通过设计一个给发送“提示”的自动化系统，研究人员生成了一篇流畅、有见解的论文。但他们的顾虑并未消除。两位科研人员在的帮助下，只用不到一个小时就完成了一篇论文。是由人工智能（AI）驱动的数字工具，能理解和生成类似人类书写的文本。这篇论文流畅、有见地，格式也符合科研论文的标准，但研究人员表示，在能真正大派用场之前还有很多障碍需要克服。研究人员让人工智能对话机器人在论文写作中担任“副驾”。｜/这次实验的

自上线以来，一些研究人员的论文产出速度变得“突飞猛进”。据报道，美国田纳西大学健康科学中心的放射科医生Som ，在4个月内使用写了16篇论文，并在4个不同的期刊上发表了5篇。他将第一次尝试的论文提交给了《放射学》杂志，这是北美放射学会的一份同行评审月刊。同时，他也向编辑坦言：你看到的都是AI写的。几天后，这篇题为《与医学写作的未来》的论文通过了同行评审，并顺利发表。《与医学写作的未来》论文以为代表

预测，开发人员将在五年内使用编写多达80%的代码。招了一千多名外包人员，训练AI学会像人类一样一步步思考。如果「学成归来」，码农恐怕真的危了？！最近有消息称，已经在悄悄地训练，让它学习人类的思考过程，从而真正掌握软件工程，彻底代替「初级码农」。招外包大军，教AI学人类思考会编程的AI，几家硅谷大厂都在做。的，据说「吊打72%人类程序员」，但尚未开放；传闻中谷歌的「神秘项目」，也还在酝酿中；而微软的

预测，开发人员将在五年内使用编写多达80%的代码。招了一千多名外包人员，训练AI学会像人类一样一步步思考。如果「学成归来」，码农恐怕真的危了？！最近有消息称，已经在悄悄地训练，让它学习人类的思考过程，从而真正掌握软件工程，彻底代替「初级码农」。招外包大军，教AI学人类思考会编程的AI，几家硅谷大厂都在做。的，据说「吊打72%人类程序员」，但尚未开放；传闻中谷歌的「神秘项目」，也还在酝酿中；而微软的

自上线以来，一些研究人员的论文产出速度变得“突飞猛进”。据报道，美国田纳西大学健康科学中心的放射科医生Som ，在4个月内使用写了16篇论文，并在4个不同的期刊上发表了5篇。他将第一次尝试的论文提交给了《放射学》杂志，这是北美放射学会的一份同行评审月刊。同时，他也向编辑坦言：你看到的都是AI写的。几天后，这篇题为《与医学写作的未来》的论文通过了同行评审，并顺利发表。《与医学写作的未来》论文以为代表

作为一名内容营销人员和记者，我写了很多东西。客户工作、博客、时事通讯、媒体——这是相当多的杂耍，我依靠项目管理工具来保持一切正常。根据我在内容方面的经验，我知道富有创造力的人和团队通常会有一个不断变化的想法列表。无论是永无止境的 Google 文档还是更正式的日历，拥有未来主题的存储库都可以回答“接下来我要写什么？”的问题。当我第一次听说 Zapier 与OpenAI 的 GPT-3 （ Chat

研究人员表示，重新培训技能的需求各不相同，但高管认为员工的角色将得到增强，而不是被取代。根据新的研究，员工现在可能最终需要温习人工智能提示。IBM 的一份新报告解释说，由于人工智能(AI) 和自动化的引入，大约 14 亿人将受到影响。事实上，根据对数千名高管的调查，百分之四十的员工在未来三年内将需要新的工作技能。IBM 的报告借鉴了之前的两项研究。其中一项调查对 28 个国家的 3,000 名 C

在信息过载的今天，如何有效地吸引消费者的，让他们选择我们的产品，已成为营销人员面临的一大挑战。而产品文案，作为传递产品信息、吸引消费者的重要工具，就显得尤为重要。那么，如何写出引人入胜的产品文案呢？下面，就让我们一起来探讨一下。1. 理解产品首先，要写出引人入胜的产品文案，必须深入理解产品。不仅要知道产品的特点、优势，还要了解产品的目标用户、使用场景等。只有对产品有了深入的理解，才能准确地把握消费

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作为一名内容营销人员和记者，我写了很多东西。客户工作、博客、时事通讯、媒体——这是相当多的杂耍，我依靠项目管理工具来保持一切正常。根据我在内容方面的经验，我知道富有创造力的人和团队通常会有一个不断变化的想法列表。无论是永无止境的 Google 文档还是更正式的日历，拥有未来主题的存储库都可以回答“接下来我要写什么？”的问题。当我第一次听说 Zapier 与OpenAI 的 GPT-3 （ Chat

研究人员表示，重新培训技能的需求各不相同，但高管认为员工的角色将得到增强，而不是被取代。根据新的研究，员工现在可能最终需要温习人工智能提示。IBM 的一份新报告解释说，由于人工智能(AI) 和自动化的引入，大约 14 亿人将受到影响。事实上，根据对数千名高管的调查，百分之四十的员工在未来三年内将需要新的工作技能。IBM 的报告借鉴了之前的两项研究。其中一项调查对 28 个国家的 3,000 名 C

华盛顿大学、斯坦福大学、AI2、UCSB和谷歌的研究人员最近发布了OpenFlamingo v2，推出了五个新的多模态模型，覆盖了3B、4B和9B规模，超越了之前的模型。OpenFlamingo项目的目标是构建类似DeepMind Flamingo团队的模型，能够处理混合文本和图像序列，并生成文本作为输出。这些模型在字幕生成、视觉问答和图像分类等任务中都能发挥作用。研究人员通过在已经预训练的静态语

7月1日消息：研究人员开发了一种算法，可以决定“学生”机器何时应该跟随老师，何时应该自行学习。学习打网球的人可能会聘请老师来帮助他们学得更快。因为这位老师（希望）是一位出色的网球运动员，所以有时尝试完全模仿老师并不能帮助学生学习。也许老师高高跃起，巧妙地回击。学生无法复制这一动作，可以自己尝试一些其他动作，直到掌握回截击所需的技能。计算机科学家还可以使用“教师”系统来训练另一台机器来完成任务。但就

看似产生类似大脑活动的计算系统可能是研究人员引导它们达到特定结果的结果。神经网络是一种松散地模仿人脑组织的计算系统，构成了许多人工智能系统的基础，用于语音识别、计算机视觉和医学图像分析等应用。在神经科学领域，研究人员经常使用神经网络来尝试对大脑执行的同类任务进行建模，希望这些模型能够提出关于大脑本身如何执行这些任务的新假设。然而，麻省理工学院的一组研究人员敦促在解释这些模型时应更加谨慎。在对超过

6月29日消息：研究人员使用强大的深度学习模型从电子健康记录中提取重要数据，这有助于个性化医疗。电子健康记录 (EHR) 需要一位新的公共关系经理。十年前，美国政府通过了一项法律，大力鼓励采用电子健康记录，旨在改善和简化护理。这些现已数字化的记录中的大量信息可用于回答超出临床试验范围的非常具体的问题：对于这种身高和体重的患者，这种药物的正确剂量是多少？具有特定基因组图谱的患者又如何呢？不幸的是，大