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World File Search System学术论文
人机协同 AI 审核：可行性、机遇和风险
人工智能在学术工作中的前景令人着迷且易于想象，但所涉及的风险往往难以察觉且通常不易暴露。在这篇评论文章中，我们探讨了使用大型语言模型 (LLM) 审查学术论文的可行性、机会和风险，同时让人类参与其中。我们尝试使用 GPT-4 扮演审稿人的角色，以展示我们遇到的机会和风险以及减轻它们的方法。评审是根据会议评审表进行的结构化，其双重目的是评估提交的内容以供编辑决策，并根据预定义的标准为作者提供建设性的反馈，这些标准包括贡献、合理性和展示。我们通过评估和比较 LLM 评审与人工评审来证明可行性，得出结论，当前的人工智能增强评审足够准确，可以减轻评审负担，但并非完全如此，也并非适用于所有情况。然后，我们列举了人工智能增强评审的机会并提出了开放性问题。接下来，我们确定了人工智能增强评审的风险，强调了偏见、价值错位和滥用。最后，我们提出了管理这些风险的建议。
投资者的气候情景分析和压力测试
免责声明 本出版物是一篇为一般科学目的而发表的学术论文，并非、也不应被视为投资建议或其他建议，也不旨在作为投资或其他决策的依据。EDHEC 商学院和作者均不对出版物中引用的信息资源的内容负责，引用来源并不构成认可。除非另有明确说明，否则对组织、商品名称、商标、产品或服务的引用并不构成或暗示认可、赞助或推荐。除非另有明确说明，本报告中出现的意见、建议、调查结果、解释和结论均为作者的观点，并不代表 EDHEC-Risk 气候影响研究所、EDHEC 商学院或任何研究赞助商的官方立场。虽然我们已尽力确保本报告中出现的信息是最新且可靠的，但我们对其及时性、完整性、准确性、可靠性或适用于任何目的不作任何明示或暗示的陈述或保证。 EDHEC 商学院或任何研究赞助商均不对本报告中的任何错误或遗漏或基于其中所含信息做出的任何决定或采取的任何行动负责。在任何情况下，EDHEC 商学院、作者或任何研究赞助商均不对因此类决定或行动而产生或造成的任何损失或损害负责。
sdwp-091-digital-platform-data-ecomonies.pdf
本文是为实施亚洲发展银行（ADB）地区技术援助的一部分准备的，扩大了连接性和负担能力，以解决亚洲共和国E-ASIA和知识合作伙伴基金会建立的亚洲和太平洋项目的数字鸿沟和数字发展设施。Yoonee Jeong，高级数字技术专家（数字基础架构和经济），气候变化与可持续发展与部门（CCSD），在托马斯·阿贝尔（Thomas Abell）的整体指导下，与Access Partnership和Christine Apikul一起开发了工作文件的开发，CCSD数字技术部门的总监Thomas Abell的整体指导。在研究本工作论文时，除了访问公开可用的文档，包括研究报告，媒体文章，学术论文，网络研讨会和视频外，还对一系列行业专家进行了访谈。该报告草案也从与专家的讨论中受益于ADB在第三届亚洲地区经济合作与一体化部长级会议上组织的附带活动，该会议是由联合国亚洲和太平洋经济委员会和太平洋经济委员会和太平洋经济委员会举行的，该主题是“为促进创新创新的有力驱动数字经济的主题。”
太阳能推动水净化技术进步
摘要- 在许多发展中国家，相当一部分人口面临着获取安全、清洁饮用水的持续挑战。这些地区不同水源的水通常含有致病微生物和有害化学成分，因此饮用后会引起一系列水传播疾病。要改善这一困境，就必须采用多方面的净化方法，包括：(1) 物理机制，如过滤、沉淀和蒸馏以实现分离；(2) 生物处理，包括部署沙滤器和活性炭基质进行生物净化；(3) 化学处理，以絮凝、氯化和利用紫外线照射进行消毒为代表。本学术论文对太阳能驱动技术在水净化领域（涉及家庭和工业环境）的应用进行了详尽的评估。本研究深入探讨了太阳能系统的有效应用，剖析了其基本原理和操作复杂性。通过对现有文献的系统分析，本研究全面评估了太阳能水净化技术部署的优势、局限性和最佳条件。总之，本文旨在提供一份关于当代太阳能驱动方法进步的令人信服的概要，阐明它们在全球追求饮用水供应方面发挥的关键作用，特别是在资源受限的环境中。
关于 ChatGPT 及其他
作为编辑，当《自然》（Else，2023 年）报道了一项研究时，ChatGPT 引起了我们的注意，在该研究中，研究人员要求聊天机器人在医学研究领域撰写摘要。随后，要求人类审阅者在一批原始和生成的摘要中识别这些摘要。审阅者仅正确识别了 68% 的生成摘要，并错误地将 14% 的原始摘要识别为生成的。此外，生成的摘要被抄袭检测器认定为原创（有关详细信息，请参阅 Gao、Howard、Markov、Dyer、Ramesh、Luo 和 Pearson，2022 年）。与此相关，一周后，《自然》（Stokel-Walker，2023 年）报道 ChatGPT 成为几篇学术论文的合著者。因此，我们也必须考虑对 IJRM 的直接影响。ChatGPT 可以成为合著者吗？我们应该如何进行人工智能生成的文献综述？虽然我们在下面阐述了我们对该期刊的相应观点和政策，但我们也看到了更根本的讨论的必要性和机会，即 ChatGPT 和其他形式的生成人工智能 (GenAI) 对研究、教学和商业实践的更大、长期影响。我们在本社论中提供了一个起点，并探讨了 GenAI 的一些机遇和威胁，包括该领域未来研究项目的想法。
关于 ChatGPT 及其他
作为编辑，当《自然》（Else，2023 年）报道了一项研究时，ChatGPT 引起了我们的注意，在该研究中，研究人员要求聊天机器人在医学研究领域撰写摘要。随后，要求人类审阅者在一批原始和生成的摘要中识别这些摘要。审阅者仅正确识别了 68% 的生成摘要，并错误地将 14% 的原始摘要识别为生成的。此外，生成的摘要被抄袭检测器认定为原创（有关详细信息，请参阅 Gao、Howard、Markov、Dyer、Ramesh、Luo 和 Pearson，2022 年）。与此相关，一周后，《自然》（Stokel-Walker，2023 年）报道 ChatGPT 成为几篇学术论文的合著者。因此，我们也必须考虑对 IJRM 的直接影响。ChatGPT 可以成为合著者吗？我们应该如何进行人工智能生成的文献综述？虽然我们在下面阐述了我们对该期刊的相应观点和政策，但我们也看到了更根本的讨论的必要性和机会，即 ChatGPT 和其他形式的生成人工智能 (GenAI) 对研究、教学和商业实践的更大、长期影响。我们在本社论中提供了一个起点，并探讨了 GenAI 的一些机遇和威胁，包括该领域未来研究项目的想法。
会议论文集 - 哲学系
马其顿 Stevo Pendarovski 教授。会议于 2022 年 5 月 16 日至 18 日在奥赫里德的 Inex Olgica 酒店举行。会议的目的是吸引人们对我们研究所活动的关注，并汇集来自不同国家的学者、教育专家、研究人员、教育工作者、从业者和学生。在疫情隔离期之后，这次会议是一个很好的机会，可以回顾教育理论、立法和实践的最新发展，讨论教育各个领域的实际问题，推广新概念和新想法，传播创新研究和知识成就的成果。我们感谢来自 21 个国家的近 200 名作者有兴趣参加我们的会议并为会议的成功做出贡献。会议论文集包含 148 位作者的 84 篇同行评审学术论文，按第一作者姓氏的字母顺序排列。本书的开头还收录了在开幕式上致辞的嘉宾的欢迎词。我们要感谢所有机构和公司对本次会议的支持和赞助。只有共同努力和合作，交流我们的专业经验和专业知识，我们才能提供我们的孩子和下一代应得的优质教育。非常感谢帮助我们准备和出版这本书的编辑委员会成员。
沙欣·鲁哈尼 (Shahin Rouhani) 的个人简介 1957 年 4 月 28 日出生于德黑兰，...
沙欣·鲁哈尼个人简介 1957 年 4 月 28 日出生于伊朗德黑兰。已婚，有两个孩子。学校：德黑兰的 Khawrazmi 高中。1974 年至 1977 年在英国坎特伯雷肯特大学就读本科，以一等荣誉毕业。1977 年至 1980 年在英国伦敦帝国理工学院攻读研究生。数学物理学 DIC。理论物理学博士。博士后经历 1980 年至 1982 年爱尔兰都柏林高等研究院英国杜伦大学。1982 年至 1984 年英国伦敦大学学院。1984 年至 1990 年 1990 年至今在伊朗德黑兰沙里夫理工大学工作。现任（隶属于沙里夫大学）伊朗德黑兰微电子研究中心主任。 2015 年至今 荣誉奖 大学学院研究员、ICTP 高级研究员、Khawrazmi 国际奖 研究兴趣 临界现象 - 共形场论 - 进化理论 - 复杂系统 在国际期刊上发表 125 篇文章。其他文章未引用。有关出版物的完整列表，请参阅 S.Rouhani 的 Google 学术论文和引文
![arxiv：2502.09635v1 [CS.CL] 2025年2月9日](/simg/5\586452b4ea49441bd6443e8bda3501695cf0efa9.webp)
arxiv：2502.09635v1 [CS.CL] 2025年2月9日
事实检查索赔的真实性通常需要对多个证据判决进行推理。通常，证据句子可能不会总是独立的，可能需要其他else的上下文和参考 - 在哪里了解核心表达式，首字母缩写词，以及报告的发现的范围。例如，学术论文的证据句子可能需要在论文中的上下文和引用论文中的描述，以确定研究发现的范围。但是，大多数事实检查模式主要集中在证据句子中的推理上，而忽略了辅助文本和参考。为了解决这一问题，我们提出了一种新颖的方法，上下文和引用的推理和提示。为了证据推理，我们构建了一个三层证据图，上面有证据，上下文和参考层。我们设计了内部和跨层推理，将三个图层整合到统一的证据中。为了判决预测，我们设计了循证条件的及时编码器，该及时编码器为每种索赔产生独特的提示嵌入。这些有证据的及时嵌入和索赔是统一的，以进行事实检查。实验验证我们模型的强度。代码和数据集可在https://github.com/cezhang01/correct上找到。
![arxiv：2402.17644v2 [CS.CL] 2024年6月9日](/simg/4\476a405ee4704d0310b5e28d3ab0647610213243.webp)
arxiv：2402.17644v2 [CS.CL] 2024年6月9日
定量推理是对数据数据的关键技能，但是对此类问题的评估仍然有限。为了解决这一差距，我们介绍了使用数据（QRD ATA）基准的定量推理，旨在评估大语言模型在具有现实世界数据的基础和因果推理方面的能力。基准包括一个精心结构的数据集，其中包含411个问题，并附有教科书，在线学习材料和学术论文的数据表。为了比较模型在数据和文本上的定量推理能力，我们用290个仅文本问题的辅助设置（即QRT ext）进行了辅助集。我们评估了自然语言原因，基于程序的推理以及制定的方法，包括对不同模型的三个三通，思想计划，反应和代码助理的助手。最强的GPT-4型号的精度为58％，这有很大的改进空间。在开源模型中，DeepSeek-Codor-Instruct（在2T代币上预估计的代码LLM）的精度最高37％。分析表明，模型在数据分析和因果推理中遇到困难，并在使用因果知识方面陷入困境，并同时提供数据。代码和数据在https://github.com/xxxiaol/qrdata中。