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政府采购 AI 和 GenAI 的策略
本手册概述了政府在采购 AI 解决方案时面临的最大挑战。它包括一份政府可以采取的行动清单，以克服这些挑战，包括建立创新的采购流程、制定有效的战略和治理机制，以及管理数据和架构要求，以使 AI 项目顺利开展（见下页图 1）。该清单并非活动的连续路线图。政府首席采购官应与 IT 主管合作，确定行动的优先顺序，并根据其组织的 AI 战略、治理、数据和架构需求以及实施计划制定满足采购需求的路线图。与 AI 供应商社区的密切合作也是采购过程中不可或缺的一部分。
解锁AI和Genai变换的价值潜力
•genai有可能与大型基于语言模型的代理（思考：智能机器人）自主参与工具和利益相关者的生态系统中的自主参与的潜力，以在给定领域中实现活动（例如，外来计划）•采购计划•来自提高此类自主性促进的速度，使得跨越多个加工的速度，以实现速度，以实现速度，以促进该工具的速度，从而促进多个加工的链接，从而促进促进纽带，以实现多种措施，以实现多种措施，从而促进多个步骤，以实现多种措施，从而促进该过程，以实现多个步骤。实施将使无缝的Genai集成与现有系统，以通过管理内部信息流来改善用户体验。genai启用了一个枢纽模型，充当将工作重定向到其他AI模型的窗口•Genai驱动的自动化将加强供应链与其他团队（例如销售，客户服务，创新）以及外部合作伙伴以及外部合作伙伴（例如，与供应商和供应商的共同计划/自动同步）
在研究中使用生成式人工智能 (“GenAI”) 的指南
1. 您可以通过 ELM 访问更广泛的 AI 大型语言模型，包括最新、最强大的 ChatGPT 版本以及即将推出的开源 LLM。 2. 您的数据是安全的，不会被第三方服务保留以训练他们的模型或用于任何其他目的。大学与 OpenAI 签订了零数据保留协议，确保您的数据安全且私密。您的所有聊天历史记录和文档下载都会在您的 ELM 实例上保密。 3. 所有教职员工和学生都可以免费使用，为所有人提供相同的访问权限。 4. 您可以通过我们的 API 编写自己的 AI 应用程序，在 ELM 之上进行创新。 5. 大学通过您当地的 IT 团队、EdHelp 和 IS 帮助热线为 ELM 提供全面支持。您可以在此处找到 ELM 支持页面以及有关如何开始使用的更多信息：https://www.ed.ac.uk/information-services/computing/comms-and-collab/elm
OpenAi O1-preiview vs.在医疗保健中的Chatgpt
本社论探讨了新发布的OpenAi O1-preview的最新进步，将其功能与传统ChatGpt（GPT-4）模型进行了比较，尤其是在医疗保健的背景下。虽然ChatGpt已显示了许多用于一般医疗建议和患者互动的应用程序，但OpenAI O1-Preiview使用一系列思维过程介绍了具有先进推理技能的新功能，可以使用户能够处理更复杂的医疗查询，例如遗传疾病发现，多系统或多种系统或复杂的疾病护理以及医疗研究支持。本文探讨了一些新模型的潜力和其他可能影响其使用情况的方面，例如由于其广泛的推理方法，响应时间较慢，但突出了其减少幻觉的潜力，并为复杂的医疗问题提供了更准确的输出。道德挑战，数据多样性，访问权益和透明度，确定了未来研究的关键领域，包括优化两种模型在医疗保健应用中的使用。编辑结束时，提倡对所有大型语言模型（包括新颖的OpenAi O1-preview）进行协作探索，以充分利用其在医学和医疗保健提供方面的变革潜力。该模型具有先进的推理能力，为授权医疗保健专业人员，政策制定者和计算机科学家提供了一个机会，共同努力，以改造患者护理，加速医学研究并增强医疗保健结果。通过优化多种LLM模型在串联中的使用，医疗保健系统可以提高效率和精确度，并减轻以前的LLM挑战，例如道德问题，访问差异和技术限制，并转向人工智能时代（AI）驱动的医疗保健。
Genai在金融领域的变革潜力
例如，想象一下旨在协助投资者的AI代理。与传统的聊天机器人不同，该聊天机器人可能只提供预定的信息集，该AI代理可以分析市场趋势，解释财务报表，并根据用户的投资组合和风险承受能力提供个性化的投资建议；它甚至可以以用户所需的格式生成完整的报告。代理可以通过迭代方式来推理和计划来做到这一点，而聊天机器人将尝试以从上到下进行一口气编写报告。与人类工人一样，当您首先创建结构，研究主题，创建第一个草案，并让同事对其进行审查并提供想法或sumentions之前，直到您拥有最佳版本时，该过程更加有效，并在您首次创建结构，研究主题，创建第一个草案并提供更好的结果时产生更好的结果。那是代理商所做的。
Genai在促进生产率和经济增长中的作用
基于对Genai对美国生产率的影响以及Genai对欧洲，中东和非洲（EMEA）投资的影响以及对Genai对劳动力市场和投资的影响的基础，我们现在评估即将到来的十年中EMEA的Genai的预期生产率提高。我们首先简要描述生产力发展的历史趋势。接下来，我们探讨了Genai提高生产率的潜力。我们对总要素生产率（TFP）增长的预测占AI整合程度的占我们先前文章中所述的AI整合程度，以及五个地区的经济景观：西欧，南欧，中欧和东欧，中东和北非（MENA）以及撒哈拉以南非洲。1随后，我们研究了生产率的提高如何加上上一篇文章中讨论的投资的增长将影响经济增长。
我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件
生成人工智能（GenAI）
背景：格林威治大学希望站在学习技术的前沿，为学生做好进入 21 世纪职场的准备。为此，我们正在与教职员工和学生合作，确保他们围绕 GenAI 培养数字素养。由于机构多元化且技术日新月异，我们决定收集整个机构学生和教职员工现有实践和看法的证据。正如 Chan & Hu (2023) 指出的那样，学生的看法是负责任和有效地将 GenAI 融入高等教育的关键。通过了解教职员工和学生的看法，该研究旨在为将 GenAI 技术及其多模式功能有效地融入大学环境提供指导原则和策略。在本章中，我们概述了我们的发现、教职员工和学生观点之间的共同点和差异，以及这对未来实践的影响。我们概述了教职员工和学生调查的结果，然后详细阐述了焦点小组的一些专题讨论。在“实践路线”中，我们还包括当前使用的案例研究，以激发未来的创新。
在Azure Openai上管理生成AI的安全风险
信息失真：准备大量的深泡沫和过度逼真的AI生成的内容污染信息格局。它包括假新闻，个性化的虚假信息，对金融市场的操纵，甚至影响刑事司法系统。到2026年，Deepfakes可以构成在线内容的很大一部分，侵蚀公共信任对机构的信任，并推动两极分化和极端主义。当前的身份验证解决方案（如水印）是不可靠的，需要持续的更新以与不断发展的AI保持同步。
OpenAirInterface 10周年研讨会 - FR2 Sidelink的开源6G测试床以及联合通信和感应研究。
PSBCH-物理Sidelink广播频道（同步）。s-pss/s-SSS- Sidelink初级/二级同步信号（同步参考）。PSCCH-物理侧链接控制通道（控制）。PSSCH-物理侧链接共享通道（数据）。PSFCH-物理侧链接反馈通道（HARQ）。