让人工智能大模型做K12学科试题，能赶上人类水平吗？ #模型

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... 2024-05-23 20:50 .. 北京市海淀区教师进修学校校长姚守梅解读大模型K12学科测试结果时指出，在语文、历史等人文学科的考试中，模型欠缺对文字背后的文化内涵以及家国情怀的理解。
    面对历史地理综合题时，模型并不能像人类考生一样有效识别学科属性。
    相较于简单的英语题，模型反而更擅长复杂的英语题。
    解理科题目时，模型会出现以超出年级知识范围外的方法解题的情况。
    当出现无法理解的考题时，模型依然存在明显的“幻觉”。
    此外，智源研究院还发布并解读国内外140余个开源和商业闭源的语言及多模态大模型全方位能力评测结果。
    评测结果显示，在中文语境下，国内头部语言模型的综合表现已接近国际一流水平，但存在能力发展不均衡的情况。
    在多模态理解图文问答任务上，开闭源模型平分秋色，国产模型表现突出。
    国产多模态模型在中文语境下的文生图能力与国际一流水平差距较小。
    多模态模型的文生视频能力上，对比各家公布的演示视频长度和质量，S .. UfqiNews ↓ 1

...是不是为了回应Anthropic的研究以及JanLeike出走的事儿，谁知道呢？（doge）回归正题，OpenAI超级对齐团队是如何想法子破解GPT-4思维的？在OpenAI新公布研究中再见Ilya的名字目前，语言模型神经网络的内部工作原理仍是个“黑盒”，无法被完全理解.
    为了理解和解释神经网络，首先需要找到对神经计算有用的基本构件.
    然鹅，神经网络中的激活通常表现出不可预测和复杂的模式，且每次输入几乎总会引发很密集的激活.
    而现实世界中其实很稀疏，在任何给定的情境中，人脑只有一小部分相关神经元会被激活.
    由此，研究人员开始研究稀疏自编码器，这是一种能在神经网络中识别出对生成特定输出至关重要的少数“特征”的技术，类似于人在分析问题时脑海中的那些关键概念.
    它们的特征展示出稀疏的激活模式，这些模式自然地与人类易于理解的概念对齐，即使没有直接的可解释性激励.
    不过，现有的稀.. 06-07 10:10 ↓ 20

...或采用少量数据进行二次训练，就可以满足新应用场景的需要.”
    中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、南开大学数字经济研究中心主任刘刚在接受央广网记者采访时指出，ChatGPT的推出，意味着大模型正式进入商业化、产业化时代，而大模型商业化运作成功，将会变成商业运用的产业集群，“因为一个大模型后面涉及大量下游的研发运用，比如其对话聊天功能可以应用到多个不同领域”.
    事实上，近年来，预训练大模型已成为人工智能领域的共识.
    早在2021年12月，国家人工智能标准化总体组副组长、北京航空航天大学人工智能研究院教授吴文峻曾指出，业界的一个共识是，未来新的业态是预训练大模型，即大数据、算法和算力的一个发展的新阶段.
    预训练大模型可以作为一个基础的模型去支撑更多的应用领域模型的构建和研发，形成一种新的业态.
    对标ChatGPT，吴文峻对央广网记者表示，“更核心的是它提供了一种普.. 03-06 04:20 ↓ 19 ..UfqiNews