ChatGPT的工作原理、关键技术及未来发展趋势

ChatGPT是自然语言处理领域的一项重要技术突破,专注于对话生成任务,在多种任务中表现出卓越的性能。主要探讨ChatGPT的演变历程、关键技术,并分析了其未来可能的发展方向。首先,介绍了ChatGPT的模型架构和技术演进过程。随后,重点讨论了ChatGPT的关键技术,包括提示学习与指令微调、思维链、人类反馈强化学习。然后,分析了由于基于概率生成原理所造成的固有局限,包括事实性错误、垂直领域深度性弱、潜在的恶意应用风险、可解释性及模型实时性差等。最后,探讨了其在典型应用中存在的问题和相应的解决途径,包括在训练评估过程中考虑道德和安全性因素,以降低潜在风险;结合外部专家知识和迁移学习,以提高模型对特定领域的理解能力,更好地适应特定任务场景;引入多模态数据,以提高模型信息理解能力,增强模型通用性和泛化性。通过对ChatGPT模型框架、技术演变与关键技术的分析,为深入理解ChatGPT提供帮助;结合原理分析其固有缺陷,并结合实际应用中存在的问题,挖掘未来可能的研究方向,为自然语言处理领域的深入研究提供有益参考。

酒精性肝病中医病机治法及中药防治规律的多维度分析

目的:分析酒精性肝病(alcoholic liver disease,ALD)中医病机、治法及中药防治规律。方法:筛选CNKI、维普网、万方数据库中有关中医药治疗ALD的文献,并建立数据库。通过Excel、GraphPad Prism、VOS viewer和SPSS Modeler软件进行数据统计,分别从ALD中医病机、治法及用药规律3个维度可视化分析。结果:共检索得到相关文献1890篇,根据纳排标准筛选后,最终纳入文献312篇。分析显示偏嗜饮酒、瘀血、痰饮是引发ALD的主要病因,气滞血瘀、肝郁脾虚、痰凝水停、湿热内蕴、湿困脾胃是该病的主要病机,应采取行气活血、疏肝健脾、化痰利水、清热解毒、化湿醒脾等治法。按疾病发展阶段分析可知,初期过度饮酒,酒毒湿热内蕴致脾失健运、肝气郁结,治宜解毒化湿、健脾疏肝;中期气滞日久,血行不畅,瘀血内停,气血湿热酒毒相互搏结,治宜行气活血、解毒利湿;末期气血湿热酒毒相互搏结日久,气滞、血瘀、水停,久病及肾,肝脾肾同病,治宜扶正祛邪、攻补兼施。用药规律分析显示,丹参、茯苓、柴胡、葛根、甘草及山楂等应用频次较高,配伍较多的是补益、利水渗湿、活血化瘀、解表、清热及理气等功效类药。关联规则分析显示,关联度最高的两药组合是葛花和砂仁,三药组合是丹参、山楂和泽泻,四药组合为丹参、山楂、柴胡和泽泻。结论:本研究全面分析了ALD中医病机及治法,并揭示了中药防治配伍规律,可为深入开展中医药防治ALD研究提供一定借鉴。

基于24Model-D-ISM的地铁站火灾疏散影响因素研究

为预防地铁站火灾事故,深入了解地铁站火灾人员疏散影响因素间的内在联系与层次结构,基于第6版“2-4”模型(24Model)分析63起地铁站火灾疏散事故,充分考虑各个因素之间的交互作用,提取19个影响地铁站人员疏散的关键因素,建立地铁站火灾人员疏散影响因素指标体系;采用算子客观赋权法(C-OWA)改进决策试验与评价实验法(DEMATEL),确定地铁站火灾人员疏散的重要影响因素;在此基础上,采用解释结构模型(ISM)分析各个因素间的层次结构及相互作用路径,构建地铁站火灾人员疏散影响因素的多级递阶结构模型。研究结果表明:疏散引导、恐慌从众行为、人员拥挤为地铁站火灾人员疏散的关键影响因素;地铁站火灾人员疏散受表层因素、中间层因素、深层因素共同作用的影响,其中,疏散教育与培训、设施维护与检查、疏散预案等因素是根源影响因素,重视根源影响因素的改善有利于从本质上预防和控制事故的发生。

基于综合对抗解释结构模型的煤矿透水事故致因分析

为了更加科学高效地对煤矿透水事故致因进行辨识和分类管理,以2021年丰源煤矿“4·10”重大透水事故为例,运用24Model法对事故致因进行分类提取,采用综合对抗解释结构模型(简称TAISM),对致因进行层级结构划分和因果关系分析。通过计算得到了该起事故致因的1组7层对抗型有向拓扑层级图。研究结果表明:监督机构监督检查不力、当地政府安全发展意识不强是造成此次事故发生的最根本原因。此外,在事故致因层级图中出现了2个回路,而同一个回路中的不同事故致因存在较强的关联性,应对其进行一体化控制,最大限度减少煤矿安全事故的发生。为今后煤矿事故致因分析提供了新的思路。

复杂系统视角下洞室施工人员安全认知仿真研究

为制定有效的安全认知提升策略及减少安全事故的发生,需深入探究洞室施工人员安全认知的演化过程和特征。首先,基于复杂社会技术系统和“2-4”模型(24Model)等相关知识,识别安全认知影响因素,构建洞室施工人员安全认知指标体系;然后,通过Super Decisions软件计算指标权重;随后利用系统动力学(SD)理论,明确各因素间的相互关系,建立包含组织安全管理等4个子系统的SD仿真模型,将以安全投入为基础的认知纠偏机制应用到SD仿真模型;最后,结合实际工程算例开展SD仿真以及敏感性分析。研究表明:随着工程进展,通过增加安全投入,并发挥认知纠偏机制作用,施工人员的整体安全认知由下降趋势转变为缓慢上升趋势;组织安全管理对洞室施工人员安全认知影响程度最大,结果与24Model的基本假设一致,从而验证了SD仿真模型的科学性和有效性。

有限元法分析老年骨质疏松患者L_(3/4)椎板减压椎间融合的力学性能

背景:老年骨质疏松患者同时罹患高位腰椎间盘突出的发病人数逐年增加,行常规后入路椎板减压及椎间融合术后腰椎整体力学强度及邻近椎体的生物力学性能改变尚未明确。有限元分析方法以其无创、可重复性高、结果精确等优势在生物力学领域具有重要价值。目的:基于有限元分析方法,针对老年骨质疏松患者的特定人群,建立L_(3/4)椎板减压椎间融合的有限元模型,评估弯腰动作下骨骼内固定复合体的生物力学情况。方法:利用Mimics 21.0提取脊柱CT的DICOM数据建立腰椎(T_(12)-L_(5))三维骨性结构,导入Geomagic wrap 2017,通过重划网格、删除钉状物、剪切模型、填充空洞、探测并编辑轮廓线、构造曲面片及格栅、拟合曲面等操作建立L_(3/4)全椎板减压模型。利用Solidworks 2017构建椎弓根螺钉、连接杆、椎间融合器,将其组装于L_(3/4)全椎板减压模型,通过拉伸、等距曲面、移动与复制实体等操作建立椎间盘、关节突软骨等结构。应用ANSYS Workbench 17.0进行材料赋值、模拟脊柱韧带、网格划分、施加作用力及限定边界条件,建立完整骨质疏松性L_(3/4)椎板减压及椎间融合脊柱有限元模型。观察弯腰工况下L_(3/4)椎板减压及椎间融合全腰椎有限元模型的应力、应变及位移云图。结果与结论:(1)应力云图方面:T_(12)-L_(1)椎体平均应力值最高,L_(2)下降24%,L_(3)下降55%,L_(4-5)下降约80%;L_(4/5)关节突区域应力集中程度最高,L_(2/3)次之,L_(1/2)及T_(12)/L_(1)程度轻;螺钉与连接杆交界处应力集中明显,螺钉在椎弓根进出口处次之;(2)应变与位移云图方面:L_(4/5)及L_(2/3)关节突的应变程度最高,T_(12)/L_(1)及L_(1/2)的应变程度次之,L_(3/4)节段融合器、椎弓根螺钉及连接杆无任何可见变形;各节段椎间盘均出现较大变形;(3)提示多软件协同操作可顺利构建老年骨质疏松性L_(3/4)椎板减压及椎间融合脊柱有限元模型;老年腰椎术后患者可耐受前屈动作,证实L_(3/4)椎板减压及椎间融合能够维持脊柱形态并保证脊柱稳定性,但是需警惕胸腰椎应力性骨折及邻椎病的发生。

基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证

在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外圆横向磨削力模型、平面磨削力模型、外圆纵向磨削力模型等现有的模型数据,开展磨削力理论模型的系数优化方法研究。相关性分析结果表明:通过计算得到的3种模型磨削力的预测精度提高了14.69%~42.54%,且3种模型所预测的法向磨削力的平均误差分别为5.9%、9.13%、3.23%,切向力平均误差分别为6.78%、8.36%、3.69%。经对比知,优化后的模型拟合度较好,模型预测精度显著提高。遗传算法优化后的非线性优化函数GA-LSQ算法更适合磨削力模型的求解,可对磨削力的预测及实际加工生产中的参数优化提供参考。

基于深度学习的塑性变形理论建模研究进展

传统塑性理论模型由于引入了适当的假设和简化,面对复杂变形机制和复杂变形条件时具有局限性。基于深度学习的理论建模作为数据驱动的建模新范式,具有精度高、通用性强的特点,是塑性理论建模的重要方向。介绍了深度学习的建模方法,如传统神经网络模型、物理启发式神经网络模型和神经算子网络,分析了各个模型的特点。总结了近年来基于深度学习的塑性理论建模方法在本构关系、损伤断裂模型、微观组织模型和多尺度模型等方面应用的研究进展,并分析了提高模型精度、泛化能力和可解释性的方法。最后提出了基于深度学习的塑性理论建模方法面临的挑战和未来发展方向。

论企业合规改革中的个人模式与组织模式关系

在单位犯罪归责理论中,个人模式最大程度地契合了传统刑事责任理论,但其理论缺陷也较为明显,即无法适用于大型去中心化的现代企业,可能造成企业责任的严格化。组织模式充分契合了现代化的组织特征,对于激励企业合规也具有重要意义,然而,倡导组织模式不意味着对传统责任理论的摒弃,强调组织体绝对独立性的观点并不值得提倡。更合适的理论方案是,将个人模式与组织模式进行有益调和。如此,一则维持了传统刑事责任理论,不至于突破传统刑法;二则充分结合了现代组织特征,具有更强的合理性;三则有利于激励企业合规,以实现国家规制与企业自治的二元共治。

Pu在膨润土层中的反应性迁移模拟研究(1)——地下水-膨润土体系演化的地球化学模拟

在某区含Pu高放废物处置系统的性能评价中,需要分析水-岩相互作用下蒙脱石、孔隙度、pH值等演化过程对膨润土材料性能及Pu反应性迁移的影响,为此,本文以工程屏障系统中厚度为1 m的柯尔碱膨润土回填材料为研究对象,基于地下水入渗景象,采用TOUGHREACT模拟了地下水-膨润土体系的地球化学演化。结果表明:膨润土完全饱和约需20年;膨润土中蒙脱石的伊利石化作用很弱,而去白云石化过程(白云石溶解、方解石形成)相对明显,这使得水中Ca^(2+)浓度减小、Mg^(2+)和HCO_(3)^(-)浓度增大、pH值呈弱碱性且维持在8.1~10.3范围内;膨润土的孔隙度和渗透率变化不明显(变化量不到2%)。这些演化过程将有利于维持膨润土的膨胀性,阻滞核素向外迁移。

数字经济对体育产业高质量发展的影响——基于中介模型和门槛模型的检验

对我国19个省级行政区2012—2021年的面板数据进行实证分析,通过建立中介模型和门槛模型探究数字经济与我国体育产业高质量发展的关系。结果显示:①在固定效应模型的基础上进行实证分析发现,数字经济对体育产业高质量发展产生推动作用;②在数字经济促进体育产业高质量发展过程中,产业结构作为中介变量、科技创新作为调节变量在其中起到相应的促进作用;③数字经济与体育产业高质量发展之间显著存在产业结构一阶门槛和科技创新二阶门槛效应。提出:应从提升数字经济发展水平、优化产业结构以及提升科技创新水平等方面促进体育产业高质量发展,推进社会主义现代化体育强国建设。

小学生跨学科素养测评模型构建与应用研究

跨学科素养是小学生学习发展的关键素养,构建科学、合理的跨学科素养测评模型是开展小学生跨学科素养有效监测与提升的重要保证,对打破学科知识壁垒、培育新时代拔尖创新人才具有重要现实意义。研究遵循成熟的教育测评模型构建范式,厘清了小学生跨学科素养操作性定义,构建了包含跨学科知识、跨学科能力和跨学科情意3个一级指标、8个二级指标的小学生跨学科素养测评指标体系,开发了《小学生跨学科素养测评量表》,基于探索性、验证性因素分析以及层次分析法,构建了小学生跨学科素养测评模型:Y=0.306*Y1+0.412*Y2+0.282*Y3,其中Y表示小学生跨学科素养,Y1、Y2、Y3分别表示跨学科知识、跨学科能力、跨学科情意。应用该模型对全国东、中、西部地区12省市的18166名小学4—6年级学生进行测评,初步验证了模型的科学性、有效性与可操作性,并依据测评结果提出提升小学生跨学科素养的对策建议。

部分饱和岩石的黏弹性Chapman-Kelvin模型的正演模拟方法研究

在讨论地震波传播理论时,大部分情况下是把地震波看作弹性波.事实上,地下介质是非完全弹性介质,这使得传统的均匀、完全弹性介质理论受到了严重挑战.地震波在裂隙岩石中传播受裂隙系统和流体含量的影响较大,以往许多关于频变各向异性的理论大多局限于单相流体假设,但是几乎所有储层中通常被一种以上的流体部分饱和或完全饱和.本文在Chapman理论基础上,提出了基于部分饱和的黏弹性Chapman-Kelvin模型的正演模拟新方法,以提高对部分饱和岩石的黏弹性地震波频变各向异性的认识.该方法基于Chapman和Kelvin理论模型,计算了双相不混溶流体饱和裂隙岩石中的黏弹性波频变各向异性弹性系数的表达式,提出包含喷射流和斑块效应的统一地震波传播的黏弹性Chapman-Kelvin新模型.通过对新模型进行数值试验,讨论了无裂缝和存在裂缝两种情况下,含裂隙储层部分饱和岩石中耦合的喷射流和斑块效应对黏弹性介质频变各向异性的影响.试验结果反映出黏弹性介质下地震波频变各向异性的变化规律,验证了本文提出的新方法和新模型正确.本文将黏弹性介质各向异性与裂缝中的流体流动参数相联系,有利于提高对含裂缝储层部分饱和岩石的黏弹性波频变地震各向异性的认识,以及地震学与油藏工程的结合程度.

构建支持大模型训练的计算机系统需要考虑的4个问题

支持大模型训练的计算机系统有3种类型,其中基于国产AI芯片系统的生态系统不是很好,要想改变这个局面,需要做好AI编译器、并行加速等10个关键软件;基于超级计算机的系统需要做好软硬件协同设计,从而更好地服务于大模型训练。针对如何搭建大模型的基础设施,提出4点平衡设计,以确保系统的性能、可靠性和可扩展性。

集成学习框架下的车辆跟驰行为建模

为了提高复杂行驶环境下车辆跟驰行为预测精度,提出了一种集成学习框架下融合理论驱动模型和数据驱动模型的车辆跟驰行为建模方法。基于stacking集成学习框架,选择理论驱动的智能驾驶模型(IDM)、考虑车辆队列和周围行驶条件因素的数据驱动的长短时记忆(LSTM)网络和门控循环单元(GRU)网络作为跟驰行为特征的一级学习算法,选择3种线性和8种非线性回归方法作为备选二级学习算法来融合一级学习器的输出特征。通过对比使用实际车辆轨迹数据计算的模型预测精度,确定了最优模型。研究结果表明:包含车辆队列和周围行驶条件变量的数据驱动跟驰模型比IDM模型的预测精度更高;多数情况下采用非线性二级学习算法的融合跟驰模型的预测精度高于IDM模型、数据驱动跟驰模型以及采用线性二级学习算法的融合跟驰模型;分别采用GBRT回归和随机森林回归作为二级学习算法的IDM-LSTM-stacking模型和IDM-GRU-stacking模型具有最高的预测精度;外界干扰下的融合跟驰模型稳定性优于单一的理论和数据驱动跟驰模型。集成学习为驾驶行为建模提供了新方法。

聚氨酯泡沫注浆修复材料泡孔结构特征及抗压性能研究进展

聚氨酯泡沫(PUF)注浆修复材料以轻质高强、快凝高膨胀等优势,在基础设施修复加固领域得到了广泛的应用。抗压性能是工程修复材料十分重要的力学指标之一,而材料的微观结构对其宏观力学行为有决定性影响。近年来,国内外专家学者对PUF注浆修复材料的微观结构特性和抗压性能进行了大量研究,但尚未见到系统性总结。本文介绍了PUF注浆修复材料的定义及反应过程,综述了其微观泡孔结构特性、压缩应力-应变关系和本构模型,从宏微观角度讨论了其变形和破坏机理,总结了密度、试件尺寸、应变率和特殊环境工况对压缩性能的影响机理及规律,最后展望了PUF注浆修复材料未来的研究方向。

大数据与计算模型

当前,人工智能持续升温,大语言模型吸引了众多人士的关注,并在全球范围内掀起了一股热潮。人工智能的成功本质上不是大算力“出奇迹”,而是改变了计算模型。首先,肯定了数据对于人工智能的基础性作用,指出合成数据将是未来数据的主要来源。然后,回顾了计算模型的发展历程,重点介绍了神经网络模型与图灵模型的历史性竞争;指出了大模型的重要标志是机器涌现智能,强调大模型的本质是“压缩”;分析了大模型产生“幻觉”的原因。最后,呼吁科技界在智能化科研中要重视大科学模型。

共有、共治与共享:大模型技术的发展之路

大模型技术正在重塑人类社会,并可能产生出新的弱势群体。大模型技术的发展需要人民民主的价值理念,因为通过人民民主可以让那些新弱势群体在大模型技术发展过程中直接表达其诉求,通过温和谈判来缓和剧烈的利益冲突,同时用人民民主制度来保障大模型技术产生的效益被社会大众所共享。人民民主的内涵主要表现为以生产资料公有制为主体、人民共同参与政治和共享社会发展成果等内容,体现在大模型技术领域就是大模型技术的共有、共治和共享。大模型技术的共有意味着其未来作为智能技术时代的基础设施而存在。为了防止大模型技术被资本吞噬,国家需要以某种方式介入,通过构建统一公共算力平台,并使得创新型企业获得更多的发展机会。大模型技术的共治意味着,要形成以积极公民为中心的行动者网络、去商品化的共治逻辑、国家的适度干预,并从新弱势群体中发现新的奇异吸引子。大模型技术的共享意味着,需要更多重视再分配、差别原则和再承认等核心内容。再承认的关键是,要使得那些新弱势群体在能力建设的基础之上获得其第二次降生的机会。

电大山区地物环境中电波传播的电磁计算

在无人驾驶与无人机等新兴行业中,信号覆盖范围的要求较高,不仅仅在城市,在人迹罕至的山地、沙漠、森林中也需要无线信号的覆盖才能真正完成远程操控,这些地区更多需要考虑的是地势变化对电磁传播所带来的影响。计算电磁学中的一致性几何绕射理论方法是分析电大环境电磁问题的有效方法,使用计算电磁学的方法研究电磁波在山区地物环境中的传播规律。给出了一种建立不规则地形模型的新方法,可以通过数字高程的网格数据生成电磁算法可用的三次多项式曲面,使用多个立方曲面对不规则地形进行拼接,使用平均均方根误差验证模型数据的准确性。基于所得的地形数据,完成了并行的几何光学算法,并对区域电磁场的分布进行了仿真计算。选取了实际山区地物环境进行了实地测量,测量结果与仿真结果对比趋势一致,验证了该方法在非规则地形中电磁波传播分析中的有效性。考虑环境电磁计算的规模,建立了相应的并行策略,100核测试的并行效率可以保持在80%以上。

基于等效模型的砖石古塔有限元模型修正方法

针对砖石古塔实体有限元模型节点众多导致修正效率低下问题,提出了一种将实体模型和杆系模型相结合的有限元模型快速修正方法。基于古塔结构的测试输出信号,使用随机子空间法识别了塔的自振频率。使用整体连续式方法建立了ABAQUS有限元模型,基于实测结果,使用萤火虫算法修正了塔的弹性模量、密度。修正后的有限元模型的计算结果与实测结果对比,能够较好吻合,说明修正后的模型可靠,可以作为后续抗震性能分析的基础。