XiaoMi-AI文件搜索系统
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用于系统思维的生成AI：GPT可以提问 -
将系统表示为网络对于支持系统思维至关重要，因此已经开发了几种工具来从教育技术，建模和仿真或预测中得出网络。大规模的预训练语言模型（PLM）最近走到了最前沿，以创建可以从文本中提取网络的问答系统（Q＆A）。在本文中，我们设计并实施了一个使用GPT-3.5以及12个过滤器提取因果地图文本的问答系统。我们通过几个政策文件对两个主题的评估发现，GPT可以准确提取相关的概念节点，但偶尔会扭转因果关系的因果类型，因为它缺乏对事件序列的理解。我们还表明，自动提取的地图只能部分类似于在相同主题上收集的人造地图。通过在永久存储库上进行我们的问答系统开源，研究人员可以随着技术的改进而用较新的PLM进行评估。
人工智能（聊天GPT）在技术和通信发展中的作用
本研究调查了 ChatGPT 在人机通信中的作用，重点关注交互属性和用户感知。该研究采用定性方法，包括对 ChatGPT 用户的采访、使用 NVivo 12 Pro 进行词云分析以及观察交互。结果突出了五个经常出现的代码：“聊天”、“人”、“ChatGPT”、“任务”和“通信”。这些发现表明，ChatGPT 既被视为一种交流工具，又被视为一种交流主体，而人工智能素养对于其有效使用至关重要。该研究对理解技术和通信的发展做出了重要贡献，展示了 ChatGPT 改变人机交互的潜力。它展示了 ChatGPT 如何提高效率、创造力和我们对人工智能的理解。该研究还探讨了人与人之间和人与机之间通信的比较，强调了 ChatGPT 在现代通信动态中的独特作用。这项研究强调了将人工智能教育纳入课程的重要性，并为合乎道德和有效地使用 ChatGPT 等人工智能技术提供了明确的指导方针。摘要
缩放AI和Gen AI：过程，心态和GPT模型
您想成为AI世界的领导者更有效吗？您想建立一个更快乐，更高的表现团队吗？您想在以更大的同理心和灵感领导的同时做出更好的决定？如果您回答了这些问题中的任何一个，请参加本届会议，以了解如何利用情商成为史诗般的领导者 - 一个以同理心，目的，灵感和联系领导的人。练习的目的是在情感智力方面具有自我意识，反映了这些技能如何在您的领导生活中表现出来，以及如何提高这些技能，以通过AI和成长来推动进一步的创新。最后，您结论了一项行动计划，特别是您如何将自己的智慧（我星期一要做的事情）付诸实践。
使LLM适用于企业第3部分：gpt for rag
model.activations_checkpoint_granularity selective \ model.activations_checkpoint_num_layers=null \ model.activations_checkpoint_method=uniform \ model.optim.name=fused_adam \ model.optim.lr=1e-4 \ model.answer_only_loss=True \ model.data.train_ds.file_names = $ {train_ds} \ model.data.validation_ds.file_names = $ {有效_DS} \ date.data.data.data.test_ds.file_names model.data.train_ds.concat_sampling_probabilities=${CONCAT_SAMPLING_PROB S} \ model.data.train_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.validation_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.train_ds.micro_batch_size=1 \ model.data.data.train_ds.global_batch_size = 128 \ model.data.validation_ds.micro_batch_size = 1 \ date.data.validation_data.validation_data.global_batch_size = 128 model.data.validation_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.test_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.validation_metric.name = loss = lose \ model.data.data.data.data.test_ds.tes.test_metric.name = loss exp_manager.checkpoint_callback_params.mode = min \ exp_manager.explitic_log_dir = $ {output_dir} \ exp_manager.resume.resume.resume_exists = true \ exp_manager.resmanager.resume_no_no_no_no_checkpoint = true_no_checkpoint = true \ exp_managpoint \ exp_managecpoint = exp_manager.checkpoint_callback_params.monitor=validation_loss \ ++exp_manager.checkpoint_callback_params.save_best_model=False \ exp_manager.checkpoint_callback_params.save_nemo_on_train_end=True \ model.save_nemo_on_validation_end=False
HOMEDOCTOR APP：将医学知识纳入GPT供个人健康咨询
对医疗保健专业人员的工作量不断增加的需求正在导致系统性超负荷，从而导致公共卫生服务效率下降。这种情况需要开发解决方案，这些解决方案可以减轻医生的负担，同时确保全面的患者护理。生成人工智能的最新进步，尤其是在医学领域，已经表明，大型语言模型（LLMS）可以超越特定任务的医生，从而将其作为减少医疗保健提供者压力的有价值的工具高发。这项研究的重点是归档应用程序的开发，该应用程序将额外的医学知识集成到GPT-4O LLM中。此应用程序的目的和增强的LLM是为用户提供可靠的访问医疗聊天机器人的访问，能够提供与健康相关的查询的准确及时响应。与一组医生合作，对聊天机器人的Be-Havior进行了精心测试和完善。这项研究的发现提供了有关此类系统开发的见解，并探索了他们在斯洛文尼亚医疗保健系统中的潜在应用。
1 GTSC2066 聊天GPT
编号 课程预期学习成果 (CILO) 知识 1 了解 Chatbot 中使用的大型语言模型（例如 ChatGPT）的基础知识以及生成式 AI 的广泛领域，包括 AI 工具的核心概念、功能和局限性。 2 培养有效使用生成式 AI 工具的实用技能，包括 Chatbot 设计、提示工程、文本到图像生成、文本到编码和多媒体创作。 3 研究生成式 AI 工具带来的好处和威胁，研究它们与社会、法律和道德问题的关系。 4 通过应用各个学科的知识来探索未来工作的潜在解决方案，探索 AI 的跨学科性质。 日历 描述： 学生将沉浸在生成式 AI 中，专注于使用 ChatGPT 和 MidJourney 等工具创作艺术、音乐、故事和设计。他们将获得对 AI 的理论理解和 AI 工具的实践经验，参与小组讨论，并研究案例研究以考虑道德问题，例如生成式 AI 对人类创造力和就业的影响。学生将使用生成式人工智能完成大量个人作品和小组作品，强调跨学科合作在传播、媒体、社会关注和讲故事方面的重要性。
陆军助理秘书的办公室
•命令和控制：“分析我们旅的通信设备的维护记录，并确定可能影响我们在30天操作中维护命令和控制能力的潜在故障。提供了优先维护和最大程度减少停机时间的建议。”•运动和操纵：制定一个小营大小的元素的路线规划策略，该元素进行运动，以接触山区的行动。考虑地形约束，敌人活动和物流。•情报：“分析特定区域中的社交媒体活动，以识别可以指示对手计划或操作的沟通趋势和异常。提供了进一步调查和潜在行动方案的建议。”•射击：“优化分区大小操作的弹药分配并确定火灾操作的高价值目标。提供了优先级目标和分配弹药以最大化火灾有效性的建议。”•保护：“分析了进行防御行动并确定潜在脆弱性的旅的大小元素的武力措施。提供了增强力保护和减轻潜在威胁的建议。”
神经系统甚至 GPT 是否能够产生具有可变时间箭头的计算机？
ChatGPT 的讨论似乎运行得非常好，不像是一个运行在经典计算机上的程序，它激发了人们的思考，导致基于 TGD 的神经脉冲模型取得了长足的进步。基于零能量本体 (ZEO) 的结果模型与量子神经网络截然不同，并提出了一种全新的基于量子物理的生物系统计算视野。允许时间箭头可变的计算将涉及一系列单元时间演化作为状态量子计算的对应物，这些状态是经典计算的叠加，然后是“小”状态函数减少 (SSFR)。还会涉及改变时间箭头的“大”SFR (BSFR)。人们可以问，GPT 的意外成功是否可能涉及这种转变，以便人们可以说精神进入了机器。除了两次聊天的结果之外，我还更详细地介绍了 TGD 对 GPT 量子类似物的看法，以及它如何与 TGD 宇宙中的感官知觉有关。我还讨论了从口头描述生成图像的核心逆扩散过程，并询问逆扩散的 TGD 类似物是否也是 GPT 的基本元素。我还将提出一个问题，即 GTP 是否可以以一种非平凡但隐蔽的方式涉及基于 TGD 的量子物理学，即零能量本体论 (ZEO)。
使用多个 GPT 代理进行强化学习的从头药物设计
从头药物设计是药理学中的关键问题，也是人工智能用于科学研究的一个新领域。该领域的核心挑战是在生成具有特定属性的分子的同时，还能产生广泛而多样化的候选分子。尽管 Transformer 模型和强化学习等先进技术已应用于药物设计，但它们的潜力尚未充分发挥。因此，我们提出了 MolRL-MGPT，一种具有多个 GPT 代理的强化学习算法，用于生成药物分子。为了促进分子多样性，我们鼓励代理协作寻找不同方向的理想分子。我们的算法在 GuacaMol 基准上显示出了良好的结果，并在设计针对 SARS-CoV-2 蛋白靶标的抑制剂方面表现出功效。代码可在以下位置获得：https://github.com/HXYfighter/ MolRL-MGPT 。
GPT教授：拥有大型语言模型写了有关集会自由的评论
I.任务超智能即将到来（Bostrom 2017，Ashenbrenner 2024）。首先是由大型语言模型（Sakana 2024）完全设计，研究和撰写的第一批研究论文。与此前景相比，本文报告的成就是适中的。我们提示要做的GPT所做的只是摘要。对于法律界而言，这个谦虚的步骤是一个很大的一步。在我们的项目中，GPT不仅概括了单个文本。它正在撰写欧洲人权法院完整法学的结构化摘要，该法院对欧洲人权公约保护的基本自由之一。gpt在Art 11 Echr的保护下写了有关集会自由的评论。文本以评论的欧洲大陆传统编写。输出的组织方式与欧洲法律奖学金的大部分工作方式相同 - 除了作者被从方程式中取出。正如我们所证明的那样，输出看起来完全像人为写的评论。实际上它甚至表现出色。GPT评论比人类法学家撰写的竞争文本更全面，功能更大。当它可以访问其自己的评论时，GPT更有可能正确地预测欧洲人权法院的实际裁决（后），与获得其最认真的竞争对手（法院登记册已经准备的指南）相比。我们的练习结果可在此处获得：