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人工智能领域的学派之争与限制
本科论文

人工智能领域的学派之争与限制

本文探讨了人工智能领域的学派之争，重点关注了经验主义和符号主义两种方法。经验主义强调学习大量数据以获取知识，而符号主义则侧重于精确的任务定义和严谨的数学工具。随着近年的算力进化，神经网络得到了飞速发展，但 symbolsism仍有其存在感和影响力。文章介绍了NLEP方法，证明符号主义AI可以处理非结构化数据和自然语言，并具有强化非结构化数据深层结构规律和推理能力。最后，作者讨论了经验主义AI难以突破推理瓶颈、文本到思维的抽象、OpenAI代码解释器的局限性和NLP范式的能力和优势等问题。
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招生办公室的AI变革：效率提升还是学术不端？
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招生办公室的AI变革：效率提升还是学术不端？

这篇文章主要探讨了大学招生办公室正逐步引入人工智能以提高招生流程的效率,但也存在一些潜在的问题和风险。一些大学认为使用人工智能工具如ChatGPT来撰写申请论文可能被视为剽窃或学术不诚实,因为application essay的本质是展示学生的个性、经历和写作能力。随着人工智能技术的日益普及,许多机构正在采用工具和方法来检测AI生成的内容。如果申请论文被标记为AI生成,可能会对申请产生负面影响,导致拒绝或纪律处分。文章强调了学生自己撰写论文的重要性,因为这将有助于培养其写作和自我表达技能,这些技能对于成功来说至关重要。不同的机构可能有关于在申请材料中使用人工智能的特定政策,应遵守这些政策。
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麻省理工学院学者罗鸿胤探讨人工智能未来：学派之争与未来发展方向
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麻省理工学院学者罗鸿胤探讨人工智能未来：学派之争与未来发展方向

这篇文章由甲子光年科技产业智库发布，作者为麻省理工学院（MIT）学者罗鸿胤，编辑为王博和苏霍伊。文章讨论了人工智能领域的学派之争，重点关注自然语言处理方向，包括自训练算法、蕴含模型、语言模型推理问题。作者从著名语言模型批评者 Gary Marcus 博士的锐评出发，探讨了语言模型的局限性和可靠性，以及现阶段语言模型推理的不可靠性。此外，作者提出人类认知功能不完整时，语言行为往往是脱离逻辑思维的，而 AI 模型生成的 text 可能更接近于 "梦和精神"。
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寻觅之光：探索科技与人文的碰撞
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寻觅之光：探索科技与人文的碰撞

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的行业开始运用这一技术来提高效率和生产力。在这篇文章中，我们将探讨人工智能在医疗保健领域的应用，包括 itsc Reinforce 和 Google Health。我们将重点关注这些应用程序如何改善医疗保健的质量和可负担性问题。
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ChatGPT背后的科技巨头们：一场大模型竞赛
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ChatGPT背后的科技巨头们：一场大模型竞赛

这篇文章探讨了硅谷巨头们在微软推出ChatGPT后加速推动大模型研究的情况。谷歌两个月内便发布了类似ChatGPT的Bard，其人工智能研究团队实力雄厚， DeepMind实验室与OpenAI竞争激烈。ChatGPT团队成员大多来自名校，且学历普遍较高。此外，硅谷巨头的AI研究员薪资待遇优厚，然而这并非完全出于金钱的驱动。在国内，大型科技企业和学术机构也正在加大对人工智能的研究和投入。
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大语言模型的诞生：临界点与未来发展
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大语言模型的诞生：临界点与未来发展

这篇文章探讨了人工智能中的大语言模型被视为临界点的原因及其对人类智能的影响。首先，它解释了信息动力学的概念，即信息的传播和演化，以及大语言模型如何在这些方面达到与人类匹敌的复杂性。其次，文章讨论了 why 大语言模型的诞生是一个临界点，并提出了这一突破与语言模型在复杂性上的表现有关。最后，作者提出了一些未来的研究方向，包括理解大语言模型的临界点、人工智能下一步的发展方向以及如何利用范畴论改进大语言模型等。
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ChatGPT的山寨之旅：虚假App和恶意软件揭露
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ChatGPT的山寨之旅：虚假App和恶意软件揭露

近日，随着ChatGPT的流行，一些假冒的电脑版应用程序和网站涌现出来。趋势科技是一家信息安全公司，他们透露，在4月中旬他们发现了假冒的ChatGPT应用程序，用户下载后可能会感染电脑病毒，导致个人信息泄露。此外，还有人发现了一些“山寨”的ChatGPT网站，这些网站通过在受访者的电脑上安装恶意软件，将其个人信息置于危险之中。因此，我们需要提高警惕，避免被山寨ChatGPT软件或网站诈骗。
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