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COT5930-008/009 - 对话式人工智能
学生应参加所有安排好的大学课程，并达到教师概述的所有学术目标。缺勤对成绩的影响由教师决定，大学保留随时处理个别缺勤情况的权利。学生有责任安排补上因合理缺课而错过的作业，例如生病、家庭紧急情况、军事义务、法院规定的法律义务或参加大学批准的活动。大学批准的缺勤原因包括参加运动队或学术队、音乐和戏剧表演以及辩论活动。学生有责任在预期缺勤之前以及在意外缺勤后的合理时间内通知教师，
对话式人工智能——基于检索的聊天机器人
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前，自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在，越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进，因此它成为热门研究之一。在这项工作中，提出了一种基于任务的检索式聊天机器人，该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此，基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明，在大多数情况下，生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
交互式对话 - 包容性发展，共享...
过去五年来呈现了一系列全球紧急情况，这对妇女的经济福祉产生了不成比例的影响。朝着增加妇女参与劳动力的进步已经停滞不前，在妇女赋予妇女经济能力的其他方面的进步也减慢甚至逆转。的回应尚未得到充分的保护并保留了近几十年来的性别平等增长，这些趋势在低收入国家中令人震惊，这些国家继续面临诸如高债务水平，缺乏财政空间，外国援助和停滞经济的挑战。
第一个菲律宾 - 日本环境政策对话的联合新闻稿
对话期间讨论的重点包括通过先进的环境监测技术（预警系统（EWS））增强灾难的准备和韧性；在合作伙伴关系下加强透明度和创新，以增强共同创新的透明度（Pasti）；促进脱碳技术支持气候行动（联合信贷机制（JCM）项目）；促进可持续的电气和电子废物（电子废物）管理和回收；并推进分散的废水处理解决方案以改善水质（Johkasou Systems）。DENR还强调了推动缓解气候变化和适应策略的倡议，例如国家适应计划以及全国确定的贡献实施计划，以及有关电子废物管理，生物多样性保护和海洋科学的努力和监管框架。
与AI对话如何减少阴谋信念
摘要：阴谋信念被广泛认为对事实纠正具有抵抗力，但最近的研究表明，使用生成的AI模型相对简短，个性化的“揭穿”对话可以大大减少此类信念。为了确定推动这种效果的机制，我们进行了一个跨越八个治疗臂的实验，该实验在此类揭穿对话中与参与者与GPT-4相互作用的关键特征（n = 1,297）。在大多数操作中，揭穿效果证明了强大的努力 - 包括明确告知参与者的AI旨在改变他们的主意，被要求辩论AI，或者AI是否向他们提供了事实信息，而无需其他寻求说服还是简洁。破坏了揭穿效果的唯一条件是促使AI说服参与者而不会出现任何对抗，这产生了无效的效果。此外，对AI有说服力的策略的分析将基于推理的策略确定为信仰变化的唯一重要中介。报道说有说服力的参与者以压倒性的方式引用了AI理性的，以证据为重点的方法。最后，在积极开放的思维中，参与者较高，显示出更大的治疗效果。这些发现表明，AI驱动的干预措施主要通过提供事实，有针对性的反驳来减少阴谋信念，以解决人们持有这些信念的特定原因。
关于减缓政策溢出效应的原因和相关性的战略对话总结报告
该报告得到了气候俱乐部联合主席（智利和德国）的支持，并得到了德国政府的资助。报告由经合组织税收政策和管理中心的 Assia Elgouacem、Clara Kögel、Anasuya Raj 和 Kurt Van Dender 以及经合组织经济部的 Ali Allibhai、Yannick Hemmerlé、Mauro Pisu 和 Jonas Teusch 撰写。撰写团队感谢 Rob Dellink（经合组织环境司）、Alain de Serres（经合组织经济部）、Luisa Dressler（经合组织税收政策和管理中心）、Yuko Ishibashi（经合组织环境司）、Kumi Kitamori（经合组织环境司）、Fabrizia Lapecorella（经合组织副秘书长）、Douglas Sutherland（经合组织经济部）和 Shunta Yamaguchi（经合组织环境司）提供的评论和见解。撰写团队还要感谢 Alberto Agnelli（经合组织秘书处）、Stephan Raes（经合组织科学、技术和创新理事会）、Joscha Rosenbusch（经合组织秘书处）和 Deger Saygin（经合组织环境理事会）的支持。在推进的各个阶段，报告的中期成果和版本已在气候俱乐部工作计划支柱 1、模块 2 下的技术会议和成员会议（本文中也称为战略对话）期间与气候俱乐部成员进行了介绍和讨论，包括在：
对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。
随意对话：用于衡量公平性的数据集......
本文介绍了一种新颖的“公平性”数据集，以衡量 AI 模型对不同年龄、性别、表观肤色和环境光照条件的稳健性。我们的数据集由 3,011 名受试者组成，包含 45,000 多个视频，平均每人 15 个视频。这些视频是在美国多个州录制的，参与者是不同年龄、性别和表观肤色组的成年人。一个关键特征是每个受试者都同意参与并使用他们的肖像。此外，我们的年龄和性别注释由受试者自己提供。一组训练有素的注释者使用 Fitzpatrick 皮肤类型量表标记受试者的表观肤色 [ 6 ]。此外，还提供了在低环境光下录制的视频的注释。作为衡量跨某些属性的预测稳健性的应用，我们评估了最先进的表观年龄和性别分类方法。我们的实验从公平对待来自不同背景的人的角度对这些模型进行了彻底的分析。
