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面向学术界的隐私保护型 LLM 离线 AI 工具...
poojamarbade13@gmail.com 6 摘要：大型语言模型 (LLM) 在生成式人工智能 (AI) 工具中的广泛采用引发了人们对用户隐私的重大担忧。为了应对这一挑战，我们提出了 Private ChatGPT，这是一种用于 LLM 的隐私保护模型。它专注于在数据管理和预处理期间保护用户隐私，并确保在训练过程中保留私人上下文。我们使用强化学习 (RL) 整合差异隐私和私人训练，以保护用户隐私同时保持实用性。我们的评估证明了差异隐私在隐私和模型性能之间取得平衡的有效性。关键词：隐私保护、基于 LLM（大型语言模型）、离线人工智能工具、学术、商业、自然语言 1。介绍 大型语言模型 (LLM) 的快速发展彻底改变了各个领域的自然语言生成，包括双体船、内容创作和自动写作。然而，这一进步带来了一个关键问题：用户隐私。LLM 具有强大的分析和生成文本的能力，无意中泄露了有关用户的敏感信息。在本文中，我们解决了基于 LLM 的离线人工智能工具中的隐私保护挑战。我们提出的模型 Priv Chat GPT 旨在在实用性和隐私之间取得微妙的平衡。通过使用强化学习 (RL) 集成差异隐私和私人训练，我们创建了一个强大的框架，既能保护用户数据，又能保持 LLM 的有效性。目的/目标 A.目的 本会议论文的目的是介绍和阐明一种突破性的解决方案，以解决将自然语言生成 (NLG) 技术（特别是大型语言模型 (LLM)）的优势与
2024-2025 - 学术界和行业合作伙伴的需求
开发陆军太空一体化和拦截、导弹防御和高空作战的最佳能力需要美国陆军太空与导弹防御司令部与学术界和工业界的合作伙伴进行深思熟虑的协作。这种伙伴关系侧重于创新技术，以解决司令部任务领域的现代化工作。USASSMDC 在学术界和工业界的合作伙伴为司令部提供了对新兴技术的认识和使用，同时创造了及时的机会，以加速向陆军部队过渡和部署新能力。
如何披露人工智能在学术界的使用
• PLOS One：“人工智能 (AI) 工具和技术对研究或文章内容的贡献必须在方法的专门部分中明确报告，对于缺少方法部分的文章类型，则应在致谢部分中报告。此部分应包括所用工具的名称、作者如何使用工具以及如何评估工具输出的有效性的描述，以及研究、文章内容、数据或支持文件的哪些方面受到 AI 工具使用的影响/生成的明确说明。”
弥合差距：基于人工智能的产业与学术界之间的漏洞管理研究
摘要 — 人工智能 (AI) 的最新研究进展为自动化软件漏洞管理带来了有希望的结果。据报道，基于 AI 的模型大大优于传统的静态分析工具，这表明安全工程师的工作量大大减轻。然而，业界对将基于 AI 的技术集成到其安全漏洞管理工作流程中仍然非常谨慎和有选择性。为了了解原因，我们进行了一项基于讨论的研究，以作者丰富的行业经验和敏锐的观察为基础，揭示了该领域研究与实践之间的差距。我们通过实证研究确定了阻碍行业采用学术模型的三个主要障碍，即可扩展性和优先级的复杂要求、有限的定制灵活性和不明确的财务影响。同时，缺乏广泛的现实世界安全数据和专业知识对研究工作产生了重大影响。我们提出了一系列未来方向，以帮助更好地了解行业期望，提高基于 AI 的安全漏洞研究的实际可用性，并推动行业和学术界之间的协同关系。索引术语 — 人工智能、漏洞管理、深度学习、研究与实践
对齐锂金属电池的研究和整个学术界和行业的开发
将金属锂阳极成功整合到二级电池中可以增强能量密度并实现新形式的电气运输。，在储能设备中采用广泛的锂金属的前景仍然混合在一起。这部分源于我们对连接锂初始状态的关系，与骑自行车的发展和寿命终止状态的关系的理解。为材料和细胞表征，循环性能，安全性和回收方法制定标准化方案仍然很重要。2023年2月，来自学术界，国家实验室和行业的一批科学家和工程师聚集在一起，以汇聚在关键的挑剔和行动项目中，以更好地了解锂金属的进化，并增强学术，政府精神和工业合作伙伴 - 船只 - 船只toaddressthesdressthesechallengess。在这里，我们重点介绍了围绕锂金属制造，其相关的计量和集成到电池形式的制造以及测试其与汽车应用相关的电化学性能的最佳实践。我们引入了电源控制的排放测试
在产业界和学术界之间建立太空营联系
作为前所未有的行业和学术合作的一部分，我们首次通过青少年太空营启动了创新的 STEM 推广项目。该项目通过关注生化过程（重点是外太空）来拓宽学生对科学、技术、工程和数学 (STEM) 职业的兴趣。在这种模式下，我们实施了一个自给自足的实验室盒，其中有通过二维码演示实验的视频、说明性入门手册和模拟宇航员培训座谈会。参加这个青少年太空营的学生来自 Frisby 基金会的 Instituto Tecnológico dos Quebradas Alfredo Hoyos Mazuera (ITD)。我们项目中的青少年通常来自哥伦比亚的农村地区，受过高中教育，主要侧重于材料科学。通过这个项目，我们还希望激励其他学生，特别是那些来自拉丁美洲国家的学生，因为这些国家很难获得高等教育，因此，他们希望从事 STEM 领域的职业。该项目还帮助学生培养好奇心，增强科学技能，并提高他们对 STEM 的兴趣。该项目的成功得益于学术界和企业实体之间非凡的合作网络。在这个项目中，我们在与 Tachi Umada Analog Astronaut 项目的合作下，获得了一个自主系统以及外太空独特而创新的实践。
学术界的人工智能写作
一经发布，ChatGPT 等 AI 写作程序便成为热门话题——尤其是在学术界。了解如何在写作中使用 AI 对学生和教授都很重要；AI 写作程序是很棒的工具，但重要的是要知道如何使用它们而不会意外抄袭。使用 AI 写作程序的好处包括能够更好地集思广益、克服写作障碍以及更多地了解写作本身。然而，虽然 AI 可以成为一种出色的工具，但它也带来了各种挑战。什么是 AI？ChatGPT 和 AI 写作程序都是大型语言模型 (LLM)。大型语言模型是一种算法，它对大量数据（在本例中是互联网上可用的书面信息）进行训练，然后使用所收集的信息将其转化为新的东西。大多数人提到 ChatGPT 时，都是指所有 AI 写作程序。但需要注意的是，ChatGPT 是 OpenAI 公司开发的单个程序的名称，并不是指整个 AI 写作程序。这类似于人们说“Google”而不是“搜索引擎”。AI 写作程序像搜索引擎吗？ChatGPT 和其他 AI 写作程序不会在网络上搜索信息；它们只使用经过训练的信息来生成写作——它们的训练包括真实信息、评论部分，甚至阴谋论。AI 写作程序是法学硕士，而不是搜索引擎。它们不会从单一可靠的来源为您提供信息——它们会为您提供经过训练的信息的混合，既可靠又不可靠。截至 2023 年，它们无法区分真相和虚构。当您向 AI 写作程序提问时，它们会给您一个答案。您无法验证来源或查找其他网页。为此，您需要使用搜索引擎。什么是 AI 幻觉？众所周知，ChatGPT 和其他 AI 写作程序会产生幻觉。这意味着它们有时会编造例子并弄错事实——即使是基本事实。ChatGPT 尤其存在编造来源的问题；如果要求它撰写研究论文并引用其来源，它可能会编造听起来合法但实际上是虚假的网站和期刊文章。这是 ChatGPT 发布后的一个重大问题，但与源相关的幻觉越来越少见，而且随着时间的推移，AI 写作工具只会变得更好。
514 (Nature Rev Mater 2023) 学术界的性别歧视不利于科学，浪费公共资金
在帮助研发 COVID-19 疫苗并与他人共同获得诺贝尔医学奖之前，卡塔琳·卡里科 (Katalin Karikó) 的故事对许多女性来说都很熟悉：她面临资金匮乏、认可不足、被降职，最终被大学开除 1 。尽管卡里科成功克服了这些巨大的障碍，但更多的女性因普遍存在的性别歧视和骚扰而选择离开学术界。一项针对 25 万美国学者的大规模研究为这种基于性别的人员流失提供了越来越多的证据 2 。作为现任和前任机构负责人和研究领导者，我们认为，这种离职以及相关女性人才的流失会造成巨大的科学和经济损失，并概述了提高学术部门效率的改革措施。
生成人工智能和学术界
组织和个人越来越多地采用人工智能 (AI)，这已经通过完全自动化或增强对各种任务产生了重大影响，并将进一步影响这些任务 (Budhwar 等人，2023 年)。这将涉及人类与技术的密切合作 (Raisch 和 Krakowski，2021 年)。学术界，特别是那些最容易受到市场力量影响并涉及颠覆性利益相关者的学科，也不能免于大规模采用人工智能。在本社论中，我们重点介绍了生成式人工智能为学术界带来的一些机遇和后果。毕竟，人工智能是关于学习的。在很大程度上，它是关于在组织环境中发生的学习，这会影响组织如何管理其运营以及他们采取的战略方向。自五十多年前成立以来，组织和管理中的学习，尤其是在学术环境中的学习，一直是管理学习的重点。然而，鉴于过去一年生成式人工智能工具的激增，现在是时候问：当机器学习时会发生什么？这对我们需要学习和忘记的东西意味着什么，我们需要了解管理、组织和我们自己的角色如何因机器的高级学习能力而发生转变？对人工智能或机器学习的发展进行全面研究超出了本文的范围。相反，我们的目标是引起人们对人工智能在学术界日常运营中广泛应用而出现的一些困境的关注。在本社论的其余部分，我们将使用说明性示例来讨论生成性人工智能已经如何影响并将继续影响学者工作职责的三个主要领域：研究、教学和服务。进一步认识到从管理学习的角度来看，生成性人工智能为学术界带来了机遇和后果，我们使用的例子代表了生成性人工智能在学术责任的三个领域中产生的积极和消极结果。