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CAA 的 AI 战略 - 使用通用语言
重要的是要认识到，人工智能、自动化和自主性都与自动化任务或功能的复杂性无关。例如，即使是非常简单的任务也可以实现自动化，这样执行任务的系统就可以完全自主，无需人工监督或控制。它们也与风险无关。对任务的人为干预、控制或授权程度与任务或功能本身的风险水平无关。然而，它可能会导致需要考虑的新风险。
可再生能源与农业：开发技术整合的通用语言
摘要：近年来，农业部门已经认识到可再生能源对其可持续发展的重要性。这种转变是由应对气候变化、能源安全和传统能源成本上升等全球挑战的需要所推动的。可再生能源，包括太阳能、风能、生物能源和其他可持续能源，在提高农业实践的恢复力和效率的同时，也提供了一种有希望的解决方案。可再生能源在农业中的整合有多种用途。它为农民提供了更清洁、更可持续、更具成本效益的能源。例如，太阳能可以为灌溉系统提供动力，减少对柴油泵的依赖，风能可以支持农场作业。从农业废弃物中获取的生物能源不仅提供了可再生能源，而且还有助于管理废弃物。本文探讨了跨学科语义映射在可再生能源和农业中的应用。它分析了两个领域的关键术语和概念及其语义重叠和分歧，强调了语言细微差别在跨学科交流和合作中的重要性。
符号作为弥合人机鸿沟的通用语言，用于可解释和可建议的人工智能系统
尽管许多现代人工智能系统通常能够学习自己的表征，拥有令人惊讶的强大功能，但人们对它们的不可捉摸性以及与人类互动能力随之而来的问题感到非常不满。虽然已经提出了神经符号方法等替代方案，但对于这些方法的具体内容缺乏共识。通常有两个独立的动机：(i) 符号作为人机交互的通用语言；(ii) 符号作为人工智能系统在其内部推理中使用的系统生成的抽象。关于人工智能系统是否需要在其内部推理中使用符号来实现一般智能能力，目前尚无定论。无论答案是什么，人机交互中对（人类可理解的）符号的需求似乎非常引人注目。符号，就像情绪一样，可能不是智能本身的必要条件，但它们对于人工智能系统与人类互动至关重要——因为我们既不能关闭我们的情绪，也不能没有我们的符号。特别是在许多人为设计的领域，人类会对提供明确的（符号）知识和建议感兴趣——并期望机器以同样的方式进行解释。仅此一点就要求人工智能系统维护一个符号界面以便与人类互动。在这篇蓝天论文中，我们论证了这一观点，并讨论了需要追求的研究方向，以实现这种类型的人机互动。
围手术期医学中的人工智能：适用于 FDA 批准设备的通用语言提案
随着人工智能在围手术期医学中的应用越来越普遍，临床医生区分这些算法的差异化方面的能力至关重要。目前，有许多营销和技术术语来描述这些算法，但标准化程度很低。此外，与算法开发人员的沟通对于实现有效和实用的实施至关重要。这些讨论中特别令人感兴趣的是医疗从业者对算法和工具的输出或预测的理解程度。这项工作提出了一种简单的命名法，临床医生和开发人员都可以理解，以快速描述模型结果的可解释性。有三个高级类别：透明、半透明和不透明。为了证明该术语的适用性和实用性，这些术语被应用于已获得食品和药物管理局批准的人工智能和机器学习产品。在此审查和分类过程中，发现 22 种算法具有围手术期效用（在总共 70 种算法的数据库中），其中 12 种有公开的引文。这项工作的主要目的是建立一个通用的命名法，以加快和简化从临床医生到开发人员的算法要求的描述以及从开发人员到临床医生的适当的模型使用和限制的解释。
五级风险和需求系统：通过开发通用语言最大限度地提高矫正评估效果
风险和需求评估目前在美国惩教系统中被常规使用，以估计一个人重犯的可能性并就适当的惩教干预措施提供指导。1 具体来说，它们为量刑提供信息，确定康复计划的必要性和性质，为有条件释放的决定提供信息，并允许社区监督官员根据一个人的具体优势、技能缺陷和重返社会的挑战来量身定制条件。简而言之，风险和需求评估为有效的惩教康复计划提供了路线图。如果正确理解和实施，它们可以帮助惩教组织提供与减少重犯有经验相关的服务类型和剂量。2
本迪戈体育场有限公司战略 - 红色能源竞技场
体育是一种通用语言，可以打破障碍、促进包容性，并将来自不同背景的人们聚集在一起。我们注重促进体育多样性，认识到为每个人提供参与体育运动的机会的重要性。这意味着扩大我们场馆举办的体育项目类型，例如保龄球和电子竞技，为以前可能没有机会接触这些运动的人提供机会。
将证据纳入心理健康问答
摘要：生成语言模型改变了我们使用自然语言与计算机交互的方式。随着日益先进的通用语言模型（GPT）的发布，系统能够正确地回答各个领域的问题。然而，它们仍然存在一些重要的局限性，例如幻觉、答案缺乏实质内容、无法证明答案的合理性，或者对虚构的内容表现出高度的信心。在数字心理健康领域，每个决策都必须可追溯且基于科学证据，而这些缺陷阻碍了法学硕士（LLM）与临床实践的融合。本文提供了一种开发基于证据的问答系统的新型自动化方法。我们使用强大的、最先进的通用语言模型，并强制其仅使用经过验证的临床指南中的内容，从而追踪每个生成答案的证据来源。通过这种方式，该系统能够保护用户免受幻觉反应的影响。作为概念验证，我们展示了在西班牙国家卫生系统关于抑郁症和注意力缺陷多动障碍管理的临床实践指南的框架内构建问答系统所获得的结果。人类专家对答复的连贯性、真实性和支持证据进行了评估，获得了证据结果的高度可靠性、清晰度、完整性和可追溯性。
设计基于LLM的学习助手
本学士学位论文的目标是开发一位针对主席讲座之一量身定制的LLM学习助手。学习助手应利用检索增强的生成（RAG）框架，结合通用语言模型（例如GPT-4，Llama）的优势与准确的，课程特定的知识（例如，讲座的滑道和视频）（例如，整体开发过程）应遵循设计科学研究方法（HEVNER ETREPET）。讲座。必需的技能