XiaoMi-AI文件搜索系统
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Rubrik Annapurna：为 Amazon Generative AI 提供安全数据
独立于经过过滤和保护的源数据，使用 FM 构建的应用程序可能会由于幻觉而生成不正确的信息。例如，FM 可能会生成偏离源信息的响应、混淆多条信息或发明新信息。Amazon Bedrock Guardrails 支持上下文基础检查，如果响应没有以源信息为基础（例如，事实上不准确或新信息）并且与用户的查询或指令无关，则可帮助检测和过滤幻觉。上下文基础检查可以帮助检测 RAG、摘要和对话应用程序的幻觉，其中源信息可用作验证模型响应的参考。
Intellistatcan：Gen-AI聊天机器人用于获取统计信息
StatCan website GenAI Chat Bot (IntelliStatCan) using Retrieval-Augmented Generation (RAG) Infrastructure • Back-end: Data Analytics as a Service Development Environment + Production • Front-end: Webapp hosted in Kubernetes AI Engine • MS Azure OpenAI Model API service (Model as a service): GPT 3.5 Turbo 16K vs. GPT-4 Omni • Azure AI Search (formerly Cognitive搜索）数据•生产：PDF中的18,000多个网站出版物，英语和法语•每天添加出版物•排除：表格数据和非文本媒体（图形，视频等）技术堆栈 - 请参阅附件A
混合多云部署选择可以通过可持续性福利提高投资回报率
在数据中心和应用程序现代化活动（尤其是针对新数据密集型工作负载（例如AI和Genai）的那些时代，都可以满足客户和利益相关者的不断发展的期望，这是每个地区和行业中每个企业的首要任务。这些工作负载涉及组织在现代化之旅中面临的许多因素和压力 - 它们通常是云的本地，需要在多个云和本地环境之间进行无缝的移动性，因为它们从建模到调整到微调和检索，并需要大量的数据（经常使用Edge），并需要大量的数据，并且需要大量的数据。
数据和AI：CIO成功指南
使用您的文档和数据进行增压llms。AI和企业周围的技术正在迅速发展。可以使LLM响应更准确和与您的组织相关的两种新技术是检索效果的生成（RAG）和向量搜索。一起，他们使用您最新的文档和操作数据丰富了LLM，以指导和告知AI输出。使用这些技术，制造商可能会使用生成的AI为员工和合作伙伴提供新的产品信息目录的新水平，他们可以通过文本或语音提示来查询和探索。同样，零售商可能会向LLM打开其仓库和CRM数据，以帮助客户服务代表了解每个客户的情况并迅速解决。
2025 年 Hanna H. Gray 研究员计划竞赛 成功科学研究提案示例
摘要 mTORC1 蛋白激酶响应各种输入（包括氨基酸）调节细胞生长，这些输入向 Rag GTPases 发出信号，促进 mTORC1 易位到溶酶体表面（其激活位点）。这种途径在许多疾病中失调，包括糖尿病和癌症；然而，我们对氨基酸激活 mTORC1 的机制的理解并不完整。长期以来，一个谜团是氨基酸缺乏时抑制 mTORC1 的成分的身份。作为一名研究生，我推断负调节剂可能会影响 Rags，因为它们在营养感知中起着核心作用。我们对 Rags 进行了免疫沉淀，然后进行质谱分析 (IP/MS)，结果发现了两个相互作用的蛋白质复合物，我们称之为 GATOR1 和 GATOR2。GATOR2 正向调节 mTORC1 并在 GATOR1 上游或与 GATOR1 并行发挥作用，GATOR1 是一种 Rag GTPase 激活蛋白，也是 mTORC1 的关键抑制剂。 GATOR1 成分在癌症中发生突变，可能有助于识别对 mTORC1 抑制有反应的癌症。第二个未解之谜是 mTORC1 上游氨基酸传感器的身份。为了识别假定的传感器，我们对已知的 mTORC1 调节剂进行了广泛的 IP/MS。我们发现 Sestrin2 和 CASTOR1 是与 GATOR2 相互作用的蛋白质，分别起到亮氨酸和精氨酸传感器的作用。Sestrin2 和 CASTOR1 与 GATOR2 结合以抑制 mTORC1，并且在存在氨基酸的情况下这种抑制会得到缓解。重要的是，这些传感器的氨基酸结合能力是 mTORC1 感知氨基酸存在所必需的。总之，这些成分的发现澄清了我们对氨基酸如何向 mTORC1 发出信号的理解，并提供了在疾病状态下调节 mTORC1 活性的目标。
不会产生幻觉？评估领先的人工智能法律研究工具的可靠性
法律实践中，融入人工智能 (AI) 的产品急剧增加。此类工具旨在协助完成广泛的核心法律任务，从搜索和汇总判例到起草文件。但这些工具中使用的大型语言模型容易“产生幻觉”或编造虚假信息，因此在高风险领域使用它们存在风险。最近，某些法律研究提供商宣称检索增强生成 (RAG) 等方法可以“消除”幻觉（Casetext，2023 年）或“避免”幻觉（Thomson Reuters，2023 年），或保证“无幻觉”的法律引用（LexisNexis，2023 年）。由于这些系统的封闭性，系统地评估这些说法具有挑战性。在本文中，我们设计并报告了第一个预先注册的人工智能驱动的法律研究工具的实证评估。我们证明提供商的说法是夸大其词。虽然与通用聊天机器人 (GPT-4) 相比，幻觉有所减少，但我们发现 LexisNexis (Lexis+ AI) 和 Thomson Reuters (Westlaw AI-Assisted Research 和 Ask Practical Law AI) 制作的 AI 研究工具在 17% 到 33% 的时间内都会产生幻觉。我们还记录了系统在响应能力和准确性方面的巨大差异。我们的文章做出了四个关键贡献。这是第一篇评估和报告基于 RAG 的专有法律 AI 工具性能的文章。其次，它引入了一个全面的、预先注册的数据集，用于识别和了解这些系统中的漏洞。第三，它提出了一种区分幻觉和准确法律反应的清晰类型学。最后，它提供了证据来告知法律专业人员在监督和验证 AI 输出方面的责任，这仍然是 AI 负责任地融入法律的一个核心悬而未决的问题。1
检索杰出的生成人工智能的生成rui Yang，MS 1，Yilin Ning，PhD 1，Emilia Keppo 2，Mingxuan Liu，
抽象生成人工智能（AI）在包括医学在内的各个领域都带来了革命性的创新。但是，它也表现出局限性。在响应中，检索增强的生成（RAG）提供了潜在的解决方案，从而使模型通过利用外部知识的检索来生成更准确的内容。随着生成AI的快速发展，RAG可以为将这种变革性技术与医疗应用联系起来铺平道路，并有望将股权，可靠性和个性化的创新带入医疗保健。主要文本生成人工智能（AI）最近在各个领域引起了广泛的关注，包括GPT 1,2和Llama 3-5系列文本生成； DALL-E 6用于图像生成；以及Sora 7的视频生成。在医学上，生成的AI在咨询，诊断，治疗，管理和教育中具有巨大的应用8,9。此外，生成AI的利用可以提高患者的卫生服务质量，同时减轻9-11临床医生的工作量。尽管如此，我们必须考虑生成AI模型的固有局限性，其中包括对训练数据12的偏见的敏感性，缺乏透明度，产生错误的内容，难以维持最新知识的可能性，以及其他8。例如，通过采用过时的基于种族的方程来估计肾功能13，大型语言模型被证明可以产生偏见的响应。在图像产生过程中，已经观察到与性别，肤色和地质文化因素有关的偏见14。同样，对于下游任务，例如回答和文本摘要，生成的内容通常是不一致的，并且缺乏验证的证据15。此外，由于其静态知识和无法访问外部数据，生成的AI模型无法为医生提供最新的临床建议或患者有效的个性化健康管理16。
Kirkby Lonsdale Fire Recovery策略
紧急服务离开现场后，地方当局将在恢复中担任主角。在响应阶段很早就显然会对Kirkby Lonsdale及其社区产生持续的重大影响。符合政府指导，恢复阶段是在紧急情况开始后最早的机会开始的，与响应阶段一致。在这方面，战略协调小组（SCG）做出了决定，以建立一个恢复咨询小组（RAG），以更详细地协调恢复问题。新成立的恢复咨询小组的第一次会议于12月9日举行，由Westmorland and Furness Council主持，作为紧急响应的一部分向战略协调小组（SCG）报告。
为什么定制是解决生成人工智能幻觉的关键
未来的关键在于在泛化和特异性之间取得平衡。虽然像 ChatGPT 这样的通用模型非常适合一般对话和信息收集，但它们仍然不足以解决严肃的、特定领域的问题。随着企业和科技公司弄清楚这些局限性，似乎出现了几种前进的道路：使用 RAG 实现更高的准确度，使用更专业的数据微调现有模型，在某些情况下，甚至从头开始构建自定义模型。有了这些，定制的价格可能很高，但对于需要精确度和可靠性的行业来说，这可能是确保 AI 兑现承诺的唯一方法。随着 AI 的不断改进，对更定制化和更精确的系统的需求也将增加，从而进一步扩大这些模型的功能范围。
案例1：25-cv-01305文件1备案02/13/25 Page 1 of 64
5 Sharon Goldman, Cohere CEO and president discuss Nvidia and Oracle funding, Hinton comments and the future of LLMs , V ENTURE B EAT (June 27, 2023), https://venturebeat.com/ai/cohere-ceo-and-president-discuss-nvidia-and- oracle-funding-hinton-comments-and-the-future-of-llms.6 Nilay Patel，AI将比您想像的Cohere首席执行官Aidan Gomez，Verge（2024年6月10日），https：//wwwww.therever.com/24173858/24173858/ai-co-co-co-----------------------------------------------------erney-revenue-revenue-llm-transrans----------7 Cohere AI应用程序可在Slack，c ohere（2024年9月16日），https：//cohere.com/blog/slack-cohere-aip-app;协议与检索演说一代（2023年9月28日），https：//cohere.com/blog/chat-with-rag一起介绍聊天。