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通过大型语言模型的及时工程降低非英语语言的文化幻觉
摘要 - 及时工程中的预测提供了减轻大语模型（LLMS）文化幻觉的重要潜力。提示的战略表述，与深厚的文化和语言见解相结合时，可以在非英语环境中尤其是LLM的准确性和文化敏感性。本文探讨了在三个主要LLMS（Openai Chat-gpt，Google Gemini和Anthropic Claude）中及时工程的应用，阐明了量身定制的提示如何有效地减少文化偏见并改善用户互动。通过案例研究和比较分析，研究确定了最佳实践，并为进一步发展提供了战略建议。这些发现强调了在AI中持续创新和道德考虑的重要性，以确保全球技术应用中的包容性和尊重。
ECE 659智能传感器和传感器网络
作为用于创建内容的下一代范式，AI生成的内容（AIGC），即，基于用户提示，通过生成AI（GAI）自动构成内容，最近引起了极大的关注和成功。With the ever- increasing power of GAI, especially the emer- gence of Pretrained Foundation Models (PFMs) that contain billions of parameters and prompt engineering methods (i.e., finding the best prompts for the given task), the application range of AIGC is rapidly expanding, covering various forms of information for human, systems, and networks, such as network designs, channel cod- ing, and optimization solutions.在本文中，我们介绍了移动边缘AI生成的所有内容的概念（AIGX）。具体来说，我们首先回顾了AIGX的构建块，从AIGC到AIGX的演变以及实用的AIGX应用。然后，我们提出了一个统一的移动边缘AIGX框架，该框架采用边缘设备提供PFM授权的AIGX服务，并通过及时的工程优化此类服务。更重要的是，我们证明了次序提示导致发电质量差，这会对用户满意度，边缘网络性能和资源利用产生不利影响。因此，我们进行了一个案例研究，展示了如何使用Chatgpt培训有效的及时优化器，并研究了及时工程在用户体验，发电质量和净工作绩效方面进行的改进。
生成式人工智能与版权 - 新加坡
人工智能 (AI) 能够自主生成文本、音乐和图像，或根据人类用户的特定提示生成文本、音乐和图像，这种能力正在以惊人的速度发展。ChatGPT、DALL·E 和 Stable Diffusion 等生成式 AI 应用程序正在呈现新的场景，这些场景可能会让版权律师、法官和政策制定者感到困惑。这篇由两部分组成的文章讨论了现有的版权理论是否能够充分解决这些问题，以及新加坡 2021 年对《版权法》的最新修订在多大程度上能够应对这些挑战。第 1 部分涉及输入作品以训练生成式 AI 应用程序以及 AI 响应人类提示和命令而输出时侵犯版权的情况。第 2 部分讨论了 2021 年《版权法》中的计算数据分析例外和开放式合理使用条款如何适用于这些场景。
华盛顿州初创企业报告 - 设计服务
●公司信息，包括名称，地址和公司描述。●成本和费用信息不超过$ 6,000●至少以前的投资组合工作的一个示例●对以下提示和问题的回答：○描述设计研究报告的任何经验。○描述设计技术领域或以创新为中心的报告的经验。○描述计划创建针对印刷，Web和移动设备优化的版本。○提供45天的工作计划来完成该项目。请假设数据将在5月初的最终截止日期之前30天完成。建议总共不得超过十（10）页，包括公司信息，成本和费用信息以及对提示和问题的回答；提议者将不会根据提议的长度或达到10页的最大值的努力的长度进行评分。提议者被鼓励专注于提议的质量和简洁性。
探索用户呈现的互动在对话式AI聊天机器人euodia louis
Hardy等。 [14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。 与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。 Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。 这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。Hardy等。[14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。
大型语言模型是否反映认知语言处理？
大型语言模型 (LLM) 在文本理解和逻辑推理方面表现出了卓越的能力，这表明 LLM 学习到的文本表征可以促进其语言处理能力。在神经科学中，大脑认知处理信号通常用于研究人类的语言处理。因此，很自然地会问 LLM 的文本嵌入与大脑认知处理信号的对齐程度如何，以及训练策略如何影响 LLM-大脑对齐？在本文中，我们使用表征相似性分析 (RSA) 来测量 23 个主流 LLM 与大脑 fMRI 信号之间的对齐程度，以评估 LLM 对认知语言处理的模拟效果。我们通过实证研究了各种因素（例如，训练前数据大小、模型缩放、对齐训练和提示）对这种 LLM-大脑对齐的影响。实验结果表明，预训练数据大小和模型缩放与 LLM-大脑相似性呈正相关，1 而对齐训练可以显著提高 LLM-大脑相似性。明确的提示有助于 LLM 与大脑认知语言处理的一致性，而无意义的噪声提示可能会削弱这种对齐。此外，各种 LLM 评估（例如 MMLU、Chatbot Arena）的表现与 LLM-大脑相似性高度相关。
当地区域规划说明
• 通过就业、培训和教育计划的创新和协调，使经济、教育和劳动力合作伙伴能够建立一支熟练的劳动力队伍；这些要求为 WIOA 原则奠定了基础，通过促进战略协调、改善服务整合、确保公共劳动力系统与行业相关、响应当地的经济需求并将熟练工人与雇主进行匹配。 单个地方和规划区域需要提供包含这些说明中列出的每个提示的地方区域计划。 注意：在规划区域中，区域计划和地方区域计划之间可能存在叙述重复。具体提示将指示要遵循的正确操作。 宾夕法尼亚州劳工和工业部 (L&I) 在大多数提示中都包含一个标记为“期望”的子部分。本子部分为规划人员提供了开发叙述和创建讨论基础的实用概念。概念并非包罗万象，但为构建叙述提供了基础。在审查每个提交的地方区域计划时，L&I 将使用每个提示的一般上下文含义和期望来评估叙述。计划起草者必须按照本说明中列出的时间顺序，将所有计划提示和以黄色突出显示的相关文本逐字逐句地纳入他们自己的本地区域计划中（例如，1.1 劳动力分析 - 提供区域劳动力的分析，包括当地人口构成和当前劳动力就业数据）。本地区域计划内容：
![arXiv:2401.03854v2 [cs.CV] 2024 年 1 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\99ee2fcc21e346fcc3cd849481befaeab564a53e.webp)
arXiv:2401.03854v2 [cs.CV] 2024 年 1 月 11 日
摘要：最近，人工智能生成图像质量评估（AIGCIQA）已成为计算机视觉领域的一个新课题，旨在从人类感知的角度评估人工智能生成的图像（AIGI）的质量。与常见的图像质量评估任务（其中图像来自受噪声、模糊和压缩等扭曲的原始图像）不同，在 AIGCIQA 任务中，图像通常由使用文本提示的生成模型生成。过去几年，人们做出了相当大的努力来推进 AIGCIQA。然而，大多数现有的 AIGCIQA 方法直接从单个生成的图像中回归预测分数，忽略了这些图像的文本提示中包含的信息。这种疏忽部分限制了这些 AIG-CIQA 方法的性能。为了解决这个问题，我们提出了一个基于文本图像编码器的回归（TIER）框架。具体而言，我们将生成的图像及其相应的文本提示作为输入，利用文本编码器和图像编码器分别从这些文本提示和生成的图像中提取特征。为了证明我们提出的 TIER 方法的有效性，我们在几个主流 AIGCIQA 数据库上进行了广泛的实验，包括 AGIQA-1K、AGIQA-3K 和 AIGCIQA2023。实验结果表明，我们提出的 TIER 方法在大多数情况下通常比基线表现出更好的性能。代码将在 https://github.com/jiquan123/TIER 上提供。
扩大学习机会计划...
扩展的学习部门采用了加利福尼亚州扩大学习的质量标准（质量标准），并引入了持续质量改进（CQI）的要求，以帮助计划参与反思，并有意就提供给学生的计划管理实践和活动。为创建程序计划，提供叙述描述，以响应以下每个质量标准下列出的提示。LEA可以自定义并包括其他提示，例如描述SEL活动或完善计划。除了叙事响应外，包括表，图表或其他有助于理解ELO-P的视觉表示可能很有用。鼓励LEA下载和参考质量标准，以便为该计划提供持续的改进。质量标准可以在加利福尼亚教育部（CDE）的质量标准和CQI网页上找到，位于https://www.cde.ca.gov/ls/ex/qualstandcqi.asp。
OpenAI O3-Mini系统卡
红色团队者根据他们根据自己的专业知识和判断力如何看待其安全性，对三代人进行了评分。他们用他们认为会导致有害输出的提示来查询模型。他们的对话跨越类别，例如网络应用的查询（13.8％），生物恐怖主义（14.2％），武器创造（8.5％），攻击计划（4.1％），网络钓鱼 /骗子（4.6％），违法行为（8.9％），促进了非法行为（8.9％），辩解或仇恨（5.9％）和其他（5％），以及（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％。在计算中只包括至少产生一个不安全产生的对话。这使我们能够在执行开放式红色小组的同时测试O3-Mini的先验模型的安全基线。此外，这使我们能够更轻松地解析并评估提示，而在某些情况下，O3-Mini安全性可能比先前模型的安全性差。