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可解释的人工智能：方法研究...
作为人工智能（AI）模型，尤其是深层神经网络，在各个领域都取得了成功，因此对它们的可解释性产生了关注。这些“黑匣子”模型通常会不透明地运行，因此很难理解其推理。缺乏解释性提出了可信赖，问责制和道德规范的问题，尤其是在医疗保健，金融和刑事司法等关键领域。本论文构成可解释的AI（XAI）作为一个跨学科领域，以应对技术，埃斯特尔，法律和设计挑战。提出了XAI方法的分类法，将其分类为可解释的模型，模型不合时宜的工具，特定于模型的工具，神经符号方法和可解释的生成AI（GenXAI）的可解释工具。诸如Shapley值，石灰和综合梯度之类的工具，并特别注意神经符号AI通过符号促进来增强神经网络可解释性的潜力。针对大型语言模型（LLM）的新兴XAI技术，例如检索增强生成（RAG）和代理抹布，以其能够获得可怜性和透明度的能力而探索。总结了这些工具的概述，其中根据定义的分类法和功能对每种方法进行分类。论文还探讨了用户体验（UX）的注意事项，重点关注具有可理解解释需求的数字系统的不同角色。XAI问题库是对库的研究，将各种问题，深度水平与量身定制的XAI工具相结合。法律和道德考虑，重点介绍了欧盟的GDPR和AI法案等法规，以及XAI如何支持合规性。最后，用于心脏病预测和解释的医疗保健领域中的石灰和抹布的经验表明了XAI的实际应用，展示了其在高风险场景中提高透明度和决策制定的能力。
pdfgpt：使用生成AI
基于文档的知识检索系统迅速发展，随着检索功能增强的生成（RAG）和大型语言模型（LLMS）的兴起，在传统的关键字驱动的检索方法中提供了以前无法获得的深度和准确性的水平。抹布架构将大语言模型（LLMS）的生成能力与信息检索的精确度相结合。这种方法有可能重新定义我们如何与生成模型中的结构化和非结构化知识相互作用，以提高响应的透明度，准确性和上下文性[1]。但是，当今的许多基于破布和LLM的应用程序都锁定在高使用成本的背后，这使得对广泛的受众无法接触，尤其是在教育和非商业环境中。
科埃特基丹军事学校学员
日常生活： - 3 把挂锁； - 一个完整的洗漱包（毛巾、肥皂、剃须用品、湿巾等）； - 一个小型个人急救箱（扑热息痛、水泡护理、绷带、Compeed、敷料等）； - 一双淋浴时穿的人字拖或凉鞋； - 适当的平民服装； - 一块黑色天文台手表； - 女员工需配备发网或发夹（需扎发髻）和发胶； - 衣架； - 为视障人士提供第二副带有松紧带的眼镜； - 棉签、旧抹布、牙签； - 黑色和红色细头永久性记号笔； - 学习用品：笔记本或活页夹、A5 格式小笔记本、黑色和/或四色笔； - 信纸； - 指甲油去除剂。
蒂埃内 - 垃圾收集
• 各类塑料（不包括液体容器） • 橡胶和泡沫塑料、不可回收纸 • 录音带/录像带/CD 及相关容器 • 尼龙薄膜、袋子、玻璃纸 • 塑料餐具 • 桶、盆和玩具 • 钢笔和小型塑料胶木物品 • 复写纸、油性纸/层压纸 • 尼龙、不可回收抹布、创可贴、布 • 彩绘木制品、衣架、袋子 • 小块破碎的陶瓷或瓷器 • 尿布、卫生巾、化妆品 • 吸尘器产生的灰尘 • 旧鞋、灯泡、烟蒂 • 猫砂和动物排泄物。灰烬 所有物品在清洁和清洗后，将被放入许多城镇地区（与其他铃铛一起）的灰色铃铛形容器中。请参阅第 2 页中的图片
2024年11月28日议程项目：3.2
•能够获得足够的收入资源并明智地使用它们以确保物有所值。•能够获得足够的资本资源并明智地使用它们以确保物有所值。•能够提供安全有效的数字技术开发和网络安全安排的能力。•能够对气候变化进行负责任，有效地采取行动4.5本报告的其余部分阐明了有关这些战略风险的最新立场。附录A列出了所有BAF战略风险的“一眼”位置。符合信托委员会商定的报告格式，附录B介绍了每种风险的一页状态报告。在缓解措施的状态方面，这些报告采用了与信托有关业务计划交付措施报告的抹布评级版本。这是如下：
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在生成AI中，“幻觉”发生时，该模型产生了合理的听起来不正确或荒谬的内容，因为它依赖于数据模式而不是真实的理解。为了确保Genai应用程序提供精确且相关的响应并减少幻觉，您必须使用企业的独特数据进行提示和响应。您可以使用检索型生成（RAG）框架来实现接地。rag是一种混合模型架构，将检索机制与生成模型相结合，以提高生成内容的质量和准确性。基于抹布的架构提供了比标准生成模型自行提供的更准确和明智的答案。不使用RAG的企业通常会发现他们的模型幻觉并产生错误的结果。
使用Wikipedia知识
自然的语言理解和产生已经取得了长足的进步，但持续的幻觉问题破坏了模型输出的可靠性。用外部知识来源（例如Wikipedia）介绍了检索提示的一代（RAG），提出了一种新颖而重要的方法来增强生成内容的事实准确性和连贯性。通过动态整合相关信息，Mistral模型表明了精度，回忆和整体响应质量的重大改进。本研究为减轻幻觉提供了一个强大的框架，为在关键应用程序中部署可靠的AI系统提供了宝贵的见解。全面的评估不足以提高抹布的潜力，以提高大语言模型的性能和可信度。
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小溢出物穿着防护设备，以防止皮肤和眼睛污染。避免吸入蒸气或灰尘。用吸光剂（干净的抹布或纸巾）擦拭。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。所有未受保护的人员的大量溢出。溢出时湿滑。避免发生事故，立即清理。穿防护设备，以防止皮肤和眼睛污染和灰尘吸入。锻炼风或增加通风。用湿吸收（惰性材料，沙子或土壤）覆盖。扫掠或真空，但避免产生灰尘。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。如果发生了农作物，下水道或水道的污染，请建议当地的紧急服务。危险货物 - 初始紧急响应指南编号：不适用
样本试卷英语核心（代码301）
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· 在运输过程中固定好油漆和化学品，避免溢出。· 尽可能使用毒性较小的水性涂料。在标签上寻找“乳胶”或“用水清洗”字样。· 切勿在街道或雨水渠附近清洗油漆刷/滚筒或冲洗油漆容器。· 清洁油性涂料时，过滤并重复使用稀释剂和溶剂。· 使用防水布接住滴落和溢出物。立即用吸水抹布清理溢出物。· 打磨或喷砂去除旧漆时，在工作区域下方铺一块防水布以收集灰尘和油漆碎片。覆盖附近的雨水渠入口，避免使用软管或鼓风机。· 切勿将未使用的油漆丢弃在街道或雨水渠中。· 清扫、吸尘、铲除，并在必要时使用吸收材料收集颗粒废物，而不是