XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对话
气候朋友：通过对话ai
1。尽管气候PAL最初会创建用户查询的通用摘要，但此摘要可能包含与分析相关的单词，例如“绘图”或与其他描述符相关的单词，例如年范围。为了帮助变量预测变量关注可变的信息，我们提示GPT专门编写与对话摘要相关的CMIP6变量的描述。2。使用OpenAI的Text-3-Embedding-large-large模型[3]嵌入了每个变量的描述和步骤（1）中产生的描述。我们确定了10个变量的集合，其中最小的余弦距离与步骤（1）描述的描述。3。此候选名单是在与GPT的第二个呼叫中一起提供的，以及原始用户查询和ICL提示，从列表中选择与回答查询最相关的变量。
![[3] 描述与对话人工智能](/simg/7/7c86aa22bfef59b2ab539b2f12d4997f245270f1.png)
[3] 描述与对话人工智能
基于实验内容理解的模型以通用掩码语言模型为目标函数，通过对微调后的模型提供提示来生成假设，从专利数据中创建了10万条与因果关系相关的假设生成数据，并准备了假设生成所需的数据，聘请语言能力强的标注人员为1万条专利数据构建了标注标准，对选定的专利进行了300余次标注。
改善对话框清晰而不牺牲质量
当前的算法方法通过盲目切割频率和压缩动态范围来破坏声音质量。SkyWorks AI可以在整个过程中保留两个信号，并且可以使系统设计人员在处理方面具有很大的灵活性，甚至允许将某些控件传递给最终用户。SkyWorks AI对话框提高对话框的清晰度，例如音栏，耳机，电视和其他播放设备。
AI 驱动的对话代理增强了精准医学研究的临床和基因组数据集成 Ei-Wen Yang，博士 1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士 2,3 , *
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理 (PM-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 提供支持的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。PM-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：PM-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，PM-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，PM-AI 揭示了 KRAS 突变与接受 FOLFOX 治疗的患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 PM-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：PM-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。PM-AI 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
集成大型语言模型和IDIGBIO门户以进行对话数据探索和检索
因为聊天机器人旨在由研究人员使用，因此透明度至关重要。在响应用户请求时，LLMS通常包括其自身的内部知识（可能不可靠但难以验证）或完全构成信息。因此，必须清楚地清楚聊天机器人如何形成其响应，特别是LLM如何解释用户请求以及其查询外部API，以便用户可以独立地评估聊天机器人操作的正确性并将其结论链接到数据。我们为原型设计采用的方法如图2;每当聊天机器人启动数据检索或分析过程时，该过程的详细日志就会嵌入对话中，包括所采取的动作序列及其输入和输出。
赋权青年，建设发达的印度：Viksit Bharat 青年领袖对话
上一轮的获胜者将提交约 10 个已确定主题的论文，例如“Viksit Bharat 的技术”、“Viksit Bharat 青年赋权”等，展示他们对国家发展的想法。本次比赛也将在 MY Bharat 平台上举办。
MOCA 项目：解决对话式 AI 中的偏见
• 在整个过程中组建一支由不同的开发人员和同事组成的团队进行测试 • 明确定义目的和范围 • 为包容性和可访问性而设计 • 减轻和解决偏见 • 为用户和系统之间的道德互动而设计 • 广泛测试 • 定期监控和更新 • 问责和文档
与神经毒理学专家 Lorenz Neuwirth 博士的对话
疾病（大脑过程和活动如何因衰老而减少）Neuwirth 博士的研究重点是发育行为神经毒理学（大脑如何发育）、分子表观遗传学（环境和基因如何相互作用）和神经退行性疾病（大脑过程和活动如何因衰老而减少），重点是金属神经毒素。Neuwirth 博士拥有超过 12 年的应用研究培训和 20 多年的基础研究培训。通过整合生物学和心理学，Neuwirth 博士还对使用技术通过使用虚拟现实沉浸式学习来教授神经科学技术、行为测试和神经解剖学感兴趣。
