XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System捏造
使用基础模型编程构建更可靠、更可扩展的 AI 系统
语言模型 (LM) 用作大型程序的构建块，正在改变我们构建 AI 系统的方式。尽管人们投入大量资金将 LM “整合”为独立的通用系统，但面向用户的 LM 却不断捏造陈述并犯下根本性的推理错误，同时带来了巨大的成本。我的工作建立了基础模型编程，这是构建可靠且可扩展的 AI 系统的另一种范例。在其中，我们构建了多步骤程序，利用检索模型和 LM 作为模块，我们为这些模块分配范围明确但模糊的计算，例如检索、分解、合成和评分。然后，我们可以编译这些程序，即自动将它们转换为优化的提示或微调 LM 的策略，以最大限度地提高系统级质量并最大限度地降低成本。通过这种方式，我的研究推动了文档检索、问答、事实核查、信息对话和其他知识密集型自然语言处理 (NLP) 任务的最新发展。
弗吉尼亚州律师协会示范人工智能......
3. 保密性：许多人工智能工具会存储用户输入的信息，这些信息可能会在将来响应该工具其他用户的提示时在公共领域中披露。因此，在大多数情况下，除了旨在遵守法律道德规则的人工智能工具外，向人工智能工具披露信息应被视为公开披露该信息。除非人工智能工具已评估并批准用于此类用途，并且公司和客户的数据是安全的且不在公共领域，否则不要将任何机密、专有或受其他保护的数据上传或共享给人工智能工具。这包括但不限于客户数据、内部文件、会议记录和财务信息。人工智能工具可能会无意中分发这些信息，危及客户信任和公司运营。在任何情况下，都不应在开放的人工智能环境中共享或披露任何客户的个人身份信息。参见规则 1.6。4. 验证和监督：众所周知，人工智能技术会产生错误和捏造
物理678：相对论量子场理论春季2025
南加州大学是一个学习社区，致力于培养成功的学者和研究人员，致力于追求知识和思想的传播。学术不当行为与大学的使命形成鲜明对比，该使命是通过一系列的一系列学术，专业和课外课程对学生进行教育，并在提交学术工作（以草稿或最终形式）的提交中包括任何不诚实行为。本课程将遵循USC学生手册中所述的学术完整性的期望。所有学生都应在本学期中提交原始工作并专门为课程/部分准备的作业。您不得提交其他人写的工作或为其他课程准备的“回收”工作，而无需获得教师的书面许可。涉嫌从事学术不当行为的学生将报告给学术诚信办公室。其他违反学术不当行为的行为包括但不限于作弊，窃，捏造（例如，伪造数据），有明智地帮助其他人实现学术不诚实行为，以及任何旨在获得不公平学术优势的行为。
喀拉拉邦 IT 基础设施有限公司 (KSITIL) ...
• 申请人必须是印度公民 • 申请人必须仔细阅读详细通知，并在网上申请之前自行决定是否有资格参加此次招聘。• KSITIL/CMD 对提交在线申请时出现的任何差异概不负责。• 申请人必须填写在线申请的所有相关字段。• 不完整/不正确的申请表将被立即拒绝。KSITIL/CMD 在任何情况下都不会接受候选人随后提供的任何信息。申请人在提交申请表时应小心填写。如果在审查过程中发现任何疏忽，即使他/她通过了招聘流程的最后阶段甚至在更晚的阶段，候选人资格也将被拒绝。• 申请人在填写申请表时不得提供任何虚假、篡改、捏造的信息或隐瞒任何重要信息。如果在线申请表中提供的详细信息与候选人提供的原始文件不符，其候选资格将被拒绝。• 该职位规定的资格必须来自认可的大学/学院。具有与任何规定资格相当的资格的申请人应提交主管当局颁发的同等学历证书，如果没有此类证书，其申请将不予考虑。• 如果候选人提供的任何信息被发现是虚假或不正确的
![arxiv：2403.14012v1 [cond-mat.supr-con] 2024年3月20日](/simg/4\4dc5d63d593bbe824d3083ba27d8233f1a7799b7.webp)
arxiv：2403.14012v1 [cond-mat.supr-con] 2024年3月20日
Kitaev超导链是一种无旋转费米的模型，具有三胞胎样超导体。自从其参数的某些值以来，它引起了人们的兴趣，它提出了一个非平凡的拓扑阶段。在实际物理系统中，三胞胎超导性的稀缺性使Kitaev链的物理实现变得复杂。已经提出了许多建议，以克服这一困难并捏造人工三胞胎超导链。在这项工作中，我们研究了一个形成Cooper对的拼写的超导链，以S = 1状态，但S Z =0。的动机是，可以通过与S波超导底物的抗对称杂交相对诱导的链条诱导这种配对。我们研究边缘状态的性质和这些链的拓扑特性。在存在磁场的情况下，链可以用成对的费米亚点维持无间隙的超导性。这些费米点的动量空间拓扑是非平凡的，因为它们只能通过互相消灭而消失。对于小磁场，我们发现具有有限Zeemann Energy的良好定义的简并边缘模式。这些模式并非受到对称的保护，并且在散装中突然衰减，因为它们的能量与激发的连续体融合在一起。
直接编写的静电纺丝系统，用于设计组织工程中的复杂体系结构
通过在旋转平台和移动平台之间施加电场，直接撰写的静电纺丝（DWE）将对添加剂制造（AM）物质沉积（AM）的典型控制与电纺丝（ES）的能力（ES）结合在一起。以这种方式，DWE可以控制纤维沉积和捏造复杂的纤维结构，这些结构具有挑战性，可以通过ES获得，并更真实地复制生物组织相对于AM的纯净结构。此外，如果与细胞 - 电纺丝旋转相比，DWE并不意味着直接嵌入墨水中的细胞，在使用电压差异并直接与通常用于静电纺丝的溶剂直接接触[1] [1]时，它可以经过死亡，但它能够达到高结构分辨率，而无需损害较高的细胞不可损害。要控制DWE中的文件沉积，将电纺射流保持在其笔直区域是必不可少的，这可以通过近距离电纺（NFES）或熔体电动（MEW）获得。与传统的静电纺丝相比，没有鞭打阶段会导致通常更大的直径，但与其他广泛使用的挤出技术相比，较小的持续阶段（
使用机器学习检测假新闻
假新闻的扩散已成为当今数字时代的重大挑战，影响了公众舆论，传播错误信息并影响社会和谐。本文介绍了一种基于机器学习的方法，用于使用自然语言处理（NLP）技术和监督学习算法的组合来检测假新闻。一个全面的数据集，其中包括真实和虚假的新闻文章来培训和评估该模型。应用了各种预处理技术，包括令牌化，茎和矢量化，将文本数据转换为合适的格式进行分析。使用多个分类算法，例如逻辑回归，支持向量机（SVM）和随机森林，以确定检测假新闻的最有效模型。我们提出的模型具有很高的精度，展示了其在区分真实和捏造内容方面的潜力。这项研究强调了使用基于AI的系统来对抗错误信息的重要性，提供了可靠的解决方案，可以将其集成到社交媒体平台和新闻网站中。这些发现表明，自动化的虚假新闻检测可以大大帮助早期识别和减少错误信息传播，从而有助于更加知名的社会。
![arxiv：2410.07760v1 [Quant-ph] 2024年10月10日](/simg/f\f8731ec621e23c17ba58088cc548c988705ddb18.webp)
arxiv：2410.07760v1 [Quant-ph] 2024年10月10日
微腔中的半导体量子点是无法区分的单光子有效产生的绝佳平台。然而，它们在各种量子技术中的使用需要在紧凑的闭合循环冷冻机中进行控制的制造和集成，其中一个关键的挑战是将单个光子的效率和稳定提取到单式词中。在这里，我们报告了一种新的方法，用于确定性捏造的单光子来源。我们的技术允许源和纤维，对齐方式之间的纳米尺度对齐精度，从室温到2一直持续到2。4 K。 我们证明了该设备在近谐振光激发下使用G（2）（0）= 1的高性能。 3％，一个光子不可分割性为97。 5％，亮度为20。 8％。 我们表明，在单个冷却期间连续运行十个小时以上的连续运行时间稳定。 我们进一步确认设备性能不会被连续9个冷却温度周期降解。4 K。我们证明了该设备在近谐振光激发下使用G（2）（0）= 1的高性能。3％，一个光子不可分割性为97。5％，亮度为20。8％。我们表明，在单个冷却期间连续运行十个小时以上的连续运行时间稳定。我们进一步确认设备性能不会被连续9个冷却温度周期降解。
布尔诺孟德尔大学的人工智能应用原理
1. 文本包含一般已知信息，但其表述方式与作品主题无关，且未遵循术语和上下文相关性。 2. 经常重复表达相同思想的句子。人工智能生成的文本包含重复的短语，重复使用相同的结构和单词。人类撰写的文本往往具有更自然和多样化的风格，句子结构和词汇选择范围广泛。 3. 文本包含相互矛盾的陈述（即使在同一个条款或段落中）。 4. 文本中出现事实扭曲，声称某个问题只有一个答案。 5. 使用的论点毫无意义、相互矛盾或与主题无关。 6. 文本表现出低水平的情感表达。如果人工智能收到的问题没有任何关于语气或其他属性的提示，它会生成没有个人见解或情感的事实文本。 7. 文本包含基于偏见和刻板印象的陈述，偏向于西方对世界的理解。 8. 文本引用的资料来源仅截至 2021 年（当前模型是在时间有限的数据集上训练的）或包含对不存在的资料来源的引用（AI 捏造）。9. 文本中没有错误（语法、语言、拼写错误），尽管犯错是人类的本性。10. 文本包含长句——AI 倾向于产生冗余单词，尤其是在给定广泛词汇时