XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System聊天
AI聊天如何改变搜索行为？
chatGPT 等生成式 AI 工具有望改变人们与在线信息互动的方式。最近，微软宣布了他们的“新 Bing”搜索系统，该系统融合了 OpenAI 的聊天和生成式 AI 技术。谷歌已宣布计划部署融合了类似技术的搜索界面。这些新技术将改变人们搜索信息的方式。本文介绍的研究是一项早期调查，旨在研究人们如何在搜索过程中使用生成式 AI 聊天系统（以下简称为聊天），以及聊天系统与现有搜索工具的结合如何影响用户的搜索行为和策略。我们报告了一项探索性用户研究，其中有 10 名参与者使用了结合使用 OpenAI GPT-3.5 API 和 Bing Web Search v5 API 的聊天+搜索系统。参与者完成了三项搜索任务。在这篇初步结果的预印本论文 1 中，我们报告了用户将 AI 聊天融入搜索过程的方式、他们对聊天系统的喜好、对聊天响应的信任以及他们对聊天系统如何生成响应的心理模型。CCS 概念
高等教育中的生成聊天机器人
高等教育中生成聊天机器人的出现为教学和学习提供了变革的机会。使用AI驱动的工具，例如OpenAI的GPT和类似的模型，教育工作者可以探索提供内容，协助研究和提供个性化学习经验的新方法。但是，这些创新具有重大的道德意义。本文探讨了生成性聊天机器人作为教学工具的潜力以及与学术界使用相关的道德问题。在高等教育的背景下检查了学术完整性，AI模型中的偏见，人类教育者的作用以及学生数据的隐私。通过探索机会和挑战，本文旨在提供有关机构如何负责任地采用这些技术以增强学习的见解，同时维护道德标准。
当聊天机器人培育出新品种时
大学实验室、初创企业和 Meta、谷歌和微软等科技巨头正在越来越多地为生物技术和基因工程开发生成人工智能 (AI) 工具。为此，他们采用了聊天机器人（如 ChatGPT）或图像生成器（如 DALL-E）中使用的扩散和大型语言模型的 AI 架构，并使用生物学“语言”——蛋白质和基因组序列对它们进行训练。这创造了显著改变利用基因工程操纵生物体基因组成的方式的工具。新的人工智能模型具有更强大的描述能力，可以模拟计算机上基因工程的效果。凭借其生成能力，人工智能模型甚至可以设计功能性 DNA 和 RNA 序列以及进化尚未产生的蛋白质，用技术术语来说，这些蛋白质是“自然界中新出现的”。
聊天机器人对已知的个人prakriti（...
stract：本文通过使用OPENCV实施的对象检测技术提出了一种增强视障人士可访问性的新方法。利用最新的对象检测模型，我们开发了一个实时系统，该系统能够检测相机提要中的对象并提供听觉反馈，以导航和与环境的交互。OPENCV的集成可以使有效的对象检测，边界框可视化，置信阈值和非最大抑制作用，这有助于为视觉障碍的辅助技术开发。通过对现有文献的全面审查，我们确定了为视力障碍开发可访问解决方案的创新差距和机会。我们的方法论涉及对象检测模型的选择和适应，实现了实时对象检测的OPENCV以及用于用户交互的听觉反馈的集成。我们详细介绍了实现过程，包括对输入图像的预处理，使用选定模型的对象检测，边界框的可视化以及置信阈值的应用和非最大最大抑制作用到完善检测到的对象。实验的结果证明了对象检测系统在辅助视觉受损的个体方面的有效性，并根据检测准确性，处理速度和用户反馈进行评估。讨论解释结果，解决我们方法的优势和局限性，并提出未来的研究方向。总而言之，本文强调了将OPENCV整合到为视障和概述途径开发可访问解决方案的重要性，以进一步发展辅助技术和计算机视觉。
AI驱动的聊天机器人实现...
鉴于人力资源有限和在Negeri Semarang大学（UNNES）HELPESK的服务用户的需求，需要解决有关服务问题的解决方案。这项研究旨在使用UNNES的Helpdesk使用基于相似性和基于生成的响应生成模型来实施和评估集成的聊天机器人系统。主要贡献是通过自动化的上下文感知响应提高响应效率和用户满意度，这是高等教育机构中一种新颖的方法。主要目的是使用自动化和上下文意识响应生成提高响应效率和用户满意度。涉及部署TF-IDF模型进行初始查询处理以快速检索相关常见问题（FAQ）响应的方法。此外，当查询低于定义的相似性阈值以下时，采用了一种生成模型Llama Rag生成细微的答案。使用精度，召回，F1分数和BLEU分数指标包括数据收集，预处理，模型培训和绩效评估。TF-IDF模型有效地处理了78％的查询，而Llama RAG模型则解决了其余22％。TF-IDF响应的平均相似性得分为0.85，生成响应的BLEU得分为0.61，分别显示出高相关性和语言相干性。这些发现强调了整合先进的AI模型以改善帮助台操作的潜力，这表明此类系统可以显着提高用户的交互和操作效率。
Counselbot-学生顾问聊天机器人
参考文献：[1] Ghulam，M。（2014）。对研究行为，研究习惯和学生表现动机的研究建议。博士学位论文，柏林洪堡大学，哲学教师IV。[2] Neupert，D。（2018）。聊天机器人，向对学习和学生感兴趣的人提供建议。[3] Matzat，J.S。（2024）。几乎没有学生咨询问题的多标签文本分类。
AI聊天机器人：未来有什么挑战？
AI聊天机器人正在彻底改变数字工具，但它们遇到了相当大的障碍。这项研究调查了聊天机器人开发和利用中的道德，技术和社会学挑战，利用了结合定性分析和定量调查的混合方法方法。主要发现强调了诸如上下文误解，数据隐私漏洞，算法偏见以及诸如误解和操纵之类的道德困境之类的挑战。该研究强调了道德AI框架的必要性，并增强了培训算法以减轻这些危险。限制涵盖了行业特定和地理重点，表明未来的研究应探讨AI Chatbot集成的更广泛的含义和可持续解决方案。
使用人工智能的 RASA 聊天机器人
Navsahyadri 理工学院，印度马哈拉施特拉邦浦那 通讯作者：dnyaneshwarikodlinge1226@gmail.com 2 摘要：人工智能 (AI)、大数据和物联网 (IoT) 等技术的发展。自过去十年以来，标志着技术领域取得了许多进步。这些技术具有广泛的应用。其中一个应用是“聊天机器人”或“聊天机器人”。聊天机器人是会话式人工智能，它在交谈时模仿人类，并通过自动执行日常任务消除对人类的需求。在进行的研究中，我们在教育领域创建了一个聊天机器人，它被命名为“大学咨询聊天机器人”，这个聊天机器人是一个基于 Web 的应用程序，可以分析和理解用户的查询并提供即时和准确的响应。Rasa 技术用于构建此聊天机器人。它是一种开源技术，使用其两个主要软件包，即 Rasa Core 和 Rasa 自然语言理解 (NLU) 来构建上下文 AI 聊天机器人。NLU 用于推断意图并从用户输入中提取必要的实体，而 Rasa Core 则通过借助循环神经网络 (RNN) 构建概率模型来提供输出。通过获取混淆矩阵和性能指标（如精度、准确度和 F1 分数）来评估模型，这些指标的平均值为 0.628、0.725 和 0.669。此聊天机器人的准确性、对人力资源的依赖性、24 x 7 可访问性和低维护性为其实施创造了各种机会。这个对话代理不仅可以用于教育机构，还可以用于查询变得繁琐的地方。关键词：Rasa 框架、AI、聊天机器人、查询、开源、NLP、大学查询聊天机器人。
使用人工智能的聊天机器人应用程序
ISSN 印刷版 2319 1775 在线版 2320 7876 研究论文 © 2012 IJFANS。保留所有权利，第 10 卷，第 6 期，2021 年