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利用解释来沟通人工智能和人类
为什么解释未能提高人类的表现？虽然这是一个很难回答的问题，但现有的结果提供了一些线索。首先，Lai 等人 (2020) 指出了两种不同类型的人工智能学习问题：模拟人类技能与发现新知识 [ 10 ]。他们推测，在后一种情况下，人类可能没有足够强的任务直觉来有效利用简单的解释，从而需要额外的训练 [ 10 ]。即使在模拟任务中，模型也可能会偶然学习到与人类直觉不太吻合的模式，正如 Feng 等人 (2018) 在用于情绪分析的 LSTM 模型中观察到的那样 [ 4 ]。与其他模型相比，解释可能更适合捕捉某些类型的模型错误：Carton 等人 (2019) 发现，解释可能更适合捕捉某些类型的模型错误。 （2020） 观察到它们减少了假阳性，同时增加了假阴性，推测受试者发现推翻被错误识别为有毒的短语比发现模型遗漏的真正有毒的短语更容易 [ 3 ]。
人工智能如何通过社会化表现出偏见
语音助手和人工智能很可能将社会刻板印象与男性和女性联系起来。这是因为男性是人工智能创造者的大多数，而人工智能反映了他们的短语和信念 (Leavy, 2018)。此外，人工智能可以学习的文献中也内置了这些刻板印象 (Leavy, 2018)。在 Susan Leavy 所做的一项研究中，以下是人工智能对男性和女性最常见的描述：
准备孩子的心脏手术 - 患者信息
孩子，尤其是年幼的孩子，当他们参与活动或玩耍时，经常会问问题。这可以理解地抓住父母或监护人，因此很难知道如何回答某些问题。我们建议您在不确定如何回答时使用库存短语，例如，这是一个非常好的问题。我将考虑一下，然后我们可以一起谈论它。可以吗？'。这使您有一些时间思考或让您有机会与我们联系以寻求建议。
关于AI大语言模型（LLM）的大惊小怪是什么？
培训过程LLM对来自Internet，书籍，文章，网站的大量文本数据进行了“培训”，基本上是用书面语言的所有内容。在培训期间，它学习了单词，短语和概念之间的模式，联系和关系。它不仅记住文本，而且还学习了语言通常如何流动以及不同的想法在输入提示（通常是问题或命令）中的模式识别中如何连接到LLM，它将分析输入并预测最有可能基于培训期间学到的所有模式来进行下一个文本。不断计算哪些单词和短语最有可能彼此关注的概率。响应生成它通过一次预测一个单词来生成响应，始终选择在上下文中有意义的下一个单词。这很快就会发生，使响应感觉自然而连贯的是要理解的关键是，LLM并没有像人类那样真正“理解”语言 - 他们擅长根据统计模式预测和生成文本，但它们没有真正的理解或意识。当您提出问题时，LLM不会搜索数据库以寻求答案。相反，它在数学上计算了逻辑上遵循输入的最可能的单词序列。
制定更好的品牌适应性策略的 5 个步骤
启动您的活动并与您的品牌适用性合作伙伴合作，以确保活动保持正轨。与 Oracle 的自定义品牌安全细分相结合，Oracle Predicts 可帮助您扩大努力并扩大活动规模。Predicts 可帮助您利用热门内容，并允许您通过自动识别与您的自定义品牌安全细分相符的热门术语和短语来竞标热门库存。
采用5：独立/家庭学习的想法，彼得·布朗（Petcadilly Press）
此摘录发生了什么？谁是中心人物？您可以总结几句句子阅读的内容吗？谈论这个故事的开头如何使您感受到以及对此的喜好或不喜欢。它是否使您想起故事或现实生活中的任何知识？如何？考虑写作方式。您的脑海中真正留下了什么部分？您最喜欢哪些单词和短语？您喜欢他们什么？它们看起来还是听起来很有趣？他们会帮助您在您的脑海中拍照吗？别人怎么看？
索马里
• 通过为阳性名词添加后缀 -ka 和为阴性名词添加后缀 -ta 来使名词明确。这些后缀的拼写受所修饰名词的最后一个字母的影响，例如book = book, + -ka → book = the book(m); cat = 猫，+ -ta → cat = 那只猫。• 索马里语短语中的词序极其固定。中心名词位于名词短语的开头。形容词跟在所修饰的名词后面，例如你有 yar = 小猫。当两个连续的修饰名词指代同一个中心名词时，必须在第二个形容词前使用连词“oo”或“ee”之一。这些连词的存在或不存在会改变句子的含义。例如，哈尔格萨市是哈尔格萨市，而哈尔格萨市是哈尔格萨市。• 在索马里语中，有两种方式表示所有格。例如，“Ahmed 的房子”可以表达为 Axmad gurigiisa（字面意思艾哈迈德 (Ahmed) 的房子）或古里加·阿克斯梅德 (Guriga Axmed) （点亮。艾哈迈德之家）。
使用生成人工智能（AI）工具
2。学生不得使用EHR支持的人工智能应用程序创建H＆P或患者护理笔记（例如，点短语，智能短语，其他系统生成的文本）。如每个文员培训中所述，这可能是使职员失败的理由。受保护的健康信息绝不能在生成的AI工具中使用。3。学生只能将Feinberg课程材料（包括但不限于演讲幻灯片，学习指南和书面反馈）上传到受西北大学IT保护的系统中，该系统需要登录西北资格。受保护的系统包括Microsoft的大型语言模型聊天机器人，Bing中的Copilot。未经Feinberg领导层或内容作者的批准，学生不得将Feinberg课程材料投入到公开可用的AI工具中。学生还必须确保使用这些工具不会违反版权或知识产权法。4。可以要求学生使用某些AI技术进行特定作业。这样做，他们必须仔细遵循教师在使用这些工具时的教学指导。学生负责使用这些工具引起的任何不准确或错误信息。