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人工智能的优势、挑战和用例示例......
影响高等教育的最常见人工智能形式之一是生成式人工智能。它被定义为能够从现有内容中学习，并根据提供的数据生成新的、逼真的内容而不会重复的人工智能。生成式人工智能可以创建新的媒体和语言，例如图像、视频、音乐、语音、文本和软件代码。当今的生成式人工智能响应的是自然语言提示，而不是传统的编程语言。生成式人工智能的一个最新示例是 ChatGPT，这是一种对话模型，可以回答简单的问题以及撰写文章、描述艺术和与用户对话。生成式人工智能可以增强和创建书面内容；回答问题；根据建议的语气处理文本；总结和简化文本；创建、翻译和解释软件代码；并增强聊天机器人的性能。
受到环境威胁的阿拉斯加原住民村庄的未满足需求：
在这样的报告中，知识的共同生产非常重要，因为目标是在地方层面创造变革。包括社区和主题专家在内的土著专家可以提供相关的框架、代表性语言和语气，链接关键点和概念，并协助在机构、治理和社会层面提升和转发建议的关键信息和行动。2021 年，本报告的初稿分发给了阿拉斯加当地、部落、联邦、州和非营利组织的多个社区和合作伙伴。我们收到了 46 位审阅者的评论，其中包括来自 11 个阿拉斯加原住民社区和 7 个阿拉斯加原住民组织的代表。所有评论都在当前草案中尽可能地得到解决。2022 年，我们为机构工作人员和社区工作人员及领导人举办了研讨会，以提供有助于重组报告的重要反馈。总计
97 38.人工智能和处理...
然而ChatGPT的出现促进了自然语言处理的发展。例如，其最新版本 GPT-4 与所有以前的 NLP 模型相比，可以生成更加自然、可读性更强的文本。此外，这个聊天机器人还经过训练可以自动完成文本。它被 ChatGPT 用于通讯程序和搜索引擎，使人与人之间的交流和在线搜索必要信息更快、更高效。该模型具有的高级预测技能使搜索引擎能够通过提供更准确的搜索建议来改善用户体验。还值得一提的是，在ChatGPT之前，AI翻译相当不准确。GPT-4 为用户提供更高质量的机器翻译，这在很大程度上要归功于 NLP。ChatGPT 不仅可以准确地将文本从一种语言翻译成另一种语言，而且还考虑到翻译文本的语气和语音的各种细微差别 [3]。
一场教育革命正在酝酿？
ChatGPT 的出现揭示了许多学术问题。欺诈和剽窃是否会爆发？学术诚信将会变成什么样？人工智能 (AI) 最终能为学生做所有事情吗？“ChatGPT 非常擅长制作完全虚假的摘要”，Europcar 产品所有者、前记者 Laurence Bekk-Day 于 2023 年 1 月在广播电视网络 BFMTV 的片场说道。然后他挑衅地提到了人工智能写作的“非常巴黎政治学院”和“相当圆滑”的语气，能够重现两部分大纲的辩证法。但他指出，ChatGPT“永远不会比人类更好”。这会让教职员工放心吗？一年多后，紧张局势似乎有所缓解。2024 年 3 月 13 日，一份关于法国人工智能的报告提交给了法国总统。报告的建议包括
CSEP 2022 年年度报告
我想以乐观的语气开始，我可以指出 CSEP 在过去一年中取得的许多进展来证明这样的开端。但我不能这样做。过去一年的所有积极因素都被失去布鲁金斯印度分会和 CSEP 两位最坚定的支持者——拉胡尔·巴贾吉 (Rahul Bajaj) 和维克拉姆·基洛斯卡 (Vikram Kirloskar) 所淹没。我可以用这篇文章的其余部分来阐述他们的贡献。我不会这样做。可以说，从十年前布鲁金斯印度分会成立的那一天起，这两个人就致力于创建一个独立的政策导向型研究智库，如果没有这种承诺和支持，布鲁金斯印度分会就不会像现在这样发展，更重要的是，向 CSEP 的过渡也不会像现在这样顺利和无缝。我们怀念他们俩，并祈祷他们的灵魂永远安息。
我们不是服装课程计划.pdf
标准 俄勒冈州共同核心州立标准：ELA-Literacy 8.RL.4 确定文本中使用的单词和短语的含义，包括比喻、内涵和技术含义；分析特定词汇选择对含义和语气的影响，包括类比或暗示其他文本。 8.RI.3 分析文本如何在个人、观点或事件之间建立联系和区分。 8.W.1 写出论据，用明确的理由和相关证据支持主张。 8.W.2 撰写信息性/解释性文本来探讨某个主题，并通过选择、组织和分析相关内容来传达观点、概念和信息。 8.SL.1 与不同的伙伴就 8 年级的主题、文本和问题进行有效的一系列协作讨论（一对一、小组和教师主导），在他人观点的基础上构建并清晰地表达自己的想法。
将人工智能的权力投资
系统股权团队采用基于自然语言处理（NLP）的一系列因素。这些因素旨在从非结构化的文本数据中捕获返回影响功能和见解。例如，对于收入呼叫笔录，它们应用了从传统语言处理到高级机器学习的各种技术，以分析各种措施，例如所使用的语言的语气和复杂性，高管陈述背后的微妙情绪，以及管理人员在呼叫期间的管理行为（请参阅收入中的复杂投资洞察力）。这些合并的措施被证明是为了增强系统股票团队评估宣布结果的整体情感和质量的能力，而不是每个报告周期中发布的即时财务结果。其他有用的文本数据系统权益团队流程包括监管申请，专利，职位发布等。
