XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemquora
演出的成绩：chatgpt如何与Quora竞争Quora在Gig Chance Insights
生成的AI正在改变人类寻求在不同领域中找到问题的答案的方式，包括在零工经济和劳动力市场上，但有关紧密聊天模拟的输出匹配的信息有限，这些信息可从现有的问题和答案平台中获得。本文将Chatgpt用作研究助理，以探索Chatgpt可以将Quora问题和答案复制到多远，将GIG经济的数据作为指示性案例研究。内容分析的结果表明，可能会向希望赚钱的用户提出Quora的问题，并且答案可能包括个人经验和示例。chatgpt模拟版本不那么个性化，更基于概念的版本，包括有关就业含义和劳动权利的考虑。因此，似乎生成的AI仅模拟了人类在与零工经济有关的答案中所想要的部分。本文提出，类似的比较方法也将在其他研究领域中有用，以帮助建立生成AI的最佳现实世界使用。
老师：对不起，我又在……发现了她。
揉面槽由坚硬的木头制成，寄生虫无法侵袭，槽内铺着普罗旺斯布料，路易丝将用不同颜色丝带绑住的桌布和餐巾放在里面，还有几个装满野生薰衣草的钱包，薰衣草散发着香气。现代织物与绣有姓名首字母的古老织物并存，这些织物是祖先精心保存在橱柜中的棉、亚麻或大麻等家族传家宝。嫁妆的遗物、保存完好的结婚礼物、喜庆日子或悲伤日子的见证，当不幸或快乐将家人聚集在餐桌旁时。
平台经济：超越常规
• 临时工作和打工（例如 Zenjob、InStaff）、• 食品配送（例如 Deliveroo、Uber Eats、Just Eat）、• 研究招聘（例如 Prolific、Qualtrics）、• 约会（例如 Parship、Tinder、Bumble）、• 评论网站（例如 Kununu、Jameda、TripAdvisor、Yelp、Google Maps）、• 预约管理（例如 Doctolib、OpenTable）、• 应用市场（例如 Google Play、App Store）、• 价格比较（例如 Idealo、Verivox、Check24）、• 众筹（例如 Patreon、Kickstarter、GoFundMe、Indiegogo）、• 众筹投资（例如 Companiso、AngelList）、• 众筹借贷（例如 PeerBerry、Zopa、Ratesetter、Funding Circle、Auxmoney）、• 视频流（例如 Youtube、Twitch、Vimeo）、•音乐流媒体（例如 Spotify、Apple Music、Deezer）、游戏市场（例如 Steam、Epic Games Store）、知识交流（例如 StackOverflow、Quora）、社交和专业网络（例如 Facebook、Instagram、TikTok、Twitter、LinkedIn、Xing）、
XSL•fo
图1提供了研究设计的示意图。这项研究包括3个组成部分：数据，模型和评估。模型根据数据类型而变化，而评估方法在整个过程中保持一致。数据分为两种类型：PubMedQA，源自医学研究摘要，以及从Quora [41-43]中提取的问答数据，这是一个社交平台，用户提出和回答问题。实验中使用的模型包括两种类型：经过预处理的基本模型和一个对医学数据进行微调的模型。为了评估每个模型的生成答案，我们检查了与输入问题有关的响应的数量和质量。随后，我们评估了正确答案的生成答案的相似性。bert的相似性[36]和Spacy相似性[37]用于测量每个与抑郁症相关问题的人提供的原始答案与LLM生成的答案之间的上下文相似性。
454 PlanHelper：支持活动计划构建...
基于社区的问答 (CQA) 平台可以为寻求制定活动计划 (AP)（例如健身或观光）的人提供丰富的经验和建议。然而，CQA 平台中的回答帖子可能过于非结构化且难以理解，无法轻松应用于 AP 构建，这已通过我们为了解相关用户挑战而开展的形成性研究得到证实。因此，我们提出了一个回答帖子处理流程，并在此基础上构建了 PlanHelper，这是一个帮助用户处理 CQA 信息并以交互方式构建 AP 的工具。我们以类似 Quora 的界面为基线进行了一项受试者内研究（N=24）。结果表明，在使用 PlanHelper 创建 AP 时，用户对信息支持的满意度明显更高，并且在交互过程中参与度更高。此外，我们对 PlanHelper 的用户行为进行了深入分析，并总结了此类支持工具的设计考虑因素。
大型语言模型和人工智能即将对全球商业和教育产生变革性影响
最近推出的其他 AI 工具包括 Quora 的 Poe AI、Anthropic 的 Claude AI 以及 Elon Musk 的 xAI。亚马逊 AI 旨在帮助卖家撰写产品描述，而 GPT-5 正在接受测试。最近，微软扩大了与 Open AI 的长期合作伙伴关系，并宣布投资数十亿美元将 LLM 集成到其核心产品中，并加速全球 AI 突破 (Marr, 2023)。根据 Bender 等人 (2021) 的说法，随着从互联网上收集的文本量不断增加，只要 LLM 规模不断扩大与性能提升相关，这种趋势预计会持续下去 (Bender 等人，2021)。然而，根据 Ouyang 等人 (2020) 的说法，LLM 可能会产生不真实甚至有害的输出，这表明让语言模型变得更大并不一定能让它们更好地遵循用户的意图 (Wiggers, 2020)。这些发展引起了全世界的关注，并引发了有关这种强大的人工智能模型的伦理影响和潜在用途的讨论。
可再生能源社交媒体情绪分析
摘要 本研究使用来自 Facebook、Instagram、Quora 和 Reddit 等社交媒体平台的数据，对公众对各种能源（包括水电、太阳能、风能和核能）的看法进行了情绪分析。一个包含 3,269 次提及的数据集，通过检查互动、分享和点赞，提供了有关这些能源形式的当前讨论的广泛视图。该方法将定量情绪分析与定性内容检查相结合，以揭示潜在主题。研究结果显示，人们对可再生能源（主要是水电和太阳能）持有强烈的积极情绪，通常被描述为“清洁”、“可持续”和“高效”。水电因其对环境的影响最小而受到高度重视，而太阳能因应对气候变化和技术进步而受到称赞。风能因视觉和噪音污染问题以及对野生动物的潜在影响而受到批评，而核能主要由于安全和废物管理问题而产生负面情绪。这些结果对于制定可再生能源行业内有效的营销策略具有重要意义。 Anahtar Kelimeler Yenilenebilir enerji、Duygu analizi、Sosyal medya söylemi、Pazarlama iletişimi
一种混合词法语义方法，用于窃探测杠杆式变压器嵌入，词汇指纹和算法比较
摘要 - 平词检测通常依赖于词汇相似性度量，这些度量无法识别语义相似但词汇不同的释义。为了解决这个问题，我们提出了一种混合方法，将词汇指纹（通过滚动哈希和奖励）与来自基于变压器的模型得出的语义嵌入在一起。我们计算词汇和语义相似性得分，然后使用分类模型组合它们。在这项工作中，我们还比较了多个分类算法 - 逻辑回归，随机森林和XGBoost，以选择最终系统的表现最佳分类器。此外，我们分析了每种算法组件的复杂性，包括滚动哈希，奖励和语义嵌入生成。在Quora问题对的子集上进行的实验数据集表明，我们的混合方法超过了单方法基准。交互式的精简应用显示了实时参数调整，并突出了系统的鲁棒性。这项工作说明了将表面水平的词汇模式和深层语义关系团结起来，为窃的检测提供了一种更全面，更可靠的方法。索引术语 - 平式检测，词汇指纹识别，销售嵌入，变压器模型，混合方法，综合性分析。