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生成式人工智能治理要点白皮书
GenAI 正在改变我们与信息检索和管理的关系，同时快速出现各种功能和新用例。现在，我们可以与文档、文档组或整个工作区进行交互，就像与作者进行交流一样。我们可以使用熟悉的术语和概念来收集信息（即使它们与文本中的确切语言不同），并且仍然可以导航到正确的信息。我们甚至可以使用 GenAI 搜索信息并发现我们甚至不知道要寻找的全新事实和概念，而无需直接阅读原始信息。
CCC报告：生成AI
执行摘要4 1。简介5 1.1背景和讲习班目标5 2。该文档的时间约为6 2.1。工作室活动活动：我们如何组装6 2.2。研讨会活动：我们讨论的内容6 2.3。工作室活动活动：我们如何制作该报告8 3。讨论的未来探索研究主题摘要9 3.1。评估9 3.2。培训，反馈和推理9 3.3。了解和建模用户9 3.4。社会后果9 3.5。个性化10 3.6。降低生成IR 10 3.7的成本。AI代理和信息检索10 3.8。信息访问和发现的基础模型10 4。短期和长期研究主题和建议11 4.1。评估11 4.2。培训，反馈和推理14 4.3。了解和建模用户18 4.4。社会后果20 4.5。个性化22 4.6。可伸缩性和效率24 4.7。AI代理和信息检索27 4.8。信息访问和发现的基础模型30 5。资助机构和研究社区的其他建议31 5.1。评估活动的建议31 5.2。共享计算基础架构和资源的建议33 5.3。资金计划支持合作研究34致谢35审稿人35美国国家科学基金会35参考36 A.附录37 A.1词汇表37 A.2 CCC研讨会参与者和报告贡献者38
改进了基于IR的错误本地化，具有智能相关性反馈
摘要 - 软件错误在开发和维护过程中构成了巨大的挑战，从业者将近50％的时间用于处理错误。许多现有技术采用信息检索（IR），使用错误报告和源代码之间的文本和语义相关性来本地化报告的错误。但是，他们经常难以弥合需要深入上下文理解的错误报告和代码之间的关键差距，这超出了文本或语义相关性。在本文中，我们提出了一种用于错误本地化的新技术 - 大脑 - 通过评估与大语言模型（LLM）之间的相关性来解决上下文差距。然后，它利用LLM的反馈（又称智能相关性反馈）来重新调整查询并重新排除源文档，从而改善错误本地化。我们使用基准数据集–Bench4BL和三个完善指标评估大脑，并将其与文献的六个基线技术进行比较。我们的实验结果表明，MAP，MRR和HIT@K的大脑的表现分别超过了87.6％，89.5％和48.8％的利润率。此外，由于相应的错误报告质量较差，因此可以将≈52％的错误定位为无法通过基线技术定位的错误。通过解决上下文差距并引入智能相关性反馈，大脑不仅提高理论，而且可以改善基于IR的错误本地化。索引术语 - Bug本地化，查询重新印象，智能相关性反馈，信息检索，大语言模型，自然语言处理，软件工程
利用脑信号更好地理解人类的阅读理解
阅读理解是一个复杂的认知过程，涉及许多人的大脑活动。然而，人们对阅读理解过程中人脑中发生了什么以及这些认知活动如何影响信息检索过程知之甚少。此外，随着脑电图（EEG）等脑成像技术的进步，可以几乎实时地收集脑信号并探索是否可以将其用作反馈以促进信息获取。在本文中，我们精心设计了一项基于实验室的用户研究，以调查阅读理解过程中的大脑活动。我们的研究结果表明，神经反应因不同类型的阅读内容而异，即可以满足用户信息需求的内容和不能满足用户信息需求的内容。我们认为，在阅读理解的微观时间尺度上，各种认知活动（例如认知负荷、语义主题理解和推理处理）支撑着这些神经反应。从这些发现中，我们为信息检索任务阐明了一些见解，例如排名模型构建和界面设计。此外，随着便携式EEG应用的出现，我们提出了为主动现实世界系统检测阅读理解状态的可能性。为此，我们提出了一个基于EEG的阅读理解建模统一框架（UERCM）。为了验证其有效性，我们基于EEG特征对两个阅读理解任务进行了广泛的实验：答案句子分类和答案提取。结果表明，利用脑信号提高这两项任务的表现是可行的。这些发现意味着脑信号是增强阅读理解过程中人机交互的宝贵反馈。
确保保护、恢复和...
基金的设立——收购、进一步处理、安置、文件整理；对于用户服务——接收并满足要求；关于维护信息检索装置——指标、地形目录等的编制和使用；实际上是为了存储、保存和保护图书馆藏书。存储需要深厚的技术、物理、化学、生物、社会、心理、教育学、法律等知识。在基金的生物安全问题上，真菌学家（真菌专家）和昆虫学家（昆虫专家）可以提供最大的帮助；关于基金的消防安全问题，该领域的专家；关于基金安全的法律责任问题——律师等
R22 M.Tech AI JNTUH
1. 解决基于人工智能的基本问题。2. 定义人工智能的概念。3. 将人工智能技术应用于实际问题以开发智能系统。4. 在实施智能系统时，从一系列技术中进行适当选择。第一单元简介：人工智能问题概述，人工智能问题为 NP、NP 完全和 NP 难题。强与弱、整洁与邋遢、符号与亚符号、基于知识和数据驱动的人工智能。第二单元搜索策略：问题空间（状态、目标和运算符）、通过搜索解决问题、启发式和知情搜索、最小-最大搜索、Alpha-beta 剪枝。约束满足（回溯和局部搜索方法）。第三单元知识表示和推理：命题和谓词逻辑、解析和定理证明、时间和空间推理。概率推理、贝叶斯定理。全序和偏序规划。目标堆栈规划、非线性规划、分层规划。单元 IV 学习：从示例中学习、通过建议学习、基于解释的学习、解决问题中的学习、分类、归纳学习、朴素贝叶斯分类器、决策树。自然语言处理：语言模型、n-gram、向量空间模型、词袋、文本分类。信息检索。单元 V 代理：代理的定义、代理架构（例如，反应式、分层式、认知式）、多代理系统 - 协作代理、竞争代理、群体系统和生物启发模型。智能系统：表示和使用领域知识、专家系统外壳、解释、知识获取。关键应用领域：专家系统、决策支持系统、语音和视觉、自然语言处理、信息检索、语义网。教科书：
phl 324 控制论/人工智能
PHL 324 课程指南 – 控制论/人工智能简介 这是 PHL324 – 控制论/人工智能。PHL324 是一门两学分课程，最短持续时间为一个学期。这是尼日利亚国家开放大学 (NOUN) 所有本科生的必修课程。本课程向学生介绍人工智能 (A.I.) 的研究，这是一种源自机器的特殊智能。这是对智能机器存储信息、解决数学问题及其获取知识的准确性的能力的广泛调查。学生将了解人工智能的本质，即其在模拟、信息传播、信息检索和机器语言领域的知识表示能力，以及人工智能对人类知识增长的贡献。以及人工智能可以促进更好地理解人类知识的来源、范围和局限性的各种方式。此外，本课程将研究人工智能的认识论局限性。换句话说，智能机器提供的知识类型以及关于机器是否可以等同于人类的争议性辩论以及人类意识的不可约性将成为哲学研究的主题。课程目标 在本课程结束时，您将能够： • 了解什么是人工智能。• 了解人工智能的历史发展。• 解释人工智能在接收和存储信息、解决数学问题以及获取知识的准确性方面的能力。• 解释人工智能在模拟、信息传播、信息检索和机器语言领域的知识表示中的作用和能力。• 概述人工智能的优点和缺点 • 确定人工智能对人类知识增长的贡献• 阐明人工智能与人类智能相比的认识论局限性 • 评估人工智能的当前和未来前景。完成本课程 要成功完成本课程，请阅读学习单元，完成所有