XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System幻觉
M. Abdullah Canbbase博士
5。mahsa goodarzi *，Venkatakrishnan，Radhakrishnan *和M. Abdullah Canbaz，“缠结的情感线程：大语言模型的幻觉网络”，复杂的网络及其应用XII及其应用XII XII，第十二届国际上的国际会议上的《复杂网络及其应用程序：复杂网络及其复杂网络：复杂的网络：复杂的20223》，<<<<<<<<< [接受率：29％][接受率：29％]
为什么Oracle自主数据库优越，更快，...
•所需的业务结果是在业务中的每个工作流程中实现快速，可访问和可靠的见解。•生成的AI和LLM具有巨大的潜力，可以通过对话将其界定到数据见解来推动这一结果，但是必须减轻幻觉。•培训自定义LLM，甚至通过您的业务数据微调LLM，这可能是昂贵，复杂且耗时的。
关于国际政治经济学的论文
tomi ovaska本论文是一系列论文，重点是政府干预对经济成果的影响。这项工作本质上是经验性的，并结合了越野比较，以突出政府在影响市场工作的影响方面具有影响的影响。本论文中的论文询问政府实际做什么，以及为什么，政府应避免做什么，最后，政府应采取什么措施促进经济进步。第一章是政府在现代社会中扮演的角色的简短介绍。第二章考虑了政府做什么以及为什么着重于财政幻想。与财政幻觉假设相反，这项研究发现，间接税的份额增加实际上降低了政府的规模，作为GDP的份额。据推测，这一结果可能源于政客们设计这种税收结构的愿望，以最大程度地减少对税收增加的政治抵抗。与财政幻觉一样，不能保证这种结果在征税负担方面将是最佳的。第三章分析了国际发展援助的有效性。本章的结果表明，发展援助似乎并不能改善经济增长。可以假设，这一结果可能源于有害的激励援助对工作努力的施加，以及可能导致受益国稀缺资源分配不当分配的援助。第四章专注于政府在培养企业家活动中的后社会主义经济中的作用，研究与一个国家在促进企业家活动中的成功（或失败）似乎与国家成功（或失败）最高度相关的政策和机构。本文的结果表明，要成功，有利环境的存在，即经济自由和“良好”政策，例如低税款，低法规和安全的私有财产权 - 至关重要。第五章摘要摘要论文的结果，并讨论了未来研究的潜在研究，调查了过渡经济体的财政幻觉，国际发展援助和企业家精神。
大气的数字化可能性
摘要 虚拟宇宙的历史很短，其命题包括数字孪生和各种经济投资。虽然元宇宙指出了一个新宇宙，但它所能承诺的远不止复制自己和模仿传统的经济互动。要揭示这些潜力，必须确定必须一丝不苟地关注的领域。尽管元宇宙已经渗透到日常生活对话中，但学术领域的研究有限。同样，需要在这一领域开展关于其架构和空间的研究。无论新的宇宙命题走多远，它们仍然坚持物理世界的量化价值。这个问题阻碍了它自己现实的创造。然而，宇宙自身的数字化结构并不要求空间的想象力停留在定量的基础上。为了避免量化和还原的态度，关注这个宇宙的氛围可能是一个解决方案。这项研究旨在碰撞元宇宙的可能性和建筑氛围的讨论，以对元宇宙进行另一种解读。发展空间氛围理论和开展元宇宙氛围研究使我们能够发展元宇宙的元体验。关注建筑氛围、即时欣赏、狂喜存在和幻觉形象将深化元宇宙的定义并提供多层次的体验。氛围和狂喜存在的形象与“幻觉形象”有关。幻觉形象的结构不会将其指向物理世界的范围缩小。在这方面，它可能提供特定于元宇宙的替代感知形式。幻觉形象与狂喜存在的感觉并行，刺激我们感知元宇宙产生的氛围。关键词：元宇宙、建筑氛围、形象、元体验、狂喜存在 1. 引言 作为一个新宇宙的意图，元宇宙在数字化环境中提供创新的体验、关系和互动。到目前为止，这种互动的发展大多是通过媒体来跟踪的。尽管元宇宙经常被纳入日常生活的对话中，但学术研究有限。同样，需要在这个领域开展对建筑和空间的进一步研究。要设想元宇宙的元体验如何出现，需要建立一个关于这个宇宙空间氛围的理论。这项研究旨在叠加元宇宙的可能性和建筑氛围的讨论，并对元宇宙做出另一种解读。 2. 元宇宙：寻找元体验 2.1. 虚拟世界的发展 除了传统的宇宙感知之外，前缀“meta”（意为“超越”）和后缀“verse”（“宇宙”的简写），元宇宙是一种构建具有其他可能性的宇宙的尝试。为了理解这个过程，我们将回顾虚拟世界的简史。根据 Dionisio，III 和
Scopus AI：您的问题得到解答 - 研究员学院
我们还采取了具体措施，尽量减少幻觉（不准确或捏造的答案）。例如，Scopus AI 仅使用 Scopus 内容，这些内容经过同行评审，并由 Scopus 内容选择和咨询委员会的独立专家严格审查。指导我们的大型语言模型 (LLM) 的提示工程具有明确的说明和范围 - 这意味着如果 Scopus 没有关于某个主题的学术论文，AI 会告诉您。
2024年全球业务中生成AI状态
一年前，数据安全是最大的担忧，实施成本只是3％的业务领导者的担忧。今天，担心的全面增加。最引人注目的？对实施成本的担忧增加了14倍。零售商在成本（63％）上的一些最高关注点可能是由于所需的响应能力和大量客户查询所致。另一个重大的增长包括对响应准确性的关注点增加了5倍，这可能是由于幻觉问题而引起的。
请求论文 - 特刊：AI中的KO和AI中的KOS
知识组织系统/服务/结构（KOS），例如词汇表，分类系统，词库和本体学模型域的基本语义结构。体现为基于Web的服务，它们可以促进资源发现和检索。它们充当语义路图，使索引者和未来用户（无论是人类还是机器）成为可能的常见方向。1人工智能（AI）广泛定义为使用自动化来通过自动推理来解决问题。今天，流行的AI方法是大型语言模型（LLMS）。但是还有许多其他自动化方法，例如基于规则的，机器学习，向量，n-gram，聚类，过滤，NLP（自然语言处理），NLG（自然语言生成）等。可以使自动化智能。虽然倾向于专注于一种主要方法，但大多数AI应用程序都使用几种方法。在本期《 KO：知识组织》（ISSN 0943-7444）中，我们对知识组织系统（KOS）的使用方式特别感兴趣，也可以用来使自动化智能。例如，LLM的一个问题是“幻觉”，该应用程序对提示的响应“正确”但不是真的。如何将KO与LLM集成以指导其反应，以免产生“幻觉”？潜在的主题包括但不限于：
将证据纳入心理健康问答
摘要：生成语言模型改变了我们使用自然语言与计算机交互的方式。随着日益先进的通用语言模型（GPT）的发布，系统能够正确地回答各个领域的问题。然而，它们仍然存在一些重要的局限性，例如幻觉、答案缺乏实质内容、无法证明答案的合理性，或者对虚构的内容表现出高度的信心。在数字心理健康领域，每个决策都必须可追溯且基于科学证据，而这些缺陷阻碍了法学硕士（LLM）与临床实践的融合。本文提供了一种开发基于证据的问答系统的新型自动化方法。我们使用强大的、最先进的通用语言模型，并强制其仅使用经过验证的临床指南中的内容，从而追踪每个生成答案的证据来源。通过这种方式，该系统能够保护用户免受幻觉反应的影响。作为概念验证，我们展示了在西班牙国家卫生系统关于抑郁症和注意力缺陷多动障碍管理的临床实践指南的框架内构建问答系统所获得的结果。人类专家对答复的连贯性、真实性和支持证据进行了评估，获得了证据结果的高度可靠性、清晰度、完整性和可追溯性。