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Terahertz频率的非线性光学物理
摘要：Terahertz（THZ）波在6G/7G通信，传感，非促进检测，材料调制和生物医学应用中表现出了有希望的前景。随着高功率THZ源的发展，投资了越来越多的非线性光学效应，并且投资了THZ诱导的非线性光学现象。这些研究不仅显示了电子，离子和分子的清晰物理图片，而且还提供了许多在感应，成像，通信和航空航天中的新型应用。在这里，我们回顾了THZ非线性物理学和THZ诱导的非线性光学现象的最新发展。本综述提供了一个概述和幻觉的示例，说明了如何实现强大的非线性现象以及如何使用THZ波来实现非线性材料调制。
Terahertz频率的非线性光学物理
摘要：Terahertz（THZ）波在6G/7G通信，传感，非促进检测，材料调制和生物医学应用中表现出了有希望的前景。随着高功率THZ源的发展，投资了越来越多的非线性光学效应，并且投资了THZ诱导的非线性光学现象。这些研究不仅显示了电子，离子和分子的清晰物理图片，而且还提供了许多在感应，成像，通信和航空航天中的新型应用。在这里，我们回顾了THZ非线性物理学和THZ诱导的非线性光学现象的最新发展。本综述提供了一个概述和幻觉的示例，说明了如何实现强大的非线性现象以及如何使用THZ波来实现非线性材料调制。
医疗保健中的人工智能：对患者和员工安全的影响
对准确性的担忧的一个具体例子是所谓的“幻觉”或“虚构”，即虚假或虚构的陈述被当作事实（术语和定义见表 2 和附录 A）。新闻中出现了此类幻觉的非医学例子，例如一家律师事务所提交了一份包含不存在的法律先例的简报。5 聊天机器人编造医学引文的例子也存在。6 在一篇关于使用 GPT-4 的文章中，尽管缺乏原始临床就诊记录的支持信息，但 AI 生成的医疗记录将患者的身体医学指数 (BMI) 显示为一个特定值。7 正如文章作者所指出的，“此类错误在医疗场景中尤其危险，因为错误或虚假信息可能很微妙，而且聊天机器人通常会以令人信服的方式陈述，以至于提出查询的人可能会相信其真实性。” 8
SenticNet 8：融合情感 AI 与常识 AI，实现可解释性
摘要。ChatGPT 以其对提示生成详细、原创和准确响应的能力震惊了世界。然而，虽然它为以前被认为无法解决的问题提供了解决方案，但它也引入了新的问题。其中一个问题就是被称为幻觉的现象，即生成的内容无意义或与提供的源内容不符。在这项工作中，我们提出了 SenticNet 8，这是一个利用常识知识表示和分层注意力网络集合的神经符号 AI 框架，旨在缓解情感计算背景下的一些问题。特别是，我们专注于情绪分析、性格预测和自杀意念检测的任务。结果表明，SenticNet 8 在所有四个基线（即：词袋、word2vec、RoBERTa 和 ChatGPT）上均表现出卓越的准确率。此外，与这些基线不同的是，SenticNet 8 也是完全可解释、值得信赖和可说明的。
通过大型语言模型的及时工程降低非英语语言的文化幻觉
摘要 - 及时工程中的预测提供了减轻大语模型（LLMS）文化幻觉的重要潜力。提示的战略表述，与深厚的文化和语言见解相结合时，可以在非英语环境中尤其是LLM的准确性和文化敏感性。本文探讨了在三个主要LLMS（Openai Chat-gpt，Google Gemini和Anthropic Claude）中及时工程的应用，阐明了量身定制的提示如何有效地减少文化偏见并改善用户互动。通过案例研究和比较分析，研究确定了最佳实践，并为进一步发展提供了战略建议。这些发现强调了在AI中持续创新和道德考虑的重要性，以确保全球技术应用中的包容性和尊重。
公司的期望和新闻：Micro V Macro
的工作表明公司的期望对公司成果很重要（Bachmann等人。2013; Enders等。2022）。我们的结果与我们嵌入Lorenzoni的规范嘈杂信息模型（2009）的岛屿幻觉是一致的。首先，以风格化的方式提供了我们的经验规范的微观基础，后来探讨了岛屿幻觉的总体含义。在这种情况下，岛屿的幻觉意味着企业在信号中有系统地低估了总体组成部分的重量，从而帮助他们了解经济状况，因此，偏离了理性的期望。更广泛地说，岛屿幻觉是一个显着性的实例，泰勒和汤普森（Taylor and Thompson，1982）将其定义为“当一个人的注意力差异针对环境的一个部分而不是针对其他环境时，该部分中包含的信息将获得不成比例的体重
人工智能（AI）使用政策
● 人工智能 (AI) 是一种能够学习和适应的计算机编程，其系统被教导模仿人类的智能行为 ● 机器学习 (ML) 是一种允许机器从数据中自主学习的技术 ● 大型语言模型 (LLM) 是可以理解、预测和生成人类语言的机器学习模型（例如 ChatGPT/Bard/Claude） ● NLP：自然语言处理（如 Alexa / Siri）与上述不同，出现偏见和幻觉的机会更少。 ● 生成式人工智能（第一代）是指使用人工智能创建新内容，如文本、图像、音乐音频、代码和视频 ● 来自 LLM 的图像生成 - 可以通过文本提示创建图像，但这些提示可能不合适或容易产生偏见。 1 ● AI 团队 - Danny Rimmer（教学与学习总监）、Michael Woodward（IT 服务总监）、Laura Churchill（数据保护官）
XSL•fo
背景：人工智能越来越多地应用于许多工作流程。大型语言模型（LLM）是可公开访问的平台，可以理解，互动和产生可读的文本；他们提供相关信息的能力对于医疗保健提供者和患者也特别感兴趣。造血干细胞移植（HSCT）是一个复杂的医学领域，需要广泛的知识，背景和培训才能成功练习，对于非专业主义者的观众来说可能具有挑战性。目标：我们旨在测试3个著名LLM的适用性，即ChatGpt-3.5（OpenAI），Chatgpt-4（OpenAI）和Bard（Google AI），以指导非专业医疗保健专业人员，并建议寻求有关HSCT信息的患者。方法：我们提交了72个与LLM的开放式HSCT相关问题，并根据一致性（定义为响应的可复制性）对响应进行了评分 - 响应真实性，语言的理解性，对主题的特异性以及幻觉的存在。然后，我们通过重新提出最困难的问题并提示回应，仿佛与医疗保健专业人员或患者进行沟通，并提供可验证的信息来源，从而重新挑选了2个表现最佳的聊天机器人。的响应进行弥补，该标准定义为针对预期受众的语言适应。Chatgpt-4和Chatgpt-3.5在语言可理解方面都优于吟游诗人（64/66，97％； 53/54，98％；和52/63； 52/63，83％； P = .002）。结果：ChatGpt-4在响应一致性方面均优于Chatgpt-3.5和Bard（66/72，92％； 54/72，75％；和63/69，91％，分别为91％； P = .007; P = .007），响应真实性（响应态度）主题（60/66，91％； 43/54，80％；和27/63，43％； p <.001）。所有展示了幻觉的情节。chatgpt-3.5和chatgpt-4然后提示将其语言调整给听众并提供信息来源，并给予回答。chatgpt-3.5表现出比ChatGpt-4（分别为17/21，81％和10/22，46％）更适合非医学受众的语言的能力； p = .03）;但是，两者都无法始终提供正确和最新的信息资源，报告过时的材料，错误的URL或未关注的参考文献，从而使读者无法验证其输出。
![arxiv：2407.04831v2 [cs.ai] 2024年8月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\582c869eda4fed17fe6c182478437bb813c5f970.webp)
arxiv：2407.04831v2 [cs.ai] 2024年8月8日
生成模型（例如大语言模型（LLMS））被广泛用作代码副本，并用于整个程序生成。但是，他们生成的程序通常在集成方面具有可疑的正确性，安全性和可靠性，因为它们可能不遵循用户要求，不正确和/或毫无意义的输出，甚至包含语义/语法错误 - 总体称为LLM幻觉。在这项工作中，我们介绍了几种类型的代码Hal-Lucination。我们已经使用LLM手动生成了此类幻觉代码。我们还提出了一种技术 - Halltrigger，以展示产生任意代码幻觉的有效方法。我们的方法利用了3个不同的LLM的动态属性到工艺提示，可以成功地触发模型幻觉，而无需访问模型体系结构或参数。受欢迎的黑盒模型的结果表明，Halltrigger确实是有效的，而普遍的LLM幻觉对软件开发产生了巨大影响。
ICT302生成AI：理论与实践
概要：本课程探讨了从其基本概念到实际应用的大型语言模型（LLM），同时加强了道德考虑和保护措施，以使学生成为对社会负责的用户和倡导者。我们从LLM的历史演变开始，并介绍了这些模型的基本构建块，包括经常性神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和变形金刚。然后，我们探讨了LLM的实际应用，重点介绍了基于对话的基于对话的模型，同时探讨了滥用，对抗性攻击和幻觉的关键主题。强调数据隐私和安全性，我们为工作场所部署提供了可行的指南。最后，我们就有关生成AI的政策进行了讨论，使学生准备驾驶AI伦理的动态景观。在课程结束时，学生将了解将LLM集成到工作场所并评估AI系统的安全性和道德考虑的过程，从而确保在现代世界中负责和知情的AI使用。