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chatgpt是如何进化的 chatgpt 强大功能

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由美国西北大学牵头的一个团队利用 OpenAI所研发的文字产生软件,以一份真正的科研文章为基础,根据五种医学杂志的格式,产生50篇文章的概要。

4位研究人员被分成两个小组,每个小组都有两个人参与。该测试采用了一种电子投掷的方法,以确定将由人工智能产生的总结提交给每个小组的哪个评审人员。一个研究者得到了正确的总结,而另外一个则得到了错误的总结。每人审查了25份科研论文。

审核人员可以从 AI中找出68%的错误文摘,而86%则从真正的文章中提取出原文。也就是说,他们能够顺利地把32%的由 AI产生的文摘变成正确的文摘,而真正的文摘则变成了错误的文摘。

这项报告的第一作者卡瑟琳・高是西北大学肺部疾病专家兼博士,她表示,这项发现显示了“ChatGPT”非常有说服力。她在一项陈述中说:“我们的审核人员都很谨慎,因为他们知道他们的报告有一部分是伪造的。”

“实际上,我们审核人员仍然遗漏了32%的内容,说明这个总结确实不错。我想,即使是那些无意中读到的人,也未必会认出这是一个 AI。”

大的语言模式如 ChatGPT,利用从因特网获取的海量文字来进行培训。在学习之后,他们可以根据所给出的语句,判断哪个单词更容易产生,并产生正确的文法。难怪连学术人士都被欺骗了,认为由 AI产生的概要是正确的。

ChatGPT这种大型语言模型善于产生清晰的结构和图案,而科技的总结往往也会使用相似的形式,并且会比较含糊。

Gao说:“我们的评审人员指出,很难分辨出这些内容的真实性和真实性。ChatGPT产生的概要很有说服力,在计算数据的时候,连病人数量都是一清二楚的。”举例来说,一份有关高血压的虚假总结,包含了成千上万的受试者,相比之下,猴子痘苗的调查就没有那么多病人。

Gao相信,类似“ChatGPT”之类的手段会让那些依靠发表科研结果而盈利的造纸企业更加易于编造不实的科研报告。她还说,“如果有人在做这种错误的实验时,就会有很大的风险。

但是,利用这些方法还是很有用的。该报告的合作者是芝加哥大学的一名医学院的副教授亚历山德・皮尔森,她说,这些数据能够让那些不讲英语的人更好的书写和交流自己的作品。

在侦测计算机文字方面, AI要优于人。举例来说,一个自由GPT-2的输出者可以在50个以上的可信度范围内猜测33个。研究者们相信,他们所递交的报告应当经过检波器的检验,而科学家们也应当将其公之于众。

Gao对 Register说:“我们没有在编写自己的概要或者论文中采用 ChatGPT,这是由于在学术界尚无明确界限。举例来说,国际机器学习会议就制订了一条禁令,尽管他们也表示,这个问题还在进行中,并且明确表示,“修改或者修改”是可以的。

然而,也有很多组织用来帮助他们的创作,甚至有人将其列入了合作作者名单。我觉得可以利用 ChatGPT来帮助你写文章,并且清楚地标明 ChatGPT协助撰写的原稿。未来是否利用 LLM协助写作,这要看最后的科学意见了。”


ChatGPT,会是现实世界的MOSS吗?

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最近,两个人工智能系统彻底火出了圈,成为许多网友热议的焦点。

一个是冷酷无情的“幕后主角”MOSS,一个是多才多艺的“全能网友”ChatGPT

先来说说MOSS。今年春节档,科幻电影《流浪地球2》热映,电影中一个面试环节令人印象深刻。

演员吴京饰演的刘培强面试空间站的航天员以获取让家人进入地下城避难的资格,面试他的不是人而是经过多重迭代、具备自我意识的人工智能系统MOSS(电影中也称“550W”)。

当一个红点摄像头对着刘培强轻轻一扫,他的家庭情况和艰难选择,连同其妻子的生命剩余天数都算得一清二楚,甚至还为刘培强提供了所谓的“最佳选择”。面试中,MOSS冷静且尖锐的提问,理智而迅速的反应,一度让刘培强情绪崩溃,观众也为他捏了一把汗。

而最近火热的ChatGPT,是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列任务。

这款AI语言模型,让撰写邮件、论文、脚本,制定商业提案,创作诗歌、故事,甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。

不少和ChatGPT“聊过天”的网友纷纷感叹,“只有你想不到,没有ChatGPT办不成的”。上线仅仅2个月,ChatGPT的活跃用户就突破一亿。

ChatGPT真有那么靠谱吗?

AI面试、AI聊天、AI绘画……随着AIGC(利用人工智能技术生成内容)作为工具在工作生活中高效应用,难道面试官、作家、设计师……就要失业了吗?我们应当秉持怎样的态度看待这种技术革新?

带着这些疑问和好奇,我们也来会一会这位“全能网友”,看看它的答案是什么。

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Fermat's Little Theorem is used in cryptography in several ways. One of the most common applications is in the generation of so-called "public-key" cryptography systems, which are used to securely transmit messages over the internet and other networks.

In a public-key cryptography system, each user has a pair of keys: a public key, which is widely known and can be used by anyone to encrypt a message intended for that user, and a private key, which is known only to the user and is used to decrypt messages that have been encrypted with the corresponding public key.

One way to generate these keys is to use prime numbers and Fermat's Little Theorem. For example, suppose we want to generate a public-key cryptography system for a user with the initials "ABC". We might choose two large prime numbers, $p$ and $q$, and then compute the product $n=pq$.

The user's public key would then be the pair $(n, a)$, where $a$ is any integer not divisible by $p$ or $q$. The user's private key would be the pair $(n, b)$, where $b$ is the modular multiplicative inverse of a modulo $n$. This means that when we multiply $a$ and $b$ together, the result is congruent to $1$ modulo $n$.

To encrypt a message with the user's public key $(n, a)$, we first convert the message into a number $m$ (using some agreed-upon scheme), and then compute the encrypted message $c$ as $c=m^a \bmod n$. To decrypt the message, the recipient simply computes $m=c^b \bmod n$, which (by Fermat's Little Theorem) is equivalent to $m=(ma)b \bmod n=m^(ab) \bmod n=m^1 \bmod n=m \bmod n$.

In this way, Fermat's Little Theorem allows us to perform modular exponentiation efficiently, which is a crucial operation in public-key cryptography. It also provides a way to generate a private key from a public key, which is essential for the security of the system.