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World File Search System提问
提前向 James E 将军提问
职责和责任 美国法典第 10 篇第 154 条设立了参谋长联席会议副主席职位，并规定副主席履行参谋长联席会议成员规定的职责，以及参谋长联席会议主席在国防部长批准下规定的其他职责。此外，其他法律规定和国防部发布的规定赋予副主席广泛的职责和责任。1.您对参谋长联席会议副主席的职责和责任有何理解？参谋长联席会议副主席是美国第二大军官和参谋长联席会议成员，负责监督联合军事需求、提供建议和推荐，并履行主席指示的其他职责。2.您拥有哪些背景和经验，使您有资格履行副主席的职责？我很荣幸能为国家服务 37 年。我相信我作为美国舰队司令部司令、海军和联合部队海上组成司令部战略司令部、海军北方司令部、第六舰队司令、北约打击和支援部队司令、海军水面部队大西洋司令以及太平洋舰队海上作战中心主任的指挥经历，使我能够胜任参谋长联席会议副主席的职责，特别是副主席在管理军事需求方面发挥的作用。多次全球部署、在联合参谋部和 OPNAV 高级参谋岗位任职（包括白宫国家安全委员会）以及指挥航母打击群的经历也让我做好了与联合部队、跨部门、整个政府以及我们的盟友和伙伴国家密切合作的准备。3.您是否认为您需要采取任何措施来提高您履行参谋长联席会议副主席职责的能力？
提前向 Tim Haugh 中将提问
职责与资格 1. 您对美国网络司令部司令的职责与功能有何理解？ 美国网络司令部司令负责规划网络空间任务；充当网络空间作战联合部队提供者；以及联合部队训练者，如《统一指挥计划》和 10 U.S.C. §167b 中所述。美国网络司令部与任务伙伴协调：指挥国防部信息网络 (DoDIN) 行动；确保国防部信息网络的安全并保卫其安全；维护网络空间机动自由；执行全方位军事网络空间行动；提供网络空间行动的共享态势感知，包括指示和警告；整合并同步网络空间行动与其他作战司令部和其他负责捍卫我国网络空间利益的美国政府相关机构；并支持民事当局和国际伙伴。这些努力支持国防部在网络空间的总体使命，即保卫国家、支持作战司令部和保卫国防部 (DoD) 网络。 2. 您对国家安全局局长/中央安全局局长的职责和职能有何理解？在国防部情报与安全副部长 (USD (I&S)) 和国家情报局局长 (DNI) 的授权、指导和控制下，国家安全局局长 (NSA) 负责
提前向 Kevin P 将军提问
国防改革 2016 和 2017 财年的《国防授权法案》对国防部的组织进行了全面改革——包括军事和民事，包括 1986 年《戈德华特-尼科尔斯国防部重组法案》所创造的要素——以提高国防部在执行 21 世纪国防战略方面的效力。这些改革旨在将美国网络司令部提升为联合作战司令部，重组国防部长办公室，特别是对负责采购、技术和后勤的国防部副部长进行重组，将更多的项目管理权力交还给军方，并创建了额外的采购途径。根据您担任高级军官的经验，您观察到当前组织结构（特别关注作战能力）面临哪些挑战，您认为当前组织结构需要进行哪些修改（如果有的话），包括任何《戈德华特-尼科尔斯法案》规定？最近实施的改革和美国网络司令部 (USCYBERCOM) 即将升格为具有扩大采购权限的完整作战司令部，直接解决了根本挑战——需要以更快的速度开发先进作战能力，同时还要有可行的采购和维持成本。这在网络战中至关重要，我相信我们现在有这样做所需的组织机会。我对这些变化持乐观态度，目前认为不需要进一步调整。职责和资格 您对美国网络司令部指挥官的职责和职能有何理解？美国网络司令部司令负责规划和执行第 20.b 节中规定的网络空间任务。根据统一指挥计划 (UCP) 的 (1) 规定，确保我国在网络空间的行动自由，并帮助减轻因美国对网络空间的依赖日益增加而对国家安全造成的风险。所有这些努力都支持国防部在网络空间的总体使命，即保卫国家免受网络攻击、支持作战司令部和保卫国防部 (DoD) 网络。与任务伙伴协调，具体任务包括：指挥国防部信息网络（DoDIN）行动；保护和保卫国防部信息网络；保持网络空间机动自由；执行全方位军事网络空间行动；提供网络空间行动的共享态势感知，包括指示和警告；整合和同步网络空间行动与作战司令部和其他适当的美国政府机构，以捍卫我国在网络空间的利益；并为民事当局和国际伙伴提供支持。
用于系统思维的生成AI：GPT可以提问 -
将系统表示为网络对于支持系统思维至关重要，因此已经开发了几种工具来从教育技术，建模和仿真或预测中得出网络。大规模的预训练语言模型（PLM）最近走到了最前沿，以创建可以从文本中提取网络的问答系统（Q＆A）。在本文中，我们设计并实施了一个使用GPT-3.5以及12个过滤器提取因果地图文本的问答系统。我们通过几个政策文件对两个主题的评估发现，GPT可以准确提取相关的概念节点，但偶尔会扭转因果关系的因果类型，因为它缺乏对事件序列的理解。我们还表明，自动提取的地图只能部分类似于在相同主题上收集的人造地图。通过在永久存储库上进行我们的问答系统开源，研究人员可以随着技术的改进而用较新的PLM进行评估。
指导视觉模型选择跨任务，域和知识类型的视觉提问
视觉提问（VQA）是用户体验的关键，尤其是在改善视觉语言模型（VLMS）的概括能力之后。但在实际设置中使用标准化框架评估应用程序要求的VLM仍然具有挑战性。本文旨在使用端到端框架解决该问题。我们提出VQA360 - 一种源自估计的VQA基准测试的新型数据集，该数据集用任务类型，应用程序域和知识类型注释，以进行全面评估。我们还引入了Goeval，这是一种使用GPT-4O开发的多模式评估度量，与Human判断相关系数为56.71％。我们使用状态VLMS的实验表明，没有任何单个模型都普遍擅长，因此，将正确的选择成为关键的设计决策。专有模型（例如Gemini-1.5-Pro和GPT-4O-Mini）通常优于其他模型，但是诸如InternVL-2-8B和COGVLM-2-LALAMA-3-19B之类的开源模型也表现出竞争优势，同时提供了其他优势。我们的框架工作也可以扩展到其他任务1。
Aqua：带有视觉锚点的软件教程视频中的自动提问
但是，在某些情况下，即使在视频中跳来跳去后，用户仍然很难构成某些部分，尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下，他们经常在评论部分留下问题，要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要，但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下，问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程，并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题，我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为，我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程（3D计算机辅助设计（CAD）软件应用程序中，我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后，我们进一步确定了四个主要类别问题：有关教程内容（“内容”）的问题，有关学习者的个人设置的问题或有关教程（“用户”）（“用户”）的挑战，有关视频的元信息（META）的问题，以及与内容不直接相关的问题。
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
verif.ai：迈向带有参考和可验证答案的开源科学生成的提问系统
混合搜索利用词汇和语义搜索的优势，有效地找到具有精确匹配和类似含义的文档。y timiquel y优先级文档，并提供了平衡的方法。
