大语言模型的技术应用前景与风险挑战

针对大语言模型(LLM)技术的快速发展,剖析它的技术应用前景和风险挑战,对通用人工智能(AGI)的发展和治理有重要参考价值。首先,以Multi-BERT(Multilingual Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、GPT(Generative Pre-trained Transformer)和ChatGPT(Chat Generative Pre-Trained Transformer)等语言模型为代表,综述LLM的发展脉络、核心技术和评估体系;其次,分析LLM现存的技术局限和安全风险;最后,提出LLM在技术上改进、政策上跟进的建议。分析指出作为发展阶段的LLM,现有模型存在非真实性及偏见性输出、实时自主学习能力欠缺,算力需求庞大,对数据质量和数量依赖性强,语言风格单一;存在数据隐私、信息安全和伦理等方面的安全风险。未来发展可从技术上继续改进,从“大规模”转向“轻量化”、从“单模态”走向“多模态”、从“通用”迈入“垂类”;从政策上实时跟进,实施有针对性的监管措施,规范应用和发展。

底质中硫化物样品预处理分析方法的改进

通过对底质中的硫化物预处理方法的改进 ,证明在盐酸或硫酸介质中气化 ,以 Na OH-EDTA为吸收液的预处理方法 ,具有准确度高、精密度好 ,测定周期短等优点。

土壤中总氰化物分析方法的研究

通过对底泥、土壤中氰化物预处理方法的选择，证明在硫酸介质中蒸馏，用氢氧化钠为吸收液，异烟酸吡唑啉酮光度法测定土壤中总氰化物的分析方法具有准确度高、精密度好等特点。

一种基于情感特征表示的跨语言文本情感分析模型

基于深度学习的跨语言情感分析模型需要借助预训练的双语词嵌入(Bilingual Word Embedding, BWE)词典获得源语言和目标语言的文本向量表示。为了解决BWE词典较难获得的问题,该文提出一种基于词向量情感特征表示的跨语言文本情感分析方法,引入源语言的情感监督信息以获得源语言情感感知的词向量表示,使得词向量的表示兼顾语义信息和情感特征信息,用于跨语言文本的情感预测。实验以英语为源语言,分别以汉语、法语、德语、日语、韩语和泰语6种语言为目标语言进行跨语言情感分析。实验结果表明,该文所提模型与机器翻译方法、不采用情感特征表示的跨语言情感分析方法比较,能够分别提高约9.3%和8.7%预测准确率。该模型在德语上的跨语言情感分析效果最好,英语与德语同属日耳曼语族,在语法和语义上更为接近,符合实验预期。实验部分对影响跨语言情感分析模型的相关因素进行了分析。

金属盐中硫化物分析方法的探讨

通过对金属盐类中的硫化物预处理及显色条件的探讨 ,证明在浓硫酸介质中气化 ,以 Na OH-EDTA为吸收液 ,用对氨基二甲基苯胺光度法测定 ,具有重现性好 (CV2 0 % ) ,测定周期短等特点。

大语言模型与多语言智能的研究进展与启示

针对大语言模型(LLM)在高资源语言上表现优异而在低资源语言上表现欠佳的现状,深入分析LLM在多语言场景下的研究现状、技术与局限。首先,从2018年至今以Multi-BERT(multi-lingual Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、GPT(Generative Pre-trained Transformer)和ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)等语言模型为代表,综述LLM的发展脉络;然后,具体分析了大语言模型在多语言智能上的探索,总结现有LLM在多语言智能的研究局限及其改进方向;最后,探讨LLM未来的多语言智能应用场景。分析指出现有LLM受限于多语言训练语料不均衡,存在语言文化的伦理偏见、语言模型的风格趋同化、多语言能力评估基准缺乏以及多语言场景下的模型幻象输出等问题,未来可采用同一语系家族语言的联合训练、多语言适配器技术、跨语言迁移学习技术、提示语工程技术、基于人工智能反馈的强化学习技术等策略实现多语言智能的LLM。

土壤中总氰化物分析方法的研究

本文通过对底泥、土壤中氰化物预处理方法的选择，证明在硫酸介质中蒸馏，用氢氧化钠为吸收液，异烟酸—吡唑啉酮光度法测定土壤中总氰化物的分析方法具有准确度高、精密度好等特点。

金属盐中硫化物分析方法的探讨

本文通过对金属盐类中的硫化物预处理及显色条件的探讨 ,证明在浓硫酸介质中气化 ,以NaOH———EDTA为吸收液 ,用对氨基二甲基苯胺光度法测定 ,具有重现性好 (CV2 .0 % ) 。

水中硫化物样品预处理方法的探讨

本文通过对水中硫化物预处理吹脱装置的改进，进行了温度、时间、速度、介质及吸收液等吹脱条件试验的选择，证明在磷酸介质中气化、ＥＤＴＡ—ＮａＯＨ为吸收液的预处理方法，具有回收率高（＞９０％），重现性好（Ｃ·Ｖ：２．３％），测定周期短等特点。

△Np63(p40)和p63在前列腺基底细胞中的表达

目的探讨△Np63(p40)和p63在前列腺各种病变基底细胞中的表达情况。方法应用免疫组化En Vision法检测良性前列腺增生症、单纯性萎缩、前列腺基底细胞增生、腺病、高级别前列腺上皮内瘤变和前列腺癌中△Np63(p40)和p63的表达。结果细针穿刺活检标本中,p40和p63均表达于所有良性前列腺病变中的基底细胞,p40与p63的表达分布基本一致,但p40染色略强于p63。TURP标本中,p40与p63在所有良性前列腺病变中的基底细胞表达,表达模式与表达强度与细针穿刺活检标本相同。20例前列腺癌中,p40和p63表达均阴性。结论△Np63(p40)也是一种很好的前列腺基底细胞标记物,可与p63联合应用于前列腺癌的诊断和鉴别诊断。

可重构网络中基于中心度与拓扑势排序的资源分配算法

可重构网络中的一个研究难点是虚拟资源的分配问题。首次将社会网络中心度和拓扑势研究引入到可重构网络虚拟资源分配问题中,在映射虚拟网络时考虑节点在网络中的位置重要性,提出了基于中心度和拓扑势的虚拟网映射算法。实验表明,所提出的新算法在提高资源分配效率,降低物理网络开销方面,与本领域以往算法相比,具有显著的进步。

短句语义向量计算方法

提出了一种基于人工神经网络的短文语义向量放缩算法,结合社交节点自身信息和短文语义,给出社交网络短文语义计算方法和突发话题发现算法。通过文本数值化实现语义距离的计算、比较、节点的分类及社区发现等。通过自行开发的微博采集工具Argus采集的大量新浪微博内容对所提模型和算法进行了验证,最后对未来工作进行了展望。

滑膜素对乳腺癌细胞迁移和增殖的影响

目的 :探讨滑膜素(synoviolin)在乳腺癌组织中的表达情况及其对乳腺癌细胞MCF-7增殖和迁移能力的影响。方法 :通过Western blot、免疫组织化学染色及免疫组织芯片技术检测乳腺癌组织中滑膜素的表达水平;在乳腺癌细胞MCF-7中利用腺病毒过表达滑膜素,并以划痕实验、Transwell迁移实验、CCK-8细胞增殖试剂盒等检测其对于乳腺癌细胞MCF-7迁移和增殖能力的影响。结果:滑膜素在乳腺癌组织中的表达水平明显低于相应癌旁组织;过表达滑膜素能抑制乳腺癌细胞MCF-7的增殖和迁移能力;过表达滑膜素能抑制乳腺癌细胞MCF-7发生上皮-间质转化。结论:滑膜素在乳腺癌组织中低表达,可能与抑制乳腺癌细胞的迁移和增殖能力密切相关。

4例食管肉瘤样癌临床病理特征分析

食管肉瘤样癌是一种罕见的食道恶性肿瘤，对其发生及本质的认识长期以来存在争议。我们对4例食管肉瘤样癌临床及病理特点进行了分析，报道如下。

危重症患儿血栓栓塞的危险因素分析和干预

目的分析危重症患儿静脉血栓栓塞(VTE)发病的主要危险因素,并探索有效的干预措施。方法前瞻性研究321例PICU患儿,经影像确诊静脉血栓栓塞,分析各种因素对危重症患儿静脉血栓栓塞发病和预后的影响,针对性地制定干预措施。结果 30例患儿合并有症状性VTE,影响VTE的危险因素有:年龄、心脏疾病、手术情况、中心静脉导管、机械通气。有中心静脉置管(CVC)的患儿VTE发病率升高,VTE患儿病情重、死亡率升高。结论 PICU患儿VTE发病率较高,CVC的使用和机械通气是主要的危险因素,一定的干预可能减少VTE的发病和改善预后。

教学民主化功能浅论

教学民主化追求师生在教学活动中相互尊重、相互信任、相互配合和相互促进 ,致力于营造一种民主、平等、自由、和谐的教学氛围 ,这对教学目标子系统、结构子系统。

城市污水中高效降解菌的分离与筛选

本实验主要对城市污水处理厂的进水口、 A反应池、 B反应池出水口等污水样品中的总菌数进行测定，并从中分离出 116株细菌， 8株放线菌， 8株酵母菌和 10株霉菌，将分离得到的这些微生物菌株以污水处理厂进水口的混合污水为基质，接种培养，以 COD为指标进行降解试验，共筛出 33株具有一定降解能力的菌株。在经过二次复筛，最后选出了 6株高效降解细菌、 6株放线菌和 1株酵母菌。通过试验看出，大多数细菌在污水中的生长峰值都在 18小时左右，降解率在 24小时左右较高， 18小时菌数增长最快。

蔬菜中硝酸盐氮的分析方法

蔬菜中硝酸盐氮的分析方法山东省环境监测中心站许杨，徐月梅目前，环境监测工作中对蔬菜中硝酸盐氮的分析方法尚未作规定。我们根据工作需要，参考有关文献通过试验建立了硝酸盐氮的分析方法。该法根据蔬菜的特性，通过两种预处理方法的对照，选择了硼砂溶液浸取￣［１］...