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人格维度GPT-3在人类肉体相互作用期间表达
1简介大型生成语言模型（LLM）的最新出现，例如GPT-3 [16]及其继任者Chatgpt [96]和GPT-4 [83]，彻底改变了自然语言处理和人工智能领域。由于他们具有前所未有的精度处理自然语言的能力，这些模型在各种环境中开放了新的应用程序和用例[26，35，96]。具体来说，它们产生的文本通常与人类生成的文本无法区分的能力使它们可以用作对话剂[57，62，86，108]，从而增加了可信性[70，106]，浸入性[52]和互动的个性化[58]。在游戏[2，5]中成功地改编了这种对话代理为非玩家字符（NPC），并对教学应用显示了巨大的希望[1]。然而，考虑到有关一致性和用户影响的问题仍未解决，必须对这种技术进行集成[27、55、57、74]。诸如安全和内容控制问题之类的新挑战阻碍了该技术进入高风险应用程序，例如教育和心理保健服务，那里没有任何不一致或适得其反的毒剂行为的空间[9，82]。因此，必须研究人类如何与基于LLM的对话剂相互作用，并了解在这种相互作用情况下出现的风险和挑战。人类肉体相互作用的一个重要方面是对转化药物的人格的设计和控制[32，33，109]。传达对话剂中的个性使交互作用引人入胜且令人信服，使用户拟人化代理[40，66]，增强用户参与度[88]和用户体验[91]，并通过高度个性化[98]来增加用户对代理的接受。然而，关于语音服务助理（例如Siri和Alexa）所表现出的人格的最新发现[103]表明，建立完善的人格模型（例如五因子模型[25，69]）与用户与此类助手相互作用时所感知的人格之间存在结构差异。这导致了一个问题，即最近基于LLM的对话代理人表现出的人格尺寸在多大程度上与人格模型一致，以及这些维度是否与先前工作中得出的维度一致。研究这种结构差异是必须将代理人个性的设计与用户的感知和期望保持一致[103，104]，从而使基于LLM的对话代理在人格维度方面实现系统的设计，评估和比较。在这项工作中，我们研究了在人类聊天对话期间由基于GPT-3的聊天机器人表达的潜在人格结构，并将结果与Völkel等人的演员人格模型进行了比较。[103]和人格的五因素模型[25，69]。在我们的研究中（见图1），有86名参与者在与聊天机器人交谈的同时定期将基于GPT-3的聊天机器人的个性描述。我们通过执行包括拼写的多个处理步骤
通过偏好学习和人体工程学增强了人类 - 肉体协作的框架
行业5.0旨在优先考虑人类运营商，专注于他们的福祉和能力，同时进行人类和机器人之间的合作，以提高效率和生产力。协作机器人的整合必须确保人类运营商的健康和福祉。的确，本文解决了以人类机器人协作（HRC）方案中基于偏好的优化算法提出以人体工程学评估来提高基于偏好的优化算法的必要性，以改善工作条件。HRC应用程序包括在对象处理任务期间优化协作机器人最终效果。以下方法（AMPL-RULA）利用了一种主动的多首选项学习（AMPL）算法，这是一种基于偏好的优化方法，在其中要求用户通过在几个候选人之间表达成对的偏好来迭代提供定性反馈。要解决身体健康，符合人体工程学的性能指数，快速上肢评估（RULA）与用户的成对偏好相结合，以便可以计算最佳设置。实验测试以验证该方法，涉及机器人执行的对象处理过程中的协作组装。结果表明，所提出的方法可以在简化协作任务时改善操作员的物理工作量。
分析热应激对肉体胚胎发育的影响：文献综述
抽象温度是胚胎发育的重要因素，因为温度在确定胚胎的整体发育中起作用。高温对胚胎的影响将通过转移其一些能量形成热稳态的能量来导致胚胎做出防御，这是一种生理反应。这项研究的目的是分析胚胎发育的热应力。本研究使用了PRISMA指南的系统文献综述（SLR），并使用将其分类为热，压力和胚胎的关键字通过PubMed数据库收集了论文样本。有31篇论文用作样本。结果表明，由于温度压力，鸡的高温导致每分钟心率增加。它会影响鸡肉胚胎的孵化百分比，孵化时间，重量和死亡率。总而言之，热应激对胚胎发育的影响会影响胚胎的发育。关键词：鸡肉，胚胎开发，粮食安全，健康风险，热应激。
建立长期人类 - 肉体关系囊性纤维化中体育活动识别的机器学习方法
摘要这项研究旨在开发和验证机器学习模型，以预测不同加速度计量的品牌和位置范围内囊性纤维化（CF）的儿童和青少年的强度。患有CF（11.6±2.8岁； 15个女孩）和28名健康青年（12.2±2.7岁； 16岁的女孩）的三十五名儿童和青少年进行了六项活动，而佩戴了基因作用（手腕）和Actigraphs GT9X（手腕和腰围）。使用三个监督的学习分类器（K-Nearest邻居，随机森林和极端梯度增强的决策树）来识别每种PA类型和强度的输入信号模式，并使用10倍的交叉验证来评估分类器的性能。Actigraph GT9X在主要手腕上，腰部和遗传性手腕上的遗传性无法预测剧烈的强度PA活性。所有其他用于活动类型和强度的模型都超过97％的精度，敏感性和特异性大于95％，而不论加速度计品牌，位置或健康状况如何。
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海洋生态学中的机器学习是彼得的技术和应用垃圾的ovreriew;布罗迪，斯蒂芬妮；科尔迪尔，特里斯坦；右Barcellos，Dogo； Devos，保罗；何塞（Jose）的费尔南德斯·萨尔瓦多（Fernandes-Salvador）；我芬纳姆，詹妮弗；戈麦斯，亚历山德拉；尼尔斯的奥拉夫·汉德加德（Olav Handegard）；豪厄尔（Kerry L。）； Jamet，Cédric；凯尔尔（Kyrre）的Heldal Kartveit； Hassan Moustahfid；辣椒，克莱亚；政治家，迪米特里斯； Sauzède，Raphaëlle；玛丽亚索科洛娃；劳拉的Uusitaro； Van den Bulcke，毕业； TM Van Helmond，Aloysius；沃森，约旦；韦尔奇，希瑟；贝尔特兰·佩雷斯（Beltran-Perez），奥斯卡（Oscar）；小杂货店，塞缪尔（Samuel）； S Greenberg，David；库恩（Kühn），伯恩哈德（Bernhard）； Kiko，Rainer； LO，Madiop； m lopes，鲁本斯；克拉斯的莫勒（Möller）迈克尔斯，威廉；铲子，艾哈迈德； Romagnan，Jean-Baptiste；舒切特，皮亚； Seydi，Vahid； Villathy，塞巴斯蒂安；马尔德，凯蒂尔；艾里森（Jean-Loyvier ICS）艾里森（Irisson）
