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Genai / Transformers研讨会概述，内部和见解< / div>
➢j和l是损失 /错误 /成本功能的通常符号，即< / div>模型预测的内容与根据地面真理预测的内容之间的区别。
探索 AI 和 GenAI 对各行业的影响
跑赢大盘 (O)：预计 12 个月内业绩将大幅跑赢行业平均水平。行业表现 (SP)：预计 12 个月内回报与行业平均水平一致。跑输大盘 (U)：预计 12 个月内回报将大幅低于行业平均水平。受限 (R)：当 RBC 在某些合并或其他战略交易中以及在某些其他情况下担任顾问时，RBC 政策禁止某些类型的沟通，包括投资建议。未评级 (NR)：由于适用的法律、监管或政策限制，评级、价格目标和估计已被删除，这些限制可能包括 RBC Capital Markets 担任涉及公司的顾问时。
生成人工智能 (GenAI) 披露和情况说明书
下面解释一下你如何确保 GenAI 系统不会对“对住房或住宿、教育、就业、信贷、医疗保健和刑事司法的获取或批准产生重大影响的决策”产生不利影响。（AB 302，技术部：高风险自动决策系统：清单）。
生成人工智能（GenAI）发布指南...
• 保密性和隐私性：使用 GenAI 工具共享的数据可能会以向第三方公开机构、研究、授权或合同数据（包括但不限于个人身份信息 (PII)、受保护的健康信息 (PHI)、机构定义的敏感数据、FERPA 定义的学生数据以及具有出口管制限制的研究数据）的方式被使用或存储。请勿在任何可能损害保密性和/或隐私性的 GenAI 工具中存储或使用数据。公共数据可在任何 GenAI 应用程序中使用和保留。请注意，某些 AI 应用程序中的隐身功能无法保证保密性和隐私性。将 GenAI 与定义为非公开的数据一起使用时，需要获得信息安全办公室 - 首席信息安全官 (CISO) 的预先批准和授权。
GenAI 对电信 B2B 销售团队的必要性
未来——以预测性和生成性人工智能 (AI) 的形式——正在召唤通信服务提供商。在与客户、合作伙伴和行业分析师的每一次对话中，我们都听到电信 B2B 销售团队对迎接数据、预测性人工智能和现在的生成性人工智能的新时代感到多么兴奋。他们如此渴望，以至于销售运营团队甚至正在重新定义他们作为人工智能运营团队的角色。很明显，人工智能可以激发服务提供商的活力，帮助他们为客户发挥真正的潜力，并让他们自己体验加速增长。然而，利用这项技术的力量是一个需要循序渐进的方法的过程，这种方法可以在每个渐进步骤中创造价值。许多人已经开始了这段旅程，但尚未充分发挥其潜力。
关于窃和负责使用Genai教师的政策...
在KU Leuven的教育中实施窃政策于2008年始于2008年，并于2023年进行了更新，并与负责使用生成人工智能（Genai）的政策相辅相成。可以在教育和考试法规的第84条中找到将窃的定义作为一种特殊的不规则形式（REE）：“任何个人学生（部分）妨碍或试图妨碍自己或其他学生的知识，理解和/或技能的任何行为都会被视为适当的损害。一种特殊类型的不规则性是窃，涉及复制他人的工作（包括思想，文本，结构，设计，图像，计划，代码等）或一个人自己以前的工作以精确或稍作修改的方式，而没有充分承认来源。在考试期间拥有的所有禁止资源都被认为是不规则的。与事实发现无关的是：
第二年度业务和Genai Workshop第1天
9:00 - 10:00房间660主题演讲：Erik Brynjolfsson Jerry Yang和Akiko Yamazaki教授兼斯坦福大学以人为中心AI的高级研究员和斯坦福数字经济实验室的董事。 “ AI觉醒：对商业和经济的影响”9:00 - 10:00房间660主题演讲：Erik Brynjolfsson Jerry Yang和Akiko Yamazaki教授兼斯坦福大学以人为中心AI的高级研究员和斯坦福数字经济实验室的董事。“ AI觉醒：对商业和经济的影响”
使用 GenAI 生成业务能力图
摘要 业务能力的概念已被广泛接受，是企业架构和业务管理的强大工具。然而，由于业务能力的概念抽象，为特定公司创建业务能力图对于经验丰富的顾问来说仍然是一项耗时的任务，对于初级顾问来说也是一项具有挑战性的任务。像 ChatGPT 这样的系统目前在生成文本时显示出令人惊讶的准确结果，并且有第一种研究方法正在研究它们在企业建模中的潜力。本文描述了业务能力图生成器的原型实现和评估。该项目基于预先训练的语言模型，并使用提示工程来得出可用于初稿业务能力图的提示。经验丰富的顾问可以专注于改进 GenAI 的结果，而不是为每个客户从头开始创建新的地图。
GenAI 即将彻底改变银行
银行可以访问交易流中的大量数据，从而深入了解客户的行为、短期愿望和长期需求。实验表明，作为大型语言模型的基础的变换器网络可用于充分利用交易数据，同时取代传统机器学习来生成风险评分和产品倾向模型。生成的模型不会具有语言模型的形式，但可以将预测精度提升到一个新的水平，并减少构建传统模型所需的数据工程。然而，要实现这些好处，需要大量的交易数据，相当于拥有 1 亿客户的银行多年的历史记录。这可能会导致大型银行和供应商之间出现新的竞争维度，或促使银行探索联邦学习。