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盐穴储氢库稳定性评价生成式模型及应用框架
1
作者 雷华阳 张昕宇 许英刚 《岩土工程学报》 北大核心 2025年第S2期13-18,共6页
在全球能源结构加速变革的背景下,氢能因其资源丰富、零碳排放等特点,已成为中国能源发展战略的关键组成部分。地下盐穴储氢在成本、规模和存储周期上具备显著优势,但是目前国内建设和运行案例相对较少,并且对于盐穴储氢库稳定性智能评... 在全球能源结构加速变革的背景下,氢能因其资源丰富、零碳排放等特点,已成为中国能源发展战略的关键组成部分。地下盐穴储氢在成本、规模和存储周期上具备显著优势,但是目前国内建设和运行案例相对较少,并且对于盐穴储氢库稳定性智能评价仅考虑数据驱动,而没有探究物理信息约束的影响。提出了一种基于Transformer的盐穴储氢库稳定性评价生成式模型及应用框架。针对盐穴储氢库稳定性评价生成式模型,构建真实数据+虚拟数据的多场景数据库;建立基于数据驱动与机制约束的生成式模型训练以及状态自适应优化方法;提出盐穴储氢库稳定性评价分级预警,研发基于“边端协同”双层架构的智能预警平台;综合运用现场观测对比、情景模拟预警响应二种方法开展应用性验证,可为不同工况下的盐穴储氢库的稳定性评价提供技术支撑。 展开更多
关键词 盐穴储氢库 稳定性评价 生成式模型 分级预警 智能预警平台
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Pobe:一种基于生成式模型的分布外文本检测方法 被引量：2
2
作者 欧阳亚文 高源 +2 位作者 宗石 鲍宇 戴新宇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期4365-4376,共12页
对于安全可靠的机器学习系统,具备检测训练集分布外(out-of-distribution,OOD)样本的能力十分必要.基于似然的生成式模型由于训练时不需要样本标签,是一类非常受欢迎的OOD检测方法.然而,近期研究表明通过似然来检测OOD样本往往会失效,... 对于安全可靠的机器学习系统,具备检测训练集分布外(out-of-distribution,OOD)样本的能力十分必要.基于似然的生成式模型由于训练时不需要样本标签,是一类非常受欢迎的OOD检测方法.然而,近期研究表明通过似然来检测OOD样本往往会失效,并且失效原因与解决方案的探究仍较少,尤其是对于文本数据.从模型层面和数据层面分析文本上失效的原因:生成式模型的泛化性不足和文本先验概率的偏差.在此基础上,提出一种新的OOD文本检测方法Pobe.针对生成式模型泛化性不足的问题,引入KNN检索的方式,来提升模型的泛化性.针对文本先验概率偏差的问题,设计一种偏差校准策略,借助预训练语言模型改善概率偏差对OOD检测的影响,并通过贝叶斯定理证明策略的合理性.通过在广泛的数据集上进行实验,证明所提方法的有效性,其中,在8个数据集上的平均AUROC值超过99%,FPR95值低于1%. 展开更多
关键词 机器学习 分布外检测 生成式模型 文本检索 预训练语言模型
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基于擦除和生成式模型的情感可解释性分析
3
作者 陈世男 葛东来 +2 位作者 沈力行 徐东钦 贡正仙 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期158-164,共7页
情感可解释性分析是近年来比较新颖的研究方向,其目标是在预测文本的情感极性的同时给出决定情感极性的证据片段。该文在仅有情感分类任务数据集的基础上,提出了基于擦除的情感可解释性片段抽取方法,通过被擦除单词对情感极性逻辑判断... 情感可解释性分析是近年来比较新颖的研究方向,其目标是在预测文本的情感极性的同时给出决定情感极性的证据片段。该文在仅有情感分类任务数据集的基础上,提出了基于擦除的情感可解释性片段抽取方法,通过被擦除单词对情感极性逻辑判断的波动影响来决定证据的抽取。随后,利用擦除的方法使用模型对公开情感分析数据集中的部分数据进行片段抽取并人工过滤得到有监督数据,再使用T5序列生成式模型进行有监督训练,从而进一步提升证据抽取的性能。最终在“百度2022语言与智能技术竞赛:情感可解释评测”中获得第三名的成绩。 展开更多
关键词 情感可解释性 基于擦除 序列生成式模型
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太阳活动区EUV图像的生成式模型耀斑分级与预报 被引量：1
4
作者 郭大蕾 张振 +1 位作者 朱凌锋 薛炳森 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期60-67,共8页
近年来,不断发射的空基观测台持续传送回海量日面图像及日地间气象数据,为采用人工智能技术对太阳活动进行预报预警提供了数据基础。但是,极端天气爆发少,样本量较少;中等程度爆发稍多,样本量较多;常规无爆发天气常见,样本较为集中,样... 近年来,不断发射的空基观测台持续传送回海量日面图像及日地间气象数据,为采用人工智能技术对太阳活动进行预报预警提供了数据基础。但是,极端天气爆发少,样本量较少;中等程度爆发稍多,样本量较多;常规无爆发天气常见,样本较为集中,样本不均衡状况严重影响机器学习方法在空间天气领域的广泛应用。本文面向多源多通道多尺度日面图像信息,构建了来自SOHO和SDO的1996-2015年日面活动区图像数据集;针对数据分布的不平衡,对太阳活动区图像作耀斑分级与预报。在对比分析元学习算法的基础上,设计了结合分类头设计和卷积核初始化的生成式模型;在使网络轻量化的基础上,能够将M和X级耀斑预报的检测率指标相较于普通的深度学习模型和无监督度量式模型分别提升10%和7%。 展开更多
关键词 日面图像 耀斑 分级 生成式模型 人工智能
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深度生成式模型在临床术语标准化中的应用 被引量：2
5
作者 闫璟辉 向露 +3 位作者 周玉 孙建 陈思 薛晨 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期77-85,共9页
临床术语标准化任务是医学统计中不可或缺的一部分。在实际应用中,一个标准的临床术语可能有数种口语化和非标准化的描述,而对于一些应用例如临床知识库的构建而言,如何将这些描述进行标准化是必须要面对的问题。该文主要关注中文临床... 临床术语标准化任务是医学统计中不可或缺的一部分。在实际应用中,一个标准的临床术语可能有数种口语化和非标准化的描述,而对于一些应用例如临床知识库的构建而言,如何将这些描述进行标准化是必须要面对的问题。该文主要关注中文临床术语的标准化任务,即将非标准的中文临床术语的描述文本和给定的临床术语库中的标准词进行对应。尽管一些深度判别式模型在简单文本结构的医疗术语,例如,疾病、药品名等的标准化任务上取得了一定成效,但对于中文临床术语标准化任务而言,其带标准化的描述文本中经常包含的信息缺失、"一对多"等情况,仅依靠判别式模型无法得到完整的语义信息,因而导致模型效果欠佳。该文将临床术语标准化任务类比为翻译任务,引入深度生成式模型对描述文本的核心语义进行生成并得到标准词候选集,再利用基于BERT的语义相似度算法对候选集进行重排序得到最终标准词。该方法在第五届中国健康信息处理会议(CHIP2019)评测数据中进行了实验并取得了很好的效果。 展开更多
关键词 术语标准化 核心语义 生成式模型
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基于生成式模型的视频基元追踪学习
6
作者 赵友东 龚海峰 贾云得 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1835-1844,共10页
自然场景视频中含有各种类别的视频基元(video primitives),它们构成了整个高维视频块(video bricks)空间,具有不同的结构维度及复杂度,由空间表观与运动共同描述.视频基元主要有两类:结构视频基元与纹理视频基元.文中使用一个通用生成... 自然场景视频中含有各种类别的视频基元(video primitives),它们构成了整个高维视频块(video bricks)空间,具有不同的结构维度及复杂度,由空间表观与运动共同描述.视频基元主要有两类:结构视频基元与纹理视频基元.文中使用一个通用生成式模型对两类视频基元进行统一概率建模,每个视频基元的表达能力由其对应的信息增益来度量.利用该度量进行视频基元追踪学习,最终建立一个完整的视频基元集.实验结果显示了文中方法在视频内容表示方面的有效性. 展开更多
关键词 视频块 视频基元 生成式模型 追踪学习算法 视频内容表示
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融合扩散模型的生成式零样本钢表面缺陷检测
7
作者 季瑞瑞 杨思凡 +2 位作者 华羽垚 耿屹 白晨羲 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第12期333-343,共11页
针对生成式零样本目标检测模型难以应对复杂场景下的钢材表面缺陷检测,存在语义混淆和鲁棒性低的问题,提出一种融合扩散模型的生成式零样本钢材表面缺陷检测模型。设计多模态缺陷特征对齐模块,通过监督对比学习、缺陷特征对齐和语义一... 针对生成式零样本目标检测模型难以应对复杂场景下的钢材表面缺陷检测,存在语义混淆和鲁棒性低的问题,提出一种融合扩散模型的生成式零样本钢材表面缺陷检测模型。设计多模态缺陷特征对齐模块,通过监督对比学习、缺陷特征对齐和语义一致性重建,使生成器生成的缺陷特征与原始语义信息充分对齐,提高生成模型的鲁棒性;引入缺陷特征去噪扩散模块,通过逐步添加、去除噪声来生成多样化的特征表征,并筛选出具有代表性的生成缺陷特征。将得到的生成缺陷特征用于更新缺陷检测网络的分类器,实现零样本钢材表面缺陷检测。通过在NEU和GC10两个钢材表面缺陷数据集上的实验结果显示,零样本检测设置下,检测精度相较于基线模型分别提升11.5和17.4个百分点;广义零样本检测设置下,调和平均值分别提升3.0和9.8个百分点,有效提升了模型在复杂场景下的钢材表面缺陷检测能力;可视化结果表明,模型能够生成分离特征明显的未见缺陷特征,缓解了语义混淆问题;此外,与目前先进的零样本目标检测模型相比,该模型在钢材表面缺陷检测中表现出了更高的准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 缺陷检测 零样本学习 生成式模型 语义对齐 扩散模型
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深度生成式故障诊断模型研究 被引量：2
8
作者 黄汉坤 岑健 +3 位作者 赵必创 司伟伟 王玮樾 潘黄楠 《机床与液压》 北大核心 2025年第4期205-213,共9页
深度生成模型因强大的生成能力而备受关注。随着研究的深入,深度生成模型成功应用于故障诊断领域,并取得良好的效果。系统介绍传统深度生成式模型受限玻尔兹曼机以及目前主流的深度生成式模型生成对抗网络和变分自编码器;对生成对抗网... 深度生成模型因强大的生成能力而备受关注。随着研究的深入,深度生成模型成功应用于故障诊断领域,并取得良好的效果。系统介绍传统深度生成式模型受限玻尔兹曼机以及目前主流的深度生成式模型生成对抗网络和变分自编码器;对生成对抗网络典型变体进行分类和梳理,包括基于模型结构改进和基于损失函数改进。同时,将变分自编码器典型变体分为无监督VAE和有监督VAE,并进行系统总结。最后,从样本问题、模型泛化能力、构建新模型3个角度探讨了现有深度生成式模型面临的挑战,并提出未来的研究方向。 展开更多
关键词 故障诊断 深度生成式模型 生成对抗网络 变分自编码器
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低秩适配引导的水力翼型生成式设计模型研究
9
作者 温喆 曾丽芳 邵雪明 《火箭推进》 北大核心 2025年第4期100-108,共9页
翼型设计是决定水力机械效率的重要因素之一,优化翼型设计以提升其性能是水力机械设计的核心问题。为探索基于人工智能技术的生成式设计新方法,提出了一种“低精度样本预训练模型-高精度样本微调”的框架。该框架的核心是基于去噪扩散... 翼型设计是决定水力机械效率的重要因素之一,优化翼型设计以提升其性能是水力机械设计的核心问题。为探索基于人工智能技术的生成式设计新方法,提出了一种“低精度样本预训练模型-高精度样本微调”的框架。该框架的核心是基于去噪扩散概率模型(DDPM)的生成式设计模型,并通过引入低秩适配技术,针对高精度数据或特定任务实现知识迁移。以面向航空翼型的生成预训练模型Airfoil-DDPM为基础,结合多目标采样策略,引入流体动力学特性约束的低秩适配微调策略,通过仅使用原始数据集1.9%的水力翼型数据,成功将模型迁移至水力翼型设计领域。结果表明,当新数据在工况、数据源和几何分布这3个维度发生变化时,低秩适配微调方法能够有效调整模型,实现水力翼型设计空间的高质量生成。 展开更多
关键词 扩散模型 低秩适配 翼型 生成式模型 多目标设计
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生成式大语言模型能有效实现对话式教学吗 被引量：5
10
作者 颜士刚 胡修磊 李文光 《现代远程教育研究》 北大核心 2025年第2期52-61,72,共11页
生成式大语言模型从形式上实现了人与机器的自然对话,使古老的对话式教学成为现实可能,因此其自问世以来便受到教育界广为推崇。为了更好地了解生成式大语言模型在对话式教学应用中的适用性,有必要从其工作原理出发探索其在教育应用中... 生成式大语言模型从形式上实现了人与机器的自然对话,使古老的对话式教学成为现实可能,因此其自问世以来便受到教育界广为推崇。为了更好地了解生成式大语言模型在对话式教学应用中的适用性,有必要从其工作原理出发探索其在教育应用中的固有困难,以寻求其赋能对话式教学的适切路径。作为一种基于大规模语料库训练而具有自然语言对话能力的人工神经网络应用,生成式大语言模型本质上是一种基于数据处理的“聊天机器人”,本身存在缺乏理解能力、知识立场不坚定、语言仅是生成而非创造、难以满足个别化学习需求等固有困难。因此,无论从知识传授还是情感培养方面看,生成式大语言模型自身均因受到特定价值取向影响、缺乏策略性引导、难以做到因材施教而无法达成对话式教学的理想效果。即便如此,生成式大语言模型仍能为对话式教学提供适宜的应用场景,如为客观性知识类教学问题提供高效信息咨询服务,基于海量大数据为语言教学提供精准模拟和纠错服务,以及针对常规教学活动提供一般性的参考框架、范式或提纲等。 展开更多
关键词 人工智能 生成式大语言模型 对话式教学 个别化教学
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面向中医药领域专业能力的生成式大语言模型对比研究 被引量：1
11
作者 张童 王一凡 +3 位作者 王若佳 田甜 闫占峰 郭凤英 《中华中医药学刊》 北大核心 2025年第10期19-27,I0002,共10页
目的 评价大语言模型在中医药领域的知识能力与临床能力。方法 采用文献研究和实验研究方法,选择9个不同类别的大语言模型,构建知识能力和临床能力数据集,设计中医专业能力prompt,采用自动评估法与专家打分法对大语言模型进行测评,使用... 目的 评价大语言模型在中医药领域的知识能力与临床能力。方法 采用文献研究和实验研究方法,选择9个不同类别的大语言模型,构建知识能力和临床能力数据集,设计中医专业能力prompt,采用自动评估法与专家打分法对大语言模型进行测评,使用方差分析、多重比较方法对比分析大语言模型的医学专业能力水平。结果 在知识能力评价中,零一万物(78.93)、智谱清言(77.91)、通义千问(77.22)表现最好,不同模型、不同科目、不同类型模型的知识能力得分差异具有显著性(P<0.05)。在临床能力评价中,各模型生成回复的易读性较高(81.00),但正确性较低(74.86),其中文心一言的平均得分最高(85.40),5个维度分数均达到优秀水平(≥80);不同类型模型的临床能力得分差异具有显著性。结论 通用大语言模型在泛化性、易读性、安全性方面具有优势,医学大语言模型在中医专科和中医问诊方面整体表现良好,未来大语言模型在中医药领域的应用具有广泛的发展前景。 展开更多
关键词 生成式大语言模型 中医药领域 专业能力 对比
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基于生成式大语言模型的非遗文本嵌套命名实体识别研究
12
作者 张逸勤 邓三鸿 王东波 《现代情报》 北大核心 2025年第10期26-38,共13页
[目的/意义]本研究探索生成式大语言模型在非物质文化遗产文本嵌套命名实体识别中的应用,以提高特定领域复杂文本中多层次实体的识别精度。[方法/过程]研究对比了GPT-4、Claude 3.5 Sonnet、Chat-GLM2-6b等多种生成式大语言模型与BERT+G... [目的/意义]本研究探索生成式大语言模型在非物质文化遗产文本嵌套命名实体识别中的应用,以提高特定领域复杂文本中多层次实体的识别精度。[方法/过程]研究对比了GPT-4、Claude 3.5 Sonnet、Chat-GLM2-6b等多种生成式大语言模型与BERT+GlobalPointer基线模型的性能,并设计了思维链与行为推理模式两种提示工程技术,以优化模型在复杂上下文中的识别能力。[结果/结论]GPT-4模型采用行为推理模式时表现最佳,Qwen2-72B模型达到91.16%的最高F1值,展现出优异的领域适应性。研究验证了生成式大语言模型在非遗文本嵌套实体识别中的应用潜力,然而在处理长文本和复杂嵌套结构时仍存在计算资源需求高、推理速度慢等挑战。未来,研究将通过混合模型或多任务学习框架,融合BERT模型的稳定性与生成式大语言模型的灵活性以提升识别性能。 展开更多
关键词 生成式语言模型 嵌套实体识别 数字人文 非物质文化遗产 文本挖掘
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生成式大语言模型的社会认知风险与应对 被引量：4
13
作者 马忠 高怡英 《浙江社会科学》 北大核心 2025年第2期95-105,158,共12页
生成式大语言模型是当前人工智能技术的一种主要新形态,作为一种新的语言形式,不可避免地引发了知识生产的变革、认知结构的嵌入及社会认知的重塑。综观人类科技史,任何新技术的诞生在带来革命性进步的同时,由于技术本身对传统生产方式... 生成式大语言模型是当前人工智能技术的一种主要新形态,作为一种新的语言形式,不可避免地引发了知识生产的变革、认知结构的嵌入及社会认知的重塑。综观人类科技史,任何新技术的诞生在带来革命性进步的同时,由于技术本身对传统生产方式的颠覆性及实践层面的制度滞后性,必然会带来一定的技术风险。同样,生成式大语言模型在新技术深度赋能新发展的同时,不可避免地产生诸如数据平等、数字孤立、数字鸿沟、算法控制等新问题,在社会认知领域则有可能带来认知倾向的技术操控、社会认知的虚假状态、数字帝国主义的加深等风险。这些风险的产生原因在于技术差异、黑箱逻辑和数据选择所导致的算力不平等、算法不透明和数据局限性。为此要从技术、制度和应用等多个层面入手,通过多元共享打破话语垄断,以制度框架防范潜在风险,提升全民素养以弥合数字鸿沟,确保技术、社会和责任之间的平衡,使人工智能更好服务人类发展。 展开更多
关键词 生成式大语言模型 社会认知 风险 人工智能
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基于生成式语言模型的立场检测探究
14
作者 张袁硕 李澳华 +3 位作者 陈波 尹召宁 王潘怡 赵小兵 《中文信息学报》 北大核心 2025年第3期139-147,共9页
近年来,立场检测任务受到越来越多的关注,但相关标注数据在范围和规模上都有限,不能有效支撑基于神经网络的立场检测。为此,该文探索在零样本/少样本场景下生成式语言模型在立场检测任务上的能力。首先,构建了一个全新的面向立场检测的... 近年来,立场检测任务受到越来越多的关注,但相关标注数据在范围和规模上都有限,不能有效支撑基于神经网络的立场检测。为此,该文探索在零样本/少样本场景下生成式语言模型在立场检测任务上的能力。首先,构建了一个全新的面向立场检测的数据集,包含5个主题,共2500个人工标注样例;然后,在此数据集上进行了一系列探索实验,实验结果表明,生成式语言模型在零样本设定下,采用结构化的提示学习表现良好;增加额外信息能够显著提升模型性能;在少样本设定下,提供相同目标的示例能够明显提升模型性能,而不同目标示例产生了负面作用;使用思维链可以显著提升模型性能;受提示学习的启发,微调预训练语言模型进一步论证提供额外信息对立场检测的增益显著。 展开更多
关键词 生成式语言模型 立场检测 零样本/少样本 提示学习
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论“情感真实”——对生成式视觉大模型下新闻真实范式迭代的探讨
15
作者 喻国明 黄容 张洛瑜 《编辑之友》 北大核心 2025年第10期53-60,共8页
文章聚焦“技术—情感—真实”的互动关系,探讨生成式视觉大模型驱动下新闻业的情感转向与情感要素服务新闻真实的构建实践。面对新闻业的新兴生产实践,传统新闻真实范式的可解释性遭遇瓶颈。基于此,文章提出“情感真实”的概念,从范式... 文章聚焦“技术—情感—真实”的互动关系,探讨生成式视觉大模型驱动下新闻业的情感转向与情感要素服务新闻真实的构建实践。面对新闻业的新兴生产实践,传统新闻真实范式的可解释性遭遇瓶颈。基于此,文章提出“情感真实”的概念,从范式层面解析新闻真实的范式转换,从技术驯化、认知冲突、范式重构三重路径分析“情感真实”正当性确立的过程。面对“情感真实”进入真实性范畴所带来的风险挑战,文章从真实性溯源、情感调控、认知助推三个方面提出相应的技术治理路径,以促进新闻业在创新与规制的平衡中稳步前行。 展开更多
关键词 SORA 生成式视觉大模型 情感真实 新闻真实
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计算机应用研究专题征文 生成式AI模型研究与发展
16
《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期F0003-F0003,共1页
近年来,基于大规模数据训练的生成式AI模型已在创建新数据(包括文字、图像、视频、音频等)方面展现出了卓越的性能,也从VAE和GAN时代发展到了如今的大模型时代。年初,OpenAI提出Sora模型,实现了文本到视频的完美转换,让人难以分清AI和... 近年来,基于大规模数据训练的生成式AI模型已在创建新数据(包括文字、图像、视频、音频等)方面展现出了卓越的性能,也从VAE和GAN时代发展到了如今的大模型时代。年初,OpenAI提出Sora模型,实现了文本到视频的完美转换,让人难以分清AI和现实的界限。近日,世界首个通用大型生成式医学影像模型(MINIM)被研发出来,用于合成海量医学影像数据,为医学影像领域的大模型训练注入了“新燃料”,为下游医疗健康应用指出了一条薪新的道路。生成式AI模型的应用可涵盖各行各业,比如,在气象行业,该模型可以用来模拟地球,帮助人们更准确地预报天气和自然灾害;在娱乐行业,无论是游戏建模、虚拟现实场景建设,还是动画制作、电影特效生成等,都能够利用生成式AI模型来简化内容创作流程。 展开更多
关键词 MINIM 气象行业 Sora模型 VAE 生成式AI模型 GAN
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生成式大语言模型用于超声医学进展
17
作者 陈璐 张明博 罗渝昆 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第6期1005-1008,共4页
生成式大语言模型(GLLM)的快速发展在影像医学研究中备受关注,尤其在超声医学应用中展现出潜力。目前GLLM已具有执业医师的理论水平,可通过生成可靠的结构化超声报告和辅助性诊断意见而提高工作效率,对于降低时间成本和提高医患沟通效... 生成式大语言模型(GLLM)的快速发展在影像医学研究中备受关注,尤其在超声医学应用中展现出潜力。目前GLLM已具有执业医师的理论水平,可通过生成可靠的结构化超声报告和辅助性诊断意见而提高工作效率,对于降低时间成本和提高医患沟通效果等具有一定价值。本文就GLLM在超声医学知识问答、生成结构化超声报告、诊断和管理疾病等的研究现状进行综述。 展开更多
关键词 超声检查 生成式大语言模型 结构化报告 知识问答
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大模型时代:知识的生成式“涌现” 被引量：58
18
作者 米加宁 董昌其 《学海》 CSSCI 北大核心 2024年第1期81-96,214,215,共18页
随着计算能力的提高和数据的爆炸性增长,生成式大模型逐渐成为知识生产的核心力量,并深刻改变了人类知识的生产方式。本文系统探讨了从古典学术到现代信息科技的知识生产历程,将传统知识生产方式归纳为个体的知识涌现。与之相对应的大... 随着计算能力的提高和数据的爆炸性增长,生成式大模型逐渐成为知识生产的核心力量,并深刻改变了人类知识的生产方式。本文系统探讨了从古典学术到现代信息科技的知识生产历程,将传统知识生产方式归纳为个体的知识涌现。与之相对应的大模型时代,知识生产方式则可称为生成式的知识涌现,从而造就了新的知识高原。大模型时代生成式知识涌现的机理,表现为知识结构和生成逻辑两方面的转变。虽然生成式大模型在文本生成、数据分析等领域设立了一种难以超越的“基线”,但人类在创造、批判思考和情感判断上的独特能力仍然不可或缺。结合人机协同的哲学和技术探索,本文为未来知识生产的新时代提供了一个全面而深入的视角,并在此基础上勾画人机协同共创知识高峰的路径。 展开更多
关键词 生成式大模型 知识生产 大数据 人机协同 人工智能
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生成式大模型承载网络架构与关键技术探索 被引量：2
19
作者 唐宏 武娟 +1 位作者 徐晓青 张宁 《中兴通讯技术》 北大核心 2024年第2期50-55,共6页
生成式大模型训练需要超大规模低时延、高带宽、高可用的网络承载底座。对生成式大模型下高性能网络基础设施的技术发展路线和实现方案进行了研究,认为商用部署时需针对不同训练阶段的工作负载和流量模式,开展定制化网络架构设计和传输... 生成式大模型训练需要超大规模低时延、高带宽、高可用的网络承载底座。对生成式大模型下高性能网络基础设施的技术发展路线和实现方案进行了研究,认为商用部署时需针对不同训练阶段的工作负载和流量模式,开展定制化网络架构设计和传输协议优化。流控/拥塞控制技术、负载均衡技术、自动化运维技术和面向广域远程直接内存访问(RDMA)的确定性网络传输技术是未来的重点研究方向。 展开更多
关键词 生成式大模型 RDMA 网络拥塞控制 网络负载均衡
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生成式预训练模型机器人及其潜力与挑战 被引量：2
20
作者 张帆 谭跃刚 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1241-1252,共12页
机器人与ChatGPT的融合可形成具有人类智慧特征的“硅智能体”,定义为“生成式预训练模型机器人”。以ChatGPT和机器人的智能融合为对象,阐述了GPT-R的特点、技术趋势及在工业和人类生活中的应用。分析了GPT-R在体力、智力及与人类共融... 机器人与ChatGPT的融合可形成具有人类智慧特征的“硅智能体”,定义为“生成式预训练模型机器人”。以ChatGPT和机器人的智能融合为对象,阐述了GPT-R的特点、技术趋势及在工业和人类生活中的应用。分析了GPT-R在体力、智力及与人类共融发展中存在的问题,从GPT-R的本体与智能、法律与安全、社会规则三方面给出相应对策。结合了ChatGPT和机器人技术的GPT-R将拥有越来越广泛的应用场景和越来越大的市场潜力,成为未来人工智能和机器人共融发展的重要方向之一。 展开更多
关键词 生成式预训练模型机器人 人工智能 硅智能体 共融发展
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