描述大语言模型(LLM)的快速发展已经在包括生物医学研究在内的各个领域引发了重大创新。尽管这些模型有可能产生创造性和有见地的内容,但它们还产生可能并非总是准确的输出,即“幻觉”。这在精度至关重要的领域(例如医疗保健)中构成了挑战。该项目旨在探索和开发技术来利用和指导LLM的创造力,同时管理不准确性的风险。
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摘要表明,与Lebiedow-Icz等人的主张相反。(Phys Rev D 105(1):014022,2022)在适当的物理变量中配制的较低定理(Phys Rev 110(4):974–977,1958)用于软光子发射不需要任何模拟。我们还拒绝Lebiedowicz等人的批评。(2022)论文(Phys。Burnett和Kroll。修订版Lett。 20:86–88,1968; Nucl Phys B 307:705–720,1988年的Lipatov。 同时,我们确定了Burnett and Kroll(1968)中的一些不准确性,以呈现软孔定理的旋转一半属性。 我们还指出了经典教科书中低定理的缺点(Berestetskii等人 量子电动力学。 Pergamon Press,牛津,1982年; Lifshitz和Pitaevsky在相对论量子理论中,第2部分,Fizmatlit,2002)。Lett。20:86–88,1968; Nucl Phys B 307:705–720,1988年的Lipatov。同时,我们确定了Burnett and Kroll(1968)中的一些不准确性,以呈现软孔定理的旋转一半属性。我们还指出了经典教科书中低定理的缺点(Berestetskii等人量子电动力学。Pergamon Press,牛津,1982年; Lifshitz和Pitaevsky在相对论量子理论中,第2部分,Fizmatlit,2002)。
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- 了解人工智能的范围:用户应熟悉人工智能设计的特定任务,并认识到人工智能在能力和性能方面的限制,从而确定所用人工智能系统的能力和局限性。 - 承认算法的局限性:了解人工智能算法固有的局限性,例如偏见、不准确性和不确定性。了解人工智能系统可能会产生错误或意外结果,特别是在复杂或模糊的情况下。 - 认识环境约束:考虑人工智能系统部署的环境,并认识到数据质量、可用性和相关性等因素造成的限制。
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