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AI生成的作品的作者身份：探索文本提示中的独创性和AI
1 James Hutson和Morgan Harper-Nichols，“生成的AI和算法艺术：破坏意义的框架并重新思考主题 - 对象困境”（2023）23全球计算机科学和技术杂志：D 2“人工智能促使工程作为一种新的数字能力：诸如Chatgpt之类的生成AI技术的分析”（2023）11企业家业务和经济学评论25。 3 Pamela Samuelson，“生成AI符合版权”（2023）381 Science158。 4 Faye F Wang，“对AI生成的作品的版权保护：生成AI的进一步挑战的解决方案”（2023）系列2卷。 5 Amicus Curiae 88。 5 Martin Senftleben，“生成AI和作者报酬”（2023）54 IIC-国际知识产权和竞争法1535年。2“人工智能促使工程作为一种新的数字能力：诸如Chatgpt之类的生成AI技术的分析”（2023）11企业家业务和经济学评论25。3 Pamela Samuelson，“生成AI符合版权”（2023）381 Science158。 4 Faye F Wang，“对AI生成的作品的版权保护：生成AI的进一步挑战的解决方案”（2023）系列2卷。 5 Amicus Curiae 88。 5 Martin Senftleben，“生成AI和作者报酬”（2023）54 IIC-国际知识产权和竞争法1535年。3 Pamela Samuelson，“生成AI符合版权”（2023）381 Science158。4 Faye F Wang，“对AI生成的作品的版权保护：生成AI的进一步挑战的解决方案”（2023）系列2卷。5 Amicus Curiae 88。5 Martin Senftleben，“生成AI和作者报酬”（2023）54 IIC-国际知识产权和竞争法1535年。
咨询提示溢出。选择指示高的列（H ...
一些居民应看到重大改进，这应该对他们的生活产生积极影响，即灵活的照明，管理计划，文化和活动计划等。非居民 - 非居民 - 访客 - 黑人和少数族裔l残疾儿童l妇女l妇女l老年人l其他弱势群体患有精神健康问题的人；无家可归的人；寻求阿斯基姆，同性恋和女同性恋团体等（细节）…………。l
手机辐射影响大脑能量稳态并促使人类摄入食物
摘要：肥胖和手机使用同时在全球蔓延。手机发射的射频调制电磁场 (RF-EMF) 大部分被使用者的头部吸收，影响大脑葡萄糖代谢，并调节神经元兴奋性。反过来，体重调节是大脑的主要功能之一，因为食物摄入行为和食欲感知是下丘脑调节的基础。在此背景下，我们质疑手机辐射和食物摄入量是否相关。在一项单盲、假对照、随机交叉比较中，15 名体重正常的年轻男性 (23.47 ± 0.68 岁) 在禁食条件下暴露于两种不同类型的手机发射的 RF-EMF 和假辐射 25 分钟。通过随意标准自助餐测试评估自发食物摄入量，并通过 31 次磷磁共振波谱测量监测大脑能量稳态。与假暴露相比，暴露于两部手机的受试者总热量摄入量显著增加了 22-27%。对常量营养素摄入的差异分析显示，热量摄入增加主要是由于碳水化合物摄入增加。脑能量含量的测量结果（即三磷酸腺苷和磷酸肌酸与无机磷酸盐的比率）显示，手机辐射会增加。我们的研究结果表明，射频电磁场是导致暴饮暴食的潜在因素，而暴饮暴食是肥胖流行的根源。除此之外，观察到的射频电磁场引起的脑能量稳态改变可能将我们的数据放在更广泛的背景下，因为平衡的脑能量稳态对所有脑功能都至关重要。因此，电磁场的潜在干扰可能会产生一些目前尚不可预见的普遍神经生物学效应。
通过及时的工程改善LLM在放射学中的使用：从精确提示到零射击学习
目的大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）在放射学上显示出巨大的潜力。他们的有效性通常取决于及时的工程，这可以优化与聊天机器人的交互，以获得准确的结果。在这里，我们强调了迅速工程在调整LLMS对特定医疗任务的反应中的关键作用。使用临床案例的材料和方法，我们阐明了不同的提示策略，可以在没有基本模型的其他培训的情况下使用GPT4适应新任务的LLM CHATGPT。这些方法的范围从精确提示到高级内部文化方法，例如少量射击和零射击学习。此外，讨论了作为数据表示技术的嵌入的重要性。结果提示工程大大改善并助长了聊天机器人的输出。此外，嵌入规格 -
CAO 研讨会：驾驭 2024 年人工智能浪潮
VI. 其他资源 以人为本的人工智能教育：https://ospi.k12.wa.us/sites/default/files/2024-06/comprehensive-ai-guidance.pdf（包含SHIFT框架—从好奇心开始，关注细节，识别背景，从新角度构建框架，谈论缺失的内容）人工智能提示库：https://www.moreusefulthings.com/prompts
如何记录定量和定性数据
• Interview topics, guides, prompts, or cue cards • Blank consent form, participant information sheet, or call for recruitment • Sampling strategy • Instructions for research team • Extracts from published work on methodology • Funding applications or ethics proposal • End of award reports • Research meeting minutes • Field notes/memos that form analysis • Draftwork of initial analyses • Codebooks or coding scheme • Project websites...
建议的MCQ问题库 - 使用生成AI
尾部提示是一般的，而短尾提示是特定的b）长尾提示更详细和精确，而短尾提示则模糊c）长尾提示对输出的影响较小，而不是短尾巴提示d）短尾提示d）短尾提示生成更具创意的内容
ACM 参考格式：Yoonjoo Lee、John Joon Young Chung、Tae Soo Kim、Jean Y. Song 和 Juho Kim。2022 年。Promptiverse：通过可扩展的方式生成脚手架提示
虽然在线视频学习已成为各种学习者广泛采用的方法，但大多数在线视频学习环境为所有学习者提供的都是相同的讲座视频。在千篇一律的设计中，由于学习者先前的知识不同，他们可能会对讲座内容的不同部分感到困难。找到另一个能更好地解释学习者困难点的视频可能是一个解决方案，但这需要学习者搜索这样的视频，从而产生额外的努力。此外，由于学习者是新手，他们可能没有足够的知识来辨别哪个视频可以帮助他们克服困难。缓解学习者因千篇一律的视频设计而产生的各种痛点的一种方法是利用不同的支架提示，这些提示提供提示并向学习者询问学习内容。例如，如果视频对某个概念的解释对学习者来说不够详细，那么学习者就会很难理解内容。有了多样化的提示，如果学习者向在线学习系统寻求有关概念的帮助，那么系统可以提供合适的支架提示，让学习者有机会促进他们对该概念的理解。提示可以让学习者检查他们的理解，保持他们的参与度，并让他们将该概念与他们已经知道的其他概念联系起来[11，12]。最终，对概念的理解将拓宽学习者组织和感知新信息的方案，让学习者全面理解讲座。为了成功提供这种支持，必须准备各种各样的支架提示来应对学习者的各种痛点。然而，由于创作成本高昂，手动创建多样化的支架提示可能是不切实际的，如果没有这种多样性，提示往往无法全面解决讲座中涉及的各种概念。在这项工作中，我们介绍了 Promptiverse，这是一种支架提示生成方法，它使用知识图谱以较低的创作成本大规模创建多样化的提示。 Promptiverse 借助讲座内容的知识图谱，遍历知识实体和关系，同时考虑 Ausubel 理论 [ 4, 6 ] 中有意义的学习模式，这为设计有效的教学提示提供了深刻见解。Promptiverse 不仅从遍历的路径中生成大量提示，而且还通过改变哪些知识元素作为提示提供以及哪些知识元素从学习者那里引出，使提示的内容多样化。例如，在图 1 中，Promptiverse 通过改变遍历的路径生成了两个不同的支架提示（绿色框）。这些不同内容的提示可以为那些可能无法理解视频解释的学习者提供不同的解释。尽管 Promptiverse 有望实现提示的可扩展创建，但构建底层知识图谱需要课程设计人员的手动操作。因此，我们设计了 Grannotate，一款人机混合系统，用于协助课程设计人员
技术白皮书制作安全决策®解决方案
Key responsibilities for managers include the following: • Identifying the best way to get front-line workers across shifts trained • Communicating the purpose, objective, value, and project plan for the implementation • Ensuring that their supervisors attend the modules • Providing time for front-line workers to attend training modules • Reinforcing messages from each module as they occur • Integrating seeing, thinking, doing, moving, and teaming prompts into safety activities • Reinforcing sustainment activities •回应成功案例•认识前线工人应用策略•利用视觉提醒•测量进度的主要指标
提示：大型语言模型的视觉提示探索，扰动，测试和迭代
摘要 - LARGE语言模型（LLM）由于能够使用简单的自然语言提示执行临时自然语言处理（NLP）任务，因此获得了广泛的普及。呼吁LLM的一部分是他们对公众的可接近性，包括NLP技术专长的人。但是，提示在语言结构，上下文和其他语义方面可能会有很大的不同，并且修改其中一个或多个方面可能会导致任务绩效的显着差异。非专家用户可能会发现确定提高提示所需的更改是一项挑战，尤其是当他们缺乏特定领域的知识和适当的反馈时。为了应对这一挑战，我们提出了p rompt iD，一个视觉分析系统，旨在通过探索，扰动，测试和迭代进行交互，完善和测试提示。p rompt a ID使用协调的可视化效果，使用户可以通过三种策略改进提示：关键字扰动，释义扰动以及获得最佳的context中文字中的最佳示例。p rompt a ID是通过涉及NLP专家的预先研究设计的，并通过强大的混合方法用户研究进行了评估。我们的调查结果表明，P ROMPT I ID可以帮助用户在认知开销较少的情况下迭代提示，并在建议的帮助下产生多样的提示，并分析生成的提示的性能，同时超过现有的最新提示提示性能的互动。