XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System主动的
Compeer：主动的生成对话代理...
对话剂（CAS）充当同伴支持者的对话已经广泛研究并证明对人们的心理健康有益。但是，以前的同伴支持CA是用户启动的，或者遵循预定义的规则来启动对话，这可能会阻止用户与CAS合作并建立与CAS的关系以获得长期利益。在本文中，我们开发了Compeer，这是一种生成的CA，可以主动为用户提供自适应同伴支持。compeer利用大型语言模型来检测和反映对话中的重大事件，从而使其能够战略性地计划主动护理的时间和内容。此外，Compeer将同伴支持策略，对话历史及其角色纳入生成信息。与基准用户启动的CA相比，我们的一周受试者之间的研究（n = 24）展示了Compeer在提供同伴支持并提高用户参与度方面的优势。我们报告用户与计算机的互动模式，并讨论设计主动生成剂以促进人们的福祉的影响。
GAO-24-106699，医疗设备：FDA已开始建立一个主动的后市场监视系统
b FDA预计将在2024年12月之前完成第一年的扩展，取决于供应资金。FDA面临两个建立其系统的主要挑战：（1）在电子健康记录和账单索赔中使用唯一的设备标识符的使用有限，这使得患者使用的识别设备更加困难； （2）资金注意事项以支持主动监视。FDA已采取行动来鼓励使用唯一的设备标识符，例如与联邦实体协调并发布一份文档，宣传使用对卫生系统的好处。此外，FDA还估计了当前和未来的主动监视成本，并正在考虑如何通过倡导替代资金来源来为工作提供资金的选择。GAO将继续监视FDA在建立主动市场后监视系统方面的进展。GAO将继续监视FDA在建立主动市场后监视系统方面的进展。
lit：大型语言模型驱动的意图跟踪积极主动的人类机器人协作 - 机器人sous-chef应用程序
大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的突破性进步具有出色的认知能力和推理能力，以了解周围的开放世界，并遵循人类用户的自然语言命令[2，5]。最新的作品探索了人类用户和机器人之间的对话，以使机器人执行多步任务或澄清人类命令的歧义[10，12]。将自然语言命令的哲学应用于人体机器人协作（HRC）时，人类用户可能必须在长期任务的每个步骤中与机器人进行对话[12]。这种情况很少发生在人类的合作中，因为人类能够根据他们对任务的共同知识来跟踪伴侣方面的进步。举例来说，一个工人很少必须与同事进行协作的任务，他们多次合作，而一个友善的人很少在一起制作普通的菜时与厨师交谈。要解决人类机器人协作中的这一挑战，机器人不仅需要对环境，而且还需要有效的人类用户了解。这个
主动的医疗编码和审计策略是什么样的？
•尽管在自主编码创新周围市场上有很多噪音，但编码仍然是卫生系统最大的收入实现机会之一。的数量，超过10％的专业索赔，3％的门诊索赔和3％的住院索赔最初因计费和编码相关问题而被拒绝。这些问题占整体拒绝的16％，价值$ 17B，我们的样本量。
统一的可观察性：积极主动的旅程，自我...
IDC认为，在当前的数字优先格局中，它比以往任何时候都面临更具挑战性的任务，包括确保出色的数字体验以及从破坏中恢复的能力，几乎没有影响业务功能。由于组织越来越依赖复杂，动态，分布式和混合IT环境，因此他们遇到了来自各种孤立工具的指标，事件，日志和痕迹的压倒性涌入。从数据泛滥中提取及时的见解并采取必要的措施对于运营团队来说极具挑战性。但是，这些行动对于确保业务运营和增强整体客户体验至关重要。这些环境中数据的复杂性和数量通常会阻碍传统监测和管理方法的有效性，因此需要更复杂的集成解决方案。
美国陆军工程兵团孟菲斯地区 — 我们正在寻找积极主动的……
责任/职责：值班并以小组形式工作，必须规划和安排对所有机舱机械和辅助设备进行大修和操作维修，例如带发电机的发动机、电动机、空气压缩机、空调系统、制水装置、污水系统、燃油系统、电气系统、照明设备、绞车和液压起重机。通过视觉和听觉定期检查所有机械，以确定运行状况和维护和维修需求，并进行调整以消除设备重大故障。检查和控制燃料、油、水等的数量，以确保疏浚机械正常运行。完成维修，例如更换轴承、修理燃油管路、研磨阀门、更换辅助泵和机械中的气缸、活塞和剪刀、拆卸和更换完整组件。协助在停工期间进行大修和大修。协助在机舱内喷漆和其他内务工作。
美国陆军工程兵团孟菲斯地区 — 我们正在寻找积极主动的……
职责/职责：现任重型移动设备维修工，负责对工程设备进行重大维修，协助拆卸和更换零件或部件，如轴、结构件和支架、齿轮、活塞和环、轴承、滑轮、离合器、制动器、轴和电气系统。研磨阀门，更换开关、点火器、冷凝器、线圈、垫圈、轴承和火花塞；清洁电机；调整化油器；协助拆卸发动机盖。
迈向主动的人机协作
人机协作 (HRC) 引起了研究人员和工程师的浓厚兴趣，因为它可以提高操作的灵活性和效率，从而实现大规模个性化。然而，现有的 HRC 开发主要以人为本或以机器人为中心，按照预先定义的指令进行操作，远未实现机器人自动化和人类认知的有效结合。认知计算、工业物联网和机器人学习的人机层面信息处理的主流研究为弥合现场操作员、机器人和其他制造系统之间的知识提炼和信息共享之间的差距创造了可能性。因此，一种可预见的基于信息学的认知制造范式——主动 HRC，被引入作为共生 HRC 的一种高级形式，其高水平的认知团队合作技能将逐步实现，包括：1）协作认知，在对人类和机器人情况的整体理解的基础上，在执行循环中建立双向同理心； 2）时空协作预测，估计人机对象在分层子任务/活动中的交互情况，以便进行主动规划；3）自组织团队合作，聚合分布式 HRC 系统的知识，进行自组织学习和任务分配。除了描述它们的技术核心外，还进一步讨论了主要挑战和潜在机会，以便为实现主动 HRC 做好准备。
用于主动的未来人工智能方法......
摘要 — 网络犯罪分子正在迅速开发新的恶意工具，利用人工智能 (AI) 发起新型自适应和隐蔽攻击。需要开发新的防御方法来应对这些威胁。一些网络安全专家推测，人工智能将实现相应的新型主动网络防御措施——这是现实的，还是目前主要是炒作？艾伦图灵研究所在英国国家网络安全中心和国防科学技术实验室的专家指导下，去年为 ACD 发布了人工智能研究路线图。本立场文件更新了两种最有前途的人工智能方法——强化学习和因果推理——的路线图，并描述了为什么它们可以帮助将平衡重新倾向防御者。