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大语言模型能否胜任学校教学?——GPT-4对教师岗位技能的覆盖潜力与异质性特征分析
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作者 王思宇 陈恺哲 +1 位作者 刘进 吕文晶 《远程教育杂志》 北大核心 2026年第1期31-41,50,共12页
大语言模型(LLMs)能否胜任学校教学,是推进教育智能化进程中亟须解决的现实问题。研究以大语言模型对教师岗位技能的覆盖潜力为切入点,从GPT-4参加全美各级各类学校测验表现,锁定其在学校教学领域能够胜任的知识技能,再将这些技能投射... 大语言模型(LLMs)能否胜任学校教学,是推进教育智能化进程中亟须解决的现实问题。研究以大语言模型对教师岗位技能的覆盖潜力为切入点,从GPT-4参加全美各级各类学校测验表现,锁定其在学校教学领域能够胜任的知识技能,再将这些技能投射到依托美国招聘大数据构建的全样本教师岗位技能词域中,来评估其教学能力潜力。研究发现,被定义为GPT-4优胜的技能,对教师岗位技能词域的总体覆盖率达到25.2%,且被覆盖技能集中呈现为可编码性较强的任务;反之,难以被GPT-4胜任的技能则表现出明显的弱可编码特征。进一步回归分析显示技能覆盖潜力的差异化分野:其一,在学科维度,STEM学科教师的岗位技能更易被GPT-4覆盖,但STEM与非STEM教师的技能覆盖率差距正在缩小;其二,在学段维度,学段越高,教师岗位技能越易被GPT-4覆盖,各学段的覆盖率由高到低依次为大学(含研究生)、高中、初中和小学、学前或幼儿;其三,在任务类型维度,广博通用型即对技能数量要求越多的岗位,越易被GPT-4覆盖,而越是精深专长型即对技能掌握程度要求越高的岗位越难被覆盖。综上,大语言模型对教师岗位技能的总体覆盖潜力揭示出以可编码性为动态界限的未来教育技能光谱,其在精深型任务与复杂育人实践上的能力盲区,明确了未来教师专业化发展进路,而大语言模型覆盖教育技能的时序特征,亦为重新审视及调整学校教育节律提供技术可能性。 展开更多
关键词 大语言模型 gpt-4 美国招聘大数据 技能覆盖 人机协同 智能教学 教师专业发展
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生成式AI大模型的风险问题与规制进路:以GPT-4为例 被引量:8
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作者 王晓丽 严驰 《北京航空航天大学学报(社会科学版)》 2025年第2期17-27,共11页
生成式人工智能的发展为人类社会带来了深层次和颠覆性的挑战。GPT-4在技术更新的同时也引发了底层算法、训练数据、知识产权方面的风险。在底层算法上,尽管GPT-4中潜藏着算法歧视的风险,但算法公开殊无必要,应借鉴类脑研究思路,推动GP... 生成式人工智能的发展为人类社会带来了深层次和颠覆性的挑战。GPT-4在技术更新的同时也引发了底层算法、训练数据、知识产权方面的风险。在底层算法上,尽管GPT-4中潜藏着算法歧视的风险,但算法公开殊无必要,应借鉴类脑研究思路,推动GPT-4走向通用人工智能;在训练数据上,GPT-4背后的海量数据存在较大的合规风险,应设立数据销毁制度,维护意识形态安全,探索中国特色发展方案;在知识产权上,GPT-4带来了一系列侵权风险,引发了生成物的作品属性认定争议,但尚无法构成对人类的作者主体资格的挑战。为更好地应对生成式人工智能大模型技术发展风险,应及时制定合适的规制方案,在元规制理论下,借鉴欧盟《数字服务法》中的制度设计,结合已有算法治理实践,寻求数字时代的自主创新,助力人工智能产业安全发展。 展开更多
关键词 人工智能 gpt-4 大模型 算法歧视 数据安全 知识产权
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基于感性工学增强的GPT模型在分布式定制化制造方案中的研究 被引量:1
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作者 李志 刘峻江 肖锦葵 《工业工程》 2025年第3期16-27,共12页
针对消费者个性化需求得不到满足,传统制造业对用户自然语言表达分析不到位,以及商家不能准确把握反馈的产业环境等问题,提出一种基于感性工学增强的GPT模型(简称“感性工学GPT”),并基于感性工学GPT进一步提出分布式定制化制造方案。... 针对消费者个性化需求得不到满足,传统制造业对用户自然语言表达分析不到位,以及商家不能准确把握反馈的产业环境等问题,提出一种基于感性工学增强的GPT模型(简称“感性工学GPT”),并基于感性工学GPT进一步提出分布式定制化制造方案。该方案通过研究、微调、训练GPT语言模型,并结合基于感性工学的文字情感挖掘方法,探讨感性词汇的情感量化,根据用户的个性化需求生成定制产品。同时将个性化产品数字原型上传至区块链,通过区块链技术保护用户知识产权和敏感信息。针对分布式制造环境中缺少透明管理机制、设备差异大、用户需求多等问题,提出一种基于多属性逆拍卖和区块链的任务分配及定价机制。最后建立基于感性工学GPT的区块链分布式3D制造管理平台,通过与其他分配方法对比,验证提出的任务分配策略在分布式制造环境中的可行性,证明了基于感性工学GPT驱动的分布式定制化制造方案能有效地在分布式环境中实现用户的个性化需求。 展开更多
关键词 生成式预训练变换器(gpt)语言模型 感性工学 区块链 数字资产 分布式制造 逆拍卖
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基于GPT模型的医疗知识图谱构建方法
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作者 宋海涛 陈达 +2 位作者 高军礼 宋俊 钟慧 《信阳师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期289-296,共8页
提出一种基于GPT模型构建知识图谱的方法,以电子病历为语料文本,通过提示设计引导GPT模型实现结构设计、知识提取、关系限定以及格式转换等目标,从而对应完成知识图谱构建过程中的本体构建、知识处理以及知识填充等任务,并最终将结果整... 提出一种基于GPT模型构建知识图谱的方法,以电子病历为语料文本,通过提示设计引导GPT模型实现结构设计、知识提取、关系限定以及格式转换等目标,从而对应完成知识图谱构建过程中的本体构建、知识处理以及知识填充等任务,并最终将结果整合为医疗流程知识图谱。结果表明:(1)提示能引导GPT理解任务内涵并自动构建本体模型,但本体在准确性和一致性上存在不足;(2)GPT在命名体识别任务中获得0.847的F1值,与当前主流深度学习模型性能相近;(3)GPT在同义词识别、缩写词替换和隐藏关系推理中具备优势。此外,探讨了该方法与传统知识图谱构建方法的工作效率,为大语言模型背景下知识图谱的构建工作提供了有益探索。 展开更多
关键词 智慧医疗 知识图谱构建 gpt模型 提示工程
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基于GPT-4语言模型分析“互联网+护理服务”现状及发展趋势
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作者 郭小妹 邹文娟 +2 位作者 王芹 詹玲 董丽娟 《循证护理》 2025年第4期767-770,共4页
目的:基于GPT-4语言模型分析我国当前“互联网+护理服务”的现状及发展趋势。方法:基于GPT-4语言模型拟定“互联网+护理服务”现状及发展趋势调查问卷,于2023年7月—9月选取护理专业具有副高级及以上职称的18名专家进行2轮德尔菲专家函... 目的:基于GPT-4语言模型分析我国当前“互联网+护理服务”的现状及发展趋势。方法:基于GPT-4语言模型拟定“互联网+护理服务”现状及发展趋势调查问卷,于2023年7月—9月选取护理专业具有副高级及以上职称的18名专家进行2轮德尔菲专家函询,进而分析我国“互联网+护理服务”的现状及发展趋势。结果:2轮专家函询的问卷回收有效率分别为78%和100%;第2轮专家函询的专家权威系数为0.883,表明专家意见协调性较好。最终得出目前我国“互联网+护理服务”的服务项目包括慢性病护理、康复护理、专科护理、健康教育、安宁疗护5个方面,具有便捷、可定制、信息化、资源共享的优点,但也面临护患安全、供需不平衡、服务事故分责、经济需求差异等方面的困难,且存在技术、专业、角色、支持4个方面的阻碍因素。未来应从国家政策支持、增加市场需求、技术创新、加强行业竞争等方面进行改进。结论:目前,虽然我国“互联网+护理服务”仍面临一些问题,但已初见成效,未来应继续进行更深入且广泛的发展。 展开更多
关键词 延续性护理 “互联网+护理服务” 德尔菲法 gpt-4语言模型 护理
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大语言模型GPT在医疗文本中的应用综述 被引量:4
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作者 田崇腾 刘静 +1 位作者 王晓燕 李明 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期2043-2056,共14页
医疗文本是医学知识记录与传递的重要载体,但随着医疗数据的迅猛增长,传统的人工处理方式已难以满足日益增长的效率与准确性需求。近年来,以GPT为代表的大语言模型在自然语言处理领域取得突破,具备强大的语言理解与生成能力,为高效处理... 医疗文本是医学知识记录与传递的重要载体,但随着医疗数据的迅猛增长,传统的人工处理方式已难以满足日益增长的效率与准确性需求。近年来,以GPT为代表的大语言模型在自然语言处理领域取得突破,具备强大的语言理解与生成能力,为高效处理医疗文本提供了新思路。介绍了大语言模型GPT的核心技术原理,并重点分析其在医疗数据处理、辅助医患沟通、医学教育支持、疾病预防管理以及多模态综合应用等五大领域中的实际应用;系统总结了大语言模型GPT在医疗文本处理方面所展现出的信息整合效率高、医学知识储备丰富等方面的优势;深入探讨了其在实际应用中暴露的问题,并给出了具有可行性的解决思路与技术优化方向;结合当前技术发展趋势,展望了大语言模型在医疗领域的未来应用前景。 展开更多
关键词 大语言模型 医疗文本 gpt 自然语言处理
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“系统生活世界”视域下大模型时代的全球秩序——GPT的霸权秩序与DeepSeek的全球协商化构建 被引量:1
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作者 叶文杰 高奇琦 《河海大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第5期137-147,共11页
以GPT和DeepSeek为代表的AI大模型对全球秩序产生了深刻的影响。引入“系统生活世界”理论对大模型进行分析,可揭示闭源霸权与开源协商两种技术路径对全球秩序的不同建构逻辑,实现该理论从现代性批判到全球数字秩序解析的范式拓展。以GP... 以GPT和DeepSeek为代表的AI大模型对全球秩序产生了深刻的影响。引入“系统生活世界”理论对大模型进行分析,可揭示闭源霸权与开源协商两种技术路径对全球秩序的不同建构逻辑,实现该理论从现代性批判到全球数字秩序解析的范式拓展。以GPT为代表的闭源大模型不断加强以美国为中心的全球霸权,企图成为大模型时代的全球“数字系统”;而开源的DeepSeek则成为推动全球协商化构建的新兴技术力量,力图构建全球“数字生活世界”。GPT技术力图构建全球“数字系统”的技术霸权和文化霸权,并消解多元主体间的交往理性,其技术训练路径对数据积累和算力储备提出非常高的要求,形成了一条垄断式的大模型发展之路。同时,AI寡头企业通过GPT推动全球场域内的知识“单向涵化”,并促进知识帝国主义的再生产。以DeepSeek为代表的新兴技术则是一种变革性力量,能够推动大模型的全球“共有、共治与共享”发展,促进全球数字空间的知识“交互涵化”和协商化构建,在技术和文化“双重场域”构筑多主体间的交往理性,并构建全球“数字生活世界”。 展开更多
关键词 大模型时代 gpt DeepSeek 全球秩序 数字治理 系统 生活世界
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基于GPT-2模型的姓氏口令猜测方法
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作者 林嘉熹 钱秋妍 +1 位作者 曾剑平 张尉东 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期1087-1094,共8页
随着身份验证机制的多样化,口令作为一种传统且广泛采用的认证方法,其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响,中文用户的口令选择与英文用户有显著不同,这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题,提出了一种基于GPT-... 随着身份验证机制的多样化,口令作为一种传统且广泛采用的认证方法,其安全性面临着严峻的挑战。受到语言特性和文化差异的影响,中文用户的口令选择与英文用户有显著不同,这为猜测攻击提供了新的视角。为应对这一问题,提出了一种基于GPT-2模型的中文姓氏口令猜测方法,旨在有效提升对中文口令的猜测能力。该方法通过无监督微调,使预训练语言模型能够生成与姓氏密切相关的口令。为了弥补GPT-2对中文字符支持的不足,该模型利用新闻语料库作为预训练数据集,将中文文本转换为拼音形式,训练模型识别拼音,从而帮助模型更准确地理解中文用户的口令习惯。实验结果表明,该模型在口令猜测任务中显示出优越的性能,特别是在资源有限的情况下,相较于传统猜测方法和基于深度学习的口令攻击技术,实现了更高的攻击成功率。此外,还探讨了温度参数对口令猜测成功率的影响,指出了进一步提升口令安全性的潜在方向。 展开更多
关键词 口令安全 中文口令 gpt-2模型 口令猜测 预训练语言模型
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DeepSeek和ChatGPT双证法及其情报学应用
9
作者 耿哲 赵星 叶鹰 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第9期8-15,35,共9页
[目的/意义]针对生成式人工智能(GenAI)赋能情报工作时存在的信噪比下降、时效性要求及单源依赖产生技术幻觉等核心问题,文章基于“广义二重证据法”,提出生成式AI(GenAI)“双证法”框架,通过异构大语言模型的并行推理与交叉验证,突破... [目的/意义]针对生成式人工智能(GenAI)赋能情报工作时存在的信噪比下降、时效性要求及单源依赖产生技术幻觉等核心问题,文章基于“广义二重证据法”,提出生成式AI(GenAI)“双证法”框架,通过异构大语言模型的并行推理与交叉验证,突破传统单模型分析范式,为提升情报产品的可信度与决策支撑效能提供方法论创新。[方法/过程]基于“广义二重证据法”,选用DeepSeek-r1与ChatGPT-o3两种异质模型,以覆盖情报收集、分析、预见全业务流程的110条任务数据集,采用BLEU-4、ROUGE-L、BERTScore及Cross-NLI等多维度指标,量化评估模型输出的形式、语义与逻辑一致性,并进行两轮提示词优化实验。[结果/结论]ChatGPT和DeepSeek“双证法”在情报学领域具有实际应用价值,在高结构化任务(如文本摘要、关系抽取、实体识别、主题领域分类)中,双模型生成结果的一致性表现突出,此类任务因目标明确、输出结构化程度高,GenAI双证法可显著提升情报处理的效率。 展开更多
关键词 gpt DeepSeek 双证法 生成式人工智能 大语言模型 情报学
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GPT系列模型在HNCORS水汽反演中的适用性评估
10
作者 郝伟涛 周慧敏 许光辉 《地理空间信息》 2025年第4期75-78,共4页
针对对流层延迟影响全球卫星导航系统(GNSS)水汽反演精度的问题,借助河南省连续运行参考站综合服务系统观测数据(HNCORS)对GPT系列模型(GPT模型、GPT2模型、GPT2w模型和GPT3模型)在河南地区的适用性进行系统评估,实验结果表明:GPT3模型... 针对对流层延迟影响全球卫星导航系统(GNSS)水汽反演精度的问题,借助河南省连续运行参考站综合服务系统观测数据(HNCORS)对GPT系列模型(GPT模型、GPT2模型、GPT2w模型和GPT3模型)在河南地区的适用性进行系统评估,实验结果表明:GPT3模型获取的气温、气压、水汽压及反演PWV结果精度最高,GPT2模型和GPT2w模型获取结果精度相当,GPT模型获取结果精度最差;与GPT模型相比,GPT3模型获取的气温、气压和水汽压结果 BIAS值精度分别提升了43.05%、39.50%、48.92%,RMS值精度分别提升了48.28%、33.01%、43.50%;GPT模型、GPT2模型、GPT2w模型和GPT3模型基于HNCORS获取的PWV结果平均RMS值分别为3.96、3.17、3.04、2.35 mm,GPT3模型获取PWV结果总体精度优于3 mm,因此在河南地区进行GNSS水汽反演推荐使用GPT3模型。 展开更多
关键词 全球卫星导航系统 gpt模型 大气可降水量 适用性
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基于知识图谱和GPT模型的风电机组行星齿轮箱故障诊断
11
作者 赵岩 《微特电机》 2025年第4期78-82,共5页
在风电机组行星齿轮箱故障诊断过程中,由于故障特征与故障状态之间的关系不唯一,直接利用行星齿轮箱输出信号进行故障诊断的效果无法保障。提出基于知识图谱和GPT模型的风电机组行星齿轮箱故障诊断研究方法,利用MOEA/D算法将故障特征选... 在风电机组行星齿轮箱故障诊断过程中,由于故障特征与故障状态之间的关系不唯一,直接利用行星齿轮箱输出信号进行故障诊断的效果无法保障。提出基于知识图谱和GPT模型的风电机组行星齿轮箱故障诊断研究方法,利用MOEA/D算法将故障特征选择问题分解为单目标子问题,结合差分进化策略,选定与故障关联性最大的特征;将选定的特征作为GPT模型的输入参量,在小样本学习机制下,输出风电机组行星齿轮箱故障知识图谱;根据行星齿轮箱运行数据在知识图谱中的映射结果,确定风电机组行星齿轮箱的具体故障状态。测试结果表明,该方法能够有效诊断不同故障状态,诊断精度达到0.98,诊断效果能显著提升。 展开更多
关键词 知识图谱 gpt模型 风电机组行星齿轮箱 故障诊断 MOEA/D算法 差分进化策略 小样本学习
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基于XDR平台+安全GPT大模型组合的铁路互联网应用防护策略研究
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作者 沈砺 区奕据 《铁路计算机应用》 2025年第10期32-36,共5页
针对当前铁路互联网应用面临的网络攻击威胁,研究基于可扩展安全威胁检测与响应(XDR,eXtended Detection and Response)平台+安全生成式预训练变换器(GPT,Generative Pretrained Transformer)大模型组合的防护策略。通过整合补强铁路局... 针对当前铁路互联网应用面临的网络攻击威胁,研究基于可扩展安全威胁检测与响应(XDR,eXtended Detection and Response)平台+安全生成式预训练变换器(GPT,Generative Pretrained Transformer)大模型组合的防护策略。通过整合补强铁路局集团公司传统安全设备,构建XDR平台和安全GPT大模型组合架构,实现对互联网应用纵深防护。该防护策略可有效增强网络攻击检测防御能力,提高网络安全运营管理效率,为铁路互联网应用安全运行提供新的解决方案。 展开更多
关键词 铁路互联网应用 网络攻击 XDR平台 安全gpt大模型 防护策略
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“眼耳”GPT:类GPT-4o模型与中华典籍阅读推广的机遇与挑战
13
作者 孙晓 《图书馆研究》 2025年第3期62-71,共10页
类GPT-4o模型在多模态性、极速交互性、拟人情感性等方面的突破性进展,为中华典籍阅读推广开辟了新的可能性空间。本研究探讨类GPT-4o模型在典籍阅读推广中的应用基于与潜在挑战。研究发现,该模型通过多模态信息呈现,可营造沉浸式典籍... 类GPT-4o模型在多模态性、极速交互性、拟人情感性等方面的突破性进展,为中华典籍阅读推广开辟了新的可能性空间。本研究探讨类GPT-4o模型在典籍阅读推广中的应用基于与潜在挑战。研究发现,该模型通过多模态信息呈现,可营造沉浸式典籍阅读体验,提供拟人化的智能导读服务,开启与典籍对话交流的崭新方式;其内容生成能力也可催生形式多样的典籍衍生产品,提供多元化、个性化的阅读体验。但同时存在内容失控、版权侵犯、经典阅读边界模糊等风险。基于此,本研究建议图书馆建立规范的内容审核机制、加强原著阅读引导、搭建人机协同平台、实施数据脱敏处理,引导类GPT-4o模型在典籍传承发展中发挥积极作用,实现人工智能与传统文化的共生共融。 展开更多
关键词 gpt-4o模型 中华典籍阅读推广 视听能力
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基于思维链技术的语言模型Deep Seek-R1、GPT-4o与Claude-3.5 Sonnet在儿外科领域的表现评估
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作者 普健 刘雪来 谷庆隆 《齐齐哈尔医学院学报》 2025年第19期1844-1852,共9页
目的本研究旨在评估采用思维链(Co T)技术的人工智能(AI)语言模型(Deep Seek-R1)与传统大语言模型(GPT-4o、Claude-3.5 Sonnet)在儿外科临床知识库应答任务中的性能差异,进而探索AI技术在医疗健康领域优化临床决策支持的可行性及潜在影... 目的本研究旨在评估采用思维链(Co T)技术的人工智能(AI)语言模型(Deep Seek-R1)与传统大语言模型(GPT-4o、Claude-3.5 Sonnet)在儿外科临床知识库应答任务中的性能差异,进而探索AI技术在医疗健康领域优化临床决策支持的可行性及潜在影响风险。方法研究团队构建标准化儿外科知识题库(n=147),涵盖先天性巨结肠、肛门闭锁及先天性胆总管囊肿三大疾病谱系,并从基础理论、临床诊断、治疗策略、并发症管理和预防措施五个维度设计问题。题库包含专业型问题(医生视角,n=79)与科普型问题(患者视角,n=68)。采用双盲法组织专业评估团队进行系统评分。此外,从既往临床病例中挑选罕见或诊断困难的病例问题,进一步评估三个模型的临床诊断能力,同时评估不同提问条件下AI临床诊断的差异。应用Kruskal-Wallis H检验进行多组独立样本间差异分析,若差异显著则进一步通过全部成对比较。采用卡方检验比较分类数据之间的表现差异。使用Cohen's kappa检验评估者之间的评分差异度。结果本研究对三个语言模型在儿外科场景的表现进行系统评估:(1)总体性能比较:Deep Seek-R1总体回答质量显著优于对照模型(H=23.42,P<0.001),Deep Seek-R1准确率(87.07%)高于GPT-4o(63.27%)和Claude-3.5 Sonnet(67.35%);(2)专业问题表现:三类模型在专业类问题中答案质量的差异尤为显著(H=26.50,P<0.001);(3)科普问题表现:三类模型在患者教育类问题中均表现良好(准确率>80%),组间差异无统计学意义(H=2.335,P=0.311),且未观察到明显错误答案;(4)病例分析能力:三种模型对于含完整辅助诊断信息的回答质量显著优于无辅助检查的病例问题[χ^(2)(2)=1.983,P=0.371]。结论在儿外科的知识测评中,采用思维链技术的人工智能模型(Deep Seek-R1)在处理复杂问题时的表现优于GPT-4o和Claude-3.5 Sonnet,但三个模型的部分答案仍存在局限和潜在错误。此外,在使用AI处理临床问题时提供更全面的输入信息能显著提升回答准确率。 展开更多
关键词 人工智能 大语言模型 儿外科 思维链 Deep Seek-R1 gpt-4o Claude-3.5 Sonnet
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类ChatGPT人工智能在图书馆智慧服务中的应用与思考 被引量:38
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作者 王毅 董怡婷 《图书馆理论与实践》 CSSCI 2023年第6期129-136,共8页
文章以美国人工智能实验室OpenAI开发的人工智能应用ChatGPT为例,从基于“HHH”原则的“3+3”评价模型剖析其价值特点,并对图书馆搭载类ChatGPT人工智能应用进行可行性分析。同时,探讨了类ChatGPT人工智能应用在图书馆资源拓展、智能咨... 文章以美国人工智能实验室OpenAI开发的人工智能应用ChatGPT为例,从基于“HHH”原则的“3+3”评价模型剖析其价值特点,并对图书馆搭载类ChatGPT人工智能应用进行可行性分析。同时,探讨了类ChatGPT人工智能应用在图书馆资源拓展、智能咨询、阅读推广、文化创意四类服务中的智慧赋能路径。最后,对其应用于图书馆智慧服务的完善方向展开了讨论与思考。 展开更多
关键词 图书馆 智慧服务 人工智能 Chatgpt 评价模型
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GPT技术与国家治理现代化——基于秩序、赋权与创新的框架 被引量:17
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作者 高奇琦 《山东大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2023年第5期147-156,共10页
GPT技术可以被看作是一场新的生产力革命,整个世界政治经济的格局可能会因此重新调整。国家治理现代化包含秩序系统、赋权系统和创新系统三大内容。就秩序系统而言,GPT技术的出现可能将传统的知识秩序完全打破,并重构一种新的知识权威... GPT技术可以被看作是一场新的生产力革命,整个世界政治经济的格局可能会因此重新调整。国家治理现代化包含秩序系统、赋权系统和创新系统三大内容。就秩序系统而言,GPT技术的出现可能将传统的知识秩序完全打破,并重构一种新的知识权威。就赋权系统而言,GPT技术具有极强的公民赋权效应,但同时也可能会产生“表达的庸俗化”等问题。就创新系统而言,GPT会带来新一轮的创新革命,并可能会产生“人人皆可为学者”的图景,然而这其中也蕴含了创新堕化的风险。之前中国的国家治理现代化更多在“人口红利”的基础上展开,而接下来国家治理现代化的进一步推进则需要更多考虑“智能体红利”的问题。中国的国家治理同样需要与全球治理形成一定程度的联动。因为通用大模型产生的创造性破坏影响是世界性的,所以如何对这一技术形成全球性规制也会变得至关重要。 展开更多
关键词 国家治理现代化 Chatgpt gpt 人工智能通用模型
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生成式AI的融贯性法律治理——以生成式预训练模型(GPT)为例 被引量:101
17
作者 郭春镇 《现代法学》 CSSCI 北大核心 2023年第3期88-107,共20页
随着大规模数据和算式的增长,以及算法的不断优化。围绕生成式AI的前景,存在着支持、反对、中立等不同态度,这些态度背后隐含着认知根源、经济考量和权利思考。立足于法律3.0的融贯性治理注重国家法律、行政规制和技术方案之间的融贯,... 随着大规模数据和算式的增长,以及算法的不断优化。围绕生成式AI的前景,存在着支持、反对、中立等不同态度,这些态度背后隐含着认知根源、经济考量和权利思考。立足于法律3.0的融贯性治理注重国家法律、行政规制和技术方案之间的融贯,为治理生成式AI提供了思路和方向。融贯性治理中的“融贯”,既是规范性融贯,强调法律规范的内在一致性和统一性,也是整体性融贯,强调将技术方案融入规范,进而使得技术方案与不同层级规范和引领这些规范的原则与价值得以融贯。在面对以GPT为代表的生成式AI时,可以尝试将AI和区块链作为技术方案对其进行治理,也可以通过自我规制和外在约束培育建设“有道德的”AI,还可以通过“市场+规则”助力生成式AI的发展。生成式AI所涉及的法律问题在现有的法律体系框架内基本能得到有效应对,对于它带来的现实、急迫且法律没有明确规定的问题,可以进行融贯性治理。 展开更多
关键词 生成式AI 生成式预训练模型(gpt) 融贯性治理 法律3.0
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构建GPT大模型的经济循环体系:理论框架与发展路径 被引量:5
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作者 杨望 徐慧琳 王钰淇 《新疆师范大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第3期73-85,共13页
数字技术的爆发式增长及其与实体经济的深度融合,为推动中国经济高质量发展提供了强大动能,成为促进生产方式变革和经济结构变迁的主要力量。GPT大模型作为新一代人工智能技术,具有强大的自然语言处理能力,将持续对经济增长、生产效率... 数字技术的爆发式增长及其与实体经济的深度融合,为推动中国经济高质量发展提供了强大动能,成为促进生产方式变革和经济结构变迁的主要力量。GPT大模型作为新一代人工智能技术,具有强大的自然语言处理能力,将持续对经济增长、生产效率、要素分配等各方面产生深刻影响。文本试图通过构建GPT大模型的经济循环体系、GPT大模型在国内外经济循环中发挥作用的理论框架以及GPT大模型的经济循环体系的发展路径,揭示GPT大模型经济循环体系的作用机制,为实体产业应用GPT大模型实现提质增效、助力经济高质量发展提供现实启示和参考依据。 展开更多
关键词 gpt大模型 人工智能 经济循环体系
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ChatGPT/生成式人工智能与高等教育的价值和使命 被引量:81
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作者 荀渊 《华东师范大学学报(教育科学版)》 CSSCI 北大核心 2023年第7期56-63,共8页
即便以ChatGPT和GPT-4为代表的生成式人工智能在各个教育阶段尤其是高等教育阶段有着广泛的应用前景,我们还是应该首先关注在应用这一模型的过程中,如何更有效地培养学生应对人工智能的能力,或者说发展他们与人工智能协作共处的智慧。... 即便以ChatGPT和GPT-4为代表的生成式人工智能在各个教育阶段尤其是高等教育阶段有着广泛的应用前景,我们还是应该首先关注在应用这一模型的过程中,如何更有效地培养学生应对人工智能的能力,或者说发展他们与人工智能协作共处的智慧。在人工智能快速发展的今天,在教育特别是在高等教育领域,人工智能所不能实现的事情恰恰是人类教育特别是高等教育的真正价值所在,包括发展人类独特的理性、人类智慧的集体性与丰富性、人类文化的适应性、人类的道德与伦理选择以及人类的创造力,促进人的完善、实现人类共同福祉的理想与追求。人工智能时代的高等教育,必须坚守高等教育的内在价值,专注于学生道德、伦理、精神与创造力的发展,同时为合理应用人工智能提供必要的指南,以确保年轻一代在正确地使用人工智能前提下,持续地发展人类的集体智慧,从而创造人类共同幸福的未来。 展开更多
关键词 多模态大模型 Chatgpt gpt-4 生成式人工智能 高等教育 价值与使命
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Integrating GPT into the Journalism and Communication Industries:The Technological Logic,Ecosystem Reconstruction,and Ethical Chal enges 被引量:1
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作者 Chen Yuxia 《Contemporary Social Sciences》 2024年第3期106-119,共14页
Generative AI,represented by GPT(Generative Pre-trained Transformer),is now leading the technological revolution and is reconstructing the journalism and communication industries'ecosystems because of its powerful... Generative AI,represented by GPT(Generative Pre-trained Transformer),is now leading the technological revolution and is reconstructing the journalism and communication industries'ecosystems because of its powerful generative capacity and diverse range of outputs.While GPT is busy revolutionizing and innovating the production of news content,working patterns,and operation modes,it has also given rise to ethical concerns in regard to news authenticity,data security,humanistic values,and other related aspects.Therefore,it is imperative to initiate strategies and approaches,such as establishing a mechanism for verifying information authenticity,enhancing data security and privacy regulations,and instituting an ethical supervision and governance framework for AI,in order to facilitate the systematic advancement of AI-based news production while reinstating public trust. 展开更多
关键词 gpt model journalism and communication technological revolution ecosystem reconstruction ethical concerns
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