AI人工智能语言模型在化工设计领域的应用与展望

本文详细介绍了AI人工智能语言模型在化工设计各专业领域的应用现状及未来发展方向。通过对化工设计各专业的应用分析,探讨了AI人工智能语言模型在化工设计中的价值。同时,结合实际案例,展示了AI人工智能语言模型在化工设计中的应用场景。最后,对AI人工智能语言模型在化工设计领域的发展前景进行了展望,希望研究成果能为读者提供一定的参考价值。

大语言模型与知识图谱协同下高校AI项目导师构建研究——以“人工智能创新项目设计”为例

针对项目式学习面临的学习内容增加、知识体系重构以及学习方式变化等难题,提出了一种融合大语言模型(LLM)与知识图谱技术的高校AI项目导师系统构建方案。其中,大语言模型实现自然语言的理解和生成,而知识图谱负责专业知识库和增强大语言模型输出的可解释性和可靠性。高校AI项目导师能提供准确、个性化且全面的项目学习指导,使学习者有效应对各种复杂的项目式学习情境。“人工智能创新项目设计”课程的实证研究表明,采用高校AI项目导师系统显著提升了学生的课程参与度,促进了学生的工程创新素养、工程人文素养及AI素养三大核心素养的发展,并有效提高了学生对课程的满意度。这表明将大语言模型技术与知识图谱技术相结合而开发的在线教育工具,在提升教学质量、激发创新能力等方面展现出较高的发展潜力。

人工智能科学(AI4S)引发的范式变革——大语言模型视角下教育研究的问题、方法与过程

人工智能科学(AI for science,AI4S)为代表的新范式正在重塑科学研究。作为AI4S的关键技术,大语言模型在教育智能体建模与仿真、教育过程挖掘、教育数据增广等方面展现出了巨大潜力。研究立足科学哲学领域的“问题-方法-过程”框架,剖析了大语言模型引发的教育研究范式变革图景:在问题维度,大语言模型基于海量数据形成的“世界知识”拓宽了教育研究的问题视野;在方法维度,大语言模型依托其“泛思维链”能力,为情境建模、模拟仿真、因果推断等方法创新提供新的可能;在过程维度;大语言模型为“端到端”和“人在回路”理念在教育研究中的融合提供了理想的技术载体,开启了人机协同的新范式;结合教育研究范式演进的历史维度,当前AI4S引领的变革是社会需求牵引和技术进步双重驱动的必然,既延续了数字时代教育研究范式的演进逻辑,还在智能维度、生成式范式、跨界整合等方面实现了独特突破。需要指出的是,这场范式变革虽然前景广阔,但其复杂性也不容忽视。研究对教育知识生产“单一文化”、理解错觉加剧、模型黑箱效应等潜在风险作了深度探讨,提出了重塑教育研究的反思性、审慎评估大语言模型适用边界的策略实施,为应对AI4S时代的教育机遇与挑战提供了新思路。

从故事生成程序到大语言模型:人工智能编剧创作的历史与实践

人工智能生成内容(AI Generated Content,简称AIGC)电影包括内涵丰富的多种维度,从编剧角度可以分为AI生成故事(AI Generated Storyline,简称AIGSL)与AI生成剧本(AI Generated Screenplay,简称AIGSP)。AIGSL研究始于20世纪60年代初,按照创作模式可以分为基于结构模型的故事生成、基于规则的故事生成和基于机器学习的故事生成三类程序。2022年底以来,以Chat GPT为代表的大语言模型将AIGC的内容从简单的AIGSL拓展到了AIGSP领域,同时催生了基于大语言模型的专用故事与剧本生成工具。大语言模型的故事和剧本生产存在事实错误、陈词滥调以及主观偏见等天然缺陷,但AIGSL与AIGSP已经开始实现产业化。目前的人工智能编剧创作绝大多数并不完全由AI创作,属于弱人工智能领域。中国电影工作者与软件工程师有必要利用机器学习等AI技术,学习中国传统叙事文本并总结其叙事风格,为具有中国叙事特色的编剧创作提供智能助力。

基于大语言模型的电力系统通用人工智能展望:理论与应用

大语言模型(LLM)是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前,在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下,文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术,并展望其在电力系统中的潜在应用。首先,介绍了LLM的基本原理、神经网络架构以及训练方法,特别是与传统人工智能模型相比,LLM在逻辑推理、编程和代码理解以及数学推理方面的突破。然后,展望了LLM在电力系统负荷与新能源发电出力预测、电力系统规划、电力系统运行、电力系统故障诊断与系统恢复、电力市场等领域的潜在应用。最后,阐述了基于LLM构建电力系统通用人工智能技术所面临的挑战,包括电力系统数据的质量与可获取性、输出结果可解释性以及隐私保护问题。

面向大语言模型的青少年人工智能教育

大语言模型(LLM)作为一种先进的AI技术,正对人类生活产生深远影响。与传统AI技术相比,LLM能够处理大量的文本数据,并在自然语言处理等领域发挥着巨大作用。LLM的快速发展与应用推进已经对AI教育的课程内容、教学模式与学习平台产生了显著的影响,这些影响也迫切要求青少年AI教育课程与时俱进的变革。为应对这种变革,该研究从课程内容框架、基于LLM的教学模式以及LLM辅助学习平台三个维度设计了一个面向LLM的青少年AI课程架构,并以教学活动设计为切入点,深入探讨了如何使该课程架构与学科核心素养紧密契合。基于此架构,设计并开发了一门高中LLM示范课程,重点展示了如何利用自主开发平台(LLM 4 Kids)进行人机协同教学。选取了示范课程中《面向LLM的提示与评估》的单元内容,解释了如何在教学过程中有效的应用和整合LLM技术。通过提供面向LLM的青少年AI课程架构以及解释案例,为AI教育实践者提供面向LLM的框架体系与课程参考,推动最新的人工智能前沿知识进入中小学课堂,从而有助于青少年适应AI快速发展的时代。

语言模型与人工智能

本文按照自然语言处理学术发展的时间顺序,分析了人工智能与基于规则的语言模型、统计语言模型、神经语言模型、预训练语言模型、大语言模型之间的关系。研究指出,构建一个能够理解世界的模型将是人工智能未来的发展方向。

生成式人工智能对高校图书馆的影响及应对策略——以ChatGPT大型语言模型为例

文章分析ChatGPT模型的优势和不足,从对话式资源检索、智能咨询与智慧空间服务、嵌入式个性化阅读推广、探讨式知识获取、虚拟馆员与馆员助理服务、人工智能素养教育、AI学习伙伴训练指导七方面分析生成式人工智能为高校图书馆带来的机遇,指出其将面临阅读吸引力减弱、错误知识传播、学习动力下降、已有技能退化、版权问题凸显等挑战,并提出具体应对策略,即参与制定人工智能商用标准和使用规范;探索人工智能实践应用,积极应对风险挑战;开展人工智能素养教育,创新考核评价方式;提升馆员综合素养,组建人工智能服务团队;建立监测反馈机制,持续提高服务质量。

出版业应用人工智能大语言模型:现状、挑战与未来趋势

人工智能大语言模型给出版业带来巨大改变,将进一步优化出版的内容生产和传播方式。通过梳理国内外出版业人工智能大语言模型最新应用现状,归纳在选题策划、内容创作、编辑加工、文图互生、有声阅读制作等各个环节实际应用过程中存在的问题,研究发现,大语言模型在应用中存在质量欠佳、隐形过滤、版权不清、数据窃取、人机关系颠覆等问题,需引起行业高度警惕和重视。未来,大语言模型将更加专业化、场景化、轻量化,出版业应在完善机制、打通渠道、提升意识等方面发挥合力,实现政产学研协同发展。

以大语言模型为代表的人工智能技术在文博领域的前沿实践及挑战

2023年,由OpenAI公司发布的Chat+GPT引发广泛关注,大语言模型逐渐进入文博从业人员的视野。专家学者对大语言模型在文化遗产、博物馆等领域的应用进行了多次假设,也有一些艺术家和机构迈出了使用此类技术进行展览策划、观众分析、艺术创作等工作的第一步。大语言模型虽然在文化与博物馆领域已进行了诸多前沿实践,似乎也具有广泛的应用前景,然而,当前阶段在利用其进行数据分析、内容生成等工作时,仍然需要大量人工干预与监督。

教育领域人工智能基准测试:跨学科中文大型语言模型的综合评估

随着Chat GPT的发布,大型语言模型(large language model,LLM)已经在全球迅速崭露头角并在各行各业广泛应用。与此同时,以中文语言为基础的大型语言模型研究逐渐展开,其在教育领域的应用与效果也有待研究。为此,文章以10年高考题目数据集“GAOKAO-Bench”为测试数据,通过统计和分析11个不同来源(包括大型企业、学术机构和新兴公司)的开源中文大型语言模型在9个不同学科(语文、数学、英语、物理、化学、生物、历史、政治、地理)中的表现,来评估不同的中文大型语言模型在教育教学自动评估中的效果。随后,文章根据评估结果,从多学科、多维度出发,对模型在各个科目上的推理表现进行分析研究。最后,文章对中文大型语言模型在教育教学自动评估中可能遇到的挑战与问题进行探讨,并提出可供优化的思路与方法,以期推动中文大型语言模型在未来教育教学中的发展与传播。

人工智能大语言模型在化学教学中的应用——以“文心一言”为例

在大语言模型迅速发展的今天,借助“文心一言”探索其在初中化学教学中的应用。通过教学案例研究其可能的应用模式:是化学资料查询的工具,可训练学生的思维能力,帮助学生梳理学习思路等。并比较其在个性化教学、提高课堂效率、体现学生主体性和培养核心素养、思辨能力、好奇心等方面的优劣势;预测其发展趋势,即用来设计、评估实验方案等。

人工智能大语言模型在中医药领域的应用

[目的]探讨基于AI(人工智能)大语言模型在中医药领域的应用,以期为临床应用、中医药(TCM)的研究及TCM知识普及方面提供支持。[方法]利用深度学习技术构建的大语言模型对中医古籍、医案记录、现代研究论文等大量文本数据进行分析与学习,包括运用自然语言处理(NLP)技术提取关键信息,并通过模式识别辅助医生进行病症诊断;分析中药配方及其药效,为新药开发提供参考;简化专业术语以普及TCM知识。[结果](1)大语言模型能有效辅助中医诊断过程,减少误诊率,并提升诊断的速度;(2)在药物研发方面,模型成功揭示了多种潜在的药物组合及其作用机制;(3)通过智能系统解释中医药概念,非专业人士对TCM的理解得到显著提高。[结论]基于AI大语言模型在中医药领域的应用展现出积极的前景,它不仅有助于提高临床诊断的精度和效率,而且促进了中药新药的研发,并为公众提供了更易于理解的TCM知识;未来,随着技术的不断进步,预计该模型将在TCM领域发挥更大的作用,推动传统医学的现代化发展。

基于大型语言模型人工智能的探索与实践

随着ChatGPT的出现,对大型语言模型人工智能的研究与应用快速兴起。包括金融业在内的各行业纷纷开展相关应用,推出了智能客服、智能风控等场景应用。与此同时,大模型应用的安全性也引起了各方注意。对此,中国人民银行广东省分行基于ChatGLM模型,开展大型语言模型人工智能的探索与实践,研究大型语言模型提升央行履职效能的可行路径,并借此储备人工智能实践型人才。

人工智能大语言模型如何影响拔尖创新人才培养

人工智能大语言模型作为科技领域的热门技术之一,正在改变教育的发展形态和人才培养方式。文章分析了人工智能大语言模型的特征和对拔尖创新人才培养的影响。人工智能大语言模型能激发学生的探索欲、助力个性化学习、强化主动思考的能力,但也存在信息交互失准、情感交流缺失和学习实践遇阻等潜在问题。人工智能大语言模型发展背景下,培养拔尖创新人才需要重塑智能化时代的教育评价、重申技术渗透下的教师角色、创新课堂教学方法、重构高效的教育管理理念,充分发挥人工智能大语言模型在拔尖创新人才培养中的积极作用,弱化和规避其消极作用,促进拔尖创新人才的成长。

出版业人工智能大语言模型应用管窥

【目的】探讨人工智能大语言模型在出版业的应用现状和未来发展趋势。【方法】通过搜集整理现有数据和资料,归纳分析大语言模型在出版业的具体应用案例,分析应用中隐藏的问题,并提出针对性解决策略。【结果】研究发现,大语言模型在出版业的应用,既为出版业发展带来了重大机遇,也可能导致“技术异化”的诸多问题。【结论】大语言模型在出版业的应用,从通用型转向专用化、场景化,从高门槛转向简易化、轻量化,从数据分散转向数据协同,将成为趋势,出版业需要以更加开放包容的心态积极拥抱新技术。

面向环境司法智能审判场景的人工智能大模型应用探讨

环境司法审判是生态环境治理体系的重要组成部分,基于生成式人工智能(AI)技术的突破而形成的AI大模型为环境司法审判工作转向更高水平的智能审判体系提供了重大机遇。本文围绕推进AI大模型技术与环境司法审判工作融合、实现环境司法审判工作创新发展的主旨,探讨了AI大模型在环境司法智能审判中的赋能作用和应用实践,凝炼了当前环境司法AI大模型存在的数据质量“低劣”“算法黑箱”引发偏见、深度应用能力不足等突出问题;以生态环境保护类案件应用为例,构建了基于AI大模型的环境司法智能审判系统,阐述了相应系统的架构设计以及涉及的技术要素。进一步提出了注重顶层设计、建设环境司法高端智库,建设环境司法数据中台、健全司法数据标准及规范体系,构建算法治理机制、促进环境司法审判公平正义,完善环境司法多元问责机制、筑牢司法监督管理体系等发展建议,以期丰富环境司法审判工作的前沿技术认知,加快环境司法的智能化、智慧化、现代化转型进程。

从美智库报告看人工智能大语言模型网络安全问题及对策

人工智能大语言模型作为新生代人工智能技术异军突起的发展领域,近年来得到研发界和产业界的广泛关注。美国乔治城大学沃尔什外交学院的智库发表报告指出,人工智能大语言模型存在输出虚假信息、偏见信息、被恶意利用等诸多安全隐患,并剖析大语言模型的开发过程,寻求控制模型输出的有效技术方法。以报告为出发点,贯穿人工智能大语言模型全生命周期,分析了网络安全问题的形成机理和风险样态,试图探寻网络安全问题解决的新出路。

体系化人工智能与大语言模型在智能情报场景中的应用

体系化人工智能和大语言模型在智能情报领域展示了巨大的潜力和多样的应用前景。通过阐述体系化人工智能的定义与组成、技术驱动力及架构设计,分析大语言模型如何通过实时情报分析、语义理解与生成、多语言处理、决策支持和用户交互优化等应用来提升智能情报系统的效能,讨论隐私与安全问题以及技术挑战与限制,提出相应的解决策略,以供参考。

大模型时代我国人工智能法学理论体系的构建

在大模型时代,人工智能法学及其理论体系迅速发展,逐渐形成独特的学科分支。新兴的人工智能法学不仅重构了传统的法学研究对象,也带来了创新的研究方法,同时提出了与众不同的正义观念。这些理论的形成和发展,与大型人工智能模型(如ChatGPT)的出现密不可分,后者在推动理论更新、促进法治实践全面提升方面发挥了巨大作用。中国在建设自身的人工智能法学理论体系过程中,得益于已有的法学理论基础和人工智能产业的蓬勃发展,然而,研究水平的不均和学科间壁垒的存在,成为建设中的难题。未来的工作需要将基本概念、框架建设以及多维、动态、可进化的理论体系的构建作为重点。技术的进步将不断推动法学理论的演变。从弱人工智能到强人工智能的转变为法学理论的发展带来了挑战和机遇。在这个过程中,确保人类价值观、权利和安全是至关重要的。构建人工智能法学理论体系,需要避免技术的潜在恶意应用,同时引导它向善。这不仅是一个学术上的努力,更是社会对于法律新概念和实践的重塑。这一工作涉及多学科合作,需要全球共识的形成和实践的更新,对法治的未来和法律体系的完善将产生长远的影响。