XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System生成式
加速生成式 AI - OpenVINO™ 文档
2024 年 12 月 2 日 — 使用 optimum-intel 软件包转换和优化模型 pip install optimum-intel[openvino]。下载并将模型转换为 OpenVINO IR 格式...
潘多拉的潘多拉魔盒：高等教育中的生成式人工智能之年
自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，对人工智能的讨论几乎不可避免。从对有前途的应用的搞笑回应、道德困境到生存威胁，生成人工智能 (AI) 激发了无数的热门话题和全面的宣言。在高等教育的讨论中，对人工智能的恐慌、排斥、质疑、谨慎的热情和炒作是永恒的主题。学术图书馆员以不同的视角坐在这些修辞桌上，分享观察、实践经验和技术专长，经常在学术界各个角落的极端担忧之间进行调解。在威斯康星大学欧克莱尔分校，一所公立综合性文理学院，校园以相对非结构化、探索性的方式参与生成人工智能。图书馆员已经完成了熟悉的工作，即汇总有关生成式人工智能的新闻和分析，以便与学习生成式人工智能工具的同事进行各种讨论或安慰。虽然人工智能在学术研究和出版中的应用显而易见，但在威斯康星大学欧克莱尔分校，关于人工智能的早期讨论集中在“学生问题”上。这些讨论提出了一些问题，例如“如果学生使用 ChatGPT 撰写研究论文会怎样？”或“我该如何向我的学生解释生成式人工智能？” Bard、Bing Chat 和 ChatGPT 的快速推出对
P2000 - 生成式人工智能政策
2.3.作为国家雇员，我们有责任保护提供给各个预算单位的敏感数据。我们必须通过维护公众信任来为公众的最大利益行事。2.4.生成式人工智能是一种工具，国家雇员可以使用它来进一步开展工作，但不能替代我们被委托的责任。作为公务员，我们仍需对我们的判断和对提供给我们的工具的负责任的使用负责。我们仍需对这些工具的结果和用途负责。2.5.在探索负责任地使用生成式人工智能时，我们遵循以下原则来指导我们的工作。在采用这些快速发展的技术时，这些共同的价值观（赋权、包容和尊重、透明和问责、创新和风险管理、协作）将指导我们的探索和决策。2.6.本政策旨在赋予员工权力、与公众建立信任、激发进步并确保 GenAI 服务于公众利益。2.7.本政策中的任何内容均不得解释为限制或绕过隐私标准的合规要求，包括但不限于亚利桑那州政策 P8410：系统隐私。3.应对
如何使用生成式人工智能 (GAI)？
在考试中；在任何口头或书面作品（印刷或电子）中复制或重述他人或人工智能软件的作品或想法，而未适当引用来源；未经许可和/或承认使用来自其他来源（包括其他学生完成的作品）的视觉、音频或视频片段；以及在学术活动中与他人合作而不承认他们的贡献。剽窃可以包括作为（将他人的文字或想法据为己有）或不作为（未承认/记录/注明文字或想法的来源或创造者）。
北卡罗来纳州生成式 AI 实施建议和注意事项
多年来，人工智能 (AI) 一直是教育的一部分，但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣，同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具，可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时，该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的，但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据，并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展，速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上，一些技术专家预计，未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的，企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此，公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能，美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话：“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距，也可以缩小差距，这取决于我们现在采取的行动。”事实上，我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测，人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中，人工智能和机器学习领域是预测最快的领域，未来五年的增长轨迹高达 40%，预计将创造 100 万个新工作岗位。此外，报告发现，75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。
使用生成式 AI 创建个性化的帕森斯问题和解释：
• 干扰项会增加难度 • Stuart Garner 2007 • Harms、Chen 和 Kelleher 2016 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 将正确块和干扰项块配对会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 提供缩进会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • Ihantola 和 Karavirta 2011 • 较少的块会使问题更容易 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008
使用生成式人工智能检查用户界面对信任和交互的影响
本论文研究了不同的用户界面 (UI) 设计如何影响用户对生成式人工智能 (AI) 工具的信任。我们进行了一项实验，采用绿野仙踪方法测试了三种具有不同 ChatGPT UI 变体的工具的信任级别。来自不同学科的九名志愿大学生参加了实验。我们使用问卷来评估参与者在与每种工具交互后以及与所有工具交互后的信任感知。结果表明，参与者之间的信任水平受到生成式 AI 的 UI 设计的影响，尤其是头像设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者认为 ChatGPT 与其他工具相比最值得信赖。结果还强调了对话界面在与生成式 AI 系统建立信任方面的重要性，参与者表示更喜欢促进自然和引人入胜的交互的界面。该研究强调了 UI 对信任的重大影响，旨在鼓励对生成式 AI 更加谨慎的信任。
生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。