ChatGPT背后的技术三方面进展
在“大数据科学与工程”论坛上，中国工程院院士郑纬民和上海交通大学人工智能研究院常务副院长杨小康分别探讨了ChatGPT技术层的三个进展方向：数据清洗、人工标注反馈和整体系统工程化，以及通用人工智能带来的机遇与风险。同时，中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室主任石勇和的国家信息技术安全研究中心主任俞克群也对ChatGPT的安全问题提出了各自的见解和建议。
AI大模型背后的“专业人士”：网帮云笔
AI大模型如ChatGPT、百度文心一言、讯飞星火认知成为网络热点，但其应用过程中存在用户痛点。为解决此问题，AI文创平台“网帮云笔”应运而生，其通过130万个专业领域，帮助用户准确描述需求，并提供对应的专业领域，让AI大模型生成满意的结果。该平台通过AI专家推荐功能，为用户轻松定义大模型的角色，实现了复杂文案创作的参数化，让用户以填写参数的方式完成需求，提高了创作效率。同时，其AI专家写手拥有130万个细分专业领域设定，使得用户可以秒变AI大模型应用达人。此外，该平台还具有热点拟稿功能，帮助用户实时跟踪网络热点，并让AI选出最佳三个热点，以此主题进行创作。总的来说，“网帮云笔”是一个集文案创作、编辑、协同、存储于一体的云办公系统，有效解决了用户在应用AI大模型过程中的痛点。
揭示提示工程机的秘密：四大技巧提升AI语言模型的表现
本文探讨了"提示工程"，这是一种促使大型语言模型（LLM）取得更好结果的艺术和科学。LLM可用于各种语言任务，如起草邮件、文档总结和分类文本等。研究发现，LLM提供的结果在很大程度上取决于给出的具体提示，因此需要不断尝试不同的提示来了解其对模型生成内容的影响。提示工程不仅适用于高级技术人员，也适用于任何使用LLM的用户。此外，零样本提示和思维链（CoT）提示方法可以提高LLM在复杂推理任务的表现。
云从科技推出的“从容大模型”，这款大模型具备良好的逻辑推理能力和自然语言处理能力，但在部分问题理解和回答上仍存在一定的缺陷同时，它在文学创作、代码编写等方面表
本文介绍了我国企业在ChatGPT的热潮下，纷纷布局大模型，如百度、360、阿里云、科大讯飞等公司都推出了自己的大语言模型产品。其中，云从科技研发的“从容大模型”在发布会现场展示了其在问答、阅读理解、文学创作和代码编写等方面的强大能力，其表现被认为接近甚至超过了一些现有的AI大模型。然而，人工 intelligence大语言模型在理解回答一些脑洞问题和高难度问题时，仍存在一定的局限性。
**数字营销案例大揭秘**
在文章中，数字营销被认为是提升品牌知名度的一种重要手段，可以帮助企业吸引更多目标受众，从而推动品牌销售。案例分享则展现了数字营销如何帮助某公司成功推广其产品或服务。通过对案例的分析，我们可以看到数字营销的有效性以及如何应用在不同场景中取得成功。
探索AI医疗新未来：鸟瞰转型与主动健康的颠覆性力量？
这篇文章聚焦于数字健康、AI辅助医学和远程医疗等前沿技术的应用，阐述了生成式AI与LLMs的快速发展如何推动医学专科和主动健康的创新，并通过国际专家交流提供深入探讨。议题将侧重于实例研究和未来展望，旨在揭示AI在医疗转型中的关键作用，以及GPT-AI在主动健康中的极致应用和价值。通过开场讲座，避开抽象讨论，直接以具体案例开启对AI在医疗领域广泛应用的全面探索。
优化)能力在许多任务中都表现良好
这篇文章介绍了华盛顿大学的 QLoRA 方法，一种用于微调大型语言模型的创新技术。QLoRA 通过使用 4 位量化来压缩预训练的语言模型，并添加少量可训练参数以 Low-Rank Adapters 的形式，实现了在不降低性能的情况下微调量化的 4 位模型。这种方法使得在单块 GPU 上就能进行微调，大大提高了微调大型语言模型的可访问性。实验结果显示，QLoRA 将微调大型模型（如 LLaMA 65B 参数模型）的内存需求降低了约 90%，同时提升了模型的性能。
OpenAI总裁Greg：需要AGI治疗妻子罕见病，谷歌医疗AI有重大突破
编辑：拉燕 【新智元导读】AGI在实然层面上会对我们产生哪些具体可见的帮助？想必医疗领域的重大革新是我们逃不开的。 我们为什么需要AGI？ 很多人可能没有仔细思考过这个问题，只看到了结果。部分人认为，科技进步就应该无条件推进。至于原因为何，可能并没有加以深思。 也许追问到最后，也只是得出一个让我们的生活更加便利的结论。而究竟在哪些方面提供了何种便捷，可能也没法说那么完善。 事实上这种思路也不能说错。 毕竟，有些事是先有动力驱使，再去逐渐实现。有些事是先做到了，再看看能帮我们什么。 今天我们给大家提供一个现实语境下的切入点，来看看AGI究竟能帮到我们什么。 最全面的医生 首先我们来介绍一个人，Greg Brockman。 熟悉AI圈的朋友应该对他都不陌生，他是OpenAI的联合创始人+总裁。 2010年到2015年，他在Stripe任职CTO。之后到今天，他一直是OpenAI的总裁。 不过今天要讲的是他的妻子，Anna Brockman。 2019年，他们二人结婚，美满的婚姻背后，是他妻子不可忽视的身体状况。 在最近的一篇推文中，Greg写道：「在经历了长达五年的身体多系统疼痛之后，我的妻子最近被诊断出患有一种名为过度活动型埃勒斯-当洛斯综合征（hEDS）的遗传性疾病。」 要知道，hEDS是一种遗传性结缔组织疾病，会导致全身关节过度活动、关节不稳定和慢性疼痛。 同时hEDS还伴有各种其他症状和相关病症，影响身体的许多不同部位。 而Greg的妻子是之前当了快六年的演员，目前的职业还是名健身教练。可想而知这个病会给她带来多么大的痛苦。 从这个病的介绍来看，这是一个综合性的疾病。涉及到全身很多系统，比如骨科、心脏科、神经科、肠胃科、皮肤科等等。 Greg在推特中表示，目前的医疗体系都是针对各个专科建立的。hEDS要看的医生可太多了。 「五年来，我们看了比Anna之前一生还要多的医生和各种专科医生。大部分医生只聚焦于自己所熟悉的领域，而并没有能把这些碎片化的信息整合在一起。」 后来，Anna的一位专精过敏的大夫细致听取了她的所有症状和存在的问题，把有关她身体状况的细节都拼凑在了一起。 Greg表示，随着人类医学的进步，我们似乎有一种趋势，那就是以牺牲广度为代价来增加医生的深度。但对于病人来说，我们需要的是足够的广度和足够的深度，二者缺一不可。 最理想的情况就是，未来我们可以把这种全面的医疗服务变得口袋化，就好像一个集结了众多科室的医生组成的专家小组，共同为我们的身体健康保驾护航。 而这正是需要AGI出场的地方了。 Greg最后在推特中表示，虽然在技术方面还有很长的路要走，AGI要学习如何在像医疗这样的高风险领域将其与人类专家的监督结合起来，如何一起部署，但前景已经越来越明朗。 通过技术开发人员、医疗保健提供商、政府和社会的通力合作，未来人们有希望为所有家庭成员提供更好的医疗保健服务。 不少网友也是跟帖发表了自己的看法。 Bacarella表示，如果医疗AI哪怕能像平均水平的医生那样聪明，同时又像GPT4那样有耐心、专注，还懂得多，那估计行，未来将会有很大的改变。 Paul也认为，AI发展到一定阶段，就一定可以把医学上的新诊疗手段推而广之，让普罗大众都能接触到各种医疗技术。 而这可能是AI最应该投身的领域了。 谷歌的尝试 要知道，Greg的想法此前曾被谷歌印证过。 美国哈佛大学、斯坦福大学、耶鲁医学院、加拿大多伦多大学等多所顶尖高校、医疗机构的研究人员在Nature上联合提出了一种全新的医学人工智能范式，即「全科医学人工智能」，可以灵活地编码、整合和大规模解释医学领域的多模态数据，比如文本、成像、基因组学等。 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05881-4 而谷歌Research和谷歌DeepMind也曾共同发布论文，对全科医学人工智能概念进行了实现、验证。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.14334.pdf 研究人员首先策划了一个全新的多模态生物医学基准数据集MultiMedBench，包含100多万条样本，涉及14个任务，如医疗问题回答、乳腺和皮肤科图像解读、放射学报告生成和总结以及基因组变异识别。然后提出了一个新模型Med-PaLM Multimodal（Med-PaLM M），验证了通用生物医学人工智能系统的可实现性。 这是一个大型多模态生成模型，仅用一组模型权重就可以灵活地编码和解释生物医学数据，包括临床语言、成像和基因组学数据。在所有MultiMedBench任务中，Med-PaLM M的性能都与最先进的技术相差无几，在部分任务上甚至还超越了专用的SOTA模型。 文中还报告了该模型在零样本学习下可以泛化到新的医学概念和任务、跨任务迁移学习以及涌现出的零样本医学推理能力。 文中还进一步探究了Med-PaLM...
《清华大神级人物对话AI：ChatGPT与GPT大模型引领未来》
本文介绍了清华智能产业研究院院长张亚勤和清华国家金融研究院院长朱民在清华论坛上的对话，主要谈论了当前热门的AI话题。张亚勤分享了研究院的研究进展，特别是在人工智能领域的算法研究和应用，以及与企业的合作。他还谈到了人工智能的发展趋势，包括生成式AI和 chatGPT 等。朱民则从经济学的角度分析了 AI 对产业的影响和发展机遇。最后，两位院长讨论了 AI 时代的新操作系统及其对生态系统的重塑和重建作用。
探索心理新力量？试试Emohaa,与GPT-4一较高下！现在清华大学心理中心即可享用7×24小时在
Emohaa，一款已投入清华大学心理中心应用的心理支持系统，凭借GPT-4技术支持实现了7/24小时在线服务。它遵循Hill的三阶段助人理论，通过ESC框架提供专业心理援助，为用户提供便捷的心理健康自助体验。