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World File Search System长篇
印度理工学院鲁尔基分校
课程大纲：沟通形式、管理者在沟通中的角色；管理沟通中的障碍、管理沟通的有效性、口头和非口头沟通的作用：非口头沟通的形式、非口头信息的解释、有效使用非口头沟通的技巧、管理写作、词语的改编和选择、清晰的句子和段落的构建、效果写作、写作过程、商业信息介绍、信息类型、直接和间接信息策略、商务信函、常规信函、坏消息和说服信函、销售信函、报告写作基础：报告写作基础、简短报告和提案、长篇正式报告、简短报告、通过备忘录进行内部沟通、会议记录、通知、口头交流、公开演讲和口头报告；商务礼仪、创建和进行良好的演示。
商业技术要利用，但不要依赖
让销售专业人员寻找垂直市场并进行外拨探矿电话以及与潜在买家安排销售约会（亲自！）仍然是增加销售额的最佳方式——就是这样。世界上所有的技术都无法比与决策者见面达成更多的交易，所以请放弃那些电子邮件营销技术、传真销售宣传和自动语音邮件呼叫系统。今天并不比 20 年前更难；我们只是有了新的借口。现在的看门人是带有删除按钮的语音邮件，而不是接待员和粉红色的留言板。写给决策者的长篇手写信件和垃圾箱已经被具有自动垃圾邮件程序的电子邮件系统所取代。潜在客户总是太忙或对他们当前的产品或服务太满意而无法见面。今天获得新销售的原则和纪律与 20 年前相同；获得约会所需的工具和技能是新的。
通讯
亲爱的家长/监护人 本周在学校学习了许多有趣的事情。孩子们特别喜欢在森林学校度过的时光。松鼠班做了一些美味的香蕉煎饼，野兔班喜欢搭建窝棚。苍鹭班也喜欢户外活动，他们利用校园勾画一些土地和城市景观。我们的刺猬幼儿园班已经开始在大厅里固定活动。他们使用软球或铁环在宽敞的室内空间探索和玩耍。我们即将进行一些精彩的投掷和接球活动！在学校的另一端，翠鸟班在体育课的电路课上挥汗如雨。我们一些班级的设计和技术项目即将进入最终成品阶段。瓢虫班创造了美妙的游乐场，狐狸班使用电路制作了巧妙的棋盘游戏。大黄蜂班用英语写了精彩的故事。他们理所当然地为他们的“长篇写作”感到自豪，这显示出了毅力和写作耐力。
使用生成式 AI 总结 FAERS 叙述
（MSLR 2022）数据集（22k 组医学文章摘要和相应的文献综述）。这些数据集属于科学/医学领域（FAERS 相邻），常用于摘要训练和基准测试。训练模型来总结长篇（或多篇）文档提出了独特的挑战。处理长文本序列的默认行为是截断它们以适合模型的最大上下文窗口（对于大多数 Transformer，512 个标记/~400 个单词）。截断会消除文档后面提供的任何信息（或一系列文档中的整个文档）。即使对于设计为接受更长输入的模型（如 longformer），用于训练的硬件也会限制上下文窗口的长度。对于我们的微调运行，我们丢弃了所有非常短/长的示例，并将任何长度超过 ~4000 个标记的输入分块。我们对此数据进行了微调，将最大输入长度限制为 4096 个标记，持续 10 个时期。
人工智能与虚假宣传活动的未来
我们将虚假信息宣传活动分为多个阶段。通过侦察，操作人员监视环境并了解他们试图操纵的受众。他们需要基础设施——信使、可信人物、社交媒体账户和群组——来传播他们的叙述。从帖子和长篇文章到照片、表情包和视频，内容的不断流动是确保他们的信息播种、生根和发展所必需的。一旦部署到互联网流中，这些虚假信息单元就会被机器人、平台算法和社会工程技术放大，以传播宣传活动的叙述。但仅仅散布虚假信息并不总是足够的：广泛的影响来自于通过网络喷子与不知情的用户持续互动——这相当于肉搏战。在最后阶段，虚假信息行动是通过改变不知情目标的想法甚至动员他们采取行动来制造混乱来实现的。无论起源如何，虚假信息运动如果能培养出自然追随者，就会成为社会的普遍现象，与真实的言论难以区分。它们可能会破坏
汉密尔顿计划，1787 年 6 月 18 日
在 6 月 18 日就《弗吉尼亚决议修正案》和《邦联条例新泽西修正案》进行辩论期间，亚历山大·汉密尔顿发表了长篇演讲，五名制宪会议成员对其做了不同程度的详细转述：汉密尔顿本人的演讲笔记，以及詹姆斯·麦迪逊、罗伯特·耶茨、小约翰·兰辛和鲁弗斯·金的笔记。汉密尔顿认为，《弗吉尼亚决议修正案》和《新泽西修正案》都有不足之处，尤其是后者。演讲即将结束时，汉密尔顿宣读了他的计划。据麦迪逊说，汉密尔顿说：“他并不是要将自己起草的文件作为提案提交给（全体）委员会。他只是想更正确地阐述自己的想法，并提出他可能对伦道夫先生的计划提出的修正案。”下面印刷的计划是汉密尔顿的笔迹。显然，后来有人在每段开头添加了罗马数字，在页边空白处添加了大写字母，并在文本中的某些单词下划线。下面打印的文本中已删除这些单词，因为它们似乎不是汉密尔顿添加的。文件中划掉的单词显然是汉密尔顿删除的。
AP 英语文学与写作样本课程大纲 1
AP ® 英语文学与写作课程是按主题设计和教授的，重点是核心阅读材料以及阐明和扩展各种主题的现代和当代选集。AP 英语文学与写作严格遵循 AP 英语文学与写作课程和考试说明 (CED) 中所述的要求，包括文学分析的基础知识和大学入门写作。每周，学生都会讨论并参与各种写作活动，重点是论证、解释、分析、修辞策略、阐述、结构和风格。学生阅读和学习从 16 世纪到现在的各种小说、戏剧、诗歌和短篇故事。除了地区批准的小说外，学生还阅读 Prentice Hall 文学：英国传统 Perrine 的文学：结构、声音和感觉中的短篇作品和戏剧。该课程侧重于文学体验、文学解读、文学评价和写作，以培养文体的成熟度和成熟度。学生通过多次修改的限时论文和需要外部研究和 MLA 格式的长篇论文练习写作。学生还通过诗歌演讲、定期课堂讨论和担任讨论主持人来练习口头交流技巧。
有没有想过整个“保持 - 伊利读者
《伊利读者》是当地新闻、艺术和文化的代言人，也是伊利唯一的独立另类报纸。《伊利读者》成立于 2010 年，迅速成为该地区屡获殊荣的艺术报道来源、强大的文化指南针以及新闻和观点的动态资源。《伊利读者》致力于长篇新闻报道并致力于引发深思熟虑的讨论，讲述了创造和塑造伊利的人和地方的故事，同时强调了影响宾夕法尼亚州西北部生活的事件和问题。《伊利读者》每隔一周出版一次，并在宾夕法尼亚州从东北部到吉拉德再到伊丁博罗的 250 多个人流量大的地方发行。除了以印刷形式出现外，《伊利读者》每天还会在 ErieReader.com 和社交媒体网站上添加新内容。保留所有权利。所有内容 © Flagship Multimedia, Inc, 1001 State St., Suite 901, Erie, Pa, 16501。未经许可，不得复制本出版物的任何部分。我们的专栏作家和撰稿人的观点仅代表他们自己，并不总是反映编辑委员会或组织的观点。请直接致电 814.314.9364 或联系 contact@ErieRead- er.com。
PEARL：促使大型语言模型规划和......
思路链提示等策略通过将输入示例分解为中间步骤来提高大型语言模型 (LLM) 在复杂推理任务上的性能。然而，如何将这些方法应用于长输入文档的推理仍不清楚，因为获得每个中间步骤的分解和输出都不容易。在这项工作中，我们提出了 P EARL，一个用于改进长文档推理的提示框架，它包括三个阶段：动作挖掘、计划制定和计划执行。更具体地说，给定一个关于长文档的问题，P EARL 将问题分解为一系列动作（例如，SUMMARIZE、FIND_EVENT、FIND_RELATION），然后在文档上执行这些动作以获得答案。P EARL 的每个阶段都是通过零样本或少样本提示 LLM（在我们的工作中为 GPT-4）来实现的，需要最少的人工输入。我们在 QuALITY 数据集的一个具有挑战性的子集上评估了 P EARL，其中包含需要对长篇叙述文本进行复杂推理的问题。P EARL 在这个数据集上的表现优于零样本和思维链提示，消融实验表明 P EARL 的每个阶段对其性能都至关重要。总的来说，P EARL 是利用 LLM 推理长文档的第一步。1
PHI-3技术报告：手机本地有能力的语言模型
We introduce phi-3-mini , a 3.8 billion parameter language model trained on 3.3 trillion tokens, whose overall performance, as measured by both academic benchmarks and internal testing, rivals that of models such as Mixtral 8x7B and GPT-3.5 (e.g., phi-3-mini achieves 69% on MMLU and 8.38 on MT-bench), despite being small enough to be deployed on a 电话。我们的培训数据集是用于PHI-2的扩展版本，该版本由大量过滤的公开可用的Web数据和合成数据组成。该模型还可以进一步符合鲁棒性，安全性和聊天格式。我们还提供了针对4.8T令牌训练的7B，14B型号的参数缩放结果，称为Phi-3-Small，Phi-3中，均比Phi-3-Mini（例如，MMLU上的75％，78％，在MT-Bench上的8.7，8.7，8.7，8.7，8.7，8.7，8.7）。为了增强多语言，多模式和长篇文化功能，我们在PHI-3.5系列中介绍了三个模型：Phi-3.5-Mini，Phi-3.5-Moe和Phi-3.5-Vision。与其他类似规模的开源模型相比，具有66亿个活动参数的16 x 3.8B MOE模型，在语言推理，数学和代码任务方面取得了卓越的性能，例如Llama 3.1和Mixtral系列，以及与GEMINI-1.5-FLASH和GPT-FLASH和GPT-FLASH和GPT-4O-MINI相比。与此同时，Phi-3.5-Vision是一个源自PHI-3.5- mini的42亿个参数模型，在推理任务方面表现出色，并且擅长处理单片图像和文本提示，以及多图像和文本提示。