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十个简单的规则来利用大型语言模型获得赠款
最近的大语模型（LLMS）的表现飞跃，这是一个人工智力（AI）算法的子类，其中包括Openai的Chatgpt，Google Bard和Microsoft的Copilot（以前是Bing）（以前是Bing Chat），迎来了人工文本的革命。这些系统接受了数十亿个文档的培训，足以欺骗人类用户以为他们正在与其他人交谈[1，2]。在学术界，LLM驱动的聊天机器人已成为帮助草拟和修改Sciminfific文本的流行工具[3，4]，其中一些人甚至将其与合着者一起使用[5]。爱好者高出了这些系统来总结整个文章的能力，简化了术语，并提高了草稿的清晰度和简洁性，尤其是对于非母语英国作家而言[6-8]。另一方面，其他人提倡严格的界限和限制[5，9，10]，理由是道德和隐私问题，以及这些工具“幻觉”的趋势（或构造和捏造）的趋势[11]。llms被提供了大量信息，并使用统计信息来预测句子中的下一个单词[12]。这样做，它们会以语法和语义上正确的文本来响应提示，但无法估计其预测的不确定性或真实性 - 在幻想中呈现。这也意味着可以从现有来源逐字借用生成的文本，这导致了越来越多的版权诉讼[13，14]。作为科学提案的作者，我们认为写作提案是一个非常个人化的，当最终产品充满了作者的想法，风格和个性时，最终产品是最好的。迭代制图和精炼的过程也有助于发展科学写作技巧[15]，这对于在学术界成功的长期职业至关重要。我们也相信，科学家可以从此过程中包括AI中受益匪浅，特别是作为助手或临时审稿人，特别是因为为这些系统提供了更好，更广泛的可用算法。本文旨在取得微妙的平衡 - 一个热情而警示的故事，概述了10个最佳实践技巧（图1中总结）在您的赠款写作过程中使用LLM。
黄金辉传播与信息学院
CS0201 传播学基础 (3 AU) 课程类型：核心 / GER-核心 (CS)、UE / BDE 先决条件：N/A 本课程介绍人类传播的基本理论、概念、原则和背景。本课程旨在介绍传播学领域。它概述了适用于许多职业的基本传播原则和实践。学生将学习如何反思和批判性地思考个人和公共环境中的传播，并探索传播如何创造和塑造我们的社会以及我们的个人生活。从主题上讲，本课程将重点关注我们学院的一些关键专业领域，包括（但不限于）大众传播、宣传传播、人际传播、组织传播、跨文化传播和新技术时代的传播。最终，本课程旨在培养对传播各个方面的持久兴趣、好奇心和热情，既是一门学科（即传播的“领域”），也是人类生活的基础。 CS0204 基础媒体写作 (3 AU) 课程类型：ICC 基础核心 / GER-核心 (CS)、UE / BDE 先决条件：N/A 本课程将向学生介绍媒体写作的基础知识。其中包括撰写新闻和宣传文案。课程还将向学生介绍传播理论，阐明写作的原因。他们希望实现什么目标？如何与观众产生共鸣？课程将涵盖媒体写作的内容，着眼于准确性、公正性、平衡性、简洁性和责任感的基本要素；以及客观写作和主观写作之间的区别。课程还将介绍一些媒体写作的原则，从信息收集、结构和风格到编辑和润色最终文本。 CS0205 基础媒体写作 (3 AU) 课程类型：专业-PE (IEM) 先决条件：N/A 本实践课程涵盖大众媒体写作的基础知识，重点是接触多样化和要求苛刻的公众。学生将学习如何为印刷和广播撰写新闻报道、公关稿和广告文案。在向学生介绍不同媒体行业的不同需求的同时，课程的各个部分共同强化了沟通中的准确性、诚实和正直等共同原则，以及对清晰、简洁和有效写作的欣赏。 CS0209 媒体法、道德与政策 (3 AU) 课程类型：核心 (CS)、UE/BDE 先决条件：N/A 本课程介绍媒体法、道德和政策的基础知识，强调新加坡的独特方法。您将学会识别潜在的法律问题，知道何时安全，并更好地证明您的决定是正确的。我们将比较英国的法律（和政策），因为新加坡法律是从英国法律演变而来的。我们更经常地会对比美国的法律（和政策），美国的法律是从英国演变而来的，但有很大的不同。您还将学习评估新加坡的法律和政策，并考虑替代方案，例如在某些领域限制法律的范围，以便道德标准发挥更大的作用。
引入新的行业一致强迫劳动法……
背景 汽车行业拥有世界上最大的供应链之一，已在全球范围内建立了一个由最佳供应商组成的复杂全球网络。汽车行业的监管环境不断发展，新法规对下游公司提出了额外的要求，要求其加强供应链尽职调查。我们将继续致力于保护人权，通过设定期望、传达最佳实践、进行社会责任审核以及通过第三方评估验证供应商政策。汽车工业行动小组 (AIAG) 及其成员原始设备制造商认可并赞赏供应商迄今为止为增强资源和工具以遵守和满足保护人权的监管要求所做的努力。当行业成员在合规报告举措上达成一致时，原始设备制造商和供应商都可以从提高的简洁性和效率中受益。公告 AIAG 的原始设备制造商成员认为，我们的行业已经迎来了另一个高效协调的机会。与 2010 年代的冲突矿物报告要求一样，需要采取协作方式。AIAG 的原始设备制造商成员必须开发强大的供应链透明度流程和系统，以实现有效的尽职调查报告。我们无法独自实现这一目标；我们现在比以往任何时候都更需要供应基地的支持和统一的尽职调查方法。利用常见的尽职调查流程并为行业提供领先的资源，对于调查我们的供应链、降低人权风险和确保尊重整个供应基地的所有工人至关重要。因此，我们自豪地宣布，AIAG 已与福特、通用汽车、本田、日产、Stellantis 和丰田合作，制定了开展和报告尽职调查活动的行业统一方法。AIAG 已与技术提供商达成协议，并创建了一个通用报告工具和资源的在线市场。所有参与的 OEM 都同意将这些要素纳入他们自己的供应商尽职调查实践中。这种方法以较低的成本促进了标准化报告数据、通用报告模板和创新技术。AIAG 的在线市场提供各种价位和功能的解决方案的轻松选择和比较，可满足任何尽职调查成熟度级别的供应商的需求。已经使用类似工具的供应商可以继续使用新的 AIAG 尽职调查报告模板 (DDRT) 向 OEM 客户报告尽职调查结果，该模板是 AIAG 或该计划的任何技术提供商提供的单一通用报告模板。一级供应商的作用为了最大限度地提高标准化流程和报告模板的有效性，一级供应商应利用 DDRT 直接与受影响的 OEM 沟通其供应链风险。这样，一级供应商可以向 OEM 提供一致、整合的信息，最大限度地减少重复请求并提高效率。
John Glongstun
1。背包语言模型。在计算语言学协会年会（ACL）年会2023年。接受率：23.5％未偿还纸张奖：39 /3872纸提交。约翰·休伊特（John Hewitt），约翰·加斯敦（John Glongstun），克里斯托弗·D·曼宁（Christopher D. Manning），珀西·梁（Percy Liang）。2。通过生成预训练的旋律转录。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2022中。接受率：43.3％的克里斯·多纳休（Chris Donahue），约翰·加斯敦（John Glongstun），珀西·梁（Percy Liang）。3。扩散lm改善可控文本生成。神经信息处理系统的进步（神经）2022。接受率：25.6％的口头呈递。Xiang Lisa Li，John Glongstun，Ishaan Gulrajani，Percy Liang，Tatsunori B. Hashimoto。 4。 淡紫色：使用发散边界来测量神经文本和人类文本之间的差距。 神经信息处理系统的进步（神经）2021。 接受率：25.7％未偿还纸张奖：6 /9122纸质提交。 奎师那·普鲁图拉（Krishna Pillutla），斯瓦巴（Swabha Swayamdipta），罗文·泽勒斯（Rowan Zellers），约翰·盖斯坦（John Gondstun），肖恩·威尔克（Sean Welleck），Yejin Choi，Zaid Harchaoui。 5。 通过Langevin Dynamics从自回旋模型进行平行和灵活的采样。 在机器学习国际会议（ICML）2021中。 接受率：21.5％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。 6。 使用连续时间梯度更快地学习。 动态与控制学习（L4DC）2021。 7。 8。 9。 10。Xiang Lisa Li，John Glongstun，Ishaan Gulrajani，Percy Liang，Tatsunori B. Hashimoto。4。淡紫色：使用发散边界来测量神经文本和人类文本之间的差距。神经信息处理系统的进步（神经）2021。接受率：25.7％未偿还纸张奖：6 /9122纸质提交。奎师那·普鲁图拉（Krishna Pillutla），斯瓦巴（Swabha Swayamdipta），罗文·泽勒斯（Rowan Zellers），约翰·盖斯坦（John Gondstun），肖恩·威尔克（Sean Welleck），Yejin Choi，Zaid Harchaoui。5。通过Langevin Dynamics从自回旋模型进行平行和灵活的采样。在机器学习国际会议（ICML）2021中。接受率：21.5％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。6。使用连续时间梯度更快地学习。动态与控制学习（L4DC）2021。7。8。9。10。塞缪尔·阿恩斯沃思（Samuel Ainsworth），肯德尔·洛里（Kendall Lowrey），约翰·康斯敦（John Glongstun），扎伊德·哈科伊（Zaid Harchaoui），悉达多·斯里尼瓦萨（Siddhartha Srinivasa）。一种信息瓶颈方法，用于控制理由提取中的简洁性。自然语言处理中的经验方法（EMNLP）2020。接受率：24.5％Bhargavi Paranjape，Mandar Joshi，John Glongstun，Hannaneh Hajishirzi，Luke Zettlemoyer。用深的生成先验的源分离。在国际机器学习会议（ICML）2020中。接受率：21.8％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。卷积作曲家分类。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2019中。接受率：45.1％苛刻的Verma，John Glongstun。耦合复发模型，用于复音音乐组成。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2019中。接受率：45.1％John Glongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。11。监督音乐转录的不断增长和数据增强。在国际声学，言语和信号处理（ICASSP）2018中。接受率：49.7％的口头介绍。John Gongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。12。用于多个F0估计的频域卷积。Mirex摘要（技术报告）2017。John Gongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。13。音乐网：从头开始学习音乐的功能。在2017年国际学习表征会议（ICLR）。接受率：39.1％John Glongstun，Zaid Harchaoui，Sham M. Kakade。