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genai在课堂上：学习观点的科学
大语言模型（LLM） - 大型语言模型（LLM）是一种精致的AI形式，旨在处理和生成新文本。这些模型在接受大量数据（例如数十亿文章，书籍，互联网聊天）培训后“学习”以产生新文本。llms，例如chat-gpt可以做诸如总结文本，撰写文章，生成故事或撰写电子邮件之类的事情。现在，它们是生成AI的最流行形式。
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考虑图2所示的IP网络。路由器RL至R6使用MPLS属于网络（RL至R6是LSRS）。这些路由器连接网络A，B，C和D。无论是MPLS网络的内部还是外部的拓扑链接，其容量为1 GB/s。我们对与C和D的通信感兴趣，并具有以下信息：RL已向R2和R3宣布它可以路由包装包，但仅向网络d; R2向R4宣布，它可以将数据包路由到网络C和网络D； R3向R4宣布可以将数据包路由到网络D； R4已向RS和R6宣布可以将包装包装到C和D。我们知道路由器RL的路由桌至R6。
营销人员和Genai：跳入浅端
本报告基于对全球300个组织的新调查。受访者是采用Genai的各个部门的组织中的营销人员。该研究揭示了他们使用Genai的方式，探索了他们的技术策略，并发现了几种方法可以进行更多的投资。在详细的分析中，我们研究了营销人员部署Genai的特定方式，发现对他们对该开拓性工具的观点以及在实施过程中面临的共同挑战的新见解。
Genai驱动的多代理范式用于智能城市流动性：整合大型语言模型（LLMS）和检索型发电（RAG）的机会和挑战与智能运输系统
⋆该手稿由UT-Battelle，LLC共同撰写，根据与美国能源部（DOE）合同DE-AC05-00OR22725合同。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了非判定，有偿，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制本手稿的已发表形式，或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。DOE将根据DOE公共访问计划（http：//entergy.gov / downloads / doe-public-access-plan），为联邦赞助研究的这些结果提供公众访问。∗对应作者。电子邮件地址：xuh4@ornl.gov（haowen xu），yuanj@ornl.gov（jinghui yuan），zhoua@ornl.gov（anye zhou），xug1@ornl.gov
生成人工智能（GenAI）发布指南...
• 保密性和隐私性：使用 GenAI 工具共享的数据可能会以向第三方公开机构、研究、授权或合同数据（包括但不限于个人身份信息 (PII)、受保护的健康信息 (PHI)、机构定义的敏感数据、FERPA 定义的学生数据以及具有出口管制限制的研究数据）的方式被使用或存储。请勿在任何可能损害保密性和/或隐私性的 GenAI 工具中存储或使用数据。公共数据可在任何 GenAI 应用程序中使用和保留。请注意，某些 AI 应用程序中的隐身功能无法保证保密性和隐私性。将 GenAI 与定义为非公开的数据一起使用时，需要获得信息安全办公室 - 首席信息安全官 (CISO) 的预先批准和授权。
生成人工智能 (GenAI) - 工具使用描述符（附员工指南）
GenAI 用于生成初步评估想法、草稿和结构，或用于编辑以改进语言和参考格式。 GenAI 可用于总结当前对关键主题的观点和研究 可以使用 Grammarly、拼写检查和引用软件。 示例：论文、报告、论文、草稿
第二年度业务和Genai Workshop第1天
9:00 - 10:00房间660主题演讲：Erik Brynjolfsson Jerry Yang和Akiko Yamazaki教授兼斯坦福大学以人为中心AI的高级研究员和斯坦福数字经济实验室的董事。 “ AI觉醒：对商业和经济的影响”9:00 - 10:00房间660主题演讲：Erik Brynjolfsson Jerry Yang和Akiko Yamazaki教授兼斯坦福大学以人为中心AI的高级研究员和斯坦福数字经济实验室的董事。“ AI觉醒：对商业和经济的影响”
IMM-1064 疫苗情况说明书：MenACWY (MCV4)
2 个月至 55 岁的儿童。（NDC 58160-0955-09）2 瓶装疫苗是唯一获准用于 2 个月至 2 岁儿童的疫苗。有限的供应应留给 2 个月至 2 岁的儿童。• 1 瓶装疫苗获准用于 10
为什么要培养生成式人工智能素养，为什么现在培养，以及为什么它在教育领域如此重要？国王、皇后和 GenAI 巨龙
生成人工智能 (Generative AI) 的迅速崛起从根本上改变了教育格局，既带来了巨大的机遇，也带来了重大的挑战。作为一种强大且不断发展的数字生物，生成人工智能需要一种超越基本理解的素养 (GenAI 素养)，需要一种将理论知识、实践技能和深刻的批判性反思相结合的综合方法。本文认为，GenAI 素养对于应对人机交互的复杂性和正确利用这项技术至关重要，尤其是在教育环境中。提出的 3wAI 框架涵盖了“知道什么”、“知道如何”和“知道为什么”的维度，为培养 GenAI 素养提供了一个结构化且适应性强的模型。“知道什么”侧重于人工智能的基础知识，包括其定义、能力和决策过程。Know How 强调人工智能的实际应用，指导用户利用人工智能解决问题、创新和推动积极的社会变革。Know Why 解决了关键的伦理和哲学考虑，敦促用户优先考虑负责任的人工智能使用，倡导公平和社会正义，并批判性地评估人工智能技术的影响。