由于大型语言模型(例如生成预训练的变压器模型(GPT))的能力迅速提高,基于人工智能(AI)的工具已在大规模的教育中输入。但是,经验数据在很大程度上缺乏AI工具对学习的影响。在这里,我们确定了使用随机的交叉跨界在线研究(n = 195)对标准化美国大学测试(ACT)衍生的标准化美国大学测试(ACT)衍生的段落的阅读理解的影响的影响。所研究的四个工具是AI生成的摘要,AI-AI-ADERING概述,问答导师Chatbot和Socratic讨论聊天机器人。与我们的预注册假设一致,我们发现AI工具的差异效应是基线阅读理解能力的函数。AI工具在较低的参与者中显着提高了理解力,并且在较高表现的参与者中的理解力显着恶化。在特定工具方面,苏格拉底聊天机器人的表现最低,而摘要工具则最大的表现会恶化。这些发现表明,尽管AI工具具有增强学习的巨大潜力,但毯子的实施可能会对较高表现的学生造成意想不到的伤害,呼吁谨慎和开发人员和教育工作者进一步实证研究。
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功,但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同(例如,段落)。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干?段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号,例如句子顺序,局部关键字,修辞结构等。以此为动机,这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是,该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题,我们提出了一个自我监督的文本计划,该计划可以预测首先说出的内容(内容预测),然后使用预测的内容指导验证的语言模型(表面实现)。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现,名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字,总体发电质量也会提高。
4. 小组委员会进一步要求秘书处在法律小组委员会第 63 届会议之前准备一份关于组织安排、资金(包括现有资源如何做出贡献)以及举行此次会议的后勤影响的报告,其中应包括对第三次外空会议的分析以及对第四次外空会议持续时间、范围和地点的各种组合的分析。
如果有限权利数据和受限计算机软件是合同研究、开发或演示工作的主要目的或基本技术(而不是合同工作的辅助子组件、产品或流程),则应补充或删除 48 CFR 952.227-14 条款替代 VI 的 (k)(1) 至 (k)(4) 子段中的限制。第 (k) 段进一步规定,合同中可以规定有限权利数据或受限计算机软件被排除在许可要求之外或不受其约束。通过将第 (k) 段规定的适用性限制在那些被确定为许可必不可少的有限权利数据和受限计算机软件类别或类别来实施此排除。虽然第 (k) 段可能要求承包商许可,但有关此类许可范围及其条款(包括保密条款和合理版税)的问题的最终解决方案由承包商和合同官员协商决定。
新学年的开始开始了许多孩子的日常作业,但真的有帮助吗?如果孩子在上课期间不了解课程,而将工作回家的话就不会使工作变得更好,那么不有效。 此外,家庭作业可能需要在家支持,但是有些父母无法帮助孩子做作业,因为他们可能自己不了解。 许多家庭需要那个放学后的时间才能度过家庭时间,一起吃饭或去足球练习,准时上床睡觉很重要。 学校应重新考虑其作业政策。不有效。此外,家庭作业可能需要在家支持,但是有些父母无法帮助孩子做作业,因为他们可能自己不了解。许多家庭需要那个放学后的时间才能度过家庭时间,一起吃饭或去足球练习,准时上床睡觉很重要。学校应重新考虑其作业政策。
2。确定您在论文中提出的要点:按段落查看您的论文段落。确定每个段落的要点。每个段落应解决一个主要思想,应该明确说明主要思想。如果您的段落之一没有总结其要点的句子,则应写一个。如果您的段落之一没有明确的要点,请考虑删除或修改段落,或将句子移至其他段落中可能更适合它们的其他段落。如果您的段落之一解决了多个单独的要点,请考虑将这些要点分为不同的段落。3。创建一个列表:确定要点后,应将其编译成列表。您可以在单独的文档(建议)上创建列表,也可以通过将其写入纸张的边距来对其进行排列。您还可以使用Microsoft Word中的轮廓视图来查看主题和标题。4。组织列表:以显示思想逻辑进展的方式组织点。要组织观点,请先列出您的论文陈述,因为您的论文陈述应该是您的第一个
致谢:作者承认莱斯特大学临床前研究机构生物医学服务部的帮助和支持,以提供技术支持和对实验动物的照顾。作者要感谢Vaibhav Konanur开发了用于纠正荧光痕迹的分析方法,Leon Lagnado用于初始光度法实验中使用的友善借贷设备,以及Andrew Macaskill和Andrew Macaskill进行有关分析的有用讨论。这项工作由生物技术和生物科学研究委员会资助[授予J.E.M.的BB/M007391/1。],欧洲委员会[授予J.E.M.的GART#631404],Leverhulme Trust [授予#RPG-2017-417 to J.E.M.和J.A-S。]和TromsøResearchFoundation [授予J. E. M.的19-SG-JMCC)。
a-提供文本段落的示例,并在提示中带有相应的正或负标签,然后是要进行分类的新文本段落。b-提供情感分析的详细说明以及LLM在提示中的工作方式。c-提供新的文本段落,以进行分类,而无需任何其他上下文或示例。d-向新的文本段落提供了一些无关任务的示例,例如文本摘要或问题回答。
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