鹏城实验室启动国内首个完全自主创新的自然语言预训练大模型计划
中国工程院院士、鹏城实验室主任高文表示，鹏城实验室已启动脑海大模型计划，目标打造国内首个完全自主创新、开源开放的自然语言预训练大模型底座，参数级别达到 2000 亿，性能对标 ChatGPT。这一举措响应了AI技术的加速变革，“快车道”，其中AI大模型能力成为关键，算力、数据和算法三者相结合是通用人工智能发展的前进方向。
鹏城实验室启动「脑海大模型」计划，参数级达2000亿，AI大模型成通用人工智能发展关键
品玩7月6日是鹏城实验室主任高文在一个AI论坛上宣布启动“脑海大模型计划”，旨在打造国内首个完全自主创新、开源开放的自然语言预训练大模型底座，其参数级别达到2000亿，性能对标ChatGPT。高文指出，ChatGPT的出现，标志着以AI算力、大模型、通用人工智能为代表的人工智能技术进入了加速变革的“快车道”，而ChatGPT的成功主要得益于其强大的AI大模型能力，这也成为了通用人工智能发展的前进方向。
ChatGPT：风头正劲的人工智能助手能否安度危机？
图/IC；ChatGPT正遭遇“围剿”。德国和意大利已禁止使用ChatGPT，因其可能带来数据保护和信息安全风险。然而，ChatGPT的流行表明生成式AI技术已取得实质性进展，具备在多个领域应用的能力。我们应关注其潜在风险，同时鼓励技术创新与监管的结合，以应对技术带来的挑战。
ChatGPT遭遇“围剿”：AI技术引发的伦理和法律挑战
ChatGPT（生成式预训练转换器）正遭遇“围剿”。德国联邦数据保护专员发言人生动容，暂时禁止在德国使用ChatGPT。意大利个人数据保护局也宣布，从即日起禁止使用聊天机器人ChatGPT，并限制开发这一平台的OpenAI公司处理意大利用户信息。然而，ChatGPT的用户数量仍在不断增加，展现了生成式AI技术在实际应用中的优势。同时，这也引发了一系列对于AI技术伦理和社会影响的担忧。
深度剖析ChatGPT：LLM技术对行业的影响与冲击
这篇文章由熵简科技CEO费斌杰撰写，针对ChatGPT技术原理进行了深入探讨，提出了新的认识和观点。文章分析了LLM技术对行业的影响与冲击，并通过思想实验阐述了模型在翻译任务中的应用，以及合成数据在AI发展中的重要性。同时，文章强调了人类在金融投资和科学研究等方面的独特价值，并引用了OpenAI的CEO Sam Altman的一条人生建议：“Grokking: Generalization beyond overfitting on small algorithmic datasets.”
深度剖析ChatGPT技术原理：entropy简科技CEO费斌杰的观点
这篇文章是由熵简科技CEO费斌杰撰写的关于ChatGPT技术原理的深度剖析。他作为纯粹作为一个在新技术浪潮下，既兴奋又紧张的见证者和参与者的角度，评述了这项新技术对我们行业会带来怎样的影响与冲击。文章分为四个部分，详细介绍了LLM技术的各种问题和挑战，并通过实例进行分析。此外，作者还讨论了人类智能在某些方面的优势，以及合成数据的发展和应用。
人工智能进化：未来人或难以区分真实与虚假
该调查发现，大部分受试者难以区分人类写作和机器写作，尤其是在GPT-4推出后，许多受试者对机器写作内容的复杂程度了解不足。此外，AI聊天机器人更擅长编写健康和旅行类内容，而非技术类文章，这可能揭示出人工智能正逐渐深入我们的生活世界。受试者普遍支持制定机器写作相关规范条例，但如果内容提供方未作说明，他们会降低对品牌信任度。
人工智能进化：未来是否会取代人类？
人工智能的进化是否会在未来取代人类？一项由Tooltester发布的调查报告显示，大多数使用者难以区分由真人编写和机器写作的内容，而随着GPT-4的发布，机器写作的速度和复杂性超出了大众的预期。在内容识别方面，超过一半的受试者无法准确判断，而年轻人更易受机器写作“欺骗”。此外，调查还发现，AI聊天机器人更擅长编写健康和旅行类内容，而这些内容更容易被误解为真人所写。这表明，人工智能正逐渐深入我们的生活世界，但人类写作的个性化和人性化仍具优势。
国内首个医疗大模型MedGPT惊艳亮相，AI医生能否改变未来医疗生态？
我国首个医疗大模型MedGPT已经投入实际使用，其结果显示，其与真医生的诊断效果达96%的一致性。尽管MedGPT还存在一些问题，如过度给出治疗建议、重复推荐检查项目、概念表述不准确等，但其整体表现仍然不错。MedGPT的成功之处在于其结合了大量的专业医学数据，并且通过深度学习等技术实现了高效的知识整合和推理。在未来，MedGPT有望成为医疗领域的重要辅助工具，提高患者的疾病管理效率。
MedGPT：国内首个医疗大模型，AI医生hospital真实站岗数据曝光
这篇文章介绍我国首个医疗大模型MedGPT在实际应用中的表现和效果。通过与真人医生的多轮对话，MedGPT能够给出准确的疾病诊断并为患者设计治疗方案。虽然MedGPT还存在一些问题和局限，如过度给出治疗建议、重复推荐检查项目、概念表述不准确等，但总体来说，它的表现仍然较为出色。MedGPT的成功应用展示了人工智能在医疗领域的潜力，有望为医生提供有效帮助，提升患者疾病管理效率。