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生成式人工智能和批判性思维
• 准确性和信任：有偏见的算法也会导致不准确的结果。如果生成式人工智能系统接受反映历史偏见的数据训练，它将在其输出中延续这些偏见。这可能会导致不可靠的结果，并导致对整个生成式人工智能的信任丧失。这是一个比喻：想象一个法官总是对穿某种颜色衬衫的人判处更严厉的刑罚。这位法官的决定是不公平和不准确的。如果不解决生成式人工智能算法的偏见，它们也会陷入同样的陷阱。通过考虑和减轻生成式人工智能中的偏见，我们可以确保这些强大的工具公平有效地用于每个人。您可能想阅读这篇关于文化偏见和人工智能的发人深省的文章。人工智能和美国微笑。人工智能如何通过……歪曲文化 | 作者：jenka | Medium
上下文化语音识别：重新思考第二...
自动语音识别（ASR）系统近年来见证了显着的进步。上下文化的ASR任务需要识别语音不是孤立的话语，而是在更广泛的情况下。常规方法经常采用第二通范式来重新排列初始转录，但它们有可能在候选假设中遇到预测错误，从而损害了识别精度。在这项研究中，我们引入了一个新颖的框架，该框架与典型的第二频繁撤退方法不同。给出了n-最佳假设，我们利用大型语言模型来提示上下文化的第二通过。除了追求更高的准确性外，我们还旨在探索性能边界，而无需实质上改变潜在的预培训的语言和语言模型。我们通过零拍的提示和战略性的低级适应调整来提高所提出的范式的有效性。在多个价值的口语阅读理解基准基准SRC上，促使模型和微调模型的表现优于1好的ASR假设，分别达到了13.6％和45.9％的明显相关性单词错误率（WER）改善。结果表明，提出的方法增强了转录准确性和上下文理解。
重新思考加速 MRI 的深度展开模型......
摘要。磁共振成像 (MRI) 是一种广泛用于临床诊断和外科手术计划的成像方式。加速 MRI 试图通过减少图像重建所需的原始 k 空间数据量来减轻长扫描时间的固有限制。最近，深度展开模型 (DUM) 通过使用深度神经网络截断和展开传统的迭代重建算法，已证明对 MRI 重建具有显着的有效性和更高的可解释性。然而，DUM 在 MRI 重建中的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们首先增强了 DUM 迭代阶段内和迭代阶段之间的梯度和信息流，然后我们强调了使用各种相邻信息进行准确且内存高效的敏感度图估计和改进多线圈 MRI 重建的重要性。在几个公共 MRI 重建数据集上进行的大量实验表明，我们的方法大大优于现有的 MRI 重建方法。代码可以在https://github.com/hellopipu/PromptMR-plus上找到。
小学生的看法，并通过3C模型从学习编码和计算思维中开发了手工艺品和语言
13652729，2024，4，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jcal.12972下载，由国家健康与医学研究委员会，Wiley Online Library，Wiley在线图书馆[05/09/2024]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
人工智能（ai）加强批判性思维......
人工智能 (AI) 是指机器能够表现出与人类相同的能力，例如推理、学习、创造力和规划能力。它的未来应用预计将带来巨大的变化，但尽管不当使用人工智能可能带来风险，但它已经存在于我们的生活中。因此，联合国教科文组织 (UNESCO) 指出，我们应该将精力集中在 a) 使用人工智能学习、b) 学习人工智能和 c) 为人工智能做准备。他们还指出，人工智能在开发创新教学和学习实践方面具有巨大潜力。出于所有这些原因，并考虑到人工智能为教学创新提供的机会，我们认为应该在课堂上引入人工智能，让学生更接近这项新技术，它可以成为批判性思维的好工具。该项目的目标是通过人工智能加强农业工程专业学生的批判性思维能力 (G15)，使用一手和二手信息来源，让他们能够反驳/认可人工智能为解决给定问题提供的解决方案。我们使用了线性方法，在这样做的过程中，我们向学生提出了一个真正的问题。然后，学生使用人工智能信息源寻找给定问题的解决方案。然后他们收到解决问题的指示。最后，他们应该使用批判性思维拒绝或接受人工智能提供的解决方案。翻转课堂被用作一种方法，使用人工智能寻找给定工程问题的解决方案。通过检查、验证和确认结果，他们对比了人工智能提供的结果，加强了 G15 批判性思维能力。使用电子评分标准评估目标，将评估与学生要获得的能力相结合。结果显示学生对人工智能技术的熟悉程度不同。硕士生对人工智能的了解程度高于学位生。此外，我们首次向学生和教师教授甚至展示人工智能技术。学生们对人工智能着迷，并表示这项技术可以为他们在学习过程中面临的许多活动带来巨大的机遇。两个优势学生（不是大多数）甚至开始向人工智能发出指令并利用其结果。一些教师也是第一次接触这项技术，并对未来的教学和学习过程表示了许多疑虑和担忧，考虑到人工智能以及如何评估学术活动，可以通过人工智能快速解决，例如书目审查，编辑等。我们得出的结论是，这项技术将把教学过程转移到一个新的环境，教师必须使他们的评估适应这个新的领域。
重新思考中东欧的产业政策
这些案例研究为中东欧国家提供了重要启示。首先，小型开放经济体基于国家援助的产业政策成本高昂，如果像过去一样仅以生产任务为导向，则不会产生长期效益。投资必须带来创新和研发。其次，中东欧国家应将资助创新和研发作为优先事项，而不是补贴新的制造业项目。它们应该合理化其政策目标，更新并坚持其国家战略。第三，紧张的预算和金融整合给选择国家援助项目带来了压力。政府不应该在没有对投资进行可靠的成本效益分析的情况下提供这种援助。第四，中东欧国家应将过于宽泛的创新优先事项整合到国家战略中，并分析其长期增长潜力。第五，产业政策必须伴随着适当的劳工和教育政策，以支持绿色和数字化转型。
杰出思想家和非杰出思想家在产生创造性想法时的大脑活动模式差异
创造性思维的神经机制影响模型表明，创造力体现在默认模式网络 (DMN；内侧 PFC、外侧和内侧顶叶皮层以及内侧颞叶中的一组区域) 和背外侧 PFC 内的执行网络的共同作用中。一些实证报告通过表明这些大脑系统之间的复杂相互作用可以解释创造力表现的个体差异，为该模型提供了支持。本研究旨在检验这些区域在想法生成中的参与是否受到一个人在创造力相关领域的杰出地位的调节。20 位 (n = 20) 来自不同专业领域的健康杰出创造者和一个由 16 位 (n = 16) 年龄和教育程度匹配的非杰出思想家组成的“聪明”对照组在接受功能性磁共振成像 (fMRI) 的同时，被要求执行一项创造力生成任务（替代用途任务的改编）和一项控制感知任务。参与者的口头回答通过降噪麦克风记录下来，随后进行编码，以保证流畅性和准确性。行为和 fMRI 分析揭示了各组之间的共同点，但也揭示了杰出和非杰出参与者在创造性思维过程中默认模式和执行大脑区域的激活模式不同。我们根据这些区域在创造性想法产生过程中的贡献来解释这些发现，在本研究中，这些区域受到参与者的创造性卓越性的调节。
通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。