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Microsoft Corporation对加拿大竞赛局的回应
合作伙伴关系已经发挥了作用，并将继续在启用该条目中发挥重要作用。今天，只有一家公司（Google）垂直整合，从芯片到蓬勃发展的移动平台和App Store的每个AI层都具有强度和独立性，该层达到了超过30亿人。其他所有人都必须依靠伙伴关系来进行创新和竞争。自2019年以来，Microsoft与Openai合作开发了OpenAI生成AI模型的研究和开发，开发了培训这些模型所需的超级计算机。我们的合作伙伴关系开展的开创性技术已经在整个行业中释放了一大批创新。和在过去的五年中，Openai已成为技术行业中的新，重要，独立的竞争对手。它扩大了关注点，通过启动Chatgpt和
使用大语言模型来筛选心血管药物开发的摘要：横断面研究
通过PubMed应用程序编程界面（API）提取摘要，并创建了LLM指令（提示），以评估LLMS（GPT-3.5 Turbo [OpenAI]，GPT-4]，GPT-4]，GPT-4 [OpenAI]和Claude 2 [Claude 2 [chlaude PBC] [hythropic pbc] [gpt-3.5 turbo [openai]跨LLMS评估不同的筛选优化策略（图1）。“基本” LLM提示（1）提出了抽象文本，（2）列出了两个资格筛选标准（即，至少一个生物标志物和结果找到值），以及（3）指示LLMS确定摘要是否符合资格标准并以标准化格式返回结果。“技术”优化被定义为在基本提示中添加定义器划定关键部分（摘要和标准），而“内容”优化进一步指示LLMS（1）扮演科学角色，（2）解决心脏病学药物
生成人工智能与学术诚信
生成式人工智能工具可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、代码、音频和视频。ChatGPT 就是这样一个例子。ChatGPT 是一个人工智能聊天机器人，可以根据基于文本的提示生成合理的输出。ChatGPT 的第一个版本由 OpenAI 公司于 2022 年 11 月推出，基于 OpenAI 的 GPT-3——一个大型语言模型 (LLM)。由于 ChatGPT 具有生成合理学术输出的潜力，它在教育领域引起了大量关于其对学术诚信的潜在影响的讨论和辩论。请注意，生成式人工智能是一个快速发展的领域，这些工具的功能也在不断扩展。例如，OpenAI 于 2023 年 3 月发布的最新版本 GPT-4 被誉为迄今为止最强大、最令人印象深刻的人工智能模型 1 。预计这些技术将迅速
ginushmal- UOM CSE职业日 - 莫拉图瓦大学
AI购物助理，将GPT-4，AHP和YOLO V11结合在一起，以根据用户需求和购买方式来查询处理，产品排名，库存检测以及自动购买。我的贡献：作为团队的一部分，我使用OpenAI API与GPT-4开发了搜索机器人，以搜索/排名和基于用户输入的语义推理。（github）技术堆栈：python，pandas，numpy，ahp，yolo v11，openai api，gpt-4o，react，react，next.js，fastapi
Chatgpt AI 通过了一项旨在展示智能关键迹象的测试
ChatGPT（生成式预训练 Transformer）使用人工智能 (AI) 以近乎人类的方式与人类用户建立联系。由于 ChatGPT 专注于通过与历史数据的交互来生成语言，因此它几乎可以毫不费力地响应查询、生成内容，并且正如我们将在本文中看到的那样，甚至可以协助数字营销。ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，是 OpenAI 创建的聊天机器人。它通过利用监督和强化学习策略进行了改进（一种迁移学习方法）。它基于 OpenAI GPT-3 系列大型语言模型。2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 作为原型推出。它很快就因其在各种主题领域的全面回应和清晰回应而广受欢迎。然而，人们发现一个根本缺陷是其事实正确性不一致。据估计，在推出 ChatGPT 后，OpenAI 在 2023 年的估值为 290 亿美元。
使用Python，机器...
本报告表明，借助人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用生成式预测的变压器，我们可以开发强大的AI应用程序，以帮助客户服务部门使用问题答案系统来帮助客户服务部门。本文使用OpenAI应用程序编程接口（API）解决了问题回答任务。本报告研究了如何从文档中创建一个AI问题来回答应用程序，以对有关这些文档的问题产生正确答案。我们使用两种不同的方法来创建问答系统。一个只是使用OpenAI API。另一个是使用Langchain框架和库。这两个应用程序确实正确地回答了问题。Langchain使用更高的学习曲线使用的代码较少。OpenAI API使用了更多代码，并提供了更多详细的答案。
Articulate 的 AI 安全和隐私
我们值得信赖的 AI 合作伙伴 我们精心挑选了我们的 AI 合作伙伴——ElevenLabs、OpenAI 和 DeepL——因为他们拥有专业知识和创新技术。每个合作伙伴都在增强我们的 AI 产品方面发挥着至关重要的作用。ElevenLabs 为文本转语音带来了自定义声音。以 ChatGPT 而闻名的 OpenAI 支持基于提示的 AI 操作。DeepL 翻译文本和文件。这些合作丰富了我们的 AI 功能，使我们能够满足客户多样化和动态的需求。
人工智能的历史
2020 年代至今 人工智能发展的一个关键里程碑可以说是生成式预训练 Transformer (GPT) 的发展。ChatGPT 背后的创新者 OpenAI 已经推出了几款 GPT，其中 GPT-1 于 2018 年首次亮相。GPT-2 并未向公众发布，而 2020 年 6 月发布的 GPT-3 以令人印象深刻的 1750 亿个参数提升了基准，成为其时代最强大的语言模型之一。GPT-3 的功能扩展到根据输入提示生成连贯、上下文相关且类似于人类的文本。它可以执行各种自然语言处理任务、回答问题、撰写文章、创作诗歌和参与对话等应用。该模型通过 OpenAI 的 API（应用程序编程接口）提供，允许开发人员将其语言生成功能集成到他们的应用程序和服务中。2022 年，OpenAI 推出了 ChatGPT，其特色是基于 GPT-3.5 LLM 构建的聊天界面。
实施和扩展人工智能
ChatGPT 和其他生成式人工智能 (AI) 系统的发布改变了企业的游戏规则 (Edelman 和 Abraham，2023 年；OpenAI，2022a)。多年来，专家们一直预计人工智能将对几乎所有行业产生深远影响 (Berg 等人，2018 年；Chui 等人，2018 年)。然而，这种新型人工智能——生成式人工智能——正在增强这些预测 (Chui 等人，2022 年)。生成式 AI 包括大型语言模型（例如 LLaMA，参见 Meta AI，2023 年；GPT-3，参见 OpenAI 和 Pilipiszyn，2021 年；Bard，参见 Pichai，2023 年）、基于图像的系统（例如 Midjourney，参见 Midjourney，2022 年；DALL-E，参见 OpenAI，2022b 年；Stable Diffusion，参见 Stability AI，2022 年）和结合不同类型输入的多模态系统（例如 GPT-4，参见 OpenAI，2023 年）以及特定于应用的系统，例如用于蛋白质结构预测的 AlphaFold（Hassabis，2022 年）。任何尝试过这些系统的人都可以很快发现，它们不仅可以为企业提高效率和效能；它们将为企业创造强大的新能力的基础（Chui 等人，2022 年）。推动这些基础模型发展的最大科技公司（《经济学人》，2022 年）已经将这项技术融入其价值主张的核心（Iansiti 和 Lakhani，2020 年）。
谁在引领人工智能？行业人工智能研究分析
人工智能 (AI) 研究越来越多地由行业驱动，因此了解公司对该领域的贡献至关重要。我们通过研究出版物、引用量、训练运行规模以及对算法创新的贡献比较了领先的 AI 公司。我们的分析揭示了 Google、OpenAI 和 Meta 发挥的重要作用。我们发现，这三家公司负责了一些最大规模的训练运行，开发了支撑大型语言模型的很大一部分算法创新，并在各种引用影响力指标中处于领先地位。相比之下，与美国同行相比，腾讯和百度等领先的中国公司在许多指标上的影响力较低。我们观察到许多行业实验室都在进行大规模训练运行，而来自相对较新的公司（如 OpenAI 和 Anthropic）的训练运行已经赶上或超过了谷歌等老牌公司的训练运行。数据显示，推动人工智能进步的公司生态系统多种多样，但谷歌、OpenAI 和 Meta 等美国实验室在关键指标上处于领先地位。