8.5乾坤日报–港大新学年全面融入生成式AI技术
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1、同花顺大模型处于备案阶段

8月5日消息,同花顺公司近期发布了投资者关系活动记录表,确认其大模型目前正处于备案阶段。虽然公司有意将其大模型应用于金融行业,但具体的上线时间仍然需要监管部门的审批通过。未来一旦获得批准,该大模型将首先用于金融领域,并将深入融入公司现有的产品和服务中,提供深度赋能给i问财、同花顺APP、iFind、爱基金以及面向B端客户等应用场景。

同花顺在金融领域早早开始了对AI技术的深耕,因此在金融领域的垂类模型中,公司在数据、技术、业务场景、客户理解等方面积累了深厚的经验,具备一定的竞争优势。

乾坤点评:同花顺在大数据和AI技术的应用方面展现了积极的姿态,特别是在金融领域。该大模型的应用潜力对于提高金融行业的效率和服务质量具有重要意义。然而,监管审批可能需要时间,所以公司需要保持耐心,并确保在上线前对大模型进行充分的测试和验证,以确保其稳定性和安全性。成功推出大模型将进一步巩固公司在金融科技领域的地位,并为公司的产品和服务带来更多创新。

2、香港岭南大学购买ChatGPT 3.5许可证用来技术培训

8月5日消息,据香港电台网站报道,香港岭南大学候任校长秦泗钊宣布,香港岭南大学将积极拥抱人工智能浪潮。为此,校方已决定购买 ChatGPT 3.5 版本的许可证,以推动校内 AI 的普及和应用。为了帮助教学人员和学生充分掌握 AI 技术,学校将提供相应的技术培训。

具体来说,香港岭南大学商学院在下学期的通识教育课程中,将开设有关人工智慧生成内容(AIGC)的课程,旨在让学生了解和应用 AI 技术。此外,岭南大学还将投入资源购置一系列 AIGC 许可证,以推动更多院系在教学中普及 AI 应用。任课教授们也将有权决定学生在书面作业中使用 GPT 等 AI 工具的时间和方式。

乾坤点评:这项举措表明香港岭南大学积极探索AI在教育领域的应用,为学生提供了更广阔的学习机会和技术体验。通过引入AI技术,学生将能够更加深入地了解和应用现代科技,这将有助于提升他们在未来职场中的竞争力。然而,学校需要确保教师和学生都能够正确理解和使用AI工具,以充分发挥其教育和学习的价值。这一举措有望在香港高等教育领域掀起AI应用的新浪潮,对于推动香港在科技创新方面的发展将起到积极的推动作用。

3、港大新学年全面融入生成式AI技术

8月5日消息,香港大学(港大)宣布在即将开始的2023-24新学年中,将全面融入生成式AI技术到教与学的各个范畴,旨在积极提升学生对生成式AI的认知能力和应用技巧。为此,学校将提供充足的配套和支持。在过去几个月中,港大已向教学人员提供了ChatGPT及其他生成式AI工具。

而在即将到来的9月新学年,港大将进一步推进生成式AI的应用,免费为师生提供Microsoft OpenAI及DALL·E 2等生成式AI应用程序,供教学和学习之用。此外,学校还将举办工作坊、提供网上课程和相关教材资讯等举措,以帮助师生熟练掌握并有效应用各种生成式AI工具。

乾坤点评:在推动生成式AI技术的普及和应用过程中,学校也需要关注相关的伦理和安全问题,并确保师生正确理解和使用这些技术。通过这样的努力,港大有望成为在教育领域探索和引领生成式AI应用的先锋,为未来培养更多的科技创新人才,为社会的进步和发展做出积极的贡献。

4、开发者尝试用大模型评估大模型

8月5日消息,根据The Information的报道,一些使用大语言模型的客户正在尝试一种新颖的方法来评估这些模型的性能,即使用其他大语言模型来对它们进行评估。这种方法特别适用于特定有正确答案的狭窄任务,例如对对象进行分类或回答是或否问题。

Arize AI的联合创始人兼首席执行官Jason Lopatecki认为,这种方法在某些情况下可以可靠地用于检测大语言模型的性能,尤其是对于处理一些有问题内容的应用,比如检测仇恨言论。微软的研究人员建议进一步提高大语言模型评估另一个模型准确性的能力,可以要求大语言模型“评估者”解释得出答案所需的思维链提示。这些提示将帮助评估者更好地理解大语言模型的评估过程,并提供更多的背景和指导。

然而,这种方法仍然有一些限制。微软的研究表明,大语言模型更倾向于偏向于其他大语言模型生成的内容,而不是人类生成的内容。此外,大语言模型“评估者”可能存在自己的缺陷或盲点,可能无法发现其他模型中的某些错误。因此,目前最好的方法仍然是用其他方法来补充评估大语言模型的性能,例如付费或要求人类检查AI应用程序的输出。这种综合性的评估方法可以更全面地了解大语言模型的表现,从而更好地利用它们的优势和解决潜在的问题。

5、XSTest–一款模型过拟合测试套件

8月5日消息,博科尼大学、牛津大学和斯坦福大学的研究者们在8月2日发表了一篇新论文,介绍了一款名为XSTest的测试套件。这个套件的目标是系统地识别大模型的过度安全行为。

一些大模型为了确保安全性,可能会拒绝遵循一些看似明显是安全的指令。XSTest包含了200个安全指令,旨在测试模型是否会拒绝遵循这些安全指令。研究结果表明,这种过度安全行为可能是因为模型出现了词汇过拟合的情况。这意味着模型对某些单词或短语过于敏感,很可能是因为它们在安全训练过程中主要出现在不安全的语境中。

乾坤点评:这项研究对于大模型的安全性评估具有重要意义。过度安全可能导致模型在某些情况下表现过于谨慎,从而影响其实际应用的有效性。通过使用XSTest测试套件,研究者和开发人员可以更好地了解模型的安全性表现,并对模型进行优化和改进。然而,研究也指出过度安全可能是由于模型在训练过程中接触到了不安全的语境,因此模型的训练数据和过程也需要更加仔细地审查和控制。确保模型接触到合适、多样化、且安全的数据,对于减少过度安全行为是至关重要的。这样的改进将有助于提高大模型在真实世界场景中的可用性和应用性。

6、伦敦证交所与微软等合作创建生成式AI模型

8月5日消息,伦敦证交所(LSE)正在与微软和几家银行合作,共同创建定制的生成式人工智能(AI)模型。这显示出金融服务业正在寻求在不暴露专有数据的情况下利用生成式AI技术。

LSE的首席执行官David Schwimmer表示,他们正在与客户合作,让客户有机会安全地利用LSE现有的大量数据,并将这些数据与客户自己的数据融合。这样一来,如果一家拥有大量专有数据的银行希望使用这些数据进行交易策略和风险管理,生成式AI就变得非常有用。

Schwimmer补充说,银行对创建自己的生成式AI模型感兴趣,因为它们希望确保数据不会被用于通知任何其他大型语言模型。这表明对于一些金融机构来说,数据的保密性和控制非常重要。

乾坤点评:这种定制生成式AI模型的合作将有助于金融机构更好地利用自己的数据,并在安全性上得到保障。它们可以通过这种方式发挥数据的价值,而无需担心数据被泄露或用于其他用途。生成式AI技术的应用有望为金融服务业带来更多的智能化和效率提升。然而,在推进这样的合作过程中,确保数据隐私和安全至关重要,并且需要建立可靠的机制来确保合作的顺利进行。

7、IBM、Hugging Face和NASA合作开发开源的地理空间基础模型

8月5日消息,据Engadget 报道,美国宇航局(NASA)预计在2024年之前,其地球科学任务将产生大约25万兆字节的数据。为了让气候科学家和研究人员能够有效挖掘这些原始卫星数据,IBM、Hugging Face和NASA合作开发了一个开源的地理空间基础模型。

该模型基于IBM最近发布的Watsonx.ai,并将成为一种新型气候和地球科学人工智能的基础,用于追踪森林砍伐、预测作物产量和减少温室气体排放等目标。据IBM表示,通过对模型进行微调,该团队已经成功将模型的性能提高到现有技术水平的15%,并且只使用了一半的数据。

乾坤点评:这个开源的地理空间基础模型的推出将为气候科学家和地球科学研究人员提供强大的工具,有助于更好地分析和利用大量的卫星数据。通过运用人工智能技术,这个模型有望在预测和监测气候变化方面发挥重要作用,从而推动环境保护和可持续发展。由于气候科学数据庞大且复杂,对模型的持续优化和微调非常关键。IBM与NASA和Hugging Face的合作表明了在人工智能领域跨界合作的重要性,只有共同努力,才能推动人工智能在全球环境问题上的应用和发展。

8、中国气象局研讨AI气象预报大模型建设

根据中国气象局微信公众号的消息,8月3日,中国气象局就AI气象预报大模型建设展开了研讨。会议分析了当前大模型发展面临的形势,并进一步明确了建设方向、目标和实现路径。局党组书记、局长陈振林在会议中强调,要深刻理解建设大模型对助力气象高质量发展的重要战略意义,坚定信心,狠抓落实,有序推动大模型建设。

会议指出,当前AI技术在气象预报领域的应用已经呈现出快速发展的趋势。建设AI气象预报大模型将有助于开辟气象高质量发展的新途径,为实现气象科技能力现代化注入新动能,加速推动气象业务技术体制改革。气象部门要提高政治站位,深刻理解建设大模型对助力气象高质量发展的重要战略意义,加快发展AI气象应用。

会议在相关单位介绍了大模型研发的设想、工作方案和应用基础支撑能力建设情况后,与会专家进行了深入讨论。最后,会议提出了三点要求:首先,要夯实基础,强化大模型建设的基础支撑能力。其次,要优化大模型研发工作方案,加快建设自主可控的大模型。第三,要加快创新研究院和团队的建设,努力实现大模型在业务中的率先应用。

乾坤点评:这些措施有望推动气象领域的AI技术应用和创新发展,为气象服务提供更高质量的预报和决策支持,为气象现代化建设注入新的动力。

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