院判决或法律评论文章供阅读（除非有特别提示），而是创建一份看似对该主题的精雕细琢的文章。它可能会创建参考文献或脚注，其中看似引用了来源，但这些都是模仿引用，基于引用元素（名称、日期、法院、记者页码等）响应查询的统计概率。
算法信息和公共政策： - e -contents
公共政策的制定目前暴露于低征用性信息的漩涡，并在社交媒体上流传的证据不一致，从而导致了保证和扩大公民权利的创新和基本倡议的破坏和不连续性。生成的人工智能（GAI）助手（例如Chatpp）通过创建一个能够在处理算法动员的信息中恢复公众和一致的精神的环境来应对这一趋势。供养这些工具的参考数据库必须经过共和党价值观和对民主反思性开放的策划，以便盖伊成为捍卫社会政策的文明和理性复苏的盟友。关键字：生成人工智能；公共政策；社会政策。