1。简介。近几十年来,随着量子数据处理技术的促进,人们对能够在特定频率下以高量子效率发射的非古典光源越来越感兴趣[1]。实施此类来源的最有希望的方法之一是使用单个半导体量子点(QDS)[1-4]。材料系统的一系列允许基于QD的单光子源(SP)在宽广泛的范围内创建单光子源(SPS),从紫外线附近到电信C波段[5-9]。对于基于费用的量子加密应用,在电信C波段接近1.55μm中运行的SPS特别感兴趣,这是由于纤维中的光学损失最小而引起的[3,10]。当前,基于微孔子中的QD,在该光谱范围内获得单光子发射的主要方法。第一种方法涉及在INP屏障中生长INAS QD [5,11-13],而第二种方法涉及直接在GAAS子仪上直接在INGAAS METAAS METAAS METAS-METAS-METAS-METAS-METAS-METAS-METAS-METAS-METAS QD上生长INAS QD [14-16]。然而,在INP
* Paul Gilbert和Riccardo Tremolada是Cleary Gottlieb Steen&Hamilton LLP的律师。本文中表达的观点是个人的,不归因于公司或其客户。所有错误,遗漏和观点都是作者自己的。1 See Regulation 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations 300/2008, 167/2013, 168/2013, 2018/858, 2018/1139 and 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, 2016/797 and 2020/1828 (人工智能法),PE/24/2024/REV/1 OJ L,2024/1689,2024年7月12日,Refitals 99和105。2,例如,AI改善了财务预测和股票市场的预测。 它还为语音识别,流媒体平台上的建议系统提供动力,智能停车系统和个性化的购物建议。 3 FMS是深度学习模型,经过对非结构化的,未标记的数据训练,可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。 参见P. Lorenz,K。Perset和J. Berryhill,“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing,No. 1,经合组织人工智能论文,巴黎第6页。 4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。 5 T. Oeyen和Y. Yargici,“未知领域:生成AI,合并控制和Microsoft-Open AI Saga”,档案,人工智能和反果实,同意2-2024,第18页。 6参见,例如,E。Mollick,“ Chatgpt是AI的转折点”,《哈佛商业评论》(2022年12月14日)。2,例如,AI改善了财务预测和股票市场的预测。它还为语音识别,流媒体平台上的建议系统提供动力,智能停车系统和个性化的购物建议。3 FMS是深度学习模型,经过对非结构化的,未标记的数据训练,可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。参见P. Lorenz,K。Perset和J. Berryhill,“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing,No.1,经合组织人工智能论文,巴黎第6页。4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。5 T. Oeyen和Y. Yargici,“未知领域:生成AI,合并控制和Microsoft-Open AI Saga”,档案,人工智能和反果实,同意2-2024,第18页。6参见,例如,E。Mollick,“ Chatgpt是AI的转折点”,《哈佛商业评论》(2022年12月14日)。7公司活跃在Genai领域中,例如,例如Aleph Alpha,Bloom(拥抱面),Claude(Anthropic),Cohere,Gemini和Gemma和Gemma(Google),拐点AI,Llama(Meta),各种版本的Mistral AI,Midjourney,Midjourney,sentability AI和Titan(titan)和Titan(Amazon)。8 See M. Heikkilä, “AI is at an inflection point, Fei-Fei Li says”, MIT Technology Review , 14 November 2023, available at: https://www.technologyreview.com/2023/11/14 /1083352/ai-is-at-an-inflection-point-fei-fei-li-says/ .9 Polaris, “Generative AI Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report, By Component (Software and Services); By Technology; By End-Use; By Region; Segment Forecast, 2023—2032”, 2023, available at: https://www.polarismarketresearch.com/industry-analysis/generativeai-market .10实际上,经济的每个部门都将从Genai中受益。Genai已经在整个经济体中许多部门都在改变商业实践和生产力。它在科学研究中也越来越有价值,从而实现了扩展科学家能力的复杂模型。参见,例如,Z.另请参见J. Seo等人,“避免使用深度增强学习的融合等离子体撕裂的不稳定性”,626自然,746-751(2024)。高盛在2023年进行的研究估计,Genai工具有可能在未来10年内向GDP增加7%,这相当于大约7万亿美元。11参见McKinsey,“生成AI的经济潜力:下一个生产力边界”,2023年,第24页,可在以下网址获得:https://www.mckinsey.com/~/~/~/mmedia/mckinsey/mckinsey/business %20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/the%20economic%20potential%20of%20generative%20ai%20the%20next%20productivity%20frontier/the-economic -potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.pdf .参见高盛(Goldman Sachs),“生成AI可以将全球GDP提高7%”,2023年4月5日,网址为:https://www.goldmansachs.com/insights/Articles/generative-generative-generative-could-could-raise-glaise-global-global-global-gdp-by-7-percent.html。12 Genai行业应被理解为“ Genai模型的价值链”,其中可能包括以下市场:筹码制造,云基础设施的提供,数据许可,特定类型的AI劳动力的供应,生产力的供应,生产力的供应,供应特定的CHATBOT服务,特定手机助理服务的供应,供应特定的手机数字助理服务等。请参阅欧洲委员会,“生成AI和虚拟世界中的竞争”,竞争政策简介第3/2024号,网址:https://competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。13虽然竞争执法在维护竞争性的Genai市场中的作用很重要,但应注意的是,与这些技术有关的市场动态和竞争的发展方式很容易受到许多其他因素的影响,包括对与竞争不同的政策方面的监管,例如AI安全,数据和版权法。请参阅欧洲委员会,“生成AI和虚拟世界中的竞争”,竞争政策简介第3/2024号,网址:https://competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。
歧视性数据每秒都会在全球生成大量的电子数据。这些数据并不总是公平地代表社区或人口群体,并且经常反映现实世界中的社会偏见。全球媒体监测项目(2020)的研究表明,例如,只有25%的全球新闻和媒体关注女性。用于训练LLM的数据集易于选择性策划,并且较旧的数据集可能更容易受到历史偏见的影响。关于要收集,标记,分类和存储培训集的数据的主观决策也可能在不同人群的代表群体中造成差异。同时,LLMS通常只能访问所有全球可用数据的一部分 - 世界上狭窄的“快照”,其中无意中排除了一系列信息(和社区)。
chat.history.print。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 chat.history.reset。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 Chat.History.Save。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 genai.google。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 genai.moonshot。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 genai.openai。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>20 img。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 TXT。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 txt.image。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。26
AI和生成AI(Genai)的崛起围绕AI创建AI模型和解决方案传统上非常耗时,而且资源和成本量很大。这导致围绕AI的创新仅限于一些非常深刻的组织。,但随着技术进步,例如采用GPU;以及从Google,Meta,OpenAI等技术巨头等技术巨头的基础模型的可用性,建立AI模型变得更加便宜,更容易。现在,许多流行的基础模型现在都可以作为服务。此外,正在开发许多开源模型。除了通用的外,还建立了各种特定领域的模型,以满足目标域的需求。 迅速的工程和检索增强发电(RAG)有助于使Genai更适合各种创新用例。 开发人员不必担心模型复杂性,并且可以更多地关注如何充分利用模型。外,还建立了各种特定领域的模型,以满足目标域的需求。迅速的工程和检索增强发电(RAG)有助于使Genai更适合各种创新用例。开发人员不必担心模型复杂性,并且可以更多地关注如何充分利用模型。
产品特性总结 1 药品名称 MenAfriVac 脑膜炎球菌 A 结合疫苗(冻干) 5 mcg 2 定性和定量组成 [脑膜炎球菌 A 多糖与破伤风类毒素载体蛋白结合] 每剂量 0.5 mL 含: 脑膜炎球菌 A 多糖 5 mcg 破伤风类毒素(载体蛋白)5 至 16.5 mcg 用稀释剂重构脑膜炎球菌 A 结合疫苗 剂量:0.5 mL 肌肉注射 有关辅料的完整列表,请参见第 6.1 节。稀释剂:每支安瓿含有稀释剂,佐剂为磷酸铝 (Al +++ )(每人单剂量 Al +++ 的含量不超过 1.25 毫克),防腐剂为硫柳汞 (0.01%)。稀释剂为白色略微不透明的均匀悬浮液,装于 5 毫升安瓿中。 3 剂型 注射剂,注射用粉剂 4 临床特点 4.1 治疗适应症 3 至 24 个月大的幼儿主动免疫,以预防 A 组脑膜炎奈瑟球菌引起的侵袭性脑膜炎球菌病。它不能预防其他形式的侵袭性疾病,包括由其他脑膜炎球菌群(如 B、C、W135、Y、X 组)、b 型流感嗜血杆菌、肺炎链球菌等引起的化脓性脑膜炎。它也不能预防由其他生物(如病毒、真菌、分枝杆菌等)引起的脑膜炎。4.2 剂量和给药方法对于 3 至 9 个月大的儿童,MenAfriVac 5 mcg 应分 2 剂给药,间隔至少 3 个月。9 至 24 个月大的儿童只需接种一剂。该疫苗仅供肌肉注射。MenAfriVac 5 mcg(脑膜炎球菌 A 结合疫苗 5 微克)应通过深部肌肉注射给药,最好注射到三角肌或大腿前外侧。疫苗不得皮下或静脉注射,不得与其他疫苗混合在同一注射器中。若同时注射,应使用不同的注射部位。
•评估用于预期目的的AI使用的适当性和风险,并确定是否有必要使用。•严格考虑任何潜在的偏见或包容性影响。•从业人员应及时声明和细节,将Genai在其工作中使用给任何利益相关者。•维护透明的透明原则,以披露使用AI-Tools的使用。在使用AI在包括AI不合格工具的客户互动中使用AI之前,请寻求许可和同意。•明确归因于AI生成的内容,适用于促进透明度。使用Genai以道德化的方式使用,以确保符合专业期望。
项目实施官员将负责在 LRP 工作区全面实施 LRP 计划。他/她将负责实施 AAB 的其他项目运营,并结合 LRP 活动。他/她将负责规划、预算、实施、监控和监督现场层面的项目活动,并咨询 LRP 协调员,包括财务和人力资源管理。他/她将定期为社区动员者提供支持,以根据 LRP 计划实施不同的活动和创新。他/她将与直线经理、LRP 协调员保持密切联系。他/她将根据 LRP 协调员的指导,代表项目和 AAB 向不同级别的利益相关者/组织进行交流。
技术突破令人瞠目结舌。我们已迅速从自动完成的聊天机器人转向能够产生可信的、像人类一样的“思维链”(CoT)的推理机器,以找到复杂问题的解决方案。如今,多模态大型语言模型(LLM)可以无缝处理文本、音频、图像和视频。像 Agentic AI 这样的新兴趋势正在使自主实体能够采取行动。新硬件平台和新 AI 加速器的发展确保了计算能力能够支持日益复杂的模型,这些模型甚至拥有一万亿个参数和突破性的效率。
