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ChatGPT类大语言模型赋能电力标准数字化转型的核心技术、技术特征及应用展望 被引量:6
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作者 马超 李武峰 +2 位作者 陈羽飞 何永君 田晓鹏 《高电压技术》 北大核心 2025年第4期1727-1746,共20页
大语言模型是推进标准数字化转型工作的关建技术,探索ChatGPT类大语言模型赋能电力标准数字化转型的核心技术、技术特征及应用展望具有重要意义。该文在介绍ChatGPT和电力标准数字化转型的概念基础上,提出了ChatGPT类大语言模型赋能电... 大语言模型是推进标准数字化转型工作的关建技术,探索ChatGPT类大语言模型赋能电力标准数字化转型的核心技术、技术特征及应用展望具有重要意义。该文在介绍ChatGPT和电力标准数字化转型的概念基础上,提出了ChatGPT类大语言模型赋能电力标准数字化转型的核心技术和技术特征;对于电力标准本身数字化,通用ChatGPT公共大语言模型可推进电力标准形态多元化呈现;对于电力标准化过程数字化,专用ChatGPT电力大语言模型可推进电力标准知识深度化应用。同时,指出了ChatGPT类大语言模型对电力标准数字化转型的变革影响,包括改变电力标准数据标注方式、电力标准数据知识挖掘方式、电力标准文献资源检索模式、电力标准信息获取与梳理模式、人类与机器交互模式5个变革影响。最后,从应用模式、应用框架、应用具体案例、未来应用方向4个方面,提出了ChatGPT类大语言模型对电力标准数字化转型的应用展望,并指出了技术局限性、实施复杂性、标准化建设特殊性、经济成本效益性4方面挑战与限制。 展开更多
关键词 大语言模型 标准数字化 电力标准 chatgpt 机器可读标准 生成式人工智能
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一种基于Transformer架构的多层级自动睡眠分期模型 被引量:1
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作者 金峥 贾克斌 《电子学报》 北大核心 2025年第2期545-557,共13页
睡眠是人体保持健康的重要生理过程,基于多导睡眠图(PolySomnoGraphy,PSG)的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题,采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡眠分... 睡眠是人体保持健康的重要生理过程,基于多导睡眠图(PolySomnoGraphy,PSG)的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题,采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡眠分期法显现出广阔的研究前景.针对现有模型未充分考虑PSG片段内波形信息、通道间相关性信息、片段间睡眠转换信息的问题,本文提出一种基于Transformer架构的多层级睡眠分期网络模型(Hierarchical transFormer sleep staging model,HierFormer),采用Transformer编码器有效提取片段内波形特征、通道相关性特征、片段间转换特征,并结合注意力机制综合提升模型对于PSG片段内、通道间、片段间三种视角信号特性的可解释性.基于睡眠集-欧洲数据格式(sleep-European Data Format,sleep-EDF)扩展睡眠数据集开展的实验结果表明:本文模型利用更少的参数量取得优于多种现有基线模型的分期性能,分类准确率、宏平均精确率、宏平均召回率、宏平均F1分数、科恩卡帕系数分别可达到0.807、0.784、0.735、0.750和0.721.通过在三种视角下不同特征编码方式的性能对比和注意力分数的可视化,本文进一步证明了所提模型良好的编码能力和可解释性.本研究旨在为睡眠分期领域的深度学习应用提供新途径和新技术,从而辅助医生提升睡眠疾病诊疗效率. 展开更多
关键词 多导睡眠图(PSG) 自动睡眠分期 深度神经网络 Transformer架构 注意力机制 模型可解释性
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SIMD-to-RVV动态二进制翻译中的跨架构编程模型适配优化
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作者 赖远明 李亚龙 +3 位作者 胡瀚之 谢梦瑶 王喆 武成岗 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第6期1469-1491,共23页
RISC-V因其开源和模块化设计等特性,已在嵌入式领域取得显著成功,并逐步向高性能计算(HPC)领域拓展.面向HPC的RISC-V硬件(如Sophon SG2042多核处理器)已展现出与x86/ARM同类型产品相当的性能水平,但不完善的软件生态是阻碍其发展的最大... RISC-V因其开源和模块化设计等特性,已在嵌入式领域取得显著成功,并逐步向高性能计算(HPC)领域拓展.面向HPC的RISC-V硬件(如Sophon SG2042多核处理器)已展现出与x86/ARM同类型产品相当的性能水平,但不完善的软件生态是阻碍其发展的最大障碍之一.开发了面向RISC-V的进程级动态二进制翻译(DBT)器RVBT,用于将成熟的x86软件生态移植到RISC-V平台,加速RISC-V在HPC领域的应用进程.针对HPC程序广泛依赖SIMD指令的特性,聚焦于解决SIMD与RVV间显著的编程模型差异导致的翻译性能瓶颈问题,提出了3项创新的优化方案.x86SIMD将数据类型硬编码于操作码,而RVV需动态配置vtype和掩码寄存器,这导致直接翻译产生了大量冗余操作,严重拉低了翻译运行的效率.通过充分利用程序数据类型的局部性,优化方案可删除跨架构适配编程模型导致的冗余设置,混合使用浮点扩展和向量扩展翻译SIMD指令并按需同步数据,大幅提升了SIMD指令的翻译运行效率.3项优化方案具备通用性,也适用于ARM平台的SIMD到RVV的翻译.实验表明,以SPECCPU2006作为测试集,优化方案对csrr,vsetvl,vsetvli指令的平均动态消除率分别达到了100%,100%和56.31%,在浮点测试集上,掩码设置操作的平均动态消除率达到了74.66%,数据的平均动态同步率为67.35%.优化后的RVBT在整点和浮点测试集上的平均运行效率达到了本地执行的47.39%和40.06%,相比优化前的加速比分别为1.21和8.31,并远超QEMU18.84%和4.81%,展现出了应用于部分HPC场景的潜力. 展开更多
关键词 二进制翻译 RISC-V向量扩展 x86SIMD 架构编程模型适配 浮点计算 冗余设置消除 混合翻译
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基于多模型的体系架构迭代设计方法 被引量:1
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作者 赵雪梦 任天助 方哲梅 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第6期1512-1521,共10页
为解决国防部体系架构框架(department of defense architecture framework,DoDAF)的视图模型存在动态特性表达困难、决策分析支持缺乏等问题,提出一套体系架构集成迭代设计方法。DoDAF视图模型从多视角整合和表达作战相关信息;ExtendSi... 为解决国防部体系架构框架(department of defense architecture framework,DoDAF)的视图模型存在动态特性表达困难、决策分析支持缺乏等问题,提出一套体系架构集成迭代设计方法。DoDAF视图模型从多视角整合和表达作战相关信息;ExtendSim可执行模型模拟作战体系架构在多场景下的涌现行为和动态特性;决策模型通过多目标决策规则对架构方案进行量化分析和选择,最终形成“视图-仿真-决策-迭代”的体系架构集成迭代设计方法,并明确架构模型设计流程与模型间数据交互路径。仿真实验验证了其可行性。 展开更多
关键词 作战体系 体系架构 国防部体系架构框架 可执行模型 迭代设计
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基于ChatGPT的碳排放审计模型构建研究 被引量:1
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作者 刘胜强 张格格 +1 位作者 齐晨星 袁姝颖 《中国注册会计师》 北大核心 2024年第12期40-44,共5页
如何利用最新的人工智能技术——ChatGPT,来提升碳排放审计的效率和质量是一个值得深入研究的重要课题。本文分析了ChatGPT的自然语言处理、机器学习、大数据处理和自适应四种技术在碳排放审计中的应用思路,构建了基于ChatGPT的碳排放... 如何利用最新的人工智能技术——ChatGPT,来提升碳排放审计的效率和质量是一个值得深入研究的重要课题。本文分析了ChatGPT的自然语言处理、机器学习、大数据处理和自适应四种技术在碳排放审计中的应用思路,构建了基于ChatGPT的碳排放审计模型和风险预警模型,并分析了这些模型在具体应用时可能面临的挑战。期望能就ChatGPT技术帮助碳审计人员及监管部门提高碳排放审计效率和质量,提供一些建设性意见及建议。 展开更多
关键词 chatgpt 碳排放审计 模型构建
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大语言模型赋能图书馆参考咨询服务:逻辑、场景与体系 被引量:23
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作者 郭亚军 寇旭颍 +1 位作者 冯思倩 李帅 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第1期118-127,共10页
文章分析大语言模型的生成机理及应用模式,探讨其赋能图书馆参考咨询服务的适配性。在此基础上,梳理大语言模型赋能图书馆参考咨询服务的理论逻辑,探索大语言模型赋能下图书馆参考咨询服务的应用场景,并根据咨询前期、中期、后期三个流... 文章分析大语言模型的生成机理及应用模式,探讨其赋能图书馆参考咨询服务的适配性。在此基础上,梳理大语言模型赋能图书馆参考咨询服务的理论逻辑,探索大语言模型赋能下图书馆参考咨询服务的应用场景,并根据咨询前期、中期、后期三个流程构建参考咨询服务体系。建议图书馆从加强多种技术的深层次嵌入、推行“引导+反馈”的交互服务模式、实现机器与馆员的协同合作、完善用户数据收集和分析机制等方面,推进大语言模型赋能图书馆参考咨询服务的发展。 展开更多
关键词 大语言模型 chatgpt 智慧图书馆 参考咨询 AIGC
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基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型——以贵州地区煤矿为例 被引量:2
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作者 解北京 李恒 +3 位作者 栾铮 雷振 李晓旭 李卓 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期1393-1408,共16页
煤矿工人和载人车辆(煤矿人车)的智能识别是视频监控系统的重要组成部分,也是煤矿智能化发展的关键任务。然而,煤矿人车检测场景较为复杂,大型人车检测模型部署在有限的计算设备上难以实现,如何在模型检测性能和检测效率之间取得平衡存... 煤矿工人和载人车辆(煤矿人车)的智能识别是视频监控系统的重要组成部分,也是煤矿智能化发展的关键任务。然而,煤矿人车检测场景较为复杂,大型人车检测模型部署在有限的计算设备上难以实现,如何在模型检测性能和检测效率之间取得平衡存在诸多挑战。以贵州地区煤矿视频监控数据集为例,提出了一种基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型,该模型精准实时的完成了煤矿人车检测任务,对网络进行瘦身的同时几乎没有损失检测性能。具体来说,在网络模型设计阶段,以YOLOv8s为基线提出了一种名为FCW-YOLO的煤矿人车轻量级检测模型,首先将Faster-Block和坐标注意力和开发到网络的特征提取模块中,设计了一种新颖的C2f-Faster-CA轻量级架构,旨在减少网络的冗余通道同时自适应捕捉全局关键信息;其次,采用了WIOU边界回归损失函数以增加模型对普通质量样本的关注,降低了训练样本不平衡带来的回归误差等问题。在模型压缩阶段,联动剪枝算法对提出的FCW-YOLO模型进行通道级别的稀疏,模型可自动识别不重要的通道并对其进行删减,实现了煤矿人车检测模型二次轻量化设计FCWP-YOLO。在自建的煤矿人车检测数据集上的结果表明,提出的模型参数量,计算量和模型大小分别为2.3 M,4.0 GFLOPs,6.0 MB,对比基线模型分别实现了4.9倍、4.7倍、4.4倍的压缩效果,平均检测精度为88.7%,提高了1.1%,每张图像的处理时间仅为5.6 ms。对比多种轻量级架构和先进的检测模型,该方法精度表现优异,计算成本更低,实时性能更好,为资源受限的煤矿场景提供了一种可行的煤矿人车检测方法,满足煤矿视频监控部署要求,可为煤矿人车智能巡检任务提供实时预警。 展开更多
关键词 煤矿工人检测 煤矿载人车辆检测 深度学习 模型压缩 轻量级架构
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从BERT到ChatGPT:大模型训练中的存储系统挑战与技术发展 被引量:17
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作者 冯杨洋 汪庆 +1 位作者 谢旻晖 舒继武 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期809-823,共15页
以ChatGPT为代表的大模型在文字生成、语义理解等任务上表现卓越,引起了工业界和学术界的广泛关注.大模型的参数量在3年内增长数万倍,且仍呈现增长的趋势.首先分析了大模型训练的存储挑战,指出大模型训练的存储需求大,且具有独特的计算... 以ChatGPT为代表的大模型在文字生成、语义理解等任务上表现卓越,引起了工业界和学术界的广泛关注.大模型的参数量在3年内增长数万倍,且仍呈现增长的趋势.首先分析了大模型训练的存储挑战,指出大模型训练的存储需求大,且具有独特的计算模式、访存模式、数据特征,这使得针对互联网、大数据等应用的传统存储技术在处理大模型训练任务时效率低下,且容错开销大.然后分别阐述了针对大模型训练的3类存储加速技术与2类存储容错技术.针对大模型训练的存储加速技术包括:1)基于大模型计算模式的分布式显存管理技术,依据大模型计算任务的划分模式和计算任务间的依赖关系,设计模型数据在分布式集群中的划分、存储和传输策略;2)大模型训练访存感知的异构存储技术,借助大模型训练中的访存模式可预测的特性,设计异构设备中的数据预取和传输策略;3)大模型数据缩减技术,针对大模型数据的特征,对模型训练过程中的数据进行缩减.针对大模型训练的存储容错技术包括:1)参数检查点技术,将大模型参数存储至持久化存储介质;2)冗余计算技术,在多张GPU中重复计算相同版本的参数.最后给出了总结和展望. 展开更多
关键词 chatgpt 模型 存储系统 容错 模型训练系统
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如何测试ChatGPT的语义理解与常识推理水平?——兼谈大语言模型时代语言学的挑战与机会 被引量:18
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作者 袁毓林 《语言战略研究》 CSSCI 北大核心 2024年第1期49-63,共15页
ChatGPT等大语言模型在语义理解和常识推理方面表现优秀,其技术奥秘在于模型开发者在对词语进行向量表示时,遵循分布式语义学原理,采用了“嵌入”这种代数方法。但是,经典的测试语言运用等智能水平的“图灵测试”,难以识别欺骗和回避等... ChatGPT等大语言模型在语义理解和常识推理方面表现优秀,其技术奥秘在于模型开发者在对词语进行向量表示时,遵循分布式语义学原理,采用了“嵌入”这种代数方法。但是,经典的测试语言运用等智能水平的“图灵测试”,难以识别欺骗和回避等作弊手段,因此,计算机科学家设计了“新图灵测试”,其中的威诺格拉德模式挑战与语言学关系密切。这一模式以代词消歧为测试点设计句子对和问题,但是经过大规模语料训练的语言模型可以凭借词汇上的统计相关性,而不是靠真正理解句子的意义来给出正确答案。为克服这一缺陷,学者们又发展出WinoGrande数据集,提高了数据的规模和难度,确保它们无法通过网络搜索等手段来得到正确答案。我们用威诺格拉德模式设计了无偏向双重句子对测试ChatGPT,展示了大语言模型在语义理解和常识推理方面已达到接近人类的水平。当然,从具身模拟假说来看,大语言模型不可能像人一样富有体验性地理解人类自然语言。最后,我们呼吁:语言学家应该积极参与构建WinoGrade测试集之类的工作,在人工智能时代扩展自身的学术研究领域。 展开更多
关键词 chatgpt 大语言模型 新图灵测试 威诺格拉德模式挑战 WinoGrande数据集
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ChatGPT协同地理教学设计的模型建构及实践审思——以“全球气候变化与国家安全”为例 被引量:13
10
作者 付天祎 朱雪梅 邢祺云 《地理教学》 北大核心 2024年第5期29-34,共6页
数智时代,生成式人工智能的快速迭代将对地理教育教学产生深刻影响。本文在建构体现教师教学、学生学习与学习评价的ChatGPT协同地理教学设计应用模型的基础上,以“全球气候变化与国家安全”为例进行教学设计的实践检验,发现教师角色转... 数智时代,生成式人工智能的快速迭代将对地理教育教学产生深刻影响。本文在建构体现教师教学、学生学习与学习评价的ChatGPT协同地理教学设计应用模型的基础上,以“全球气候变化与国家安全”为例进行教学设计的实践检验,发现教师角色转变与地位弱化并存、学生自主学习与主体异化并存、知识高效获取与谬误风险并存,揭示ChatGPT协同地理教学设计变革过程中存在的机遇与挑战。 展开更多
关键词 chatgpt 地理教学设计模型 实践检验 生成式人工智能
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基于分层架构的城市轨道交通列车自动驾驶速度控制方法
11
作者 朱琴跃 史玉明 +2 位作者 赵亚辉 王颖婕 薛忠一 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第11期135-140,151,共7页
[目的]城市轨道交通列车存在动力学系统复杂、控制系统开发难度较高等问题,因此需要提出一种基于分层架构的列车速度控制方法。[方法]构建了列车运行的单质点模型,该模型为列车速度控制方法的设计与验证提供了基础。上层控制器采用MPC(... [目的]城市轨道交通列车存在动力学系统复杂、控制系统开发难度较高等问题,因此需要提出一种基于分层架构的列车速度控制方法。[方法]构建了列车运行的单质点模型,该模型为列车速度控制方法的设计与验证提供了基础。上层控制器采用MPC(模型预测控制)算法,根据参考速度和实时反馈的列车运行状态信息,可精准求解期望加速度;同时,考虑列车执行器时延、停车精度等约束条件改进了MPC算法,以提高列车运行的稳定性和停车精度。下层控制器通过输出级位,可实现对列车期望加速度的跟踪控制,具体的计算方法为:通过设计工况切换策略和逆动力学方程求解控车级位,并引入PID(比例-积分-微分)控制算法对加速度跟踪误差进行校正。采用MATLAB/SIMULINK平台搭建了列车速度控制方法的仿真模型,将正常运行的仿真结果与上层控制器采用传统MPC算法的仿真结果进行对比分析,并对所提控速方法开展了阻力干扰仿真试验,最终验证了所提方法的有效性。[结果及结论]所提方法在对列车运行过程解耦的基础上,将改进MPC算法和PID算法结合组成分层控制架构,实现了对复杂列车系统的精准控速,提高了列车运行过程中的舒适度。同时,改进MPC算法在不过分增大到站误差时间的前提下,显著提高了列车的停车精度。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车自动驾驶 列车速度控制 模型预测控制 分层架构
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语义理解与常识推理的机器表现和人类基线之比较——怎样评估ChatGPT等大型语言模型的语言运用能力? 被引量:3
12
作者 袁毓林 《汉语学报》 CSSCI 北大核心 2024年第4期2-16,共15页
本文讨论怎样通过跟人类基线的比较,来合理地评估ChatGPT等现代大型语言模型的语言运用能力。首先,用代词指称歧义和否定辖域问题测试ChatGPT,展示语言大模型在语义理解和常识推理方面的优秀表现;接着简介维诺格拉德模式挑战及其升级版... 本文讨论怎样通过跟人类基线的比较,来合理地评估ChatGPT等现代大型语言模型的语言运用能力。首先,用代词指称歧义和否定辖域问题测试ChatGPT,展示语言大模型在语义理解和常识推理方面的优秀表现;接着简介维诺格拉德模式挑战及其升级版本WinoGrande数据集,还介绍了我们对于这种类型的测试题和机器表现的评估方式的改进方案(把仅触发词不同的“句对”扩展为锚定词也不同的“句偶”,把机器表现跟人类被试的表现进行比较);然后介绍我们怎样用“句对”和“句偶”测试ChatGPT和人类被试,并且把人类和机器的表现进行对比,从而得出语言大模型的语言运用能力接近人类的结论。 展开更多
关键词 语义理解/常识推理 chatgpt/大型语言模型 维诺格拉德模式/句对与句偶 机器表现/人类基线
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ChatGPT模型辅助数字政府建设的风险及其法律规制 被引量:10
13
作者 张佳琳 《内蒙古社会科学》 CSSCI 北大核心 2024年第1期65-75,共11页
人工智能技术赋能数字政府建设是大势所趋,数字政府建设与治理效能的提升本身内嵌着数据自组织及其信息呈现的迭代逻辑。作为最新一代人工智能技术,ChatGPT模型表现出显著的交互式运演特征。是否应将该模型引入数字政府建设是“算法公... 人工智能技术赋能数字政府建设是大势所趋,数字政府建设与治理效能的提升本身内嵌着数据自组织及其信息呈现的迭代逻辑。作为最新一代人工智能技术,ChatGPT模型表现出显著的交互式运演特征。是否应将该模型引入数字政府建设是“算法公共性建设”这一元问题在当下的最新变形。ChatGPT模型辅助数字政府建设既有优势,也有风险。就优势而言,ChatGPT不仅可以提升数字政府的内部性能,而且能够优化行政机关的外部行政,最终促成行政机关与公民的紧密互动。将ChatGPT引入数字政府建设存在的风险包括数字政府建设中的数据主权安全风险、技术资本异化风险与信息秩序失稳的风险。为了保障国家数据安全,须建构分级分类制度;为了防止资本入侵,须加强对ChatGPT的审查和监管,通过社会主义核心价值观对其进行指引;为了保障信息秩序稳定,须构建公民权利的保障机制。 展开更多
关键词 数字政府 chatgpt模型 技术赋能 数据权利
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类ChatGPT技术应用的公共价值解构与建构:基于战略三角模型的分析 被引量:9
14
作者 冯彩玲 杜晚晴 《大连理工大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第3期7-15,共9页
生成式人工智能具有智慧性、类人性和技术放大性等特征,给社会带来深层次变革,同时也造成了严重的公共价值侵蚀,如何进行人工智能的价值治理成为重要的研究议题。文章从“战略三角模型”出发,探讨类ChatGPT技术应用造成的公共价值解构... 生成式人工智能具有智慧性、类人性和技术放大性等特征,给社会带来深层次变革,同时也造成了严重的公共价值侵蚀,如何进行人工智能的价值治理成为重要的研究议题。文章从“战略三角模型”出发,探讨类ChatGPT技术应用造成的公共价值解构与建构。在公共价值解构层面,生成式人工智能造成了以社会为导向的价值解构与以个人为导向的价值解构,包括社会信任消解、社会不平等加剧、国家安全危机以及数字生存权和数字自主权异化。在公共价值建构层面,提出“合法性和支持”及“运作能力”两个层面的公共价值建构路径,形成法律约束机制、风险防控机制及协同监督机制,同时提供技术支持与政策保障,确保类ChatGPT技术在公共价值与公共秩序的范围内运转。 展开更多
关键词 chatgpt 人工智能 公共价值 战略三角模型
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AI大模型的财务能力测评与启示——基于CPA考试的ChatGPT与国产大模型实测 被引量:9
15
作者 金源 李成智 《财会月刊》 北大核心 2024年第18期44-51,共8页
在当前学界业界,尚缺乏关于AI大模型财务能力的规范化评估体系。基于该背景,本文选择CPA考试作为评估体系,针对ChatGPT、智谱清言、讯飞星火三款AI大模型财务能力展开深度测评,希望在数据可验证的范围内,呈现大模型应用于财务场景的优... 在当前学界业界,尚缺乏关于AI大模型财务能力的规范化评估体系。基于该背景,本文选择CPA考试作为评估体系,针对ChatGPT、智谱清言、讯飞星火三款AI大模型财务能力展开深度测评,希望在数据可验证的范围内,呈现大模型应用于财务场景的优势与不足,并通过深入分析,处一隅而观全局,从整体层面把握AI大模型在财务行业的应用可行性及未来发展趋势。研究结果显示,三款参评大模型在2023年CPA六门真题的单科测试中均未及格,但在侧重于零散化知识理解、记忆、应用以及文本撰写能力的《税法》《经济法》《公司战略与风险管理》科目上展现出相当潜力,在需要复杂链式思维能力、高度计算准确性、文本细节深度理解的《会计》《财务成本管理》《审计》科目上存在明显不足。本文认为,在整体层面,财会行业对未来大模型的应用可持谨慎的乐观态度,并进一步从学习备考辅助、会计职能转型、财务应用场景、教学及科研四个维度,提炼了本次测评对大模型财务应用的具体借鉴及启发,以期为在校学生、CPA考生、会计专业人士、研究学者及软件开发商等提供有益参考。 展开更多
关键词 chatgpt AI大模型 CPA 财务能力测评 启示
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ChatGPT等大语言模型赋能数字时代金融业:基于隐私保护,算法歧视与系统风险 被引量:13
16
作者 许雪晨 《暨南学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第8期108-122,共15页
近几年,以ChatGPT为代表的大语言模型等生成式人工智能发展迅速,并在多领域广泛应用。生成式人工智能除了具备传统人工智能在分析、判断和决策方面的能力,还在模型结构、数据依赖性、应用场景和可解释性方面更具优势,能发挥其创造性特质... 近几年,以ChatGPT为代表的大语言模型等生成式人工智能发展迅速,并在多领域广泛应用。生成式人工智能除了具备传统人工智能在分析、判断和决策方面的能力,还在模型结构、数据依赖性、应用场景和可解释性方面更具优势,能发挥其创造性特质,推动人工智能行业从决策型、分析型向生成型跨越发展。金融行业因其涉及大量文本数据,需要迅速决策,天然对大语言模型具有较高的需求,而大语言模型对金融业高质量发展也将产生显著影响。因此,需要进一步探讨大模型如何通过改变金融业的业务模式,助力金融业数字化转型升级。本文深入探讨以大语言模型为代表的生成式人工智能的基本原理和应用,同时分析其为金融业所带来的机遇、挑战以及应对策略。最后,对生成式人工智能技术在金融领域的未来发展路径进行规划展望。 展开更多
关键词 大语言模型 生成式人工智能 金融行业 chatgpt
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大模型对情报学发展的影响思考 被引量:2
17
作者 李阳 孙建军 《情报学报》 北大核心 2025年第2期246-256,共11页
以ChatGPT为代表的大模型应用正对人类社会产生深远影响,世界万物陆续被“压缩”和“映射”到大模型之中。在大模型时代,信息世界呈现新形态,其典型特征表现在3个方面:人工智能生成内容的大量产生,机器地位的不断上升,大模型成为新质生... 以ChatGPT为代表的大模型应用正对人类社会产生深远影响,世界万物陆续被“压缩”和“映射”到大模型之中。在大模型时代,信息世界呈现新形态,其典型特征表现在3个方面:人工智能生成内容的大量产生,机器地位的不断上升,大模型成为新质生产力引擎。作为对新技术一贯保持高度敏感性、与信息世界同向同行的情报学学科,大模型催生出的信息世界新形态对情报学的研究问题、目标任务、理论体系、研究范式、学科可见度等产生多重影响。由此进一步催生出工具视角(大模型驱动的情报学研究)和对象视角(大模型作为研究对象的情报学研究)两种不同的研究路径,前者涉及大模型赋能的智能情报分析与处理、面向多元场景的情报大模型搭建与应用等核心议题,后者涉及安全与发展融合视角下人工智能生成内容的善治、大模型时代的信息用户与行为等核心议题。未来,需要从学术氛围、数据基础设施建设、教育与人才培养等多方面积极着力,以进一步支持大模型发展及情报学学科话语体系的建构。 展开更多
关键词 模型 chatgpt 情报学 信息世界 人工智能生成内容
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类ChatGPT模型辅助数字政府建设的可能、风险与模式 被引量:8
18
作者 朱嫣丹 《企业经济》 北大核心 2024年第4期64-74,共11页
利用生成式人工智能技术参与数字政府建设,对于推动国家治理现代化具有重要的时代意义和实践价值。ChatGPT等生成式人工智能的自然语言理解与生成能力、文本生成能力和知识更新能力对提高数字政府建设水平和建设效率发挥着重要的价值功... 利用生成式人工智能技术参与数字政府建设,对于推动国家治理现代化具有重要的时代意义和实践价值。ChatGPT等生成式人工智能的自然语言理解与生成能力、文本生成能力和知识更新能力对提高数字政府建设水平和建设效率发挥着重要的价值功能。但同时,生成式人工智能参与数字政府建设,存在政务和公共数据泄露、政府权威向技术资本转移以及信息深度伪造的风险。面对生成式人工智能参与数字政府建设的广阔前景和风险问题,要加快我国自主生成式人工智能在数字政府建设领域的应用培育;坚持效率与责任并重,增强数字政府的行政实效;加强对公民、企业等主体的数据权利保障,以及对国家安全等重点领域的数据风险规制。 展开更多
关键词 生成式人工智能 chatgpt模型 数字政府 政务数据 国家安全
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水文多模型拆分组配与协同优化研究进展 被引量:1
19
作者 申笑萱 张珂 +2 位作者 张兆安 刘杰 李致家 《水资源保护》 北大核心 2025年第4期189-196,共8页
水文模型拆分组配与协同优化是水文建模有效的技术手段。基于文献聚类分析,结合文献计量数据与聚类结果,对水文模型的模块拆分、组合及优化方法进行了评述,总结了水文模型模块化设计、框架模型构建及多模型间误差传递等方面的关键研究进... 水文模型拆分组配与协同优化是水文建模有效的技术手段。基于文献聚类分析,结合文献计量数据与聚类结果,对水文模型的模块拆分、组合及优化方法进行了评述,总结了水文模型模块化设计、框架模型构建及多模型间误差传递等方面的关键研究进展,展望了水文多模型灵活组配与协同优化的研究方向。指出传统水文模型的构建方法通常缺乏必要的灵活性和可移植性,模块化设计的理念和机器学习等前沿技术的融合为水文模型的未来发展开辟了广阔的视野,这将为应对现代水文学面临的复杂挑战提供有力工具。 展开更多
关键词 水文模型 模块化 灵活架构 机器学习 模型优化
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GenAI模型在公共治理中的风险预判与应对策略--基于ChatGPT的案例分析 被引量:2
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作者 刘伟 《理论月刊》 CSSCI 北大核心 2024年第12期51-61,158,共12页
以ChatGPT为代表的生成式人工智能(GenAI)在全世界的勃兴,带来了一场数智时代的生产变革和治理革命。ChatGPT通过智能化的双向沟通渠道,利用大语言模型从认知、技术、数据和服务四个方面嵌入公共治理场域中,重塑了公共服务与公共治理的... 以ChatGPT为代表的生成式人工智能(GenAI)在全世界的勃兴,带来了一场数智时代的生产变革和治理革命。ChatGPT通过智能化的双向沟通渠道,利用大语言模型从认知、技术、数据和服务四个方面嵌入公共治理场域中,重塑了公共服务与公共治理的形态,但也使GenAI技术面临权力结构、价值冲突、信息安全、伦理约束、意识形态等风险。在实践中,可以通过利益平衡、强化技术规制、完善法治制度,逐渐弥合人机之间“工具主义”和“人文主义”分歧,将人工智能纳入人类掌控下的良性发展轨道,充分发挥其在公共服务与治理中的积极作用,最终实现GenAI的“善治”与“智治”并举。 展开更多
关键词 GenAI模型 工具主义 chatgpt 算法偏好 控制困境
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