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探索基于GPT的大型语言模型，用于基于VR的人类机器人组合模拟
在快速发展的数字景观自主工具和机器人中变得司空见惯。认识到这一发展的重要性，本文探讨了大语模型（LLM）（例如生成训练的预训练的变压器（GPT））进入人类机器人组合环境，以通过口头人类机器人交流的方式来促进可变自主权。在本文中，我们基于Unity Virtual Reality（VR）设置为这种GPT供电的多机器人测试床环境引入了一个新颖的模拟框架。此系统允许用户通过自然语言与模拟机器人代理进行交互，每个语言由单个GPT核心提供动力。通过OpenAI的功能调用，我们弥合了非结构化的自然语言输入和结构化机器人动作之间的差距。一项与12名参与者的用户研究探讨了GPT-4的有效性，更重要的是，在有机会在模拟的多机器人环境中使用自然语言交谈时，用户策略。我们的发现表明，用户可能对如何与机器人交谈并很少尝试探索其模拟机器人合作者的实际语言和认知能力有先入为主的期望。仍然，那些确实探索的用户能够从更自然的沟通流和人类般的自然流动中受益。我们为未来的研究和类似系统的技术实施提供了一组教训。
gpt，本体论和CAABAC：三方个性化访问控制模型，该模型由合规性，上下文和属性
3D器官建模的新兴领域遇到了几个成像问题，尤其与染色过程中抗原检索和样品丢失有关。由于其紧凑的形状，几种抗体无法穿透完整的类器官或球体。可以通过石蜡包含在5μm处进行Orga-NOID的组织学来接近生物疾病。然而，为了充分理解器官行为，包括细胞组织，细胞外基质结构及其对处理的反应，3D成像是必不可少的。在这里，我们提出了一个简单的工作流程，允许（1）通过较高的步骤进行免疫染色，（2）预先确定器官的完整形状，（（3）样品固定在焦平面中，可用于高分辨率/短工作距离镜头，以及（4）最小化珍贵材料损失的风险。
在......中使用人工智能的示例
有效地利用特定技术的所有优势，同时也为后续发展所有外语语音技能创造潜力，包括在科学和专业活动中 [Totskaya，2021，p.67-68].作为这项工作的一部分，我们建议考虑教师在教授外语时和学生在学习外语时使用人工智能技术的可能性。首先，让我们将人工智能（AI）定义为数字计算机或计算机控制的机器人执行被认为是人类特权的任务的能力。如今，该术语适用于开发具有人类智能特征（推理、概括、获取经验、分析）的智力过程的系统的项目。换句话说，人工智能是用于机器学习的大量算法和工具，可以快速接收数据，识别某些模式，优化或预测趋势 [2]。让我们看一些教师在教授外语时可能使用人工智能的例子。许多平台（Edvibe、Miro、ProgressMe、Notion、Trello、Canva 等）），允许外语教师在教学过程中使用人工智能助手，只需单击一下即可为他们生成必要的文本和作业、图像、图表、卡片和其他教学材料。magicschoolai 平台 (https://app.magicschool.ai) 针对发布在 YouTube 频道上的视频生成问题* (*YouTube，-RKN：该资源的外国所有者违反了俄罗斯法律)。它还提供了选择学生语言水平、所需问题数量以及问题类型（多项选择、自由回答）的机会。在线应用程序 quiillionz (https://www.quillionz.com) 适合处理文本。该应用程序自动生成一个关键字列表，并根据该列表生成任务。根据从互联网添加的文本内容，程序自动创建交互式任务，包括多项选择、简答、一般问题、填空、交互式测验等。GPT Chat 是一种评估和分析学生书面作业的有效工具，能够识别错误并提供切实可行的建议来纠正错误并提高文本质量。这一创新解决方案将帮助学生培养写作技能并更加熟练地撰写论文。使用 GPT 聊天，学生有机会获得对其写作的独立评估，并探索旨在提高写作技能的建议和技巧。使用 GPT 聊天将是教育过程中真正有用的一步，并将有助于提高学生的准备水平。
NBER 工作论文系列可以机器...
通用技术 (GPT) 拓展了生产可能性边界，对管理者和决策者具有战略意义。虽然解释 GPT 的特征、优势和创造和获取价值的方法的理论模型已经取得了显著进展，但识别 GPT 的经验方法却滞后。少数可用的尝试通常都是针对具体情况的，并且依赖于事后见解。对于决定技术战略的管理者来说，这意味着分类（即使可用）也为时已晚。我们提出了一种更通用的方法，即使用在线招聘信息中的数据来评估新兴技术的 GPT 可能性。我们将我们的方法与利用专利数据的现行经验 GPT 方法进行对比，并提供一组新兴技术的应用。我们的应用练习表明，由机器学习和相关数据科学技术组成的一组技术相对可能是 GPT。
从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
敏感性：在结构化的OMICS数据上利用生成的大语言模型来优化药物敏感性预测
摘要目的：癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测（DSP）提供了前所未有的机会，这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近，生成的大语言模型（LLM）表明了自然语言处理领域（NLP）领域的各种任务的性能和概括。然而，药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此，这项研究的目的是多重的：适应结构化药物基因组学数据的及时工程，以优化LLM的DSP性能，评估LLM在现实世界DSP方案中的概括，并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法：我们系统地研究了生成性预训练的变压器（GPT）作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型，这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上，通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性：零射击学习，几乎没有学习，微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板（即指令，指导，预定，披肩）并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中，为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据，采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比，GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现：跨组织概括，盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外，我们对GPT进行了比较评估，该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果：在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明，微调GPT会产生最佳的DSP性能（28％F1增加，P值= 0.0003），然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入（26％F1增加，P-value = 0.0005），很少有gpt（I.但是，在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙，导致表现最差。在迅速工程的范围内，通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式（即指令 - 预备）来实现性能提高，从而导致F1性能增长22％；同时，从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2％。
生成的AI作为税务律师：探索法律...
摘要：目的：本文提出的研究的目的是评估LLM模型了解法律的语言和法律推理的能力。税法的选择是由其应用的普遍性（易于访问的大型测试语料库）决定的，事实是，在欧盟成员国（例如波兰）的情况下，该法律是部分协调的。这些情况使减少法律应用LLM的指示障碍之一（法律的多语言和多元文化性质）。该研究使用了OpenAI的最新GPT O1-预览模型。该模型的首映式于12.09.2024举行。这是一种具有通用而不是专业性质的多语言模型，将明确培训用于税法的使用。设计/方法论/方法：研究使用了一种实验方法，其中选定的GPT模型模拟了税法专家的响应。该研究使用了OpenAI：GPT -4（可用14.03.2023）和GPT O1 -Preview（可用12.09.2024）的两种GPT模型。所使用的方法是图灵测试概念（Turing，1950）的扩展，其中AI模型旨在通过评估逻辑上思考，创造性并理解背景的能力来模仿人类的交流。进行了四个研究实验。第一个实验评估了LLM对法律语言的理解，第二和第三实验评估了LLM对法律语言的理解，第四次评估了LLM的法律推理技能。实际含义：研究结果具有重大的实际含义。调查结果：有关LLM模型的进行的研究结果允许为波兰税法制定以下结论：1）GPT模型的理解质量和法律推理的质量是，这些模型有助于支持专业税务顾问的工作； 2）GPT O1-预览模型提供的法律建议的准确性太低，无法使用该模型自行提供法律建议； 3）GPT O1-预览模型可以预测具有很高可能性的给定事实情况的NRAIC的位置； 4）GPT O1-预览模型具有专业律师级别的法律推理技能，除了能够分析法院裁决和PTR的能力； 5）对于法院的判决和PTR分析，进行的研究产生了坚实的幻觉作用，该研究影响了50％的分析案件。; 6）LLM的理解和推理的质量受到训练集的规模以及所提出的领域特定问题的数量的显着影响。他们指示GPT模型对税务律师的适用性，并确定其实际应用的主要障碍。本文还显示了如何提高模型的准确性
先进空中机动
新兴技术圆桌会议 (ETR) 第九次会议 (2024 年第一季度) 于 2024 年 3 月 12 日举行。会议期间，圆桌会议成员与佐治亚州交通部多式联运部 (GDOT) 主任 Clement Solomon 博士一起探讨了先进空中机动性的进步，并介绍了 GDOT 的《先进空中机动性社区指南》。GDOT 的先进空中机动性蓝图（可在此处下载）于 2024 年 4 月发布，包括以下文件：执行摘要、蓝图和行动计划、社区指南、运营概念、直升机场分析、精选机场分析和技术报告。此外，我们选择使用三个自定义的 ChatGPT 4 GPT 来广泛分析先进空中机动性对亚特兰大地区的影响。这些 GPT 由 David Giguere/ARC ETR 设计，用于探索新兴技术，可通过 OpenAI GPT Store 提供给所有 GPT Plus 订阅者。编写本报告所用的GPT包括：
ChatGPT 在药物发现中的应用 Gaurav Sharma*a、Abhishek ...
Chat GPT 是 OpenAI 开发的最先进的语言模型。1 它是一个深度神经网络，已经在大量文本语料库上进行训练，使其能够对各种提示生成类似人类的响应。1 Chat GPT 利用了 transformer 架构，使其能够处理语言生成中的长期依赖关系和上下文。它可以针对语言翻译、问答和文本完成等特定任务进行微调，并可以为各种应用程序生成类似人类的文本。1,2 Chat GPT 是自然语言处理和机器学习进步的一个显著例子。由于它已经接受了到 2021 年的训练，它会处理用户的问题并尝试为我们提供有关该主题的良好信息。1 因此，Chat GPT 提供的信息并不新颖，它只会提供到 2021 年的信息。1,2
