理解给出相应的描述，这样就可以避免视觉模型和学习每个位置与其他位置之间的关系
本文介绍了ChatGPT在医学影像领域中的应用潜力，通过线上MICS学术沙龙活动，四位学者共同探讨了ChatGPT在此领域的表现、应用限制和改进方案。学者们认为，ChatGPT在医学影像中有望实现多模态学习和图像信息输入，但需要针对专业领域知识进行迁移和进一步训练。同时，结合知识图谱和多模态学习是提升ChatGPT在医学领域表现的有效途径。
ChatGPT在医疗领域的应用：一位医生的探索
这篇文章讲述了一个医生Som Biswas如何使用ChatGPT快速发表了几篇研究论文。尽管有人质疑这种方法的可行性，但他认为这能帮助研究人员更容易地发表文章。然而，ChatGPT也被一些人担忧可能会带来学术不端行为等问题。总之，随着人工智能的发展，学术界正努力应对这些挑战。
AI革命：挑战与机遇
AI的出现是否会导致基础性工作的替代引发了一场热议。尽管有人认为AI会取代人类经验，但也有学界人士反驳说AI没有魔法，人类做到了的事情它也做不到。然而，AI的出现也带来了新的问题，如可能会导致小语种和文化多样性的丧失。人类对AI的探索和想象已经持续了几十年，但我们从未像现在这样感受到它的触手可及。在人类历史上的每一次重大进步之后，都会出现一系列的问题和挑战，人类需要面对这些问题并寻找解决方案。
从词语意义到关系推断，ChatGPT是如何理解人类语言的？
导语：这是一个革命性的技术，对于许多知识工作者来说，从市场营销到工程师，从招聘人员到社会工作者，GPT将改变一切。 现在，你可能已经听说过OpenAI的ChatGPT，或者任何一个替代品GPT-3、GPT-4、微软的Bing Chat、Facebook的LLaMa甚至谷歌的Bard。 它们是可以参与对话的人工智能程序。它们非常聪明，很容易被误认为是人类，并能熟练完成各种任务，从写论文到创建网站。 一台电脑怎么能进行这样的对话呢？让我们来看看它是如何工作的。 1、一种概率性的方法 自然语言最简单的模型是一个天真的概率模型，也被称为马尔可夫链 1 。这个想法很简单：取一个参考文本，越长越好，然后学习单词序列的概率。例如，给定一个句子： The cat eats the rat. 猫吃了老鼠。 该模型将了解到，在 “猫 ”之后，总是有 “吃”，然后是“的”。但是在“the”之后，有50%的机会出现“猫”，50%的机会出现 “老鼠”。 我们可以用这个模型来问一个不完整的句子后的下一个词是什么。如果我们重复这个过程，我们可以生成整个句子。 如果我们要求模型生成一个句子，我们可以得到与训练文本完全相同的东西： The cat eats the rat. 猫吃了老鼠。 We could also get: 我们也可以得到： The rat. The cat eats the cat eats the cat eats the rat....
AI助残：non-invasiveBCI技术打破障碍，提升社交互动质量
这篇文章介绍了我国科研团队成功研发了一种非侵入式的脑机接口技术，可以实现实时监测并解读大脑活动，有助于残障人士参与社交互动和沟通，提高客户服务的响应速度。该技术的应用引发了网友们的热议和期待，同时也指出了潜在的隐私风险和滥用可能性。
🎉ChatGPT改稿大挑战？🔥它真的能帮你出优质文案吗？🤔
文章通过演示和测试探讨了ChatGPT在广告文案修改和法律意见提供方面的应用。首先，展示了ChatGPT能够理解和运用给出的技巧生成广告文案，且在2.0版本中能较好完成指定任务，尽管创意仍有不足。其次，对比了ChatGPT和BingAI对复杂法律问题的回答，发现后者分析更为全面。然后，回顾了没有AI前律师进行广告合规审查的基本流程，并强调了ChatGPT作为辅助工具可能节省大量时间和提高效率。最后，文章讨论了ChatGPT的局限及未来解决方案，如期待其多模态能力提升和团队数据库的应用以克服遗忘问题。整体来看，ChatGPT在广告法律领域展现出一定的潜力，但仍需不断优化和完善。
使用VisualChatGPT，点一下就搞定！看这里，如何一键完成7种视觉任务，省时省力告别繁琐！#$%^&*
本文探讨了如何在视觉任务中降低与AI沟通的成本，通过实例展示了使用Visual ChatGPT这一工具进行简单精确的图像编辑操作，如抠图替换等。实验发现，在单个物体场景中，InternGPT和Visual ChatGPT都能准确执行，但在复杂场景下，InternGPT凭借对现有物体特征的把握和更高效的操作表现出色。文章通过对比分析指出InternGPT在处理复杂用户交互时的能力，并介绍了其工作流程。虽然大型语言模型面临解析难题，但InternGPT旨在降低人工智能视觉任务的门槛，实现简单的图像操作。科技Beat社区致力于AI技术交流与教育，鼓励读者尝试并参与创新。
500%回报率？史上最强基金经理ChatGPT造！
编辑：润 拉燕 【新智元导读】论文教你用ChatGPT炒股，收益最高能到500%！ ChatGPT，要把人类基金经理也给替代了？ 英国的一家金融咨询网站Finder表示，他们在3月6日创立了一个由ChatGPT选择的股票组成的投资组合，这个组合在两个月后上涨了4.93%。 而同期之内，英国10大最受欢迎的基金的平均表现为-0.78%，而且在87%的交易日中表现都不及「ChatGPT指数」。 同样的，同期标准普尔500指数（包含美国最有价值的500家公司的指数）也只上涨了3%。 难道除了文字工作者们的岗位受到了威胁之外，「打工人」的脸面——基金经理们也要失业了吗？ 未曾设想的道路 谁能想到，国外研究者还真整了篇论文出来，细致入微地探索AI炒股的能力。 具体来说，就是「喂」给ChatGPT一些新闻标题，让ChatGPT来用情感分析（Sentiment Analysis）判断这些事件对股市的影响。 ChatGPT会判断出，某一事件对股票价格有利、不利，还是不相关。之后，研究者会依照该结果打分，用真实的股市回报来看ChatGPT准不准。 研究人员表示，ChatGPT要比别的模型强多了，像什么GPT-1、GPT-2都预测的不准。 这说明两件事，第一，股市的回报预测能力对语言模型来说是一个亟待进一步探究的能力。第二，更高级的语言模型一定能生成更准确的预测。 研究团队主要使用的三个数据集分别是证券价格研究中心（CRSP）的每日收益率汇总，各大新闻头条，以及RavenPack。 而数据样本的覆盖范围从2021年10月开始，到2022年12月结束。 选择这个时间段的道理也很简单。ChatGPT自己的训练数据是到2021年9月，也就是说10月之前的数据根本就不用让它预测，它自己早就知道结果如何了。所以，21年10月以后的新数据正好让ChatGPT拿来练手。 三个数据集中，CRSP的每日收益数据集包含了在美国主要的证券交易所上市的各种公司的股票的每日收益，包括股票价格、交易量和市值等数据。 其次，研究者搜集所有包含有公司名称或者股票代码的新闻，来源则是各类主要的新闻机构、金融新闻网站和社交媒体平台。 对于每家公司而言，研究人员会收集样本期间的所有新闻。 最后，RavenPack值得着重介绍一下。 自2003年以来，RavenPack一直是金融服务领域领先的数据分析供应商之一。 他们帮助企业从大量的信息中快速而轻松地有价值的部分。RavenPack的产品使客户能够提高收益、减少风险并提高运营效率。 总的来说，RavenPack的作用，就是保证喂给ChatGPT的都是有效/相关的信息。 最终，研究团队从RavenPack上匹配出4138家公司的67586条新闻标题。 同时，研究人员会给每条新闻打分，从0到100，衡量每条新闻和所提及的公司的关系。 0分意味着在新闻中是被动提到某家公司的，可能只是捎带手提了一嘴。研究人员追求的是100分的相关性。 同时，所有只介绍股市趋势的新闻也排除在外，这种新闻违背了预测的初衷。相同内容的重复报道也被研究团队规避，这样收集到的数据才能为实验更好的服务。 到这里，该收集的数据就差不多了，下一步就是该分析了。 打分制炒股 既然要让ChatGPT输出内容，那首先就是设计一个prompt出来。 研究团队使用的是以下这个prompt： 假设你是一个金融专家，且是一个有股票推荐经验的金融专家。如果这条新闻是好消息，请回答「YES」，如果是坏消息，请回答「NO」，如果不确定，请在第一行回答「UNKNOWN」，然后在下一行用一个短小精悍的句子进行阐述。 这个新闻对 _____（公司名称）的股票价格来说，在 _____ 内（短期、长期）是好是坏？ 新闻标题：_____ 可以看到，研究人员让ChatGPT Cosplay一个有股票推荐经验的金融专家，而横线的部分则用具体信息替代。 举个栗子： 输入新闻标题：Rimini Street在与甲骨文的诉讼案中被罚63万美元 评价对象：甲骨文股价 时间跨度：短期...
ChatGPT医学影像路:长短期影响？专业人士怎么说…
ChatGPT在医学影像领域的应用前景尚不明朗，其成功依赖于In-context Learning等技术以及对专业知识的积累，但需面对专业性挑战和多模态学习的需求。利用知识图谱辅助或与视觉模型结合是可能的方向，团队年轻而经验丰富的成员构成为其发展提供支持。中美的人工智能研究格局差异也提醒我们产学研结合的重要性。
Samsung-NaverAI革命：韩语版Chatbot的超能力与潜在秘密武器？
Samsung and Naver plan to合作 on an AI tool using Naver's Samsung-related data, set to be used by Samsung's device solutions division for韩语 support. The partnership aims to create an internal AI, enhance productivity, and potentially give Naver a global edge in the enterprise market. They...