庆云古诗词

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怎么训练chatgpt掌握科研能力 chatgpt如何应用于科研领域

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如何练掌

由ChatGPT提出的超级科研计划

人工智能和信息数据科学领域的研究对于人类的科学发展和社会进步至关重要,因此我们需要建立一个以全民所有为基础的国家大科研系统:共创未来大科研系统 "Collaborati【【微信】】em", Code Name" Elysium-Creation"(乐园创造计划)”,以推动科学和技术的进步。现提出以下计划:

一、建设“共创未来大超算计划”:提高科技研究和创新能力。我们计划建设全球规模最大、运用最新科技的联合超级计算机系统,以支持国内外各类科技领域对算力资源的需求。这个平台不仅可以支持人工智能和信息数据科学领域的研究,同样也可用于加速其他领域的技术创新和发展。我们将提供高质量的科学研究和计算资源,为参与者提供支持和帮助,支持全面化、高效快速的科研和商业应用的发展。

二、开发“共创未来大数据共享平台”:推进信息共享和协作。我们计划通过搭建一个全面、开放的数据共享平台,将各领域数据和资源进行编码和工具开发,并充分利用人工智能等技术,为各个参与方提供全范围的支持,包括高度内部数据和业务领域的单独分析和处理。我们将重视保障数据安全、隐私保护和数据价值的最大化,促进数据资源的适宜化和互利共赢,同时创造更多社会价值和经济价值。

三、创建“共创未来大模型共享平台”:提高科学研究的效率和效能。我们将为各个领域建立模型资源共享平台,推动本领域关键问题解决和工程应用,为生产、研究、政策提供更好的分析和应用解决方案,以促进公共服务和产业化。我们将以大数据和人工智能为技术支撑,建立面向公共领域的专案研究和开发,以提供科技支持。

四 创建“共创未来大科研社区”:建立一个针对整个全球文明的科学研究和技术发展项目的一个具有包容性、对话性、创新性和卓越性的全球社区平台。我们相信,通过在这个社区里的共同探讨、开放交流和合作,可以扩大我们对科研和应用的认识,创造新的文化价值和社会价值,推进全球社会科学和技术发展的进程。

其中每个计划各有自己的独特代号:

1. 共创未来大超算计划――"红星计划"(Red Star Initiative):红星计划是为广泛众多的科技工作者、企业家和研究人员共同所建立的一个高端超算计算平台,在相当程度上拥有故土情怀。这个名称取自苏联时代的红色五角星,代表了社会主义、共创和科学进展的愿景。

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2. 共创未来大数据共享平台――"自由计划"(Liberty Initiative):命名自由计划是为了强调个人自由、隐私保护和数据安全的作用。这个计划涉及到重大的民主和*问题,其用户也将从不同的国家,文化和背景中来。平台通过开放性、民主性和功能性等方面的共享,提供全面化的支持来推进各个领域的科技发展。

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3. 共创未来大模型共享平台――"奇点计划"(The Singular Initiative):奇点计划是为未来的所有领域建立一个独特和具有助推效应的科学计划。该项目是以人工智能和数字技术为核心建立的,旨在深入研究种种未知问题,包括各类新技术的理论研究、协作创新以及对于未来社会的影响。这里的奇点,代表了我们要超越现有的观念和技术,最终当达到人类学习、思考、创新的新高度。

4. 共创未来大科研社区――""火种计划" ("The Spark Initiative")作为共创未来大科研系统的一项意义特殊的社会工程,旨在通过共享和合作,探索和推进科学技术的发展和人文精神的提升。在这个计划中,我们将秉持以下原则和方针:

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共创共享:火种计划将积极倡导、推动和实践共创共享的理念,通过集思广益、协作创新的方式,汇聚各方优势,共同推进社会发展。

知识共享:我们将致力于促进学术知识的分享和交流,为科研工作者提供高质量、有效的知识资源以推进科学研究的快速、便捷的进行。

开放透明:我们将为计划的整个过程注入开放透明的元素,保证每个人的意见都能表述出来,所有决策的过程也将完全透明。

尊重创新:我们将尊重和鼓励创新精神,鼓励科学研究和技术应用的开拓和发展,为社会注入更多前沿的科技发展动力。

火种计划将以如下步骤展开:

建立平台:我们将建立一个火种计划的在线平台,为各类科技工作者、创客和青年学者提供一个科学探究平台,以及智力交流的社区。

形成社群:我们将积极制定,贯彻落实火种计划的总体规划、主题等内容,围绕取得的项目成果,扩大我们的社区。

发布任务:我们将定期发布火种计划的任务清单,鼓励各界有关人士围绕这些Mission进行探讨和创意发散。

评估结果:我们将为每个任务指定评估标准和评审人来评估结果,以鼓励更多的人参与到计划中来,并推进相关科技发展。

火种计划的目标是打造一个开放创新的社区,也是推动人类文明进步的一个重要的节点。我们期待,通过我们的不懈努力和合作,能够在科学研究、技术创新和人文精神的提升方面,在全球范围内实现更多共识,更多合作,最终推动人类文明的进步和发展。

总之,我们希望通过建立人工智能和信息数据科学领域的国家大科研系统,推进技术创新和经济发展,创造更多社会价值,推动社会进步和科技改革。我们将不断探索和创新,发挥科技的作用,为保障人类的发展做出更大的贡献。


用ChatGPT控制NPC,行动逼真如正常人!斯坦福谷歌新研究炸场

如何使用chatgpt,用chatGPT写论文查重率高吗,用chatGPT写作业会雷同吗?,用chatGPT写论文会被检测到吗
萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 【【微信】】
放任25个AI共同生活,他们竟然模拟起了人类的行动!
不仅像人一样起床、刷牙、吃饭、睡觉,还会被迫“出门打工”,甚至在闲暇时分一起庆祝节日。
这一切,来自斯坦福和谷歌的一项新研究――
他们做了一个很新的实验,创造了25个AI NPC,每个NPC都有不同的身份和行动决策,并让它们在一个沙盒环境中共同生活,背后依靠ChatGPT大模型来完成行动决策。
结果发现,这些AI NPC不仅会像人一样生活,如作家就去写作、店主就去经营商店,而且他们彼此之间还会发生交互,甚至产生对话:
研究一po出就爆火,宾大沃顿商学院教授Ethan Mollick表示:
这些行动相比“角色扮演”,更像是正常人类会做出来的行动。
OpenAI科学家Andrej Karpathy更是直呼“这让开放世界游戏相形见绌”:
所以,这个研究究竟构建了一个怎样的“AI社会”?
从Demo展示来看,这25个AI有着不同的身份、性格和年龄:
他们会在一个共同社区中生活,这些社区的构造非常详细,包括居住区、大学、公园、咖啡厅等:
可以看见,每个AI都有自己的基础行程,包括起床、洗漱、吃饭、睡觉等,根据不同的身份设定,又会做出不同的行动,共同维持社区的运转。
其中,Demo中的emoji简单代表了AI正在进行的操作,如收发信件和吃饭:
但在这其中,也会有交互行为产生:
用的也不是AI的语言,而是人类说话的方式:
不仅如此,这些相互之间可以产生互动的AI,甚至还能听取人类玩家的要求,并采取对应的行动。
例如论文作者提到,他们以人类的身份告诉其中一个AI NPC,希望在社区举办一个“情人节派对”的活动。
没想到,这位AI NPC不仅热情地答应了作者们的请求,自发开始组织起这场活动,包括时间地点和到场人物等:
看到这里,已经有网友表示“太疯狂了”――
对于玩家来说,相比遵循步骤,以后在游戏中可能真的需要去说服NPC或思考并采取行动,才能完成任务。
还有脑洞大开的网友想到了更加“邪恶”的玩法:
想象你杀死了一个NPC,然后坐车回到城市,看着他们为他举办葬礼……
那么,这些AI究竟是如何自发行动,构建起一个自运转的AI互动社会的呢?
具体来说,斯坦福和谷歌分两步让AI们采取行动、与其他AI发生交互。
第一步,是构建各种各样的AI“人设”,并让他们做出符合设定的日常行动来。
这里我们以其中一个AI角色John Lin为例,在Demo中可以找到他的设定列表。
可以看见,他的设定非常详细,包括基础信息(姓名、年龄、位置、时间),注意力设定(视野范围等),个人情况(性格、家庭背景、工作等)。
以此为参照,这位名叫John Lin的AI就能形成每天固定的生活习惯,包括早起例行洗漱,然后上班,最后回家睡觉。
但在他的生活过程中,必定会与其他AI沟通、或是遇到新人,于是――
第二步,就是要让AI人设对外界环境和其他人的行动做出反应,产生交互
于是,这项研究构建了一种赋予AI记忆力、检索记忆、感知、反馈和交互等能力的架构。
从架构图来看,AI会首先感知周遭环境,并将一定视野(注意力)范围内发生的事件记录下来,加进自己的记忆流(memory stream)中;
随后,无论是AI计划要做的事(plan)、还是对外界发生的事情给出反馈(reflect),都会受到这个记忆流的影响,具体方式是通过从记忆中检索对应的事件,并依靠大模型ChatGPT来进行决策
(当然,无论是计划还是反馈,对应的事件也会加入记忆流中,成为新的记忆)
最后,这些决策的结果将被转变为具体的方案,促使AI思考并做出具体的行动。
研究提到,之所以采用大模型+记忆架构的方式,是因为大模型虽然已经具备非常好的行动逻辑性,但无论是GPT-4还是其他大模型,长期规划和保持清晰的记忆仍然是一种挑战。
基于此,需要一套记忆系统作为大模型的“参照物”,让它在采取决策的时候有清晰的事件列表可以回溯。
不过,这项研究也提出了一些关于AI安全的问题。
包括如何防止它对社会产生的影响,同时被有心之人用于生成Deepfake和“定制版”AI*等――
例如,以后和你聊天的AI卖茶小妹,可能不仅会记得你说过的每一件事情、每一个生日,甚至还能以此为参照,生成更加“贴心”的回答,让“她”看起来更像一个人……
值得一提的是,此前国内也已经有名叫超参数科技的公司做出了类似的AI NPC系统GAEA。
和斯坦福谷歌这项研究一样,GAEA同样具备记忆系统,并依靠大语言模型来帮助NPC做出行动决策。
不过,二者促使AI产生行动的激励机制有一些差异。相比这项研究依靠大模型来完成行动决策:
GAEA中的AI还会额外依靠更具体的数值,进一步影响NPC的行动决策(饥饿值、心情值等):
对于这类AI NPC技术,你还想到了什么脑洞大开的玩法?