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白皮书 - iDEFi.AI
4. 小队和联合体：为了促进协作创新，用户可以通过组合五个 iNFAgent 来组成小队。这些小队采用有针对性的团队方式来解决特定挑战，例如协调投资管理、集体供应链监督或协作医疗资源分配。两个小队（总共 10 个 iNFAgent）可以进一步加入以组成联合体，汇集资源并共担风险和回报。这种协作模式支持各个领域的社区驱动型去中心化创新。
iDE 的 10 年战略文献回顾 2024
本文献综述分析了当前和基础研究，这些研究涉及女性创业与 iDE 确定的繁荣目标之间的联系。这些繁荣目标反映了我们的支柱，但更重要的是，它们反映了 iDE 客户在被问及繁荣对他们意味着什么时提出的共同主题。主题包括营养、健康和卫生；教育；家庭资产和收入；市场弹性；赋权和社会包容。本综述中重点介绍的文献向我们指出了研究人员和开发同行发现的这些主题与对女性企业家的投资之间的联系，以指导我们在制定 iDE 战略时应考虑哪些因素。所包含的文献强调了我们在设计计划时必须考虑的积极关联和缓解/背景因素，重点关注 iDE 运营所在国家/地区的人们眼中的繁荣：洪都拉斯、尼加拉瓜、加纳、肯尼亚、莫桑比克、马达加斯加、赞比亚、埃塞俄比亚、孟加拉国、尼泊尔、柬埔寨、越南和具有类似背景的邻国。
IDEX-创新的跑道
2018年，霍布尔总理通过推动国防卓越创新（IDEX）奠定了国防生态系统转变的基础。在IDEX之前，印度的国防创新景观处于新生阶段，缺乏培养土著解决方案所需的结构化支持。认识到这一差距，IDEX被认为是为了推动创新，鼓励开发颠覆性技术并加速武装部队的采用。最初是一项战略倡议的原因现在已成为印度在全球舞台上领导国防创新的野心的关键基石。
考虑了人类评估框架
在该立场论文中，我们认为人类对生成大语言模型（LLM）的评估应是一个多学科的承诺，它借鉴了从学科（例如用户体验研究和人类行为心理学）的洞察力，以确保实验性设计和结果是可靠的。因此，这些评估的结论必须考虑诸如可用性，美学和认知偏见之类的因素。我们强调了齿状偏见如何将流利的信息和真实性混为一谈，以及认知不确定性如何影响诸如李克特等评级分数的可靠性。此外，评估应区分日益强大的大语言模型的能力和弱点，这需要有效的测试集。人类评估的范围性对于更广泛的采用也至关重要。因此，为了在生成NLP时代设计一个有效的人类评估系统，我们提出了考虑的考虑 - 人类评估框架，该框架由6个支柱组成 - con sistency，s coring cr i tera，s coring cr i tera，d ifferentiating，用户experience，r Esponsible和s calitible和s Calitia和s Calitia。
iDEM 项目
摘要 由于一些弱势群体被排除在民主空间之外和边缘化，目前，协商和参与进程并不具备完全的合法性。有充分的证据表明，语言能力有限的人，例如有认知障碍的人，很难参与民主进程。尽管有促进人权的组织开展了宣传工作，但这种情况仍然发生。iDEM 项目旨在通过彻底的交叉分析，解决协商和参与民主实践中的障碍，即当前的结构和系统限制边缘化和弱势群体参与的条件。特别是那些阅读、写作或理解相当复杂的语言能力有限的人，而这通常是协商和参与进程所必需的。iDEM 将为分析由于缺乏语言技能而导致的当前各种代表性不足的群体被边缘化在协商进程中的情况奠定理论基础。它将采用以用户为中心的方法，使参与过程更加平易近人和更具包容性，开发先进的自然语言处理技术 (NLP) 和人工智能 (AI)，为代表性不足的群体赋权，提供工具来促进民主空间中的沟通和对话。iDEM 将共同创建下一代多语言模型，旨在：（1）检测理解多种欧洲语言和受众信息的潜在问题来源，（2）自动调整这些语言的文本，使其更易于这些受众理解和公正，（3）提供人工智能工具，以增强适当信息和话语的生成。iDEM 旨在通过提供公正和包容的技术，利用定制技术在意大利和西班牙创造更容易接近的民主空间，增强边缘化群体的参与度和代表性。
APA：Oran，BB（2023）。教育中的人工智能与教师自我效能信念之间的相关性：综述。RumeliDE Dil ve Edebiy
自我效能是心理学家和教育家都十分关注的一个术语，它被定义为“一个人对自己执行成功实现某一目标所需行动方针的能力的自我评价”（Bandura，1997，第 3 页）。因此，它是教育过程的重要组成部分，学者和研究人员已经开展了许多相关研究。对自我效能的研究兴趣导致了不同学科的不同分支。在社会科学中，教师自我效能是其中一个分支。Compeau 和 Higgins（1995）指出：“具有高计算机自我效能的学生更有可能选择和参与与计算机相关的活动，期望在这些活动中取得成功，在遇到困难时坚持并采用有效的应对行为，并且比计算机自我效能低的学生表现出更高的表现水平”，教师自我效能信念也是如此。还需要指出的是，教师在教学方面可以自信，但不能自我效能。自我效能感这一术语也不同于自尊，因为自尊反映了他人对一个人的自信的看法。教师可能在某项任务上表现得很好，但可能在该任务上没有很高的自我效能感。然而，认为自己在职业上有能力的教师可能具有很高的自我效能感，这些信念可能会对他们的工作满意度产生积极的影响 (Kasalak & Dagyar, 2020)。工作满意度也是教师“倦怠”的因素之一，倦怠是文献中用来指疲惫和对教学工作失去承诺的术语。Maslach & Jackson (1981) 将倦怠定义为因繁重工作而承受压力而发生的综合症。尽管教师的职业身份因性格而异，但他们的幸福感不能被排除在工作环境之外，工作满意度、自我效能感和教师倦怠都是相互关联的术语，研究人员用它们来定义教师的不同状况。然而，本研究的重点是自我效能，特别是本文开头所述的教师自我效能。多种因素影响教师自我效能，但本文旨在特别研究课堂上使用人工智能如何影响教师自我效能，因此，作者旨在将教师自我效能的文献与教育中的人工智能结合起来，将这些不同的学科领域结合起来并评估它们之间的相关性。