最近,来自斯坦福大学等机构的研究者,将数千篇Nature、ICLR等顶会文章,输入GPT-4生成评审意见,再与人类审稿人意见比较。结果显示,GPT-4审稿意见与人类一致度超过50%,对82%作者来说也很有帮助。研究还发现,相比人类审稿人,GPT-4更关注论文的影响因子,而不太在意补充消融实验等细节。用户普遍认为GPT-4生成的审稿反馈,可以提高评审准确性,降低人力成本。本研究表明,利用LLM辅助学术论文审稿,是可行的。
最近,来自斯坦福大学等机构的研究者,将数千篇Nature、ICLR等顶会文章,输入GPT-4生成评审意见,再与人类审稿人意见比较。结果显示,GPT-4审稿意见与人类一致度超过50%,对82%作者来说也很有帮助。研究还发现,相比人类审稿人,GPT-4更关注论文的影响因子,而不太在意补充消融实验等细节。用户普遍认为GPT-4生成的审稿反馈,可以提高评审准确性,降低人力成本。本研究表明,利用LLM辅助学术论文审稿,是可行的。
OpenAI 首席产品官凯文・维尔(Kevin Weil)于1月22日透露,该公司预计将在2月或3月推出更智能的 GPT-3模型。同时,OpenAI 还计划在第一季度推出首批 AI 智能体工具,旨在赋予 ChatGPT 更强的实际操作能力。这一创新将使得 ChatGPT 能够在用户的计算机上执行具体任务,比如协助填写和提交足球报名表。这一消息无疑令许多 AI 爱好者充满期待。维尔强调,新的 GPT-3模型不仅会在语言理解和生成方面取得进步,还将大幅提升用户体验。随着技术的不断迭代,ChatGPT 有望成为一个更智能、更高效的虚拟
近日,网站托管服务提供商KnownHost的一项最新研究揭示了人工智能(AI)工具惊人的碳足迹。数据显示,仅ChatGPT每月就吸引超过1.64亿用户,并产生高达260930公斤(约260吨)的二氧化碳,相当于260个纽约至伦敦航班的碳排放量。这突显了AI技术在快速发展的同时,对环境造成的巨大影响。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney随着AI的普及,数据中心的能源需求也在急剧攀升。伯克利实验室的研究显示,美国数据中心的能源需求在2017年至2023年间翻了一番多,而国际能源署的报告则预
在人工智能的浪潮中,许多年轻人正在通过创新的方式实现财务自由。18岁的 Zach Yadegari 和23岁的 Blake Anderson 便是其中的佼佼者,他们利用 ChatGPT 的无代码开发能力,成功推出了一款名为 Cal AI 的卡路里追踪应用,仅用一年时间便创造了5600万美元的惊人收入。Cal AI 的核心功能是通过拍照识别食物热量,操作简单,用户只需上传食物照片,即可获得详细的卡路里和营养成分分析。这一创新的设计使得 Cal AI 在众多同类产品中脱颖而出。根据 Zach 的分享,Cal AI 依靠先进的 AI 图像识别技术,准确
字节跳动正式推出其最新的豆包大模型1.5Pro(Doubao-1.5-pro),这一新模型在多个领域的综合能力上表现出色,成功超越了行业内知名的 GPT-4o 和 Claude3.5Sonnet。该模型的发布标志着字节跳动在人工智能领域又向前迈出了重要一步。豆包1.5Pro 采用了新型的稀疏 MoE(混合专家)架构,使用较小的激活参数进行预训练。这种设计的创新之处在于其可以提供等效于7倍激活参数的 Dense 模型性能,使其在效率上远超行业常规的 MoE 架构,带来了约3倍的效率提升。这样的设计使得豆包大模型在知识、代码