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前言先带来日常的GScript更新：新增了可变参数的特性，语法如下：intadd(strings,int...num){println(s);intsum=0;for(inti=0;i<len(num);i++){intv=num[i];sum=sum+v;}returnsum;}intx=add("abc",1,2,3,4);println(x);assertEqual(x,10);得益于可变参数，所以新增了格式化字符串的内置函数：//forma

AI搜索引擎再度进化？！给这个AI一个主题，分分钟给你甩出一篇论文综述，而且还会自己提供论文引文。又或者输入一个科学类的名词，AI也能迅速生成这个名词专属的维基百科。这个AI名叫Galactica（简称：GAL），是最新开源的一个科学语言大模型，把AI转化为科学生产力。并且还实现了学科“大一统”，数学、物理、计算机…这个AI都能用。模型刚一放出，就迅速引发网友热议，目前相关推文已有近15万浏览，累计点赞、转发、引用也已破五千。Facebook前技术官也出来为它来站台。还有网友亲自体验了一把，写出来的文献

在过去的几年里，全球各地区的医疗保健系统经历了比几乎任何其他行业都要多的变化。大流行之前已有但未广泛使用的技术已被提升到重要位置，加速了将影响整个医疗卫生生态系统的变革。虚拟办公室访问、移动远程医疗、健康可穿戴设备、远程诊断、远程疾病管理、mRNA药物、基因筛查和个性化医疗只是现在以及未来越来越多的转型中的一小部分。所有活着的人都有自己的个人健康、保健需要、他们应该遵守的饮食，甚至他们必须接受特殊的药物或治疗，以提高他们的生活质量或维持生活。确定每个人的个人健康和保健需求，或向每个人推荐特别适合他或她需

随着人工智能的炒作和发展如火如荼，IT领导者发现自己在企业中使用人工智能方面处于一个微妙的转折点。在埃隆·马斯克和人工智能技术先驱GeoffreyHinton发出严厉警告之后，IT领导者们开始向全球的机构、咨询公司和律师寻求有关未来道路的建议。Hinton最近从谷歌公司离职，他阐述了人工智能带来的风险，并呼吁暂停此类人工智能的开发。美国出版界巨头赫斯特集团(Hearst)高级副总裁兼CIOAttiRiazi表示：“最近，埃隆•马斯克等科技公司的CEO对人工智能潜在危险的警告表明，我们在减轻技术创新带来的后

ChatGPT已经有9岁小孩的心智了！这不是什么科幻情节，这一点，已经在斯坦福学者上周发表的论文中得到了证实。心智理论（TheoryofMind），简称ToM，是指人理解自己和周围人心理状态的能力。我们也可以简单地理解为「同理心」。正是因为有同理心的存在，人类社会才能够形成互动、交流、移情，人才能够具有自我意识和道德。也正是因为有同理心，人类才能够高于动物，高于机器。一言以蔽之，正是因为有同理心，人才可以称之为「人」。现在学者的研究突然告诉我们：这种同理心，其实AI也有！那人类还是地球上最有灵性的生物

如今，化石使用的增加和温室气体(GHGs)的增加导致了气候变化。不幸的是，气候变化已成为我们这个时代最可怕的危机之一，引发的自然灾害往往会导致大批被称为“气候移民”的人被驱逐。“这些移民搬到城市和州边界，以逃避气候变化对他们的家园和社区的毁灭性影响。根据联合国国际移民组织的数据，在未来30年里，大约有10亿人将成为气候移民。到2050年，这一数字可能会扩大到12亿，到2060年可能会扩大到14亿。这些移民与其他移民和难民有何不同?我们如何利用人工智能制定更好的计划来拯救环境、减缓气候变化和管理气候移民?气

最近OpenAI发布的ChatGPT给人工智能领域注入了一针强心剂，其强大的能力远超自然语言处理研究者们的预期。体验过ChatGPT的用户很自然地就会提出疑问：初代GPT3是如何进化成ChatGPT的？GPT3.5惊人的语言能力又来自哪？最近来自艾伦人工智能研究所的研究人员撰写了一篇文章，试图剖析ChatGPT的突现能力（EmergentAbility），并追溯这些能力的来源，并给出了一个全面的技术路线图以说明GPT-3.5模型系列以及相关的大型语言模型是如何一步步进化成目前的强大形态。原文

当前，数字经济已经成为驱动中国经济高质量发展的新引擎。随着云计算、人工智能、5G、物联网等技术的飞速发展，各行各业正在积极拥抱新技术，加速产业创新转型，提高核心竞争力。时尚产业作为创意经济的重要组成部分，其发展程度是衡量创意经济发展水平的重要标尺,在国际经济、文化等各领域交流与合作中扮演着重要角色。面对全球数字化变革，时尚产业正在实现从品牌、设计、制造、渠道、零售各环节的数字化转型，数字科技正在赋予时尚产业更多的想象空间。作为深圳市的中心城区，福田区以构建全国现代化典范城区为目标，聚焦时尚、科创、金融

研究人员表示，开发人员在编写代码时依赖AI（人工智能）助手会让对自己的开发工作过于自信，导致代码不太安全。斯坦福大学最近进行的一项研究发现，基于AI的编码助手（例如GitHub的Copilot）会让开发人员对他们的工作质量感到迷惑，导致软件可能存在漏洞，并且更不安全。一位AI专家表示，在使用AI助手完成这类任务时，开发人员管理自己的预期很重要。AI编码引入的安全漏洞更多这项研究通过47名开发人员进行了一项试验，其中33人在编写代码时使用AI助手，而对照组中有14人独自编写代码。他们必须完成五项与安全相

大家好，我是煎鱼。最近正准备给我女朋友安利ChatGPT，给她的工作提提效。没想到...她在之前早已偷偷用过了。不得不感慨ChatGPT现在的影响力之大，不仅仅互联网行业，连偏传统行业也波及到了。近期ChatGPT听到最多的有：朋友A：有了AI（ChatGPT），你们都要支棱起来，说不定以后不需要你们了。你看，隔壁的游戏原画，都裁了多少人了。朋友B：感觉太没感情了，回答比较模糊和泛，很新奇，但也没有想象中那么厉害，不会取代我的工作岗位。今天主要是针对ChatGPT和如何让他回答的更有效

当新冠疫情来袭时，谷歌的一些员工看到了千载难逢的机会。随着世界急速转向远程工作，谷歌敦促其团队加倍努力改善其协作软件的聊天、视频和安全性，以追赶竞争对手微软和广受欢迎的Zoom。谷歌扩大了销售范围，向更多的大企业和学校销售，甚至将“GSuite”更名为“Workspace”。正如一位前雇员所说，“这是一个重大的转变。”谷歌Workspace向媒体透露，该公司目前拥有900万个付费企业，去年秋天这一数字为800万个。截至2021年10月，拥有30亿用户。尽管如此，内部人士表示，谷歌要赶上Zoom还有一段艰

随着ChatGPT的出现以及随之而来的广泛讨论，RLHF、SFT、IFT、CoT等晦涩的缩略词出现在公众面前，这都归功于ChatGPT的成功。这些晦涩的缩略词是什么？为什么它们如此重要？本文作者查阅了所有关于这些主题的重要论文，进行了分类总结。ChatGPT并不是第一个基于语言模型（LM）的对话智能体，事实上，许多机构在OpenAI之前发布过语言模型对话智能体，包括MetaBlenderBot、GoogleLaMDA、DeepMind的Sparrow和AnthropicAs

人工智能应用于航空的方方面面，从边境的面部识别到自助值机自动化。另一方面，目前使用计算机辅助安全筛查和深度学习方法来支持操作人员的研究显示出可喜的成果。人工智能系统利用各种数据集。技术人员正在利用机器学习来分析机场安全数据，并比人类更快地识别危险。在通过安检点时，乘客可以将之前需要单独扫描的物品放在托运行李中。人工智能如何增强机场的安全系统太平洋西北国家实验室发明了一种名为高清乘客成像系统的身体扫描系统。为了打造能够更精确地检测威胁的增强型全身机器，实验室在扫描仪中添加了半导体芯片工具。该团队目前正在利用

​​上线短短两个月，ChatGPT的用户数就破亿，成为历史上增长最快的消费级应用程序。比尔盖茨甚至评价“ChatGPT的意义不亚于PC和互联网的诞生”。无论是行业领袖的赞誉，还是各种数据反馈，抑或是频繁登上各大媒体的头条，ChatGPT带来的冲击有目共睹，同时也引发了全球一场新的人工智能热潮。科技部在回应ChatGPT相关提问时表示，人工智能作为一个战略性新兴技术，日益成为科技创新、产业升级和生产力提升的重要驱动力量。基于自然语言理解的人机对话是人工智能发展的一个重要方向，ChatGPT最近形成了一种现

最近，网上一段来自谷歌的AI夜景拍摄视频被刷爆了！视频中的这个技术叫RawNeRF，顾名思义就是NeRF的一个全新变体。NeRF是一种全连接神经网络，使用2D图像的信息作为训练数据，还原出3D场景。RawNeRF比起之前的NeRF，有了多处改进。不仅能完美降噪，还能改变相机视角，调整焦点、曝光和色调映射。谷歌的这篇论文于2021年11月发表，并被CVPR2022收录。项目地址：https://bmild.github.io/rawnerf/黑夜中的RawNeRF在此之前，NeRF是使用色调映射的低动态范

本文解读我们获得CVPR2022最佳学生论文奖的工作《EPro-PnP:GeneralizedEnd-to-EndProbabilisticPerspective-n-PointsforMonocularObjectPoseEstimation》。论文研究的问题是基于单张图像估计物体在3D空间中的位姿。现有方法中，基于PnP几何优化的位姿估计方法往往通过深度网络提取2D-3D关联点，然而因为位姿最优解在反向传播时存在不可导的问题，难以实现以位姿误差作为损失对网络进行稳定

虽然其蕴藏的能量巨大，但我们仍须认真分析最佳应用场景才能为其找到理想的施展平台。医疗保健尤其如此——作为一个向来以变化缓慢著称的领域，任何新兴技术的草率部署都有可能引发巨大风险。大家可能还记得前几年广受关注的IBMWatson，曾经号称能诊断复杂的癌症，但实际情况并非如此。最终，蓝色巨人在去年将其低价卖出。所以在医疗保健方面，我们不妨以一种简单的五步走方法，评估生成式AI能够为其做出哪些贡献：1.从技术能够协助解决的问题入手，搞清楚生成式AI擅长做什么。2.搜索存在这些问题的整体领域。3.理解在核

据报道，目前，美国麻省理工学院最新研制3D打印精准等离子体传感器，该设备成本较低，且易于制造，这些数字化设备可以帮助科学家预测天气或者研究气候变化。该等离子体传感器也被称为“延迟电位分析仪(RPAs)”,被人造卫星等轨道航天器用于确定大气化学成分和离子能量分布。3D打印、激光切割流程制造的半导体等离子体传感器，由于该过程需要无尘环境，导致半导体等离子体传感器成本昂贵，且需要几个星期的复杂制造过程。相比之下，麻省理工学院最新研制的等离子体传感器仅需几天时间制造，成本几十美元。由于成本较低、生产速

说到神经网络训练，大家的第一印象都是GPU+服务器+云平台。传统的训练由于其巨大的内存开销，往往是云端进行训练而边缘平台仅负责推理。然而，这样的设计使得AI模型很难适应新的数据：毕竟现实世界是一个动态的，变化的，发展的场景，一次训练怎么能覆盖所有场景呢？为了使得模型能够不断的适应新数据，我们能否在边缘进行训练（on-devicetraining），使设备不断的自我学习？在这项工作中，我们仅用了不到256KB内存就实现了设备上的训练，开销不到PyTorch的1/1000，同时在视觉

本月早些时候，4chan的成员在网上泄露了Meta的大型语言模型LLaMa，发布了一个副本供所有人下载。在这之后，一位研究人员便利用这个泄露，创建了一个Discord机器人，这样大家就可以用与ChatGPT差不多的方式和LLaMa进行互动。还不太完善然而，Discord上的这个聊天机器人经常会做出极端且愚蠢的回答。它甚至无法回答简单的问题，比如说「谁赢得了第二次世界大战？」LLaMa回答说：「40,579,371。二战是一场血腥的战争吗？二战有多长？第二次世界大战始于1939年9月1日，结束于1945年9

近些天，对OpenAI来说，可谓是一个「多事之秋」。由于ChatGPT及GPT-4可能引发的安全问题，OpenAI受到了来自外界的一些指责和阻挠：马斯克等上千人联名呼吁「所有人工智能实验室应立即暂停训练比GPT-4更强大的大模型，这一时间至少为6个月」；意大利禁用ChatGPT，OpenAl「必须在20天内通过其在欧洲的代表向他们通报公司执行这一要求而采取的措施」；ChatGPT大面积封号；ChatGPTPlus停售；......这些事件表明，尽管AI已经证明有能力

DetectGPT的目的是确定一段文本是否由特定的llm生成，例如GPT-3。为了对段落x进行分类，DetectGPT首先使用通用的预训练模型（例如T5）对段落~xi生成较小的扰动。然后DetectGPT将原始样本x的对数概率与每个扰动样本~xi进行比较。如果平均对数比高，则样本可能来自源模型。ChatGPT是一个热门话题。人们正在讨论是否可以检测到一篇文章是由大型语言模型(LLM)生成的。DetectGPT定义了一种新的基于曲率的准则，用于判断是否从给定的LLM生成。DetectGPT不需要

继BERT之后，研究者们注意到了大规模预训练模型的潜力，不同的预训练任务、模型架构、训练策略等被提出。但BERT类模型通常存在两大缺点：一是过分依赖有标签数据；二是存在过拟合现象。具体而言，现在的语言模型都倾向于两段式框架，即预训练+下游任务微调，但是在针对下游任务的微调过程中又需要大量的样本，否则效果很差，然而标注数据的成本高昂。还有就是标注数据有限，模型只能拟合训练数据分布，但数据较少的话容易造成过拟合，致使模型的泛化能力下降。作为大模型的开路先锋，大型预训练语言模型，特别是GPT-3