【摘 要】
：
生成式人工智能是一种能够自主生成内容的人工智能技术,可以应用于文本生成、图像生成等多个领域。近年来,随着预训练技术的发展和计算硬件的提升,生成式人工智能取得了突破性进展,特别是以ChatGPT为代表的生成式对话模型,取得了令人惊艳的效果,开始广泛应用于各行各业。生成式人工智能有广阔的发展前景,本文首先介绍了ChatGPT的研究进展,包括预训练语言模型、上下文学习和基于人类反馈的强化学习三个关键技术
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目（62036012）的资助；
论文部分内容阅读
生成式人工智能是一种能够自主生成内容的人工智能技术,可以应用于文本生成、图像生成等多个领域。近年来,随着预训练技术的发展和计算硬件的提升,生成式人工智能取得了突破性进展,特别是以ChatGPT为代表的生成式对话模型,取得了令人惊艳的效果,开始广泛应用于各行各业。生成式人工智能有广阔的发展前景,本文首先介绍了ChatGPT的研究进展,包括预训练语言模型、上下文学习和基于人类反馈的强化学习三个关键技术,以及ChatGPT对相关人工智能研究的影响。然后对ChatGPT及生成式人工智能在未来的应用发展进行了思考与总结,讨论了目前亟需解决的关键问题,包括更透彻的理解能力、模型轻量化、可控安全的内容生成、知识可持续学习、类脑化认知和可解释性等;希望通过本文的介绍能引起更多的研究人员关注生成式人工智能,进一步推动生成式人工智能的发展与应用。
其他文献
夹芯复合材料在受到弯曲、剪切和冲击等载荷作用下易发生脱层损伤。脱层损伤程度与Ⅰ、Ⅱ型断裂韧性密切相关。起圈织物由于在其厚度方向引入环状纤维束，增强了与芯层的结合能力，使其在抗分层方面性能优良。本文主要研究起圈织物泡沫夹芯复合材料的Ⅰ/Ⅱ型界面断裂韧性。根据试验标准分别制作了平纹织物泡沫夹芯复合材料和起圈织物泡沫夹芯复合材料。采用双悬臂梁试验（Double cantilever beam, DCB）
目前，体育课程思政的深入研究是摆在广大体育工作者面前的一项迫在眉睫的重要任务。大学体育课程思政建设不是简单的“体育专业+思政”,而是一种新型的体育教育模式，肩负着发挥体育专业优势，完成“立德树人”的重任与使命。研究认为体育课程思政教育是一项复杂的系统工程，涉及的理论与实践问题较多，根据多年的教学经验和前期理论研究成果，对大学体育课程思政的几个基本问题进行了深入、系统地理论研究。研究结果中包括3条教
采用不同的挤压速度和挤压温度对建筑幕墙6063-InV新型铝合金型材试样进行了挤压试验,并进行了试样力学性能和耐腐蚀性能的测试、比较和分析。结果表明:随挤压速度从1 m/min增加到5 m/min,挤压温度从360℃增加到480℃,试样的强度和耐腐蚀性能先提升后下降。试样的挤压速度和挤压温度分别优选为3 m/min、420℃。当挤压速度为3 m/min时,试样的抗拉强度和屈服强度较1 m/min挤
＜正＞开学前，我们精心为托班孩子创设了环境、准备了游戏材料。可是，孩子们来园后无论对室内游戏还是对户外游戏都不感兴趣。一段时间后，孩子们基本适应了幼儿园生活，但在游戏中依然表现出“不想玩”的状态。这究竟是怎么回事？
目的 制备丝蛋白-胶原骨软骨细胞支架并评价其生物相容性。方法 利用透析和差速离心等物理方法以及三元法等化学方法制备丝素蛋白水溶液；利用乙酸法和酶降解法制备胶原蛋白水溶液；利用灌注和冷冻干燥等方法分别制备丝素蛋白支架、胶原支架和丝素蛋白-胶原支架等3种不同的细胞支架。通过大体观察、扫描电镜观察和生物力学检测等方法，对丝素蛋白-胶原细胞支架的物理化学性质和力学性能进行评价。原代培养小鼠软骨细胞，并将软
酶作为生物来源的催化剂具有特异性高、催化效率高、产物纯净、反应条件温和等优点。但是在实际使用中酶也存在成本高昂、分离困难、容易失活等劣势。绝大多数酶需要在合适的溶液环境中才能发挥最佳催化效果,过低或过高的溶液p H或温度一般会造成酶活性的降低甚至失活。针对上述问题,本文基于仿生矿化法,利用碳酸钙微球对脲酶和葡糖氧化酶实现包埋固定,得到能通过分别催化对应底物调控其所在酸/碱微环境的固定化酶体系。论文
非侵入式负荷监测（non-invasive load monitoring，NILM）技术在推动电力系统管理智能化及引导用户用电计划合理化方面具有重要意义，但其监测结果的准确性受到用电负荷数据集规模与真实度的制约。现有公共数据集中样本数量与种类以及自建数据集的广泛性与真实性均有待提升。针对上述问题，本文提出一种可应用于非侵入式负荷监测的居民负荷数据模拟生成方法，首先通过对采样得到的有限原始电气负荷
2022年底,OpenAI发布的ChatGPT聊天机器人将人工智能对通用自然语言任务的理解与生成能力提升到新的高度,引发各界广泛关注。当前ChatGPT仅支持文本模态的交互,而真实世界的感知则依赖于图像、文本、视频、音频等多个模态的协同处理。如何借鉴人脑的跨模态处理特性,跨越视觉、语言、听觉等不同感官信息实现对真实世界的感知和认知,是提升模型通用感知和交互能力、实现通用人工智能的关键。本文从Cha
2022年11月,OpenAI推出对话人工智能大模型ChatGPT,展现了令人惊艳的自然语言理解和生成能力,并具备了跨学科、多场景、多用途的通用性,在很多任务上的性能达到了人类专家的水平,引起了产业界和学术界的广泛关注。以ChatGPT为代表的大模型技术实现了人工智能技术从“量变”到“质变”的跨越,有望发展成为人工智能关键基础设施赋能百业,加速推进国民经济的高质量发展。本文首先回顾了大模型技术的演
随着大数据时代的到来,数据共享逐渐成为一个热门话题。传统集中式数据共享存在着数据安全、数据隐私、处理效率等方面问题。为了解决这些问题,谷歌于2016年提出了一种带隐私保护的分布式机器学习框架联邦学习（Federated Learning,FL）,在不访问本地数据的情况下,就可实现高效安全的数据共享。然而,基于FL的数据共享仍面临着数据异质与共享激励问题的挑战。为此,本文针对上述两个问题展开研究,并