XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemopenai
人工智能与世界的未来
自动化机器可以追溯到古代。例如，古代水钟通过定期滴水来测量时间。在现代，工业革命（始于 18 世纪）和电力（20 世纪）通过大量机器永远改变了人类的生活。如今，机器人（20 世纪 60 年代）、个人电脑（20 世纪 90 年代）、互联网（21 世纪）以及聊天机器人都是我们数字时代的一部分。从历史上看，自动化往往导致现有工作岗位的流失。但今天，新技术既在消除工作岗位，也在创造工作岗位。ChatGPT（聊天生成预训练变压器）是一个聊天机器人。它是由 Sam Altman 和 Elon Musk 创立的 OpenAI 公司开发的。它在 2022-23 年发布后在科技界爆红，并引发了谷歌、Meta、微软等公司对聊天机器人开发的竞赛。马斯克最终另辟蹊径，专注于他的人工智能特斯拉汽车。Altman 在微软的大量资助下开发了 OpenAI。
用人工智能（AI）重新定义医疗保健
医疗保健中的人工智能（AI）标志着创新和效率的新时代，其特点是出现了复杂的语言模型，例如Chatgpt（OpenAi，OpenAi，CA，CA，USA），Gemini Advanced（Google LLC，Mountain View，CA，CA，CA，CA）和Co-Pilot（Microsoft Corp，Redmond，Redmond，wa，美国）。本评论探讨了这些AI技术对医疗保健各个方面的变革性影响，从增强患者护理和治疗方案到彻底改变医学研究并应对复杂的健康科学挑战。Chatgpt凭借其先进的自然语言处理能力，在提供个性化的心理健康支持和改善慢性病管理方面带来了道路。Gemini Advanced通过数据分析扩展了医疗保健中AI的边界，促进早期疾病检测并支持医疗决策。共同驾驶，通过与医疗保健系统无缝集成，优化临床工作流程并鼓励医疗保健专业人员的创新文化。
用生成ai
Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。 我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。 通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。 该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。 这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。 索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。
生成人工智能的版权策略选项
在过去的几年中，新的人工智能（AI）应用程序称为“生成AI”已变得有用和流行。这些AI模型因其从文本提示中获得文本，图像和视频的能力而闻名。生成模型是机器学习模型（特别是基于变压器的深神经网络），对数据进行了培训，以学习关键模式和关系，并生成具有相似特征的输出。常见应用程序涉及用户以自然语言输入提示以生成外数。其中包括来自大语言模型（LLM）的文本输出，包括Openai's Chatgpt，Anthropic的Claude，Google的Bard，Microsoft的Copilot和Meta的Llama，以及Open AI的Dall-E，稳定的稳定扩散和Midjourney的图像输出。这些新的生成AI应用程序提出了许多原始内容提供商的版权问题。具体来说，这些疑虑考虑了在培训数据中使用受复制保护内容的使用。一个关键问题是，在版权法中，是否使用这种拷贝性保护的材料在培训中使用公平使用规定，或者必须在版权所有者许可的许可下获得许可。AI提供者认为，这种许可将非常昂贵，尤其是考虑到可能涉及的交易成本。内容提供者认为，如果没有这样的保护，他们将因其内容创建而获得不足的回报。生成AI模型的另一个方面使这些版权问题复杂化。换句话说，示例与纯复制不同。在2023年的诉讼中，《纽约时报》指控Openai未经许可在培训其GPT LLMS的情况下使用其拷贝性保护的内容。它已要求法院采取措施，以防止培训其内容和/或法定损害损害的模型的可用性。《纽约时报》的证据表明，在某些提示的情况下，Chatgpt和Bingchat（许可Openai的GPT）都可以从《纽约时报》中逐字复制文章。图像生成模型中类似的提示可以产生伦敦拥有的字符和数字资产的相似性（Marcus and Southen，2024）。Openai回应说，他们没有故意在时间上训练自己的模型，而是这些例子是“反流”的证据。 1这种情况，由于某些文本在公共站点上可用，因此大型AI模型可以从统计上复制该文本（T'Anzer等，2021）。2，如果可以使用AI模型重现原始内容，则此“泄漏”可能会对
算法素养：数据图书馆员的生成人工智能技术
简介：人工智能（AI）是一种新颖的图书馆技术。AI技术和数据图书馆员的需求是混合和共生的，因为学术图书馆必须将AI技术插入其信息和数据服务。图书馆服务需要AI来解释大数据的上下文。目标：在这种情况下，我们探讨了Openai Codex的使用，Openai codex是一种对Python代码的深度学习模型，从存储库培训，以生成数据馆员的代码脚本。本研究研究了从链接到AI GPT技术的复杂代码环境中获得代码脚本见解的实践，模型和方法。方法：提出的AI驱动方法旨在帮助数据图书馆员使用Python库和插件（例如集成开发环境Pycharm）创建代码脚本，并提供Machinet AI和Bito AI插件的其他支持。该过程涉及数据图书馆员与AI代理之间的协作，图书馆员提供了对编程问题的自然语言描述，而OpenAI Codex在Python中生成了解决方案代码。结果：提出了五个特定的Web刮擦问题。脚本演示了如何提取数据，计算指标并将结果写入文件。结论：总的来说，本研究突出了AI在协助数据图书馆员使用代码脚本创建网络刮擦任务的应用。AI可能是数据图书馆员在网络上处理大数据挑战的宝贵资源。使用AI创建Python代码的可能性非常有价值，因为AI技术可以帮助数据图书馆员使用各种类型的数据源。数据科学Web刮擦项目中的Python代码使用机器学习模型，该模型可以生成类似人类的代码，以帮助创建和改善库服务以从Web集合中提取数据。非编程数据图书馆员使用AI技术的能力促进了他们与所有类型和数据源的相互作用。Python编程语言具有人工智能模块，软件包和插件，例如OpenAI Codex，该语言在Web浏览器中序列化自动化和导航，以通过输入密码，选择Captcha选项，收集数据并创建数据集的不同数据集来模拟页面上的人类行为。
Wipro 企业生成 AI (WeGA)
系统能够理解人类语言的细微差别，并生成更像人类的响应。这使得对话更具吸引力和自然性，从而可以带来更好的用户体验。我们专有的查询偏转引擎和提示工程可以协调来自各种 Azure OpenAI 模型和传统聊天机器人的响应生成。
MIT Schwarzman计算学院3月14日至15日，2024年
• David Hogg (NYU/Flatiron) : Physics-Motivated Approaches to Model Design: Observations and Data Analysis • Anna Scaiffe (Manchester) : Foundation Models in Physics: Successes in Astrophysics • Thea Aarrestad (ETH Zurich) : Physics-Motivated Approaches to Hardware Design • David Hogg (NYU/Flatiron) , Pavel Izmailov (OpenAI) , Matt施瓦茨（哈佛）：面板：
生成人工智能基础模型竞赛
16 Stephen Nellis，“AMD 赢得近三分之一的处理器市场，Arm 的攀升放缓：分析师报告”，路透社，2023 年 2 月 9 日，https://www.reuters.com/technology/amd-wins-nearly-third-processor-market-arms-climb-slows-analyst-report- 2023-02-09/。17 数据适用于独立 GPU（GPU 与处理器分开）。请参阅 Wallstreetzen，“Nvidia Corp 统计数据和事实”，https://www.wallstreetzen.com/stocks/us/nasdaq/nvda/statistics。18 Stephen Nellis，“AMD 赢得近三分之一的处理器市场，Arm 的攀升放缓：分析师报告”，路透社，2023 年 2 月 9 日。19 Wallstreetzen，“Nvidia Corp 统计数据和事实”；见脚注 17。20 同上。21 数据适用于动态随机存取存储器 (DRAM)，‘2011 年至 2022 年全球 DRAM 制造商收入份额（按季度划分），Statista，https://www.statista.com/statistics/271726/global-market-share-held-by-dram-chip-vendors- since-2010/。22 同上。23 同上。24 ‘2020 年上半年全球人工智能 (AI) 服务器供应商市场份额’，Statista，https://www.statista.com/statistics/1227556/ai-server-vendor-market-share/。 25 Doug Black，“微软在 Azure 上的大型 AI 超级计算机：285,000 个 CPU 核心、10,000 个 GPU”，HPC Wire，2020 年 5 月 20 日，https://www.hpcwire.com/2020/05/20/microsofts-ai-supercomputer-on-azure-combinations-of-perceptual-domains/。26 Greg Brockman，“微软投资 Openai 并与 Openai 合作，支持我们构建有益的 AGI”，Open AI，2019 年 7 月 22 日，https://openai.com/blog/microsoft-invests-in-and-partners-with-openai。27 Dina Bass，“OpenAI 需要数十亿美元来维持 ChatGPT 的运行。进入微软”，彭博社，2023 年 1 月 26 日，https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-01-26/microsoft-openai-investment-will-help-keep-chatgpt-online。
人工智能的复兴
2023 年是人工智能的黄金时期；这项技术宠儿的全球崛起有望在 2024 年继续。随着人工智能的应用不断发展，其好处已得到充分证明。当然，问题和弊端也已预料到，许多专家预测，2024 年与人工智能相关的纠纷将会增加。因此，2023 年以《纽约时报》起诉 OpenAI 和微软涉嫌侵犯知识产权而收官也就不足为奇了。《纽约时报》指控 OpenAI 在没有充分考虑知识产权的情况下利用《纽约时报》的出版物开发其人工智能。谈到人工智能，印度尼西亚的趋势也不例外。由于预计人工智能的使用增加将产生负面影响，印度尼西亚政府已采取措施对其进行监管。与其他司法管辖区的立场类似，印度尼西亚政府也采取了“软法”方式来治理人工智能，其中道德准则是常态。在此客户更新中，我们将仔细研究有关人工智能治理框架的两项最新指南，这两项指南几乎由通信和信息部（“ Ministry ”）和金融服务管理局（ Otoritas Jasa Keuangan 或“ OJK ”）同时发布。