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华东政法大学-ChatGPT为代表的AI通用大模型进展、风险及对策-2023-54页

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简介：
本报告由华东政法大学于2023年发布，共54页，深入探讨了以ChatGPT为代表的人工智能通用大模型的最新发展动态，并分析其潜在的风险与挑战，同时提出相应的对策建议。 华东政法大学关于人工智能通用大模型（如ChatGPT）的进展、风险与应对的研究报告于2023年完成，共54页。

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  • 华东政法大学-ChatGPT为代表的AI通用大模型进展、风险及对策-2023-54页
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    本报告由华东政法大学于2023年发布，共54页，深入探讨了以ChatGPT为代表的人工智能通用大模型的最新发展动态，并分析其潜在的风险与挑战，同时提出相应的对策建议。 华东政法大学关于人工智能通用大模型（如ChatGPT）的进展、风险与应对的研究报告于2023年完成，共54页。
     
  • ChatGPT发展中的风险与应对——人工智能通用大模型的进展.pdf
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    本PDF探讨了ChatGPT等AI通用大模型的发展现状及潜在风险，并提出相应的对策建议。 人工智能通用大模型（如ChatGPT）的进展__风险与应对.pdf 该文档探讨了人工智能通用大模型的发展情况，并分析了其带来的潜在风险及相应的应对策略。重复列出同一文件名多次，可能是为了强调这一主题的重要性或提醒读者注意该内容的存在。
     
  • AI大模型及通用与垂直大模型详解
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    本课程深入解析AI大模型技术及其应用，涵盖通用与垂直领域的大模型构建、训练和优化方法，助力掌握前沿人工智能知识。 【内容概要】本段落主要涵盖以下几个方面： - 引言部分简述了大模型的发展背景及其重要性。 - 通用大模型的概述包括其定义、特点以及在不同场景中的应用情况。 - 垂直大模型的相关介绍，强调这类模型如何通过针对特定领域的优化来提供更专业的服务和更高的准确性。 - 比较分析了通用与垂直两种类型的大模型之间的异同点及其各自的优缺点。 - 探讨了将这两种不同类型的大模型进行融合应用的可能性，并提出了几种可能的应用场景。 - 最后对大模型未来的发展趋势进行了展望，讨论了一些潜在的研究方向和挑战。 【适用人群或使用场景】 本段落适合于个人研究学习、领导汇报及公司内部培训等场合使用。 【其他说明】随着人工智能技术的迅速进步，大型预训练模型在各个行业中的应用日益增多。通用型大模型因其强大的泛化能力而能够处理多种任务；相比之下，专门化的垂直大模型则通过对特定领域的深入优化，在准确性和专业性方面表现更为出色。 本段落重点在于介绍这两种类型的大模型的基本概念、各自的特点以及它们的应用领域，旨在帮助读者全面了解和掌握相关知识。
     
  • AI大模型时代的探讨（清华大学张亚勤 PPT）
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    本PPT由清华大学张亚勤教授主讲，聚焦于AI大模型时代的技术趋势与应用挑战，深入探讨了该领域的最新进展和未来方向。 ### AI大模型时代的核心知识点解析 #### 一、AI大趋势概述 - **数字化3.0**：在数字化1.0和2.0的基础上进一步融合了信息、物理和生物世界，涉及交通、产业、生活等多个领域，如生物电子芯片、脑机接口及基因研究等。 - **人工智能发展历程**：从图灵于1950年代提出图灵测试开始，经历了多个阶段，包括AI概念的引入、两次“AI寒冬”以及机器学习和人工神经网络(ANN)的发展等。 关键时间点： - 2006年：深度学习的概念被首次提出。 - 2011年：IBM Watson在自然语言处理技术上取得突破性进展并亮相。 - 2012年：“Google大脑”项目成功识别出猫脸，展示了无监督学习的潜力。 - 2016年：AlphaGo战胜围棋世界冠军，证明了深度学习在复杂策略游戏中的应用价值。 - 2020年：AlphaFold2准确预测蛋白质结构，开启了生物信息学的新篇章。 #### 二、ChatGPT现象详解 - **定义与发展**：ChatGPT是一种基于Transformer架构的大规模语言模型，由OpenAI开发。它通过大量的文本数据进行预训练，并在各种自然语言处理任务上表现出色。 - **特点与成就**： - 快速增长的用户量：从2022年底推出以来，在短短两个月内吸引了超过1亿用户，成为历史上增长最快的应用之一。 - 强大的功能：提供了一个直观的界面，尽管并非完美无缺，但依然具有很高的实用价值。 - 影响力广泛：不仅在科技界产生了重大影响，并且在全球范围内引发了广泛关注。众多行业领袖对此给予了高度评价。 - “关键时刻”：被比作互联网历史上的几个重要时刻之一，如“网景”时刻、“iPhone”时刻和“GUI”时刻。 #### 三、生成式AI及其应用 - **图像生成技术**： - **GAN与Diffusion Models**：作为两种主要的图像生成方法，它们在产生高质量图像方面表现突出。其中，Diffusion Models因其出色的质量及多样性而逐渐占据主导地位。 - **可控图像生成**：通过ControlNet等技术可以根据特定条件生成具有高度真实感的图像。 - **文本到图像转换**：Midjourney平台能够根据文字描述创建出接近真实的图片，其效果几乎可以与照片相媲美。 - **语言大模型**：从最初的词向量预训练到后来的双向语言模型再到现在的生成式预训练模型，技术不断进步。例如，BERT和GPT系列的发展历程体现了这一趋势。 #### 四、对教育的思考 - **挑战与机遇**： - AI技术的进步为教育带来了前所未有的挑战及机会。 - 教育体系需要适应新技术的变化，并培养学生的创新能力和批判性思维。 - 如何平衡自动化教学工具的作用与教师的角色，以及如何确保技术使用的公平性和可访问性是当前亟待解决的问题。 ### 结论 随着AI大模型时代的到来，技术的进步不仅推动了科学研究的发展，还深刻影响着社会的各个方面。特别是在教育领域中，面对这些变化我们需不断学习新知识、适应新技术，并思考利用这些技术更好地服务于人类社会。
     
  • 2023年最新AI大模型学习交流
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    本栏目致力于提供关于2023年最新人工智能大模型的学习资源和讨论平台，旨在促进技术交流与合作。 2023年最新AI大模型学习与讨论：探索未知的智能边界！ 随着我们迎来新的一年，人工智能领域正经历一场革命性的学术盛宴！“2023最新AI大模型学习与讨论”活动邀请您加入一个汇聚顶尖科学家、工程师和学者的独特平台。在这里，我们将共同探讨最前沿的人工智能技术，并将其推向新的高度。 本次活动将深入介绍2023年最具创新性和影响力的大规模人工智能模型，包括自然语言处理、计算机视觉及强化学习等领域的最新进展和应用案例。无论您是刚刚步入AI领域的新手还是经验丰富的专业人士，在这里都可以找到适合自己的内容并与同行交流分享心得。 大模型技术已经成为当前人工智能发展的核心驱动力之一。特别是像GPT这样的大规模语言模型，它们通过深度学习与大数据训练来掌握自然语言的理解与生成能力，并在多个应用场景中展现出强大的通用性。这些模型采用Transformer架构和预训练-微调策略来进行高效的学习过程，在广泛的应用场景下取得了卓越的效果。 大模型技术不仅涉及先进的算法研究，还需要相应的技术支持以确保高效的开发流程。例如，向量数据库如Pinecone和Zilliz等正在成为存储与检索大规模语言数据的关键工具；而基于TensorFlow或PyTorch的大规模机器学习框架则为构建复杂的人工智能系统提供了坚实的基础。 通过参与本次讨论活动，参与者不仅可以深入理解AI大模型的工作原理及其背后的技术细节，还可以掌握微调技术，并将理论知识转化为实际应用。这是一次难得的机会，让我们携手合作，在探索未知的道路上共同塑造更加智慧化的未来世界。
     
  • 针对大学生创业的贷款个人信用风险评估模型分析
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    本文构建了专门用于评估大学生创业者在申请贷款时个人信用风险的模型，旨在为金融机构提供决策支持。通过分析影响大学生创业者还款能力与意愿的关键因素，该文提出了一个综合考虑多维度信息的风险评估框架，以期降低信贷机构的违约率和提高资金利用效率。 大学生创业贷款个人信用风险评估模型的研究涵盖了以下关键点： 1. 创业贷款的定义与特点： 面向有创业需求的大专院校学生发放的一种无抵押、低利率的信用贷款，旨在促进毕业生在毕业三年内开展或推进其创业项目。 2. 风险分析的重要性： 由于创业活动具有较高的不确定性以及较低的成功率，大学生创业者申请的贷款存在较大的违约风险。因此，对这些贷款进行详细的风险评估和分析是必要的，以降低金融机构可能遭受的资金损失。 3. 个人信用评价体系的作用： 建立一个全面且有效的学生个人信用评价系统对于准确评估其创业贷款的信用风险至关重要。这套系统需要整合学生的个人信息、在校表现以及还款能力等多方面信息来综合评定借款人的信誉水平。 4. Logistic模型与因子分析的应用结合： 本段落提出了一种改进版基于因子分析技术的Logistic大学生创业贷款个人信用风险评估方法，能够有效简化评价指标并解决原始数据中存在的多重共线性问题。这使得该模型在预测实际违约情况时更加准确可靠。 5. 关键技术应用：因子分析和Logistic回归： 通过使用因子分析来减少变量数量，并利用Logistic回归来进行二分类（如是否会发生违约）的统计推断，这两种方法相结合可以提高信用风险评估过程中的效率与准确性。 6. 模型构建的具体步骤： 研究团队通过对126名大学生创业者发放问卷并收集相关信息后进行数据分析处理，最终获得112份有效样本。接着运用因子分析简化指标体系，并基于此建立改进后的Logistic模型以预测违约概率。 7. 相关研究成果的回顾： 本项目还参考了刘新坤等人关于创业大学生信用贷款个人评价系统的构建、柏群和曹华玲提出的商业银行创业贷款风险管理策略，以及廖绚团队利用logit模型开展银行信贷风险评估的研究成果等文献资料。 8. 三级指标结构体系： 该评估框架包括三个主要一级指标：个人信息、在校表现及还款能力。每个大类下又细分为多个二级子项，并通过专家打分的方式进行综合评价。 9. 信用风险管理的重要性： 对于大学生创业贷款而言，有效的信用风险控制是金融机构正常运作的基础条件之一；而通过对借款人实施严格的审核程序，则有助于降低潜在的财务损失并保障资金的安全性。 10. 研究的实际意义与未来应用前景： 这项研究不仅为金融行业提供了一种科学合理的评估工具，帮助其更好地管理大学生创业贷款的风险，同时也能够促进更多有潜力的年轻人实现自己的商业梦想。通过优化现有的放贷机制和流程设计，可以进一步推动创新创业活动的健康发展。 以上这些内容构成了关于大学生创业贷款个人信用风险评估模型的核心组成部分，并为金融领域提供了一套实用且具有前瞻性的评价体系。
     
  • 山东大学通用PPT模板
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    本PPT模板专为山东大学师生设计，采用校徽和标准色彩搭配，适用于教学、科研及各类学术汇报场景。 山东大学PPT通用模板适用于答辩等各种场合使用。
     
  • 华为盘古大模型：赋能工业的AI解决方案
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    简介：华为盘古大模型是针对工业领域的先进AI解决方案，旨在通过深度学习和大数据技术提升制造业效率与智能化水平。 2023年4月8日，在萧山人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云AI首席科学家田奇发表了演讲，指出“AI+科学计算”是当前AI发展的重要趋势，并认为“AI for Industries”将是未来人工智能发展的新爆发点。 自2021年4月盘古基础大模型发布以来，该平台涵盖了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和科学计算等多个领域的大模型。随着技术的发展，华为相继推出了包括气象预报、药物分子研究以及海浪预测在内的多个实际应用案例，并在煤矿综采、主运输系统及作业场景中得到了广泛应用。此外，在货车故障轨旁图像检测系统的应用场景也十分广泛。 除了上述的应用层面之外，华为还积极布局了模型框架和芯片技术两大领域：ModelArts平台的推出加速了大模型训练与推理的速度；而自主研发的昇腾310和910等AI专用处理器则为这些应用提供了强大的计算能力支持。 盘古系列基础模型包括CV、NLP及科学计算三大类。在工业质检、物流仓库监控以及时尚辅助设计等领域，CV大模型的应用十分广泛；而在智能文档搜索、ERP系统智能化改造以及小语种语言处理等方面，则更多地依赖于NLP技术的进步；而针对气象预报和海浪预测等场景的挑战，华为则推出了专门用于科学计算的大规模预训练模型。
     
  • AI大模型报告：智能运维(AIOps)在大模型时代的发展-pdf全文
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    本报告深入探讨了AI大模型时代下智能运维（AIOps）的技术演进与应用趋势，详述其如何助力企业高效管理及优化复杂系统。 《AI大模型报告：大模型时代的智能运维（AIOps）》指出，在当前的大模型时代，运维领域面临着一系列技术挑战，并且与传统的AIOps小模型有着密切的关系。选择合适的通识大模型底座对于实现高效、智能化的运维至关重要。本段落将探讨近、中、长期的应用前景。 随着企业业务快速发展和数字化转型加速推进，传统的人工运维手段已难以满足日益增长的需求。在此背景下，智能运维（AIOps）应运而生，它利用人工智能技术来提升系统的可用性和稳定性，提高运维效率与质量。核心的技术包括机器学习、自然语言处理以及数据挖掘等方法。 通过这些先进的分析工具和技术手段，AIOps能够从海量的数据中提取有价值的信息，并预测潜在问题的发生趋势；提前采取措施规避风险或解决问题，从而减少故障发生率和降低维护成本。同时，在具体实施过程中还需结合企业自身特点及业务需求制定相应的策略与方案。 值得注意的是，在推进智能化运维的过程中必须重视数据安全性和隐私保护工作，确保整个系统运作的安全可控性。总而言之，大模型时代的智能运维（AIOps）是推动数字化转型的关键环节之一，有助于增强企业的市场竞争力和可持续发展能力。