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学术头条 | 基于网络科学的人工智能揭示基因信息如何利用单细胞塑造形体
近日，由清华大学脑与智能实验室复杂网络智能中心（CCNI）主任Carlo Vittorio Cannistraci教授与北京大学韩敬东教授共同指导的国际科学家团队在《先进科学》（Advanced Science）杂志上发表了一项研究。此项研究提出了一种人工智能算法，可以通过分析基因组信息恢复组织中单个细胞的三维空间结构。
ChatGPT的这项核心技术要被替代了？谷歌提出基于AI反馈的强化学习
近日，Google Research 的研究人员提出了基于 AI 反馈的强化学习（RLAIF），该技术可以产生人类水平的性能，为解决基于人类反馈的强化学习（RLHF）的可扩展性限制提供了一种潜在的解决方案。
RLHF再也不需要人类了！谷歌团队研究证明，AI标注已达人类水平
ChatGPT横空出世后，RLHF成为研究人员关注的焦点。谷歌最新研究提出，不用人类标注，AI标注偏好后，也能取得与RLHF一样的效果。如果说，RLHF中的「人类」被取代，可行吗？谷歌团队的最新研究提出了，用大模型替代人类，进行偏好标注，也就是AI反馈强化学习（RLAIF）。
AI+认知行为疗法，治愈心灵的良药丨青源Workshop「AI+心理干预」观点集锦
当前，抑郁症、焦虑症等心理障碍成为社会关注的焦点，如何有效地缓解和治疗这些心理问题成为一个重要的研究方向。在这样的背景下，如何利用AI等先进技术手段来辅助心理疾病的治疗备受关注。例如，通过语音、脑部MRI辅助诊断器质性抑郁、通过多种语言模式的聊天机器人对患者的心理状况进行有效干预等，相关诊疗方案不一而足。本次「AI+心理」研讨会，相关技术专家和心理学专家共同探索人工智能技术在心理学领域的应用。
GPT-4写代码不如ChatGPT，误用率高达62%！加州大学两位华人开源代码可靠性基准RobustAPI
代码能否跑起来的不是判断可靠性的标准，用语言模型写代码还需要考虑生产环境下的预期外输入。大型语言模型（LLM）在理解自然语言和生成程序代码方面展现出了非凡的性能，程序员们也开始在编码过程中使用Copilot工具辅助编程，或是要求LLM生成解决方案。经过几版迭代后，目前LLM生成的代码已经很少有语法错误了，也更贴合用户输入的文本、符合预期语义，但针对LLM代码生成的可靠性和鲁棒性仍然缺乏彻底的研究。
上海交大发布大模型双语编程评估基准CodeApex，机器真的开始挑战人类写代码了吗？
打造能自己写代码的机器，这是计算机科学和人工智能先锋者一直在追寻的目标。而随着 GPT 类大模型的快速发展，这样的目标正在从遥不可及开始变得近在咫尺。大语言模型 (Large Language Models) 的出现，让模型的编程能力越来越受到研究者的关注。在此态势下，上海交通大学 APEX 实验室推出了 CodeApex-- 一个专注于评估 LLMs 的编程理解和代码生成能力的双语基准数据集。
陶哲轩用大模型辅助解决数学问题：生成代码、编辑LaTeX公式都很好用
几个月来，数学家陶哲轩多次尝试使用 ChatGPT 辅助解决数学问题，并与大家分享他的试验结果。网友在围观的同时还会和陶哲轩进行一些交流，或者给出 ChatGPT 的使用技巧建议。今天，陶哲轩又尝试用 ChatGPT 生成可采用 LaTeX 表达式的程序代码，并最终得到了一段可用的 VSCode 代码。陶哲轩表示 ChatGPT 能够生成涉及正则表达式的复杂代码片段，并且很有效。
700 亿参数 LLaMA2 训练加速 195%，基础大模型最佳实践再升级
ChatGPT 引发的大模型热潮愈演愈烈，全球科技巨头和明星初创争相入局，打造以 AI 大模型为核心的竞争力和多样化商业使用需求。其中 LLaMA 系列模型，因良好的基础能力和开放生态，已积累了海量的用户和实际应用案例，成为无数开源模型后来者的模仿和竞争的标杆对象。但如何降低类 LLaMA2 大模型预训练成本，如何基于 LLaMA2 通过继续预训练和微调，低成本构建 AI 大模型实际应用，仍是 AIGC 相关企业面临的关键瓶颈。
