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关键词： 东风公司   重点项目   央企   中国有色集团   人工智能   中国一汽   矿产资源   兵器装备  

摘要： 9月26日从国务院国资委获悉,一批央企专业化整合项目25日在国务院国资委进行集中签约,涉及12组26家单位,涵盖矿产资源、新材料、人工智能、动力电池等领域。本次签约项目包括中国一汽、兵器装备集团、东风公司与中国诚通动力电池领域专业化合作项目,南方电网与云南保山市国有资产经营有限公司电力专业化合作项目,中国有色集团与中国稀土集团稀土冶炼分离专业化合作项目,鞍钢与中铝集团新材料专业化合作项目,中国绿发与科大讯飞股份有限公司人工智能合作项目等。

关键词： 人工智能治理   有效加速   超级对齐   社会共治  

摘要： 人工智能(AI)技术的发展与治理平衡,对于维持社会安全,提升当前AI技术成果的转化效率和产业化程度,推动生产力高质量发展至关重要。目前业界对AI的两种主流发展观——“有效加速”和“超级对齐”难以达成共识,这限制了技术发展与治理过程中的有效决策。立足于AI的技术发展规律,提出“对齐—加速—共治”三位一体发展观,试图跳出“有效加速”和“超级对齐”的理论局限,为AI发展提供新的发展观念。

关键词： 人工智能   翻译专业   挑战   建议  

摘要： 当前,生成式人工智能技术迅猛发展,对翻译实践、教学与研究产生了重大影响,翻译专业面临严峻挑战。本研究以大规模社会调查数据为基础,客观说明翻译实践生态、翻译市场运行、翻译人才培养定位、翻译研究价值取向、社会认知导向等方面的问题,强调翻译专业高质量发展思路,强化服务现实需求的翻译专业发展基本原则,探讨翻译教育基本定位、翻译人才培养创新内涵、翻译教学系统改革、翻译研究价值转向等应对方案,推动人工智能时代翻译专业可持续发展。

关键词： 数值天气预报   资料同化   集合预报   技术革新   人工智能  

摘要： 随着电子计算机、卫星遥感观测、通信网络等技术的持续进步与革新,数值天气预报从百年前的理论构想得以照进现实并不断发展。作为数值天气预报两大革命性进展,资料同化和集合预报的发展既得益于数值天气预报相关交叉领域的技术进步,同时又在技术和理念等方面推动了数值天气预报的百年发展。回望过去,随着技术革新,以统计和经验为主的天气图方法无法满足现代天气预报发展时,数值天气预报应运而生;着眼当下,人工智能助力科学探索的新范式展现出巨大的技术优势,在短时临近预报、气候预测和气象大模型领域迅速涌现出积极进展;放眼未来,我们应积极拥抱技术变革,科学看待人工智能带来的利与弊,不断强化政策分析与前沿战略研究,加速和谋划大气科学的新发展趋势。

关键词： 人工智能   数字媒体   艺术创作   图像生成   数据处理   模型架构   版权归属   伦理意识  

摘要： 数字化时代,人工智能(AI)的迅猛发展正在深刻影响着艺术创作的方式与形式。基于人工智能的数字媒体艺术创作方法,深入分析现有文献和研究成果,从技术方法、创作流程、面临的挑战、未来的发展方向等角度揭示人工智能在艺术创作中的具体应用与技术实现,以期为这一新兴领域的研究者和从业者提供全面的理论指导和实践参考。虽然人工智能在数字媒体艺术创作中具有显著的潜力和优势,但仍需通过高质量数据处理、优化模型架构、利用云计算资源及制定版权与伦理规范来克服现有挑战,从而推动这一领域的可持续发展和创新。

关键词： 大语言模型   微调   肝胆科   人工智能  

摘要： 通用大语言模型(large language model,LLM)缺乏对专业领域知识理解的深度和广度,对专业领域问题回答的准确度不够,常常产生幻觉,阻碍了大语言模型的商业应用落地。因此,基于专业领域特有数据提高大型语言模型的专业性成为当前大语言模型应用落地的关键挑战。针对通用大语言模型在特定领域知识理解与生成内容专业性不够的问题进行了研究。基于P-Tuning v2与Freeze两种参数高效微调方法,提出了一种专业级大语言模型的两阶段微调框架。依赖该框架与肝胆科临床数据对ChatGLM-6B进行微调,得到一个针对肝胆专科的专业级大语言模型,命名为MedGLM.H。根据实验显示,微调后的大语言模型对于肝胆专科问题的准确率从31%提升到了62%;得分率从57%提升到了73%。在进行两阶段微调后,模型在肝胆专科的问答中表现出更高的准确性与专业性,根据三名临床医生进行的对话实验,证明了微调后的模型在更专业的医疗场景中具备应用潜力。

关键词： 人工智能   冰雪体育产业   复合型人才   智能设备生态链   高质量发展  

摘要： 笔者采用文献资料和逻辑分析等方法,探究了人工智能赋能冰雪体育产业高质量发展的应用场景、现实困境与纾解路径。研究发现:人工智能赋能冰雪体育产业高质量发展能够在冰雪体育场馆、冰雪体育旅游、冰雪体育赛事、冰雪体育传媒、冰雪体育用品制造、冰雪教育培训等方面催生出新的应用场景。当前,人工智能赋能冰雪体育产业高质量发展存在着数据采集难和数据质量控制难、复合型人才稀缺和教育资源匮乏、技术应用成本高和技术标准阻滞等问题。基于此,笔者提出应当构建智能设备生态链、促进“政产学研”协同、研发开放式平台,形成与冰雪体育市场需求相匹配的人工智能应用场景,促进我国冰雪体育产业高质量发展的策略。

关键词： 翻译人才   深度学习   人工智能   课程改革  

摘要： 贯彻落实党的二十大精神,增强中华文化影响力,推动中华文化更好地走向世界,需要加强高水平应用型翻译人才的培养。英语专业翻译类课程作为翻译人才培养的重要阵地,存在目标设置维度单一、教学内容与行业发展匹配不够、翻译模式不足以支撑学习需求等亟须解决的问题。结合人工智能发展对翻译人才的全新要求,从深度学习理论的视角,思考如何在翻译教学中激励学生主动探索,发展高阶思维,培养学生实际问题解决能力和创新创造能力,进而探索助力培养兼具家国情怀、国际视野和专业本领的高素质应用型翻译人才的本科英语专业翻译类课程改革路径。

关键词： 上海交通大学   人工智能   计算化学   蛋白质结构预测   互联网企业   Alpha   传统计算方法   准确程度  

摘要： “要么换行业,要么拥抱人工智能。”这是互联网企业员工的感概吗?不,这是一位科学家的启悟。2020年蛋白质结构预测模型AlphaFold2横空出世,上海交通大学物理与天文学院、自然科学研究院教授洪亮大受震撼。彼时他是计算化学领域的专家,志在借助各类装置“看清”蛋白质的结构,并用传统计算方法解释其结构特点。AlphaFold2颠覆了这一切——它能广泛预测蛋白质的结构,准确程度不亚于真实实验所获。

关键词： 人工智能   神经网络   介词消歧   深度学习   注意力机制  

摘要： 介词结构的分析难点在于如何对介词及其结构进行有效分类,挖掘其语义信息,并对介词结构进行有效的消歧处理.为了应对这一难题,结合人工智能和神经网络技术,提出一种基于长短期记忆和注意力机制的树递归神经网络模型,旨在解决自然语言处理中的上下文介词消歧问题.该模型通过引入注意力机制,将模型注意力集中在与介词含义相关的关键信息上.首先,通过嵌入上下文解析树和上下文词向量,捕捉上下文词汇之间的语义关系.然后,采用带有长短期记忆功能的树递归神经网络(Long Short-Term Memory Tree Recurrent Neural Network, Tree-LSTM)模型为树中的每个节点生成隐藏特征,并递归地跟踪树中不同分支上的传播来计算树节点的上下文表示.最后,为了减少噪声对上下文中与介词含义相关的关键信息的影响,引入注意机制卷积神经网络(Attention-based Convolutional Neural Network, ACNN),使模型专注于需要消除歧义的文档中的重要部分.这种方式使模型能够自动选择并关注与当前介词含义最相关的词汇,从而提高消歧准确性.实验结果表明:在Semeval 2013 Task 12词义消歧数据集上,该文提出的模型取得了88.04%的F1-score,优于现有主流深度学习模型,验证了该文方法的有效性.