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生物多样性和气候极端 - 半人马座
M. D. D. D. D. D. Dorid：https：/orcid.org/0003-0 ttts：//orcid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org，n. orcid：htts：httts：https：https：https：https：/orcid：/orcid：/ hettts：/orcid.org/orgid.org/ordinary.org/ordinary.org 2001- 5758-601，希克勒（Hickler） H./orcid，H。Cariid：Lidid：Lidid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid。 001-6 ORID：httts：/orcid.org/00002-002-002-002-0 thttps：/orcid.org/orgid.org/orginary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary..org，A.Oricid：oricid：https：https：https：https：https：https：https：https：https：https：https：https： htts：/orcid.org/orcid.org/orcid.org/orcid.org/orchid。 hetttts：/orcid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org，C.，albaboni，albour，10000，1000002-5 hettts：//orcid.org/orgid.org/orgid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/org/orcid.orcid.orcid：orc.orcorc：：orcorc：：orcorc：：orcorc： htts：/orcid.org/orcid.org/orchid。 Hetts:/orcid.org/orgid.org/ordinary.org/hergid.rg/0001-7276-766X, Duveiller, G Hettps:/orcid.org/orgid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org, A. ARCID: htts：/pronery：/orcid.org/ord.org/ord.org/ord.org/ord.org/ord.org/ordinary。 tttts：/orcid.org/orgid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org，Guerra，C.A.Corid：htts：htts：/orcid.org/orcid.org/00000000000000000000000000000000000000000003-4917-2105-2105，
有效的生成式人工智能：人机算法“半人马”
摘要。先进的分析科学方法将人工智能和人类智能的力量结合起来，创造出能够做出卓越决策的半人马。半人马是人类算法混合的人工智能模型，在学习和推理过程中以共生的方式结合了形式分析和人类直觉。我们认为，未来人工智能的发展和在许多领域的应用需要关注半人马，而不是传统的人工智能方法。这种从传统人工智能方法到基于半人马的人工智能方法的范式转变提出了一些基本问题：半人马与传统的人机交互方法有何不同？创建半人马的最有效方法是什么？何时应该使用半人马，何时应该让传统人工智能模型占据主导地位？在半人马的决策过程中加入人类直觉（有时可能会产生误导）不会降低其与传统人工智能方法相比的性能吗？本研究旨在解决这些基本问题，重点关注生成式人工智能，特别是大型语言模型 (LLM) 的最新进展，作为主要案例研究，以说明半人马对未来人工智能事业的关键重要性。
地球虚拟化引擎（EVE）|半人马座
Stevens，B。Orcid：https：//orcid.org/0000-3795-3795-0475，Adami，Adami，Ali，Anzt，H.，Aslan，H.，Aslan，Z.，Attinger，S.，S.，S.，S.，S.，S. https: ORCID: https://orcid.org/0000-0000-0002-4366- 3088, Cao, J., Castet, C., Cheng, Y. ORCID: https://orcid.org, Crewell, S. ORCID: https://orcid.org/0000-0000- ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1240-1368，Eyring，V。Orcid：orcid：orcid：https：//orcid.org/000000-0003-0644-7164 https://orcid.org/0000-0002-8615-5702，Freer，O。Orcid：https：6010-6638，Goldfarb，D.，Grieger，J.Orcid：
从开始到半人马座：创始人的路线图至1亿美元ARR | Bessemer书|版本040924
一种常见的局外人方法是解决创始人作为目标客户客户个人经历的问题，但是在他们了解的领域中。Procore*的创始人不是来自建筑行业，但在努力管理自己的房屋的建设时，他间接经历了该行业的痛苦。创始人解决他们个人遇到的问题的其他重要示例包括Shopify*，Intercom*，Canva*，Pipedrive*，VTS*和Dropbox。这些局外人将他们的挫败感引起了用户的挫败感，该产品将使其他所有人受益。学生创始人几乎总是会成为局外人，因为他们的工作经验有限，但即使是经验丰富的创始人有时也会选择破坏局外人。 在成立阶段，Toast*（餐厅POS）和Hibob*（SMB HRI）的创始人在很大程度上对各自的部门一无所知，他们着手改变这些部门，这是一个关键优势。学生创始人几乎总是会成为局外人，因为他们的工作经验有限，但即使是经验丰富的创始人有时也会选择破坏局外人。在成立阶段，Toast*（餐厅POS）和Hibob*（SMB HRI）的创始人在很大程度上对各自的部门一无所知，他们着手改变这些部门，这是一个关键优势。
有效的生成式人工智能：人机算法“半人马”
使用半人马模型对公众产生影响的其他例子包括用于发现异常和防止网络攻击的系统、改进制造系统中的设计组件以及协助官员平衡工作量并帮助他们更好地确保公共安全 [2]。开发和利用半人马的潜力是无穷无尽的。因此，可以合理地预期大多数数据驱动型组织将在不久的将来利用它们。例如，人类服务部门可以使用算法来帮助预测哪些儿童福利案件可能导致儿童死亡并对高风险案件发出警告。然后由人类专家审查这些案例，并将结果分享给一线工作人员，然后他们可能会选择旨在降低风险和改善结果的补救措施 [8]。然后可以通过使用与特定案例相关的人类直觉来增强算法，从而创建人类算法半人马。
如何引用本文：Muller, E. (2022)。人工智能与人类共生体如何重塑创新以及新半人马对城市意味着什么。技术与投资，13，1-19。https://doi.org/10.4236/ti.2022.131001
福山。近 25 年后，我们或多或少成功地与 Siri、Cortana 及其虚拟朋友聊天，并且迫不及待地想要拥有价格实惠的自动驾驶汽车。围棋通常被认为是最抽象、最复杂的棋盘游戏；尽管如此，AlphaGo Zero 在 2017 年的精彩表现几乎没有给广大公众留下深刻印象，对大多数象棋选手来说绝对不是一个大惊喜。显然，人类已经无法赢得比赛了。这种认识引出了一个问题：剩下的人类象棋选手发生了什么。是否还有人真的在认真下棋，还是只是出于无聊，因为象棋不再是“国王的游戏”，而是一种大富翁或妙探寻凶？现实是惊人的；从来没有这么多人下棋，也从来没有人下得这么好！因此，这绝对不是象棋历史的终结。