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隐性知识的传播与教学模型
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隐性知识的传播与教学模型

1. 文章"The Cultural Transmission of Tacit Knowledge"探讨了如何在隐性知识的文化传递中保持其高保真度，提出了一个“隐性教学”的领域通用模型。2. 文章"Measuring similarity- and complementarity-driven relations in networks"研究了现实世界网络中相似性、互补性等关系，发现它们都可以塑造网络结构，并且可以通过引入两个系数族来测量关系的相似性或互补性。3. 文章"Preferential Attachment with Reciprocity: Properties and Estimation"研究了社会网络中的互惠关系，发现经典的优先依恋模型并不能很好地解释所有的互惠现象，因此提出了一种新的模型，并通过实验验证了其有效性。
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AI助力学术写作：从中文摘要到英文内容优化
论文摘要

AI助力学术写作：从中文摘要到英文内容优化

这篇文章介绍了微软的NewBing整合了ChatGPT功能在学术领域的应用，主要关注于如何利用AI技术提高学术论文的中英文摘要的质量。作者提出了四个指令，通过这些指令，可以基本保证写出的英文摘要语法准确、表达清晰。
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ErrorAnalysis&CorrectioninWeightedA*SuboptimalityandSoftOptionsCritic
论文摘要

ErrorAnalysis&CorrectioninWeightedA*SuboptimalityandSoftOptionsCritic

这篇文章主要探讨了两个与人工智能领域相关的主题。首先，针对加权A*算法（wA*）的误差分析与修正进行了研究，发现wA*产生的解决方案的错误率往往远低于其使用权重W乘以最优解的成本，但目前缺乏足够的证据来支持这一观点。其次，文章探讨了一种名为“软选项评论家”（Soft Options Critic）的方法，该方法在层次任务中利用options框架进行学习和规划，并通过实验发现，最大化每个选项和之间策略的熵有助于提高模型的性能。
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造假大师 | ChatGPT给出的参考文献有多离谱？
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造假大师 | ChatGPT给出的参考文献有多离谱？

最近，尝试了一下ChatGPT搜寻相关文献的功能。总体来说，响应挺快，介绍相关领域的研究论文头头是道，给出的参考文献格式也挺规范，还能直接提供文章的doi，甚至网站链接。咋看起来挺靠谱，实际上是典型的造假大师。那么，ChatGPT给出的参考文献有多离谱？不能说十分符合，只能说是毫不相关，给出的参考文献甚至没有一篇是真实的。 下面演示一下 基于提示工程，先给ChatGPT一个训练，改善其响应质量。先告诉ChatGPT的身份，以及擅长的领域。Q1. You are an environmental researcher. Q2. You specialize in microbial electrochemistry, especially microbial fuel cells. 然后调研一下是否有碳化铁材料用于微生物燃料电池。Q3. Are there iron carbide materials used as microbial fuel cell anodes? 给出的答案看起来挺靠谱。 进一步询问研究来源，以及提供更多类似的研究。 Q4. Can you give me the source of these studies? Q5. Is there more research? 然后用Web of Science搜索一下这些文章。 重点来了，搜索结果全军覆没，没有一篇文章能通过Web...
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AI作弊现象引发全球关注：ChatGPT在国内网购平台热卖，学术期刊限制其使用，检测软件应对academicfraud
本科论文

AI作弊现象引发全球关注：ChatGPT在国内网购平台热卖，学术期刊限制其使用，检测软件应对academicfraud

一篇关于ChatGPT在国内外教育场景中的应用 article 已经完成。在国外，多所学校已禁止使用 ChatGPT，担忧学生作弊。在国内，AI 工具在网购平台上仍在售卖，但一些重点大学的一线教师正密切关注学生的使用情况。尽管有人认为 ChatGPT 可以辅助学习，但它仍存在争议。多家知名学术期刊已更新编辑规则，避免 ChatGPT 等软件被当作作者。一些美国大学教授则采用检测软件防止 AI 作弊，如 GPTZero。
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大型语言模型的进化与应用
本科论文

大型语言模型的进化与应用

这篇文章主要探讨了大型语言模型（LLM）的发展及其在问答、论文写作和代码生成等任务中的优秀表现。然而，随着LLM技术的进步，如何解决其在敏感信息泄露和學生作弊等问题也日益重要。文章介绍了作者团队开发的用于生成高质量合成数据并微调本地离线模型的方法，以解决隐私问题和提高任务性能。同时，作者还介绍了他们对LLM生成文本检测的研究，以及该领域所面临的机遇和挑战。
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AI内容生成：未来媒体、电商等行业的变革力量
本科论文

AI内容生成：未来媒体、电商等行业的变革力量

这篇文章主要介绍了人工智能大模型（AIGC）的发展现状和未来前景。AIGC是近年来兴起的一种新型计算范式，其训练使用了更多数据，具备更好泛化性，应用范围更广。典型的自然语言大模型如GPT-3等已在多个领域展现强大能力。随着数字经济和实体经济融合加深，以及互联网平台向元宇宙转型，人类对数字内容的整体需求不断提升。AIGC已在传媒、电商、影视、娱乐等行业实现重大创新发展，同时金融、医疗、制造、工业等各行各业也在快速应用。据IDC数据显示，2022年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业为互联网、金融、政府、电信和制造，其中AI为自动驾驶、交通物流等领域带来巨大经济价值。2016-2022年间，我国AIGC行业投融资规模逐年上升，2021年投资金额达到历年最高。
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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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