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利用人工智能聊天机器人增强客户服务
摘要 本篇评论文章探讨了人工智能聊天机器人在提高客户服务效率方面的应用，并探讨了自动化支持的未来机遇。主要目标是综合现有关于聊天机器人在客户服务中的实施、优势和挑战的研究。该评论从方法论上分析了学术文章、行业报告和案例研究，以全面了解该领域的现状和潜在进步。文献中的关键发现表明，人工智能聊天机器人有效地减少了响应时间和运营成本，同时提高了客户满意度。研究表明，聊天机器人可以处理多达 70% 的常规客户查询，使人工代理能够专注于更复杂的问题，从而提高整体效率。此外，自然语言处理 (NLP) 和机器学习的进步显著提高了聊天机器人理解和准确响应客户查询的能力。尽管这些
学生对AI聊天机器人对词汇和语法的影响EFL写作Winia Waziana，1 Widi Andewi，2 Tommy Hastomo，3 Muhamad
他们在数字活动中使用的聊天机器人。数据收集包括问卷，访谈和观察表，通过定量描述性统计和定性主题分析进行了分析。chatgpt，Gemini，困惑，Bing Chat，Ernie，角色AI，Discord Bot，Wren和Ginger出现是最广泛使用的聊天机器人，具有有用性，任务简化，技能和知识增强的动力，并享受使用。调查结果表明，大多数学生报告了通过使用AI聊天机器人的词汇范围，句法品种和整体写作质量的大幅改善。此外，学生一贯注意到AI聊天机器人对他们的语言水平的重大积极影响，尤其是在书面上应用的词汇和语法。结果表明，合并AI聊天机器人可能是提高EFL学生写作技巧的有利优势。该研究还解决了其缺点，并为将来的研究提供了建议。关键字：AI聊天机器人，Chatgpt，EFL学生，写作。简介
推荐引用 推荐引用 Lorek, Laura A. (2024) “AI 法律创新：聊天-GPT 和生成式 AI 在法律行业的优势和缺点”，俄亥俄北方大学法律评论：第 50 卷：第 3 期，第 4 篇文章。可访问以下网址：https://digitalcommons.onu.edu/onu_law_review/vol50/iss3/4
“法律和技术共同产生了一种我们从未见过的创造力监管，”——劳伦斯·莱西格。1 这无疑是关于席卷法律行业的最新技术浪潮的真实陈述。过去几年来，一场海啸袭来：这场颠覆性的风暴被称为生成式或对话式人工智能（“AI”），ChatGPT 应用程序于 2022 年 11 月 30 日推出。ChatGPT 和其他大型语言模型正在颠覆全球的律师事务所和工作场所。2 Damien A. Riehl 说，这项技术正在导致律师执业方式的根本变化。Riehl 是一名律师，也是 vLex 的副总裁，该公司为法律行业创建了大型语言模型（“LLM”）Vincent。3 “有了 Vincent，如果有人问一个法律问题，应用程序可以在几分钟内起草一份备忘录来回答这个法律问题，”Riehl 说。4 vLex 组织总部位于西班牙巴塞罗那，因此该技术适用于多个不同的司法管辖区。5 在讨论法学硕士时，Vincent Riehl 表示，“人类可能需要十多个小时才能完成的事情，我们可以在两分钟内完成。” 6 它使律师更有效率：
2024/9/20 1 人工智能生成的聊天应用对孩子有好处吗？
蚊子”。 2. 如果我们不明白某样东西的用途，我们可以给孩子吃吗？ 3.生成式人工智能使用书面语言作为学习数据。 4.生成式人工智能没有实体或情感。 5. 失去共同关注的机会。 6. 偏向听觉和视觉信息。
cri du聊天神经元干细胞的建立和表征：研究综合征的新颖有希望的资源
DLKA模块的特征映射。δ为GELU激活函数。每个分支的信息融合在空间维度中，并获得相应的权重。来自不同大卷积内核的特征
可用性，可用性和报告聊天机器人的有用性 -
背景：家庭健康史（FHX）是对一个人遗传风险的重要预测指标，但在美国许多成年人并未收集。目的：本研究旨在测试和比较2种基于Web的方法的可用性，参与度和报告收集FHX的有用性。方法：此混合方法研究使用基于流的聊天机器人（套件；好奇的交互式测试）和基于表单的方法比较了FHX数据收集。套件的设计经过优化，以减轻用户负担。我们从2个众包平台招募和随机个人到2种FHX方法中的1种。所有参与者都被要求填写问卷，以评估该方法的可用性，报告的有用性，总结了他们的经验，用户呈现的聊天机器人增强功能以及一般用户体验。参与度。我们使用定性发现分析自由文本评论来补充主要定量结果。结果：随机分配到套件的参与者比随机分配到形式的参与者高，平均系统可用性量表得分分别为80.2对61.9（p <.001）。参与分析反映了入职过程中的设计差异。套件用户花费的时间少于输入FHX信息并报告的条件比表单用户多（平均5.90 vs 7.97 min; p = .04;和平均7.8 vs 10.1条件； p = .04）。套件和形式用户在某种程度上同意该报告很有用（李克特量表评级分别为4.08和4.29）。定性分析显示套件和基于表格的方法的正和负特征。在所需的增强功能中，个性化是最高的功能（188/205，91.7％的中等优先级至高优先级）。在随机分配给套件的受访者中，大多数表明它易于使用和导航，并且他们可以响应并了解用户提示。负面评论涉及套件的个性，对话节奏和管理错误的能力。对于套件和形式的受访者，定性结果揭示了共同的主题，包括希望更多有关条件的信息以及对多项选择按钮响应格式的相互欣赏。受访者还表示，他们想报告超出Kit提示（例如个人健康历史）的健康信息，并要求Kit提供更多个性化的答复。结论：我们表明套件提供了一种可用的收集FHX的方法。我们还确定了设计注意事项，以改善基于聊天机器人的FHX数据收集：首先，应增强FHX收集经验的最终报告，以为患者提供更多价值。第二，入职聊天机器人提示可能会影响数据质量，应仔细考虑。最后，我们强调了几个领域，可以通过从基于流的聊天机器人转变为大型语言模型实施策略来改善这些领域。
聊天机器人产生的150万材料叙事
人工智能（AI）的出现已使对各种应用的材料进行了全面的探索。但是，AI模型通常优先考虑科学文献中经常遇到的材料示例，从而根据固有的物理和化学属性限制了合适的候选者的选择。为了解决这种不平衡，我们生成了一个数据集，该数据集由OQMD，材料项目，JARVIS和AFLOW2数据库的1,453,493个自然语言材料叙事组成，这些叙述基于从头算的计算结果，这些结果在周期表中更均匀分布。基于三个标题：技术准确性，语言和结构以及内容的相关性和深度的人类专家和GPT-4对生成的文本叙述进行了评分，显示了相似的分数，但内容的深度是最滞后的。多模式数据源和大语言模型的集成具有巨大的AI框架潜力，以帮助探索和发现固态材料以进行特定的利益应用。
对人工智能与人类经验的同理心以及透明度在心理健康和社会支持中的作用聊天机器人设计：compa
背景：同理心是我们与他人联系，我们的心理健康以及对挑战的韧性的推动力。随着生成人工智能（AI）系统，心理健康聊天机器人和AI社会支持伴侣的兴起，重要的是要了解人与人工智能叙述者对故事的发展以及透明度如何在用户情感中发挥作用。目标：我们旨在了解同理心如何在人写的故事与AI编写的故事中转移，以及这些发现如何为道德含义和以人为中心的方式设计，以将心理健康聊天机器人作为同理心的对象。方法：我们对985名参与者进行了众筹研究，他们每个人都写了一个个人故事，然后对2个检索的故事进行了同理心，其中一个是由语言模型写的，另一个是由人写的。我们的研究各种各样的揭示了一个故事是由人类还是人工智能系统撰写的，以查看透明作者信息如何影响对叙述者的同理心。我们进行了混合方法分析：通过统计测试，我们比较了用户对不同条件的故事的自我报告的同情。此外，我们定性地编码了有关对故事的反应的开放反馈，以了解透明度如何以及为什么影响人类对AI讲故事的人的同理心。结果：我们发现，在几乎所有情况下，参与者对AI写的故事都会显着同情，无论他们是否意识到（t 196 = 7.07，p <.001，cohen d = 0.60）或不知道（t 298 = 3.46，p <.001，p <.001，cohen d = 0.24），这是一个故事。我们还发现，当故事作者有透明度时，参与者报告了更大的意愿对AI写的故事表示同情（t 494 = –5.49，p <.001，Cohen d = 0.36）。
流程建模者与聊天机器人：生成AI是否接管过程建模？
摘要。大语言模型（LLMS）已成为自动化复杂任务的有前途的工具，例如从文本中生成过程模型。为了评估LLM在生成过程模型中的功能，提供评估产出质量的手段至关重要。一些研究已经提供了关键的绩效指标，用于评估以定量方式评估模型的完整性。在本文中，我们专注于基于用户调查的LLMS生成的生成过程模型的定性评估。通过分析用户偏好，我们旨在确定LLM生成的过程模型是否满足专家的需求和期望。我们的分析表明，有60％的用户，无论其建模经验如何，都喜欢LLM生成的模型而不是人为创建的地面真相模型。