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5 月 11 日星期一
将 1917 年的俄国革命（“你的革命”）与他那个时代的“技术或信息革命”进行了比较和对比。这两场革命有何相似之处？它们有何不同？他把技术变化称为“革命”究竟是什么意思？用文本证据支持你的答案。
讲师指南：利用生成式人工智能在比勒陀利亚大学进行教学和学习增强。docx
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库，大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题，并有说服力地提出论点。
D-音量
• 允许用户快速轻松地查看当前的 VOLMET 广播。• 自动处理从天气数据源收到的新天气数据（METAR/SPECI、TAF 和 SIGMET）。• 支持处理包含多个天气数据项的 WMO 标题的天气公报。• 对所有天气数据进行语义和句法验证，并提供手动输入/更正的工具。• 根据广播内容和时间表自动将正确的天气数据项组装成 VOLMET 消息。• 将文本消息转换为清晰自然的语音消息，可通过 HF/VHF 发射器广播或通过电话收听。• 允许手动录制部分或全部 VOLMET 广播。• 通过数据链路网络服务提供商 (ARINC/SITA) 将广播的文本副本 (D-VOLMET) 传输到配备 ACARS 的飞机。• 为系统事件（例如收到 SIGMET 或无效天气数据）生成视觉和声音警报。
llm驱动的自动驾驶场景测试
在另一侧，在过去的两年中，大型语言模型（LLM）以及所谓的生成人工智能的其他方法吸引了许多研究人员和爱好者的注意。在众多拟议的采用中，LLM也被考虑改善现有软件开发流程。通常，由LLMS [1，3]：1）代码生成的软件开发领域所涵盖以下方面 - 自动生成可执行代码从自由形式的文本描述开始，或者也可能涉及其他输入； 2）调试和代码分析 - 确定提供的代码中的安全缺陷，错误和其他潜在问题； 3）代码说明 - LLM能够提供给定代码摘录的详细文本描述； 4）代码校正 - 在向用户的反馈，代码更正和其他建议改进给定代码时，LLMS也被批准非常有用。
![arxiv：2101.07960v1 [cs.dl] 2021年1月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\22358061b59664af9bc55c24890284492b434db1.webp)
arxiv：2101.07960v1 [cs.dl] 2021年1月20日
当今材料科学研究的一个主要挑战是，即使是数字形式，人为体现主要是文本的。研究人员通过实验进行了材料，并在文本文献中记录了其发现，例如学术文献和专利。从这些文物中提取知识的最常见方法是读取所有相关文档，并逐步提取知识。但是，阅读是耗时的，并且在读取和综合所有相关知识[26,28]通常是不可行的。因此，有效提取知识和数据成为一个问题。解决这一挑战的一种方法是使用特定领域的本体学知识提取[18]。不幸的是，目前在该领域的材料科学工作受到相关本体学的访问和使用有限和使用的阻碍。这种情况不需要改善材料科学研究的本体访问和使用状态，这是此处介绍的工作的关键目标。
有关牵引公司事故涉及的电动汽车的信息
•火风险！公园并立即以公路行驶的方式撤离。通知救援人员！•车辆鸣叫反复直到12V电池为空•在车辆内部重复哔哔声•文本警告消息“火灾危险...”•红色高压警告图标•红色，通用警告图标
对供应链管理的评估和风险分析：
本研究通过基于Slack的Measitnet网络数据包络分析（SBM-NDEA）从金融市场的角度（SBM-NDEA）提出了盈利能力和资产利用对公司价值产生的贡献。尽管在面对新的数据集时，SBM-NDEA在性能测量方面具有优越性，但由于缺乏预测能力，因此仍存在限制。为了克服这一点，作者将双支持向量机集成到其中。经理对风险的态度在提高效率和价值产生中也起着至关重要的作用，但是数值不会传达此类信息。带有弹性本质的文本消息因此带来了不仅仅是数字消息的信息。为了帮助用户量化风险类型，作者引入了高级文本分析仪，以猜测经理对每种风险的态度。结果表明，具有预测能力的绩效评估模型可以将经理的角色从监视过去转移到计划未来。这项研究还表明，具有文本信息的模型达到了卓越的预测性能。
![arxiv：2503.04413v1 [CS.CL] 2025年3月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\78f273c54858d278a753276b2fc0996460e6e39c.webp)
arxiv：2503.04413v1 [CS.CL] 2025年3月6日
这项研究表明，与传统的基于变压器编码器的模型相比，可以以更灵活的方式以更灵活的方式使用生成的大语言模型来用于DNA序列分析和分类任务。虽然基于编码器的模型（例如DNABERT和核苷酸变压器）在DNA序列层化中表现出了很大的性能，但在此领域中尚未广泛地使用了基于变压器解码器的构模型。这项研究评估了如何有效地生成大语言模式使用各种标签处理DNA序列，并在提供附加文本信息时分析性能的变化。实验是在抗菌分辨率基因上进行的，结果表明，当序列和文本信息均不合格时，大型语言模型可以提供综合或可能更好的预测，降低灵活性和准确性。本工作中使用的代码和数据可在以下GitHub存储库中获得：https：//github.com/biocomgit/llm4dna。
视觉驱动的迅速优化多模式生成任务中的大语言模型
摘要 - 视觉生成仍然是人工智能中的具有挑战性的边界，需要无缝整合视觉不介绍和生成能力。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，即视觉驱动的及时优化（VDPO），该框架利用大型语言模型（LLMS）动态地从视觉输入中生成文本提示，从而指导高实现图像综合。VDPO结合了视觉嵌入提示调谐器，文本指令生成器和视觉生成模块，以实现各种视觉生成任务的最新性能。在基准（例如可可和粗略）上进行的广泛实验表明，VDPO始终超过现有方法，从而实现了FID，LPIPS和BLEU/CIDER分数的显着改进。其他分析揭示了VDPO的可扩展性，鲁棒性和概括能力，使其成为内域和外域任务的多功能解决方案。人类评估进一步验证了VDPO在产生视觉吸引力和语义相干输出方面的实际优势。索引术语 - LARGE语言模型，提示优化，扩散模型