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光大彩票攻略|光大彩票软件

来源:光大彩票网投2024-10-26 17:48

  

光大彩票攻略

美媒:乌克兰已成为测试美国武器的试验场******

  中新网1月16日电 美国有线电视新闻网(CNN)15日在题为《乌克兰如何成为西方武器和战场创新的试验场》的文章中指出,乌克兰危机爆发为美国及其盟友提供了测试武器的机会,乌克兰成为了“所有意义上的武器试验场”。

资料图:美国向乌克兰提供的军援。

  该媒体援引熟悉西方情报的消息人士称,在乌克兰应用的设备“从未在两个工业发达国家之间的冲突中实际使用过”“是真实世界的战斗测试”,乌克兰也因此成为“所有意义上的武器试验场”。

  报道称,乌克兰危机已成为美国军方关于其系统效用的重要数据来源。了解战场情况的美国军事官员和英国智库的研究指出,其中一些武器显示出比预期要低的效率,例如“弹簧刀”无人机和反雷达导弹。“海马斯”火箭炮发挥了一定的作用,且美国意识到,它们在密集使用时需要频繁的技术维护。有五角大楼官员称,美国军方领导人将会对此进行多年研究。

  美方还发现,M777榴弹炮是乌军火力的重要组成,但这种榴弹炮会因频繁使用而磨损,导致精度和效率降低。此外,这种火炮系统很难快速移动避免遭到还击,在无人机和空中监控无处不在的世界里,它们“很难隐藏”,可能会被放弃。

  还有多名情报和军事官员向CNN表示,他们希望可以制造廉价的一次性武器,例如价值1万美元的“单向攻击”无人机。

  乌克兰局势恶化以来,美国和西方不断“拱火”,向乌克兰提供军事援助。据统计,仅美国一国,自拜登政府执政以来,就已向乌克兰承诺了总额约249亿美元的军援。

                                          “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

                                            聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

                                            “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

                                            本报记者 时斓娜

                                            阅读提示

                                            全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

                                            家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

                                            产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

                                            人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

                                            “真正像人类一样聊天交流”

                                            “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

                                            随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

                                            中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

                                            实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

                                            创新交互为AIGC带来新启发

                                            随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

                                            以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

                                            在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

                                            目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

                                            根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

                                            “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

                                            商业化落地需克服技术和伦理问题

                                            尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

                                            在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

                                            中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

                                            “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

                                            在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

                                            在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

                                            (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                          [责编:天天中]
                                          阅读剩余全文(

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