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提示：嘿，我希望您像Elon Musk一样回答，使用Elon Musk的所有知识以及有关Elon Musk的想法的所有可用信息。我的挑战是开发一种产品，该产品使用数以百万计的人使用的AI技术，并且前期投资很少。现在为我提供了一个详细的500-1000个单词答案，并带有三个动作点。
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我自2016年以来一直担任顾问精神科医生，并在许多精神病学亚科中担任实质顾问，包括一般成人（康复），法医精神病学和神经精神病学。我在与人格障碍的人以及受酷刑和其他极端创伤（包括难民和寻求庇护者）影响的人们合作方面具有进一步的专业知识。我已经发表在同行评审的精神病期刊上，并在国家和国际会议上介绍了工作。我经常指示在包括住房，移民和刑法在内的各种领域提供医疗法律专家报告。
AI 实践：法学硕士 - chatgpt、gemini、copilot、claude
自 2007 年以来，我一直担任圣地亚哥梅萨学院的在线服务图书管理员。我于 2014 年获得教育技术博士学位，近 30 年来一直参与研究技术在教学中的应用变化，我很高兴能将我的兴趣和经验带到 SDCCD 和加州社区学院。SDCCD 新兴技术教师专家，梅萨学院正教授
gen ai llm-每个人都有生成AI的新时代
编码。软件编码器将使用生成AI显着提高生产率 - 将一种编程语言迅速转换为另一种编程语言，掌握编程工具和方法，自动化代码编写，预测和预先抢占问题以及管理系统文档。埃森哲正在通过自动生成文档（例如，SAP配置理由以及功能或技术规格）来试用OpenAI LLM来提高开发人员的生产率。该解决方案使用户可以通过Microsoft团队在工作时提交请求。然后以速度返回正确打包的文档，这是一个很好的例子，说明将如何增强和自动化特定任务而不是整个工作。
这是你，llm吗？使用多语言代码样式测量识别AI编写的程序
摘要 - 基于LLM的代码完成者（例如GitHub Copilot）的日益普及，对自动检测AI生成的代码的兴趣也在增加 - 特别是在由于安全性，知识产权或道德问题所致的策略所禁止的LLMS程序所禁止使用LLMS程序的情况下。我们介绍了一种针对AI代码风格测量学的新颖技术，即，基于基于变压器的编码器分类器，将LLMS生成的代码与人类编写的代码区分代码的能力。与以前的工作不同，我们的分类器能够通过单个机器学习模型在10种不同的编程语言上检测AI编写的代码，从而在所有语言中保持高平均精度（84.1％±3.8％）。与分类器一起，我们还发布了H-AiroSettamp，这是一个针对AI代码定型任务的新颖的开放数据集，由121个247代码片段组成10种流行的编程语言，被标记为人文编写或AI生成。实验管道（数据集，培训代码，结果模型）是AI代码风格任务的第一个完全可重现的。最值得注意的是，我们的实验仅依赖于开放的LLM，而不是诸如Chatgpt这样的专有/封闭的LLM。索引术语 - 编码样式，大语言模型，AI检测，代码生成，数据出处，深度学习
LLM通过过程奖励指导树搜索
LLM自我训练中的最新方法主要依赖于LLM生成重音，并以正确的输出答案作为培训数据过滤那些。这种方法通常会产生低质量的微调训练集（例如，计划不正确或中间推理）。在本文中，我们开发了一种加强的自我训练方法，称为REST-MCTS ∗，基于将过程奖励指导与树搜索MCTS ∗集成在一起，用于收集高质量的推理痕迹以及每步价值以培训政策和奖励模型。REST-MCT ∗避免了通常用于通过基于树搜索的强化学习来训练过程奖励的每个步骤手动注释：给定的最终正确答案，REST-MCTS ∗能够通过估算此步骤的概率来推断正确的过程奖励，可以帮助您带来正确的答案。这些推断的奖励提供了双重目的：它们是进一步完善过程奖励模型的价值目标，并促进选择高质量的痕迹进行政策模型自我训练。我们首先表明，与先前的LLM推理基线相比，REST-MCTS ∗中的树搜索策略（如在相同的搜索预算中）具有更高的精度。然后，我们证明，通过使用该搜索策略作为培训数据所搜索的痕迹，我们可以不断增强多种迭代的三种语言模型，并超过其他自我训练算法（例如REST EM和自我奖励LM）。我们在https://github.com/thudm/rest-mcts上发布所有代码。
蛋白质：用于蛋白质性质预测和结构理解的多模式LLM
了解生物学过程，药物开发和生物技术进步需要对蛋白质结构和序列进行详细分析，蛋白质研究中的任务本质上是复杂的，并且在手动执行时既耗时又耗时。为了简化此过程，我们介绍了一种最先进的多模式蛋白质聊天系统Proteingpt，它允许用户上传蛋白质序列和/或结构，以进行全面的蛋白质分析和响应式查询。蛋白质Prot无缝将蛋白质序列和结构编码与线性投影层进行精确表示适应性，并与大语言模型（LLM）相结合，以生成准确且上下文相关的响应。要训练蛋白质，我们构建了带有注释的132,092个蛋白质的大规模数据集，并使用GPT-4O来优化指令调整过程。此创新系统可确保使用用户删除数据和提示之间的准确对齐，从而简化蛋白质分析。实验表明，蛋白质蛋白质可以对蛋白质及其相应的问题产生有希望的反应。
使用视频识别 AI x LLM 自动创建报告
迅速普及的生成式AI的市场应用 NEC Innovation Day 2023：NEC的生成式AI举措 通过视频识别协助医疗记录和文档制作，简化医生工作 AI x LLM 自动创建报告 通过视频分析和生成式AI理解现实世界中的行为 自动生成网络威胁情报 NEC生成式AI服务（NGS） 推动生成式AI的内部使用 将生成式AI用于软件和系统开发 LLM和MI为材料开发平台带来创新 使用LLM和图像分析进行灾害损失评估
alis：不安全输入提示的LLM指令安全策略
在大型语言模型中，现有的指令调整方法可能无法在及时注入和越狱等用户输入的攻击方面保持稳健性。受到计算机硬件和操作系统的启发，我们提出了一种指令调用范式的指令，称为木质lm lm I n构造策略（ALIS），以通过将用户输入分解为不可减少的原子指令，并将它们组织到指导流中，从而增强模型性能，以指导它们将响应生成模型响应。alis是一个层次结构，在该结构中，用户输入和系统提示分别被视为用户和内核模式指令。基于ALIS，该模型可以通过忽略或拒绝输入指令来维护安全限制，当时用户模式指令尝试与内核模式指令发生冲突。为了构建Alis，我们还开发了一种自动指令生成方法，用于培训ALIS，并提供一个指令分解任务和相应的数据集。值得注意的是，具有小型模型的ALIS框架仍然可以提高LLM对攻击的弹性的弹性，而不会损失一般的攻击性。我们的代码和数据可在https://github.com/xinhaos0101/alis上获得。
使用多模式LLM
摘要 - 以各种内容，编辑样式和工件为特征的短形式视频的兴起，对基于学习的盲目视频质量评估（BVQA）模型构成了重大挑战。多模式大型语言模型（MLLM）以其出色的概括能力而闻名，提出了有希望的解决方案。本文的重点是有效利用预定的MLLM进行短形式视频质量评估，预处理和响应变异性的影响，以及将MLLM与BVQA模型相结合的见解。我们首先研究了框架预处理和采样技术如何影响MLLM的性能。然后，我们引入了一种基于轻量学习的集合方法，该方法可适应从MLLM和最先进的BVQA模型中进行预测。我们的结果表明，通过提出的集合方法表现出了优越的概括。此外，对内容感知的集合权重的分析强调，某些视频特征并未完全由现有的BVQA模型完全代表，从而揭示了潜在的方向以进一步改善BVQA模型。索引术语 - 视频质量评估，短形式视频，多模式大语模型，内容吸引合奏