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World File Search System评估能力
评估中的生成AI悖论：“它可以解决的，它可能无法评估”
本文探讨了以下假设：在生成任务中熟练的大型语言模型（LLMS）同样熟练于评估者。我们使用Triviaqa的三个LLM和一个开源LM的性能（QA）和评估任务（Joshi et al。，2017）数据集。结果表明有明显的差异，与生成任务相比，LLMS在评估任务中的性能较低。有趣的是，我们发现了不忠评估的情况，模型可以准确评估他们缺乏能力的领域的答案，从而强调了表达LLMS作为评估者的忠诚和信任度的需求。这项研究有助于理解“生成ai para-dox”（West等人，2023年），强调了探索卓越和评估能力之间的相关性以及仔细审查模型评估中忠实方面的必要性。
NHS England 和 NHS Improvement - 中部地区管制药物护理院新闻通讯
为了确保安全地管理患者的药物，始终保持清晰的 MAR 图表非常重要。我们最近接到一起事件的通知，一名患者癫痫发作，被注射了 10 毫克咪达唑仑。MAR 指出 10 分钟后可以再注射一剂，然而，护士在 5 分钟后错误地注射了第二剂，导致患者入院。从这一事件中吸取的教训表明，MAR 表很容易被误解。因为可以读到第二剂可以在同一次癫痫发作期间注射，而不是在第一次癫痫发作停止，第二次癫痫发作开始时注射。在这次事件之后，为尽量减少类似事件再次发生的风险而采取的措施包括重新进行药物培训和重新评估能力。癫痫培训也已完成，护理计划的清晰度也已审查，以确保两次药物给药之间的时间间隔清晰。
与气候相关的披露
我们业务的下一步步骤，因为我们回顾了如何将气候风险管理和韧性进一步整合到我们的战略中，包括：1。审查，并可能提高我们的气候风险评估能力2。在业务弹性和环境风险类别下，继续在我们的风险矩阵中包括过渡风险3。继续正式将我们如何在我们的资本支出授权过程中包括气候风险和影响评估，并将我们的碳影响评估正式作为资本支出流程的一部分4。除了已经评估的RCP 8.5方案外，还评估了两个进一步的气候场景，这是更新我们与气候相关的披露以与新Zealand强制性报告要求保持一致的一部分。5。进一步评估1级资产，这些资产更容易受到气候风险的影响，以识别管理任何已确定风险的期权6。评估少数级别2和3个地点的重要性，该地点被确定为“高”或“极端”暴露于
供应链催化剂
供应链催化剂是用于监视和管理供应商风险的专有分析和数据平台。该解决方案可帮助公司和政府通过在财务，运营，合规性，所有权，声誉，地缘政治，可持续性，ESG，ESG和网络风险因素中提供整体供应商来确定其供应链中潜在破坏的结构漏洞。供应链催化剂是第二代解决方案，从我们屡获殊荣的Orbis数据库中整合了超过4.5亿个公共和私人实体的风险数据，并具有行业领先的风险评估能力，这些功能长期以来一直受到客户的评价。此组合可以实现多方面，强大，有效的供应商风险细分，监视和管理过程。我们涵盖了所有类型的实体和企业，包括私营和公共部门，教育，非营利组织，政府，独资经营者。在该数据集中，超过4500万条记录具有详细的财务报表，这是该数据可用的最大全球源。
天然和工程梭菌对生物量生物量的潜力
摘要。本文研究了两种大语模型（LLMS）的性能-GPT-3.5-Turbo和Llama-2-13b-以及一个小型语言模型（SLM） - Gemma-2b，在气候变化（CC）和环境领域内的三个不同的分类任务。将基于BERT的模型作为基准，我们将它们的功效与这些基于变压器的模型进行了比较。此外，我们通过分析这些文本分类任务中语言置信分数的校准来评估模式的自我评估能力。我们的发现表明，尽管基于BERT的模型通常均优于LLM和SLM，但大型生成模型的性能仍然值得注意。此外，我们的校准分析表明，尽管Gemma在初始任务中得到了很好的校准，但此后会产生不一致的结果。骆驼经过合理的校准，GPT始终表现出强大的校准。通过这项研究，我们旨在为持续的讨论生成LMS在解决地球上一些最紧迫的问题方面的实用性和有效性的讨论中做出贡献，并在生态学和CC的背景下强调了它们的优势和局限性。
在 AI 语言模型中合成真实性
随着人工智能技术被推广到医疗保健、学术界、人力资源、法律和众多其他领域，它们成为事实上的真相仲裁者。但真相备受争议，存在许多不同的定义和方法。本文讨论了人工智能系统中对真相的争夺以及迄今为止的普遍反应。然后，它研究了大型语言模型 InstructGPT 中真相的产生，重点介绍了数据收集、模型架构和社会反馈机制如何将对真实性的不同理解交织在一起。它将这种表现概念化为真相的操作化，其中不同的、往往相互冲突的主张被顺利地综合并自信地呈现为真相陈述。我们认为，同样的逻辑和不一致之处在 Instruct 的继任者 ChatGPT 中也存在，重申真相是一个非平凡的问题。我们认为，丰富的社交性和强化“现实”是增强未来语言模型真相评估能力的两个有希望的载体。然而，我们最后退一步考虑将人工智能说真话视为一种社会实践：作为听众，我们想要什么样的“真相”？
人工智能（AI）在定性研究中的应用
摘要 摘要 理论发展是学术研究的重要组成部分，因为它可以导致新知识的获取、研究领域的发展以及解释各种现象的理论基础的形成。定性研究人员对理论发展和进步的贡献仍然意义重大且受到高度重视，尤其是在人工智能 (AI) 等各种时代变迁和技术创新的时代。即便如此，学术界尚未充分探索人工智能在研究中的动态，我们对如何在理论构建的背景下最有效地使用人工智能的理解存在重大差距。本文的目的是由批判和概念化方法论动态驱动，研究人工智能在理论发展过程中的作用。因此，它批判性地评估了人工智能在理论构建中的机会和局限性，提供了人工智能与理论发展之间关系的概念图，并提出了在创建新理论或改进现有理论时使用人工智能的关键考虑因素。尽管人工智能工具在理论创建过程中的必要性受到质疑，因为研究人员的认知和评估能力被视为这一过程中的关键，但人工智能在理论推进方面的价值不容小觑。
回顾 2014 年至 2017 年为支持加拿大皇家空军遥控飞机系统项目而进行的人为因素研究
摘要：遥控飞机系统 (RPAS) 是军事组织用来帮助人类脱离危险境地并允许在严酷和不适宜的环境中作业的工具。为了支持根据加拿大“强大、安全、参与 2017”国防政策采购 RPAS 机队，加拿大皇家空军 (RCAF) 在 RCAF 联合无人监视和目标获取系统项目（随后由 RCAF RPAS 项目取代）下资助了加拿大国防研究与发展局 - 多伦多研究中心，对与地面控制站 (GCS) 机组人员控制 RPAS 的表现有关的人为因素 (HF) 问题进行了初步调查。本文回顾了 2014 年至 2017 年期间进行的加拿大皇家空军研究计划，该计划讨论了 RPAS 操作中的 HF 问题以及培训如何与决策、技能和知识以及任务准备的 HF 属性相关联。此外，本文还介绍了一种培训需求分析方法和分析，确定了 RPAS 机组人员的基本能力（表示为每个机组人员执行各自任务所需的知识、技能和能力）。最后，本文讨论了研究实验和评估能力以支持 RPAS 操作员培训和 GCS 适航认证的工作。
人工智能（AI）在定性研究中的应用
理论发展是学术研究的重要组成部分，因为它可以导致新知识的获取、研究领域的发展以及解释各种现象的理论基础的形成。定性研究人员对理论发展和进步的贡献仍然意义重大且受到高度重视，尤其是在人工智能 (AI) 等各种时代变迁和技术创新的时代。即便如此，学术界尚未充分探索人工智能在研究中的动态，我们对如何在理论构建的背景下最有效地使用人工智能的理解存在重大差距。本文的目的是由批判和概念化方法论动态驱动，研究人工智能在理论发展过程中的作用。因此，它批判性地评估了人工智能在理论构建中的机会和局限性，提供了人工智能与理论发展之间关系的概念图，并提出了在创建新理论或改进现有理论时使用人工智能的关键考虑因素。尽管人工智能工具在理论创建过程中的必要性受到质疑，因为研究人员的认知和评估能力被视为这一过程中的关键，但人工智能在理论推进方面的价值不容小觑。
2023 年 AEDC 战略计划
作为阿诺德工程开发中心的指挥官，我一直对我们团队的专业精神、奉献精神和韧性感到惊讶！国家希望 AEDC 为国防部最关键的武器系统提供一流的开发测试和评估能力，我们是空军测试中心的重要组成部分。我们都身处同行竞争的前线，AEDC 继续提供制胜能力，作为对对手的最终威慑。我们的战略目标和行动附件继续侧重于实施国防战略和空军部长的作战要务。我们将继续集中精力为我们的飞行员提供支持，为他们创造一个可以茁壮成长的环境。我们还希望完成一个项目办公室的成立，该项目办公室将领导我们的主要投资规划并改进我们的采购流程。我们还将继续努力通过改进业务运营为客户提供最佳支持。最后，我们将创新置于我们所做的一切工作的前沿，在数字现代化和持续流程改进方面取得长足进步。我们必须记住，我们是战士，我们要将这种心态灌输到我们所做的每一件事中。我们是世界上最伟大的空军的一部分，国家指望我们每个人完成我们的关键使命。兰德尔·J·戈登上校，AEDC 指挥官