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本文目录一览：
- 1、百度文心一言是什么?你对文心一言有什么期待?
- 2、2024十大科技突破揭晓,今年生命科学领域又有哪些进展上榜?
- 3、大规模语言模型的模型结构---编码器-解码器结构(GLM,UL2系列)
- 4、亚马逊惊现大量虚假评论引发封号危机
- 5、端侧最强,Meta田渊栋等人卷10亿以下参数小模型,LeCun:小技巧启动
百度文心一言是什么?你对文心一言有什么期待?
文心一言（英文名：ERNIEBot）是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，将于2023年3月完成内测，面向公众开放。因此，“文心一言”即是指作者在文学创作中通过简短而深刻的语言表达出自己的文学情感和思想，产生共鸣并影响读者的一种艺术技法。
百度文心一言是每日更新的一句古诗词，旨在激发读者的思考，增强文人文魂。我期待文心一言能够带给我更多美好的文学体验，更深刻的文化意境，以及更多有趣的历史故事。 进入3月中旬，全球科技巨头再次竞相亮相大语言模型赛道。
百度文心一言期待内容创作者能够秉承百度文心的理念和标准，创作更优秀、更有价值的内容，为网络世界贡献自己的力量，同时也会提供更多支持和资源，帮助创作者进行创作和传播，从而推动互联网内容产业的长远健康发展。
百度文心一言是一种文学创作工具，它可以提供给用户各种不同主题和风格的语句，帮助用户激发灵感，提高文学创作的效率。文心一言可以提供给用户的语句包括情感、生活、哲学、文艺等多个主题，用户可以选择合适的语句作为文学创作的素材，从而提高创作的质量和效率。
“文”是语言文字，“心”是用心理解，“文心”从诞生之初就是致力于理解和运用语言文字的自然语言理解模型，同时也呼应《文心雕龙》，寓意用雕缕龙纹一样精细的功夫去研究语言文字的内涵和魅力。“一言”既有“一言为定、一言九鼎”之寓意，也有人机之间“你一言我一语”自由流畅沟通之期盼。
百度文心一言的背景和意义 百度文心一言是百度公司于2018年推出的一项公益项目，它以名人名言为核心内容，通过移动端展示、社交媒体分享等方式，向用户传递积极向上的价值观和思考方式。这一项目的推出旨在让更多人接触到优秀的名人名言，并通过分享和传播，将其影响力扩大。
2024十大科技突破揭晓,今年生命科学领域又有哪些进展上榜?
其次，减肥疗法方面也取得了重要进展。礼来公司的Zepbound获批，GLP-1激动剂如诺和诺德的司美格鲁肽在SELECT三期临床试验中展现出积极效果，特别在降低超重或肥胖成年人的心脏风险方面。然而，关于这类药物对心血管健康的深入理解仍有待科学界进一步探索。
生物技术和生命科学领域的突破将为疾病治疗、农业生产乃至基因编辑等领域带来革命性的变革。预计到2024年，基因编辑技术、细胞疗法和个性化医疗将更为成熟和普及。虚拟现实与增强现实技术 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在娱乐、教育、医疗和工业等领域的应用将进一步深化。
智能科技的深度融合 人工智能与机器学习的深度融合正在改变制造业、医疗健康等领域，其潜力巨大，将在更多领域展现其核心价值。 生命科学的革新 随着健康意识的提升和人口老龄化的挑战，生物医药与大健康产业步入黄金时代。基因编辑、细胞治疗等前沿技术的突破将重塑疾病防治和健康管理的新格局。
在生命科学领域，中国的科研成就同样硕果累累，如建立蛋白质结构设计新方法、绘制高精度基因遗传变异图谱等。
材料科学、信息科学、地球科学等。《自然》杂志发布了2024年值得关注的科学事件，预测了先进人工智能工具、登月任务和超快超级计算机的发展趋势。中国科协公布了2023年度十大科学流言榜，旨在揭示和澄清那些在公众中广泛传播但缺乏科学依据的流言。活动由北京市科学技术协会和北京市委宣传部联合主办。
大规模语言模型的模型结构---编码器-解码器结构(GLM,UL2系列)
1、编码器结构的语言模型只参照了Transformer结构里的encoder部分并在其基础上进行修改，主要用于执行辨别词汇类任务。这类模型通常具有几亿个参数，在大约10GB到100GB的文本上进行训练，可以在现代笔记本电脑上以约0.1秒的速度处理一段文本。这些模型极大地提升了文本理解任务的性能。
2、文中采用了PaLI-3，一个在WebLI（仅包含图像-文本数据）上训练的最先进的VLM，视觉编码器是具有2B参数的ViT-G/14，语言模型基于3B参数的UL-2，模型以8帧2FPS处理输入，输入分辨率调整为224×224。两步适配：在视觉适配阶段，通过使用带有短字幕的大型视频数据集对视觉编码器进行微调，同时冻结语言模型。
3、PLM领域的最新进展聚焦于统一语言学习范式，Unifying Language Learning Paradigms，这篇论文被视为LM领域的关键突破。它旨在解决大模型中存在的结构多样性与任务适应性问题，提出了将模型架构与预训练策略分离的新思路。
4、俄罗斯AI研究团队AI Forever开源了新文生图模型Kandinsky-3，该模型采用超大参数量的文本编码器（6B），总参数达19B，为目前最大的开源文生图模型。Kandinsky-3模型结构包括直接文本引导的Latent Diffusion模型，采用谷歌Flan-UL2文本编码器，参数量为6B。
5、结构标准（HTML/XHTML/XML）/ HTML，作为网页的骨架，拥有94个基础标签，从文档结构的html、head到内容展示的title、img，再到常用的div、span，每一个都发挥着不可或缺的作用。
亚马逊惊现大量虚假评论引发封号危机
近日，有消息称，在亚马逊一些电子产品、书籍、婴儿用品等商品的评论中，出现了ChatGPT撰写的虚假好评，并且在评价中还出现了“作为人工智能语言模型”这样的自白。
Fakespot利用包含超过60亿条评论的数据库，训练和测试其机器学习算法，使其系统能够识别虚假或带有欺骗性的亚马逊评论。关于虚假评论的问题，可以参考蓝海亿观网的相关报道，如虚假评论顶风作案，某类目触目惊心，假评占四成。
端侧最强,Meta田渊栋等人卷10亿以下参数小模型,LeCun:小技巧启动
1、田渊栋指出，MobileLLM 预训练模型（125M/350M），在聊天 / API 调用方面表现突出，达到 SoTA 水平。论文中一个有趣发现是，通过在 Transformer 层间共享权重，不仅减少了参数量，还降低了推理过程中的延迟。现阶段，大语言模型（LLM）在人类生活中广泛应用，尤其是在以 ChatGPT 为代表的模型。
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