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明星内幕与动态分析 克劳斯·迈因策尔教授受邀前去扶直学院进行学术讲座

发布日期:2025-02-11 11:05    点击次数:188

明星内幕与动态分析 克劳斯·迈因策尔教授受邀前去扶直学院进行学术讲座

2024年11月12日下昼,北京大学扶直论坛第301讲在扶直学院206教室举行。德国慕尼黑工业大学了得荣休教授克劳斯·迈因策尔受邀进行讲座,题目是“ChatGPT和东谈主工智能:从基础旨趣到扶直利用”。本次讲座由扶直工夫系主任贾积有主捏,来自北京大学等校的50余名师生参与。

迈因策尔详备先容了东谈主工智能(AI)从数字计较到脑导向计较和量子计较的演变经由。本次讲座共分为四个部分:AI的基础、ChatGPT的基础、ChatGPT对扶直计谋的挑战和生成式东谈主工智能的使用指南。

第一部分,迈因策尔先容了AI工夫的早期基础,讲解了图灵机是如那儿理信息数据的,以及冯诺依曼架构所构建的二进制计较机信息存储和处理模式。从AI发展的视角来看,早期的AI工夫基于逻辑表面,AI的智能性来自于群众系统构建的智能性。符号成见构建的AI,如ELIZA,在那时是琢磨的主流。AI的智能性提高来自于统计学习门径的发展,符号成见构建的AI渐渐向统计数据拟合的AI转动。神经集中的出现和机器学习算法的发展使得用统计数据拟合参数特征成为可能,AI的智能性取得了快速提高。迈因策尔还先容了深度学习和机器学习的各异,用示例先容了深度学习是若何从数据之中拟合特征的,并先容了梯度着落等数据计较的门径。

第二部分,迈因策尔先容了ChatGPT的构建基础。有监督的微调模子作为ChatGPT构建的第一步,用于数据检会。文告模子作为ChatGPT构建的第二步,通过赔本率函数调正模子的输出。强化学习模子作为ChatGPT构建的第三步,用于迭代和优化学习策略。迈因策尔指出,ChatGPT的构建并莫得效到非常复杂的统计较法,但通过数据检会和工程竣事上的塌实职责,ChatGPT在实践社会中起到了非常大的影响。

第三部分,迈因策尔先容了ChatGPT对扶直计谋的挑战,并指出其文本生成身手对高级扶直中的学位论文写稿会带来长远的影响。ChatGPT生成的学术文本时常粗略通过图灵测试,生成的学术文本体量也在评测中小东谈主类学生雷同。这使得扶直者需要愈加关怀学生的工夫、通晓、元通晓策略的发展,同期优化ChatGPT的输出来支撑学生更好的和生成式东谈主工智能交互。融入逻辑表面的教导词工程粗略很好的辅助ChatGPT提高学生的学习体验,在扶直场景的使用之中值得进一步探索。迈因策尔进一步先容了ChatGPT在东谈主力资源处理、编程、新闻媒体、样式学、法学等扶直干系限制的具体作用和挑战。他提议扶直机构整合东谈主工智能熏陶,并制定相宜的计谋来应酬东谈主工智能在主不雅性较强的限制中的局限性。

第四部分,迈因策尔概述先容了其参与编写的《欧盟生成式东谈主工智能指南》,并指出,ChatGPT不仅会在社会科学限制施展作用,还股东当然科学琢磨的发展。因此,在论文的评审之中,需要沉稳注明ChatGPT在论文中的孝顺;另一方面,工业界也应该将ChatGPT的检会数据沉稳放开,来提高生成式东谈主工智能系统的问责制,东谈主类必须参与和限度琢磨的关键设施;同期,由于ChatGPT的快速发展,往时指引指南的编撰也需要不停快速的迭代更新,才能更好地指引实践需求。迈因策尔纪念谈,ChatGPT的定位应作为为对东谈主类崇敬的作事系统。

克劳斯·迈因策尔讲座

扶直工夫系博士点崇敬东谈主汪琼和多位师生与迈因策尔进行了深入相似。贾积有纪念了迈因策尔的精彩证据,并指出,该讲座从历史发展的角度先容了东谈主工智能的工夫演变、前沿发展、扶直利用和伦理拖累,全面长远,令师生们深受启发。

汪琼和迈因策尔相似参谋

贾积有向迈因策尔转圜驰念品

讲座后部分师生合影迷恋