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气候和自然披露声明2023
此陈述包含前瞻性陈述和意见陈述。这些可能包括有关管理的计划，策略和目标的陈述； GPT与可持续性有关的目的，价值观，目标和目标； GPT的未来表现；外部推动器（例如技术进步，较低排放能源和建筑材料的可用性增加，碳偏移的可用性和质量以及政策支持）；碳和能源市场的波动；以及气候和与自然有关的场景。Such statements may be identified by the use of terminology including, but not limited to, ‘intend', ‘aim', ‘ambition', ‘aspiration', ‘goal', ‘target', ‘project', ‘see', ‘anticipate', ‘estimate', ‘plan', ‘objective', ‘believe', ‘expect', ‘commit', ‘may', ‘should', ‘need', ‘must', ‘will', ‘would', ‘continue', “预测”，“指导”，“趋势”或类似的词。
工业革命中的生成AI
在撰写本文时，生成的AI正在快速发展，技术能力和应用以惊人的速度扩展。从2023年3月的OpenAI发布GPT-4到Anthropic的Claude-21和Facebook的Llama-22，在2023年7月，生成语言模型在几个月内代码生成，数学解决问题，交互长度和成本效率方面已经取得了迅速的进步。自2022年11月启动Chatgpt以来，在GPT模型上构建的应用程序的扩散证明了这一增长，在OpenAI平台上注册了400多个效率工具，涵盖了图像生成，笔记摄取，任务管理等。此外，将GPT模型集成到10,000多种产品中强调了生成AI的广泛效用。
教育中的人工智能：......
UDC 330.131.5 教育领域的人工智能：应用方向和领域 Yu.A.图明控制科学研究所以VA俄罗斯科学院特拉佩兹尼科夫理论与应用数学研究所，俄罗斯，117997，莫斯科，Profsoyuznaya 街，65 电子邮件：yuriyt90@yandex.ru。关键词：人工智能、教育、自适应学习。摘要：近年来，人工智能在教育领域越来越受欢迎，带来了创新并从根本上改变了学习方法。人工智能在教育中的作用、对学习和教育实践的影响日益增强。在教育领域，人工智能体现为开发能够适应学生个性化需求的智能系统。先进的深度学习技术和深度语言模型的发展正在推动能够提供高质量反馈和个性化学习材料的智能教育助理的产生。人工智能在学习成果评估和分析领域也发挥着重要作用，为学生的进步提供更客观的评估。近几十年来，人工智能领域发生了重大的技术变革。人工智能系统的开发是一种将人类积累数据的高级处理转移到计算机系统、晶体管和/或神经形态的努力。 [1] 人工智能当前发展阶段的特点是人工神经网络技术快速发展，特别是机器学习和深度学习等领域，它们是语音和图像识别领域研究以及控制系统创建不可或缺的一部分。 2017年，谷歌提出了深度神经网络的Transformer架构，随后在大型语言模型中得到广泛应用。 2018年，基于海量未标记数据训练的大型语言模型开始得到开发，可以适应广泛的任务。在随后的几年里，这些模型的迭代开始出现，其中OpenAI的GPT-3于2020年问世，2022年底GPT的聊天界面引起了广泛关注。随着深度学习的发展和可广泛使用的大型语言模型的出现，2019-2020年以来人工智能在教育应用领域的研究活动急剧增加。 Springer 表示，影响因子 (IF)、期刊四分位数有所增加，出版物数量增加了 1.5-2 倍。例如，在《国际教育人工智能期刊》中，影响因子的增长反映在表 1 中。按年份划分的 IJAIE 影响因子。 [2]
生物学启发的认知体系结构和生成的预训练的变形金刚是朋友或敌人？
bica*ai是一个悠久的长期研发企业，旨在创建旨在模仿人类水平人工智能的计算体系结构。最近，在其领域非常出乎意料的是，似乎是另一个竞争者 - 一种基于GPT的AI工具，旨在模仿用户友好的自然人类语言的人类计算机对话。正如其设计师所声称的那样，该设备展示了一般AI的迹象。在激动人心而快乐的接待之后，很明显，新竞争对手无法履行其预期的承诺 - 它会返回错误和误导性的回应，欺骗和虚假信息。该问题引发了一波公共反对意见，并要求停止并防止进一步的设备部署。另一方面，设备设计人员声称不完美是暂时的，很快该产品将富裕其备用的品质。不，这永远不会发生！本文的目的是说明最初基于GPT的AI工具设计的方法最初是有缺陷，错误和不合适的，因为它忽略了智能和信息专业人士的基本定义。该论文加入了普遍的意识，即对基于GPT的AI工具的不受限制和自由散布对人类社会构成威胁，类似于粗心的生物武器研究的威胁。
嵌入式网络投诉处理和争议...
澳大利亚标准为ISO 10002-2006对处理的投诉将投诉定义为“对组织的不满表达，与其产品或服务相关，或投诉处理过程本身，而响应或决议是明确或隐含的预期”。GPT小组认为投诉是对通过GPT嵌入式网络提供的电力服务或处理过程本身的投诉本身的不满表达的，在这种情况下，响应或解决方案是明确或隐含的。这可能包括对以下方面的不满：通过嵌入式网络向供应地址的电力供应； 在供应地址安装计量设备； 仪表读数； 签发税收发票； 关税申请或不正确的充电； 从选择的零售商购买能源的能力；或断开和/或重新连接供应地址。
人工智能语言模型（包括 ChatGPT）在法律实践中的应用问题
GPT 在提供准确的法律信息方面并不可靠。大律师需要了解他们使用的 GPT 工具的优缺点。作为至少第一步，大律师应始终验证 AI 生成的信息的准确性、可靠性和时效性，以确保其与他们自己的法律知识和研究一致，然后再将其用于任何目的。大律师通常明智的做法是选择记录他们使用过的提示（他们的搜索历史）、他们做出的选择以及 AI 工具生成的结果。大律师还应确保对 AI 工具的任何使用均符合其服务条款。大律师应该记录这些条款以及他们使用特定工具的明确决定。这是因为服务条款可能经常更改，他们接受的条款也可能不同。
内部分离株在药物质量控制中的作用
多年来，内部分离株在微生物质量生物学测试中的相关性，内部分离株在微生物质量生物学测试中的重要性一直是行业社区中讨论的话题。这主要是由于过去几十年中发表的多个监管指导文件，强调将内部分离株纳入培养媒体和验证研究的增长促进测试（GPT）。3-6最近，欧盟GMP附件1“无菌药品的生产”建议将代表性的局部分离物用于媒体填充材料的GPT。7,8此外，还有几种食品药物管理局（FDA）483表格观察和警告信，报道了微生物学分析中内部分离株的不包含，这证实了周围的监管期望。
气候朋友：通过对话ai
1。尽管气候PAL最初会创建用户查询的通用摘要，但此摘要可能包含与分析相关的单词，例如“绘图”或与其他描述符相关的单词，例如年范围。为了帮助变量预测变量关注可变的信息，我们提示GPT专门编写与对话摘要相关的CMIP6变量的描述。2。使用OpenAI的Text-3-Embedding-large-large模型[3]嵌入了每个变量的描述和步骤（1）中产生的描述。我们确定了10个变量的集合，其中最小的余弦距离与步骤（1）描述的描述。3。此候选名单是在与GPT的第二个呼叫中一起提供的，以及原始用户查询和ICL提示，从列表中选择与回答查询最相关的变量。
ACL 2024的发现-Pia Pachinger
BERT en 110M .64 - .69 - .16 - BERT de 110M .69 - .68 - .22 - BERT db 110M .71 - .69 - .23 - Gelectra 110M .50 - .69 - .24 - GBERT 110M .72 - .69 - .23 - Gelectra 335M .52 - .56 - .19 - GBERT 337M .73 - .71 - .21 - Electra 335M - .88 - .64 - .08 Roberta 335M - .90 - .77 - .27 # Shots LeoLM 0 7B .61 - - - - - 5 .52 Mistral 0 7.24B .30 - - - - - 5 .55 Llama 3 0 8B .67 .78 - - - - 5 .59 .82 gpt 3.5 0 - .68 .89 .40 .46 .17 .16 5 .72 .89 .43 .47 .20 .20 .18 gpt 4 0 - .70 .87 .87 .36 .41 .20 .20 .15 5 .76 .89 .89 .89 .41 .43 .43 .43 .22 .18
评估GPT-4视力在皮肤病学中的诊断和治疗建议功能
背景：医疗保健中人工智能（AI）的繁荣领域，尤其是GPT-4（例如GPT-4）的生成性预培训的变压器模型，预示了一个有前途的时代，尤其是在最近的GPT-4 Vision（GPT-4V）（GPT-4V）的出现中，是一种最先进的，是一种最先进的，一种具有多型的大型语言模型（LLM），能够处理图像和文本构图1。这种发展在皮肤病学中特别重要，这是一个固有地依赖于视觉数据的领域，以准确的诊断和治疗计划。在皮肤病学中使用美国医学许可检查（USMLE）问题对GPT模型的过去评估受到了限制，因为由于较早的GPT模型2,3，由于缺乏视觉功能，它们无法使用随附的图像。然而，随着GPT-4V的引入，有可能克服这一限制，开辟了新的途径，以进行更准确和全面的皮肤病学评估1。