零样本文本到图像生成:DALL-E研究揭秘
DALL-E论文提出一种文本到图像生成的方法,通过训练神经网络模型,能够将文本描述转化为具有真实感的图像。该模型采用了自监督学习技术,通过预测未给定文本的图像,从而学习到了图像生成能力。这种技术的出现,使得自动化图像生成成为了可能,有望在许多领域中得到应用。
探索ChatGPT在教育领域的应用前景
这篇文章主要讨论了 ChatGPT 在教育领域的应用，以及一些学生尝试将其与学习结合的经验。虽然 ChatGPT 的应用还处于初级阶段，但它已经展现出了在语言生成和理解方面的高度智能，为学生的学习提供了新的可能性和挑战。
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"。
ChatGPT时代，教育人的自我思考与转型
这篇文章探讨了 ChatGPT 对教育行业的影响，提醒教育人士关注人工智能的发展并思考自己在未来教育领域的不可替代性。文章提出了教育人士需要不断学习、创新和提升自身素质以应对人工智能挑战的观点。