中国科大发现黑洞潮汐撕裂恒星事件全新演化现象

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... 2024-04-09 01:30 .. 近期对黑洞潮汐撕裂恒星事件AT2023lli进行了多波段高频次监测。
    他们发现，光学紫外光变曲线峰值之前出现了迄今为止最显著的“鼓包”特征，并发现X射线呈现出“间歇性”辐射的特征。
    这些演化新特征，为揭示此类事件的物理过程提供了重要线索。
    相关研究成果日前在线发表于国际天文期刊《天体物理学杂志快报》。
    一颗恒星偶然运动到星系中心大质量黑洞附近时，会被黑洞强大的潮汐力所撕裂并被吸积。
    这一过程中会产生多波段电磁耀发，时间持续几个月到几年。
    这种现象称作黑洞潮汐撕裂恒星事件（TDE）。
    TDE发现后，科研人员需要利用地面与空间望远镜对其及时开展观测，获得测光和光谱演化信息，进而推断发生的主要物理过程及黑洞参数。
    以往发现的TDE，其光变曲线都呈现出较为光滑的“快上升，慢下降”的趋势，但AT2023lli却是个“异类”。
    光学监测结果显示，它在光变上升早期出现了一个很强的“鼓包”。
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... 02-08 05:33 , 7429 , 117 ..
迈向通用人工智能AGI之路：大型语言模型LLM技术精要-3
范式转换2.0: 从预训练模型走向通用人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）
这个范式转换所涵盖的时间范围，大致在GPT3.0出现之后（2020年6月左右），一直到目前为止，我们应该正处于这个范式转换过程中.

ChatGPT是触发这次范型转换的关键节点，但是在InstructGPT出现之前，其实LLM处于这次范式转换前的一个过渡期.

过渡期：以GPT 3.0为代表的 “自回归语言模型+Prompting”模式占据统治地位
前面说过，在预训练模型发展的早期，技术框架收敛到了Bert模式和GPT模式这两种不同的技术范型，而且人们普遍更看好Bert模式一些，相当多数的后续技术改进，都是沿着Bert那条路走的.
    但是，随着技术的继续发展，你会发现，目前规模最大的LLM模型，几乎清一色都是类似GPT 3.0这种 “自回归语言模型+Prompting”模式的，比如GPT 3、PaLM、GLaM、Gopher、Chinchilla、MT-NLG、LaMDA等，没有例外.
    为什么会这样呢？背后一定有其必然性，我认为可能主要源于两个原因.

首先，Google的T5模型，在形式上统一了自然语言理解和自然语言生成任务的外在表现形式.
    如上图所示，标为红色的是个文本分类问题，黄色的是判断句子相似性的回归或分类问题，这都是典型的自然语言理解问题.
    在T5模型里，这些自然语言理解问题在输入输出形式上和生成问题保持了一致，也就是说，可以把分类问题转换成让LLM模型生成对应类别的字符串，这样理解和生成任务在表现形式就实现了完全的统一.


这说明自然语言生成任务，在表现形式上可以兼容自然语言理解任务，若反过来，则很难做到这一点.
    这样的好处是 ... 迈向通用人工智能AGI之路：大型语言模型LLM技术精要-3 ⟶

...在运动医学研究所正式启动我国儿童青少年心血管健康状况调查与干预项目.
    国家体育总局青少司副司长王雷、运动医学研究所副所长张霞、与会专家共同商讨项目方案设计，就下步项目实施问题展开讨论.
    据了解，该项目由总局青少司委托运动医学研究所发起，未来将积极调动体、教、医各方力量，对国内中小学生开展心血管健康状况调查，有针对性地制定体卫融合干预方案，以多样化健康包形式导入学校体育和家庭生活中，促使我国儿童青少年早期养成良好健康生活习惯，不断向学校、学生和家长灌输“理想心血管健康”概念，帮助孩子们从小坚持“理想心血管健康”的标准生活方式，最大限度降低成年后心血管病的发病风险，推进营养与健康学校建设，从而助力“健康中国”建设步伐.
    据总局运医所运动医务监督研究中心副处长张剑梅介绍，青少年时期的理想心血管健康状态是成年后心血管健康的重要前提，不合格的心血管健康评分是成年后心血管疾病.. 09-19 01:50 ↓ 24 ..UfqiNews