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genai-101：本科生需要了解什么并实际了解生成ai
在2022年11月，Openai发布了Chatgpt，这是一款具有大型语言模型（LLMS）支持的开创性生成的AI聊天机器人。从那以后，这些模型从苏格拉底辅导和撰写帮助到教师培训和论文评分方面都看到了各种申请。尽管在美国的高中和大学生中广泛使用，但对学生对这些技术的理解和看法的研究有限。本研究旨在通过开发新的生成人工智能（Genai）素养框架来填补这一空白，重点关注本科生对生成AI的了解以及他们如何看待AI聊天机器人的能力。我们设计了一项Genai扫盲调查，以衡量学生的知识和看法，从568名本科生那里收集数据。结果表明，约有60％的学生定期使用AI聊天机器人来进行学术任务，但他们经常高估了这些工具的功能。但是，关于生成AI的工作方式的越来越多的知识与对现实世界任务中其功能的更准确估计相关。我们的发现强调了增强Genai和AI素养的需求，以确保学生有效，负责任地使用这些工具。这项研究强调了制定教育策略和政策的重要性，这些策略和政策使学生为与AI技术的批判性和知情联系做好准备。
TOR – 筹款策略制定 - 加纳行动援助
加纳行动援助组织 (AAG) 是一家在加纳注册的非政府组织，是一家国家非政府组织，自 1990 年以来一直在该国开展工作。AAG 是国际行动援助联盟的成员，也是第一个南方联盟计划。致力于社会正义、减贫和人权。AAG 的战略干预措施侧重于性别平等、青年赋权、气候适应力以及解决边缘化社区的不平等问题。多年来，AAG 的工作已从通过提供服务和满足社区需求来解决贫困问题转变为使用基于人权的方法 (HRBA)，即赋予权利持有者权力并动员他们要求国家和非国家行为者承担责任并实现其权利。通过这种方法，AAG 与生活在贫困中的人们及其社区的积极机构、社会运动和人民组织合作，保护和促进他们的权利；增强他们对贫困和气候变化的适应力；并确保资源和权力的重新分配。AAG 的业务范围覆盖加纳 16 个行政区中的 11 个。这些地区是：上东部地区、上西部地区、北部地区、萨凡纳地区、东北地区、布朗阿哈福地区、博诺东部地区、阿哈福地区、沃尔特地区、奥蒂地区和大阿克拉地区。
BrainAccess Midi Electropholoph版本2.2
Neurotechnology Ltd。保证此产品（BrainAccess Midi脑电图）违反材料和工艺缺陷，从正常消费者使用条件下购买日期为一（1）年。如果产品在保修期内正常和适当使用期间失败，则神经技术将修复或更换产品。神经技术的责任不包括任何偶然或结果损害。
使用 GenAI 生成业务能力图
摘要 业务能力的概念已被广泛接受，是企业架构和业务管理的强大工具。然而，由于业务能力的概念抽象，为特定公司创建业务能力图对于经验丰富的顾问来说仍然是一项耗时的任务，对于初级顾问来说也是一项具有挑战性的任务。像 ChatGPT 这样的系统目前在生成文本时显示出令人惊讶的准确结果，并且有第一种研究方法正在研究它们在企业建模中的潜力。本文描述了业务能力图生成器的原型实现和评估。该项目基于预先训练的语言模型，并使用提示工程来得出可用于初稿业务能力图的提示。经验丰富的顾问可以专注于改进 GenAI 的结果，而不是为每个客户从头开始创建新的地图。
预测 AI 和 GenAI 的数据要求
Informatica (NYSE: INFA) 是企业 AI 驱动的云数据管理领域的领导者，它通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和 AI 带入生活。我们创建了一个新类别的软件，即 Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC)，它由 AI 和端到端数据管理平台提供支持，可连接、管理和统一几乎所有多云混合系统中的数据，实现数据民主化，并帮助企业实现业务战略现代化。大约 100 个国家/地区的客户和超过 80 家财富 100 强企业依靠 Informatica 来推动数据主导的数字化转型。Informatica。数据和 AI 的诞生地。™
Al/InAs/Al 异质结的自洽准粒子引力波和混合函数计算：能带偏移和自旋轨道耦合效应
表面和界面的电子结构对量子器件的特性起着关键作用。在这里，我们结合密度泛函理论与混合泛函以及最先进的准粒子引力波 (QSGW) 计算，研究了实际的 Al / InAs / Al 异质结的电子结构。我们发现 QSGW 计算和混合泛函计算之间具有良好的一致性，而后者本身与角分辨光电子能谱实验相比也非常出色。我们的论文证实，需要对界面质量进行良好的控制，才能获得 InAs / Al 异质结所需的特性。对自旋轨道耦合对电子态自旋分裂的影响的详细分析表明，k 空间中存在线性缩放，这与某些界面态的二维性质有关。QSGW 和混合泛函计算的良好一致性为可靠地使用 QSGW 的有效近似来研究非常大的异质结打开了大门。
Genai Arena：生成模型的开放评估平台
生成的AI已取得了显着的进步，以彻底改变图像和视频生成等领域。这些进步是由创新算法，体系结构和数据驱动的。然而，生成模型的快速扩散突出了一个关键的差距：缺乏值得信赖的评估指标。当前的自动评估，例如FID，剪辑，FVD等，通常无法捕获与生成输出相关的细微质量和用户满意度。本文提出了一个开放的平台g en-a rena，以评估不同的图像和视频生成模型，用户可以在其中积极参与评估这些模型。通过利用集体用户的反馈和投票，G en-A-A Rena旨在提供更民主和准确的模型绩效衡量。它分别涵盖了三个竞技场，分别用于文本形象生成，文本到视频生成和图像编辑。目前，我们总共涵盖了35个开源生成模型。g en-a-a rena已经运作了七个月，积累了社区的9000多票。我们描述了我们的平台，分析数据并解释用于对模型进行排名的统计方法。为了进一步促进基于建筑模型的评估指标的研究，我们发布了三个任务（即Genai-Bench）的偏好数据的清洁版本。我们促使现有的多模式模型，例如Gemini，GPT-4O，模仿人类投票。我们通过将投票的模型投票与人类投票来了解其惩罚能力来计算准确性。在这三个生成任务中有19％。我们的结果表明，现有的多模式模型仍在评估生成的视觉内容方面落后，即使是最佳型号GPT-4O也只能达到49的平均精度。开源MLLM的表现更糟，因为在复杂的视力方案中缺乏指导跟踪和推理能力。
ai，文化遗产和偏见：使用genai
摘要：我们的文章，文化遗产和偏见研究了使用机器学习来解释和对人类记忆和文化遗产进行分类的挑战和潜在解决方案。我们认为，偏见是文化遗产收藏（CHC）及其数字版本中固有的，并且AI管道可能会扩大这种偏见。我们假设有效的AI方法需要具有结构化元数据的庞大，通知的数据集，而CHC通常由于多种数字化实践和有限的互连性而缺乏CHC。本文讨论了CHC和其他数据集中偏见的定义，并探讨了它是如何源于培训数据和人文专业知识中生成平台中的不足。我们得出的结论是，关于AI和CHC的奖学金，准则和政策应以AI技术的固有和增强为偏见。我们建议在整个过程中实施偏见缓解技术，从收集到策展，以支持有意义的策划，拥抱多样性并迎合未来的遗产受众。