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生成人工智能（Genai）扫盲量表
摘要 - 生成人工智能（Genai）聊天机器人可以通过其先进的自然语言处理能力为教育过程做出积极的贡献。这是一项新技术，重要的是要知道其适当使用。Genai文学专业的学生有更大的潜力有效地使用聊天机器人。在文献中，有数量有限的测量工具来衡量AI聊天机器人的识字水平，这些工具属于生产性人工智能类别。这项研究的目的是调整一种工具来衡量大学生的Genai素养。（Wang等，2023）开发的AI识字量表被297本大学生和研究生的学生参与了土耳其。量表由四个维度和十个项目组成。Cronbach的Alphaα内部一致性系数计算为0.74。总测试分数显示上下27％组之间的显着差异。检查了拟合指数以证明模型的充分性，并为基础提供了良好的基础。使用这种结构，该仪器可以用作衡量Genai素养水平的合适工具，学习活动的有效性提高了这一水平以及对该主题进行研究。关键字 - 人工智能（AI）聊天机器人，Genai素养，测量工具，大学生
genai和反托拉斯：在不确定性时期轻轻踩踏
* Paul Gilbert和Riccardo Tremolada是Cleary Gottlieb Steen＆Hamilton LLP的律师。本文中表达的观点是个人的，不归因于公司或其客户。所有错误，遗漏和观点都是作者自己的。1 See Regulation 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations 300/2008, 167/2013, 168/2013, 2018/858, 2018/1139 and 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, 2016/797 and 2020/1828 （人工智能法），PE/24/2024/REV/1 OJ L，2024/1689，2024年7月12日，Refitals 99和105。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。 它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。 3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。 参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No. 1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。 4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。 5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。 6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No.1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。7公司活跃在Genai领域中，例如，例如Aleph Alpha，Bloom（拥抱面），Claude（Anthropic），Cohere，Gemini和Gemma和Gemma（Google），拐点AI，Llama（Meta），各种版本的Mistral AI，Midjourney，Midjourney，sentability AI和Titan（titan）和Titan（Amazon）。8 See M. Heikkilä, “AI is at an inflection point, Fei-Fei Li says”, MIT Technology Review , 14 November 2023, available at: https://www.technologyreview.com/2023/11/14 /1083352/ai-is-at-an-inflection-point-fei-fei-li-says/ .9 Polaris, “Generative AI Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report, By Component (Software and Services); By Technology; By End-Use; By Region; Segment Forecast, 2023—2032”, 2023, available at: https://www.polarismarketresearch.com/industry-analysis/generativeai-market .10实际上，经济的每个部门都将从Genai中受益。Genai已经在整个经济体中许多部门都在改变商业实践和生产力。它在科学研究中也越来越有价值，从而实现了扩展科学家能力的复杂模型。参见，例如，Z.另请参见J. Seo等人，“避免使用深度增强学习的融合等离子体撕裂的不稳定性”，626自然，746-751（2024）。高盛在2023年进行的研究估计，Genai工具有可能在未来10年内向GDP增加7％，这相当于大约7万亿美元。11参见McKinsey，“生成AI的经济潜力：下一个生产力边界”，2023年，第24页，可在以下网址获得：https：//www.mckinsey.com/~/~/~/mmedia/mckinsey/mckinsey/business %20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/the%20economic%20potential%20of%20generative%20ai%20the%20next%20productivity%20frontier/the-economic -potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.pdf .参见高盛（Goldman Sachs），“生成AI可以将全球GDP提高7％”，2023年4月5日，网址为：https：//www.goldmansachs.com/insights/Articles/generative-generative-generative-could-could-raise-glaise-global-global-global-gdp-by-7-percent.html。12 Genai行业应被理解为“ Genai模型的价值链”，其中可能包括以下市场：筹码制造，云基础设施的提供，数据许可，特定类型的AI劳动力的供应，生产力的供应，生产力的供应，供应特定的CHATBOT服务，特定手机助理服务的供应，供应特定的手机数字助理服务等。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。13虽然竞争执法在维护竞争性的Genai市场中的作用很重要，但应注意的是，与这些技术有关的市场动态和竞争的发展方式很容易受到许多其他因素的影响，包括对与竞争不同的政策方面的监管，例如AI安全，数据和版权法。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。
云雷达：医疗保健行业报告
数据质量是一个重要的问题，并且在所有组织中都陷入困境，这些组织使用数据分析来得出智能和明智的业务决策。不幸的是，这是整个行业和领域的，大多数数据源都充满了各种不准确性，使它们不可靠，并且在潜在的风险或危险中更糟。
Genai是电动移动生态系统的游戏规则改变者吗？
利用Genai可以重新定义业务的运营，从而在所有领域提供变革性的可能性。在普华永道，我们帮助整合Genai并利用从营销到供应链的业务运营的AI工厂方法。我们的信任 - 辅助设计系统从第一天开始确保负责的AI治理，从而减轻诸如偏见和数据泄露等风险。我们可以用“及时的工程师”角色来提高劳动力，以利用AI的全部潜力，并通过PWC负责的AI框架进行持续的监督，从而使AI绩效与整体业务目标保持一致。随着策略的发展，普华永道的承诺在我们的DNA中嵌入Genai，并在10亿美元的投资下支持，确保我们的合作将重新定义当今的移动性挑战，并共同创建明天突破的路线图。
法律团队 GenAI 解决方案实用指南
生成式人工智能 (GenAI) 正在迅速改变企业的运营方式，成为提升效率和创新的重要工具。预计到 2025 年，GenAI 将显著影响 70% 的文本和数据驱动型任务，相比 2023 年的 10% 大幅增长。1 然而，各行各业的组织都面临着类似的问题——从哪里入手、如何入手、GenAI 适用于哪些用例以及应该获得哪些解决方案。随着新解决方案的涌现和创新的推进，形势变得愈加复杂多样。本指南提供了一些实用指南，帮助您规划下一步。
生成人工智能（Genai）：员工指南
Genai是指根据提示产生内容的一类人工智能算法。非生成AI已经使用了多年，包括在Google搜索，亚马逊，Netflix等的传统搜索功能中。Genai自2018年以来已取得了重大进步，现在可以通过用户友好的接口可以轻松访问。最常见的是聊天机器人，图像发生器和搜索引擎，它们集成了Genai以改善结果。使用自然提示，用户可以产生类似人类的文本响应，图像，代码和设计，以及连接插件以提高专业领域的功能，例如数学和技术问题解决。这些工具越来越能够采用高级推理，这意味着计算机科学技术能力很少的用户可以利用高度发达的Genai工具。但是，最好的工具仅是购买或订阅。
介绍道德Genai的AI评估量表...
•艺术和设计：学生使用Genai来生成艺术品或设计概念，然后对生成的作品进行全面的批评，评估其美学，文化和技术方面。•数据科学：学生可以使用Genai生成数据集或模拟场景。他们将需要评估AI-I-I-I-I-IDAD数据的可靠性，相关性和潜在偏见。•文学：使用Genai产生故事或叙事后，学生对情节结构，角色发展和主题元素进行了深入的分析，使他们权衡了他们与传统的文学标准和文化惯例。•哲学：Genai可用于在哲学主题上产生论证或观点，学生严格剖析了AI模型的立场的逻辑，一致性和道德含义。
制定 GenAI 和 AI 政策：教师指南
● GenAI 已经存在了一段时间，但当 OpenAI 于 2022 年 11 月发布他们的聊天机器人 ChatGPT 3 时，它成为了“一夜成名”。Chat 代表“聊天机器人”，它是允许用户以自然人类语言与 GPT 平台（大型语言模型 - LLM）交互的界面。
在研究中使用生成式人工智能 (“GenAI”) 的指南
1. 您可以通过 ELM 访问更广泛的 AI 大型语言模型，包括最新、最强大的 ChatGPT 版本以及即将推出的开源 LLM。 2. 您的数据是安全的，不会被第三方服务保留以训练他们的模型或用于任何其他目的。大学与 OpenAI 签订了零数据保留协议，确保您的数据安全且私密。您的所有聊天历史记录和文档下载都会在您的 ELM 实例上保密。 3. 所有教职员工和学生都可以免费使用，为所有人提供相同的访问权限。 4. 您可以通过我们的 API 编写自己的 AI 应用程序，在 ELM 之上进行创新。 5. 大学通过您当地的 IT 团队、EdHelp 和 IS 帮助热线为 ELM 提供全面支持。您可以在此处找到 ELM 支持页面以及有关如何开始使用的更多信息：https://www.ed.ac.uk/information-services/computing/comms-and-collab/elm
Genai Arena：生成模型的开放评估平台
生成的AI已取得了显着的进步，以彻底改变图像和视频生成等领域。这些进步是由创新算法，体系结构和数据驱动的。然而，生成模型的快速扩散突出了一个关键的差距：缺乏值得信赖的评估指标。当前的自动评估，例如FID，剪辑，FVD等，通常无法捕获与生成输出相关的细微质量和用户满意度。本文提出了一个开放的平台g en-a rena，以评估不同的图像和视频生成模型，用户可以在其中积极参与评估这些模型。通过利用集体用户的反馈和投票，G en-A-A Rena旨在提供更民主和准确的模型绩效衡量。它分别涵盖了三个竞技场，分别用于文本形象生成，文本到视频生成和图像编辑。目前，我们总共涵盖了35个开源生成模型。g en-a-a rena已经运作了七个月，积累了社区的9000多票。我们描述了我们的平台，分析数据并解释用于对模型进行排名的统计方法。为了进一步促进基于建筑模型的评估指标的研究，我们发布了三个任务（即Genai-Bench）的偏好数据的清洁版本。我们促使现有的多模式模型，例如Gemini，GPT-4O，模仿人类投票。我们通过将投票的模型投票与人类投票来了解其惩罚能力来计算准确性。在这三个生成任务中有19％。我们的结果表明，现有的多模式模型仍在评估生成的视觉内容方面落后，即使是最佳型号GPT-4O也只能达到49的平均精度。开源MLLM的表现更糟，因为在复杂的视力方案中缺乏指导跟踪和推理能力。