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本文目录一览：

1、港大教授直言辨别AI论文挑战很大!席卷全球的ChatGPT,在香港可以怎么用...
2、ChatGPT两周岁:人工智能如何改变了科学家的生活
3、GPT用到的相关论文以及理论
4、瑞泊丨论文显示通用大模型技术将影响80%的工作岗位

港大教授直言辨别AI论文挑战很大!席卷全球的ChatGPT,在香港可以怎么用...

ChatGPT在香港的合法使用场景撰写赴港计划书申请香港优才签证时，需提交一份赴港计划书，这是决定入境处对申请人第一印象的关键材料。网友尝试使用ChatGPT撰写赴港计划书，但需注意内容的真实性和个性化，避免与他人重复，同时需警惕入境处可能采用的AI查重机制。

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ChatGPT两周岁:人工智能如何改变了科学家的生活

ChatGPT发布两年来，通过提升效率、辅助写作、突破语言障碍等方式显著改变了科学家的生活，但也存在文献综述效果有限、可能编造信息、隐私风险等局限，同时展现出成为“人工智能科学家”的潜力。

使用方法方法一：官方直接访问：登录https：//chat.openai.com/chat。由于国内不支持使用ChatGPT服务，需科学上网定位到日本或韩国，注册账号后登录使用。方法二：使用替代网站：访问https：//chat.gpt.bz/。注意事项：不能频繁请求，否则易出现服务繁忙或暂时无法响应的现象。

社会技术化：患者通过AI快速获取诊断建议，改变就医流程；技术社会化：医疗行业要求模型通过专业认证，确保输出符合医学伦理。

技术快速迭代：数据科学和机器学习领域技术更新极快。以生成式人工智能为例，2021年9月作者刚入职时，文本到图像生成（DALL-E）、GitHub Copilot、ChatGPT等工具尚未出现，而如今已成为日常工具。OpenAI发布的SORA甚至实现了文本到视频的转换。这种变化要求数据科学家不断学习新技术，否则可能被淘汰。

海外AI技术发展不再公开，对国内AI的发展加速有限，国产AI操作系统的突破任重道远。高性能GPU芯片的禁运导致模型迭代加速度落后，中美之间的差距会进一步扩大。不过，数据产业是下一步可以重点关注的领域，国家政策对数据有极大的倾斜。

其一是，让计算机去做人类能做的事情，ChatGPT就是一个很好的例子。其二，有一部分组织将人工智能定义为“目标导向地适应行为”，即能够非常迅速地适应不断变化的世界。Hulme认为这部分行业组织将会是未来真正的赢家。也就是说，衡量未来是否成功的标准是个人或组织迅速适应快速变化的世界的能力。

GPT用到的相关论文以及理论

1、GPT-4（ChatGPT的底层模型）的构建离不开深度学习和自然语言处理领域的多项关键论文。其中，Vaswani等人在2017年发表的Attention is All You Need论文引入了Transformer模型，其自注意力机制革新了序列到序列任务的处理方式，成为后续GPT、BERT等模型的基石。

2、GPT-2模型架构在OpenAI GPT-1的基础上进行了细节调整，奠定了整个大语言模型（LLM）的发展方向，设计了高质量的自然语言模型无监督训练数据集，论文主要讨论了在未明确任务的情况下，大量语料训练的模型不需要额外微调，即可完成许多自然语言任务，取得满意结果。

3、训练GPT-3使用了从25亿到1750亿参数不等的模型，涵盖了广泛的模型大小。数据集包括Common Crawl、WebText、互联网书籍语料库和英文维基百科。为减少数据污染，作者在训练过程中消除了论文中所涉及基准测试开发和测试集之间的重叠部分，尽管在过滤过程中出现了一些错误。

4、揭示“涌现”概念的表象本质，否定其作为模型内在属性的地位论文通过实验证明，所谓GPT的“涌现”能力并非模型自身在临界点突然质变产生的全新能力，而是由于使用了非线性的评价指标（如“exact match”精确匹配标准）导致的认知错觉。