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来源：彩神ap注册2024-04-06 17:48

人工智能语言模型　在智商测试中胜过人类******

　　新华社讯据《参考消息》报道，美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究人员发现，在衡量智力的一系列推理测试中，自回归语言模型“生成型已训练变换模型3”（GPT-3）的成绩明显优于普通大学生。该程序利用深度学习生成类似人类语言的文本。

　　由美国开放人工智能研究中心（OpenAI）研发的GPT-3有很多用途，包括语言翻译和为聊天机器人生成文本等。GPT-3有1750亿个参数，是目前规模最大、功能最强的语言处理人工智能模型之一。

　　这项新研究在常识、美国高校入学资格考试（SAT）成绩和智商这3个方面比较了GPT-3和人类的表现。发表在阿奇夫论文预印本网站上的研究结果显示，在这3个类别中，人工智能语言模型的成绩都高于人类。

　　研究人员在研究报告中写道：“我们发现，GPT-3展示出了惊人的抽象图案归纳能力，在解答大多数题目时表现和人类不相上下，甚至更好。我们的研究结果表明，像GPT-3这样的大型语言模型已经具备用零样本学习方法解决一系列类比问题的初步能力。”该报告有待同行评议。

　　研究小组还说，GPT-3“通过与生物智能截然不同的路径，被动形成了类似人类类比推理能力的机制，尽管它并未在这方面经过明确训练”。

　　这项研究发现，能够回答大多数问题甚至为人类起草论文的GPT-3，在从头开始回答问题和回答多选题时的表现超过了人类。

　　人工智能专家、作家艾伦·汤普森博士说，GPT-3的智商超过120。毫无疑问，这属于“天资聪慧”。

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【新时代新征程新伟业】西南政法大学创新开展生态研学云端共上“绿色大思政课”******

　　中新网重庆12月19日电 (记者钟旖)“小朋友们，垃圾桶有哪几种颜色？”“绿色、蓝色、红色、灰色”……当志愿者面对直播镜头抛出问题，在手机屏幕另一端的重庆巫溪县通城镇红路小学校学生们便迫不及待地抢着回答，一场“云端课堂”的环保知识竞答，满溢着热闹又有趣的气氛。

　　这是近日西南政法大学民商法学院学生走进重庆两江新区生活垃圾分类主题公园，开展绿色生态大思政课的生动一幕。

　　据介绍，自2022年11月起，该学院第七届新生骨干训练营的大学生们以民法典、长江保护法、环境保护法等为切口，陆续从人文、生态、历史、科技、智慧等领域展开研学实践探索。在聚焦重庆推动“生态优先、绿色发展、低碳转型”的进展成效的“生态研学”中，他们以山城绿水青山为“课本”，用多样化形式让生态文明意识渐入人心。

图为研学营志愿者云端趣味知识竞答。　钟旖摄

　　网络连线、实地讲解、环保科普、互动问答……记者跟随研学队伍看到，一大清早，13名来自西南政法大学民商法学院的各年级学生便集结完毕。在生活垃圾分类主题公园内，青年们各司其职，参观垃圾分类宣教中心、服务站、低碳之家、旧物利用空间及大件垃圾拆解车间；通过直播讲解垃圾分类的理念、做法及生态环境保护的创新“黑科技”；向社区居民介绍垃圾分类方法，传递低碳生活、绿色出行等环保理念，并对园区管理人员、游客等展开采访。

　　“通过线上‘云游’生活垃圾分类主题公园，小朋友参与知识竞答的热情很高，比平时在课堂上单纯讲知识效果要好很多。”正在巫溪县通城镇红路小学校支教的西南政法大学第24届研究生支教团志愿者夏开峰说，用通俗易懂的语言讲述法规中的垃圾分类，让小朋友们从心里树立起了环境保护的责任和义务。该校六年级学生刘磊上完课后说：“我们要像保护眼睛一样保护自然和生态环境。作为小学生，我们要从垃圾分类、节约资源这些一点一滴的小事做起，争做环保小卫士。”

　　“这已经是我第3次参与环保普法活动。作为西政学子，我深刻意识到自己作为法律人的责任与担当。”西南政法大学民商法学院2022级研究生何家睿介绍说，除了线上直播，研学活动还嵌入了校园普法课、环保科普课、齐诵党的二十大报告关于生态文明建设重要论述等内容，后期同学们还将把实地研学过程形成“微调研报告”，进而传递保护生态环境人人有责的自觉意识。“未来，我将为提高青少年法治观念与法律意识助力，为加强社会主义法治文明建设持续贡献力量。”何家睿说。

　　“大思政课，就是要立足时代发展大格局，协同大主体，统筹大平台。”西南政法大学民商法学院党委书记张伟莉称，推动绿色发展首先要理念更新，尤其是在青少年阶段，牢固树立和践行“绿水青山就是金山银山”的理念。

　　张伟莉说，学院充分发挥法学学科优势，结合生态环保法律开展远程连线，是一项寓教于乐的工作，构建了一个互为教育主体和对象的大思政课堂。在这堂“绿色大思政课”中，大学生既是体验式的学习者，又是巫溪小学生的教育者，实现了教育和自我教育的有机结合。

　　她期待，青年学生在实践研学中，坚定理想信念，提升精神素养，锤炼过硬本领，践行使命担当，成为有志、有趣、有力量的法学学生，以更加饱满的热忱投入到祖国法治建设中。(完)