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释放人工智能 (AI) 的力量
药学博士、工商管理硕士、美国公共事务和患者权益倡导副总裁兼负责人 Eric Racine 在开幕式上展望了人工智能彻底改变医疗保健的潜力，包括倡导团体为患者服务所做的工作。他表示，赛诺菲希望成为第一家在整个运营过程中大规模整合人工智能的生物制药公司。美国公共事务和患者权益倡导负责人、肿瘤科 Elizabeth Franklin 博士、社会工作硕士主持了这次网络研讨会并讨论了倡导团体的实际应用。网络研讨会的演讲嘉宾包括 Guidehouse 的 Rod Fontecilla 博士和全球健康生活基金会的 Seth Ginsberg。Fontecilla 博士讨论了在医疗保健和患者权益倡导中使用生成式人工智能和大型语言模型 (LLM)（如 ChatGPT）的整合和影响。Ginsberg 先生分享了他利用生成式人工智能进行医疗保健倡导的经验。CoP 参与者确定了应用生成式人工智能来支持其倡导使命的机会和实用建议。本报告总结了关键要点以及有用的工具和资源，以提高在倡导和健康公平计划中对人工智能的采用。
人工智能技术的演变：释放力量
• 人工智能受到人类大脑的启发，除了语言处理外，还展示了图像和语音识别等能力。• 人工智能算法通过收集用水量、土壤质量和天气条件方面的数据，帮助农民优化资源。• 根据皮尤研究中心的调查，42% 的专家表示，他们对 2035 年预计会出现的“人类加科技”变革的变化感到兴奋和担忧。• 人工智能存在于当今的汽车和手机中，无论是导航到地址的 GPS 还是推荐当前位置附近就餐地点的搜索平台。• 在农业领域，农场商业网络推出了人工智能农业顾问“Norm”，以协助施用农药或处方、特定城市的最佳种植时间、新化学品的研究等。
在采购中释放生成式人工智能的力量
2. 战略采购：这是大多数组织实现采购价值的机制，但采购工作通常被简单地视为竞标活动。对品类领先实践的了解有限，以及捕捉和合理化需求的能力有限，导致改进是渐进式的，而不是阶跃式的。一些小品类很少得到解决，甚至从未得到解决。借助生成式人工智能，RFx 开发、响应审查和汇总等活动可以实现自动化。从品类管理中获得的见解可用于开发更具战略性的方法，以实现价值最大化。在我们对采购领导者的调查中，大约一半的受访者表示，他们认为生成式人工智能的应用是一个新兴主题，将在未来 3-5 年影响采购战略。
释放食品和农业的可持续价值
CSB 和德勤合作，就可持续发展投资如何推动食品和农业领域的商业回报得出了深刻见解，具体涉及五个领域：加工、制造、食品服务、餐厅和零售。正如本文所总结的那样，我们的研究表明，无论组织处于价值链的哪个位置，可持续发展战略都能产生财务价值。本出版物介绍了这项研究及其组成部分、关键主题，以及关于可持续发展价值创造地点和方式的见解，以及可操作的建议步骤，以抓住这一价值潜力。我们还将发布一份完整的报告，深入探讨五个范围内的价值链环节，以提供有关组织如何实现财务价值最大化的更多具体细节。
释放老年妇女的经济潜力
这些不平等现象随着时间的推移不断加剧，其主要后果之一是老年妇女面临经济劣势，包括高贫困率。在全球范围内，妇女承担了无偿护理工作总时长的 76.2%，国际劳工组织估计，要消除无偿护理工作中现有的性别差距需要 210 年的时间。无偿护理和其他家务劳动占全球 GDP 的 10% 至 39%。即使在美国这样的发达经济体，护理工作中的性别差距也令人震惊：所有有偿和无偿护理人员中有 61% 是女性。在世界许多地方，妇女无法平等地获得财产权、社会保障服务和养老金。这些因素加剧了她们在年老时面临经济不安全、遭受财务和其他形式虐待以及健康状况恶化的风险。
释放 UC 创新和创业精神的路线图
2020 年，工作组花了 63 个小时参加每月的正式会议，并花了数百个小时进行小组讨论、与利益相关者的访谈以及设计本报告中详述的提案。其工作参考了 46 位主题专家提供的建议和见解，包括加州大学的教职员工、学生、校友、校园和卫生系统技术转让领导者、法律和政策专家，以及私营部门的企业家和风险资本投资者（见附录 A）。工作组会见了美国一些表现最好的创新转让大学的代表，以确定最佳实践并研究其成功背后的策略。这些大学包括德克萨斯大学系统、斯坦福大学、哥伦比亚大学、麻省理工学院 (MIT) 和卡内基梅隆大学（见致谢）。
释放量子计算机的力量 - 教师
与 Josh Aftergood、Noah Berthusen、I-Chi Chen、Joao Getelina、Niladri Gomes、Kai-Ming Ho、Thomas Iadecola、Anirban Mukherjee、Cai-Zhuang Wang、Yongxin Yao、Feng Zhang （爱荷华州立大学和艾姆斯实验室）合作
释放预先训练模型的零...
摘要 - 在大规模数据集上进行训练的Vision语言模型（VLMS）在各种视觉识别任务中表现出令人印象深刻的性能。这一进步为某些以自我为中心的任务，零射击以自我为中心的行动识别（ZS-EAR）的表现为著名的表现铺平了道路，这需要VLMS零射击，以识别从更现实的人类环境相互作用中富含第一人称视频的动作。通常，VLM将ZS-EAR作为全球视频文本匹配任务处理，这通常会导致视觉和语言知识的次优比对。我们提出了一种使用VLM的Zs-Ear的精致方法，强调了精细元素概念 - 描述对准，该对齐利用了以Egintric视频中丰富的语义和上下文细节来利用。在这项工作中，我们引入了一个直接但有效的VLM框架，即aka gpt4ego，旨在增强视觉和语言之间的概念和描述的细粒度对齐。具体来说，我们首先提出了一个新的面向自我的文本提示（EGOTP♠）方案，该方案通过将单词级别的类名与良好设计的链条链接的链中的文本提示提示，通过将单词级别的类名为句子级别的上下文描述来有效提示与动作相关的文本上下文语义。此外，我们设计了一种新的面向自我的视觉解析（EGOVP♣）策略，该策略通过在SAM的帮助下将全球级别的图像改进到部分级别的上下文概念来学习与动作相关的视觉 - 上下文语义。广泛的实验证明了GPT4EGO在三个大规模的以egintric视频基准上的表现明显优于现有的VLMS，即，Epic- Kitchens-100（33.2％↑+9。4），EGTEA（39.6％↑+5。 6）。4），EGTEA（39.6％↑+5。6）。5）和Cha-Radesego（31.5％↑+2。此外，从新颖的细粒概念和描述对齐的新机制中受益，GPT4EGO可以通过不断发展的预培训的基础模型的发展来可持续发展。我们希望这项工作可以鼓励以自我为中心的社区对预训练的视觉模型进行更多调查。
释放卓越——学校改进策略
我们从日常工作中非常清楚地知道，采用“自上而下”和“由外而内”的教育改革方法会产生一些工具性的结构、政策选择和工作方式，并使绩效倒退到平均水平。它们产生的官僚组织形式虽然高效且可能必不可少，但在系统发展的早期阶段肯定如此，但也存在阴暗面。马克斯·韦伯对官僚主义的经典研究至今仍富有洞察力，他警告说，这些形式对个人自由构成威胁，持续的官僚主义化会导致“极夜的冰冷黑暗”，人类生活的日益合理化将个人困在官僚主义、基于规则的理性控制的“铁笼”中。官僚主义形式的管理在我们的公共服务领域，尤其是在教育领域占据主导地位，以至于它们现在似乎已成为常态，结果，它们限制了系统从优秀走向卓越。正如迈克尔·巴伯（Michael Barber）曾经指出的那样，人们可以要求从糟糕到尚可、从公平到良好，但随着进步，人们需要“释放伟大的力量”。