Mar, 2023

人工智能是否能够取代伽马射线天体物理学家的工作？

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TL;DR该研究评估了现有的顶尖 Transformer 模型生成一篇关于探测一个不存在的 IACT 阵列脉冲星风星云的论文的能力，以此评估这种模型根据语言信息独立解释天文观测及其他信息的能力，并评估通过这些工具生成的虚假科学论文可能被识别的潜在手段。
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发现论文，激发创造
  • AI 是否能理解宇宙？通过天体物理数据对 GPT 进行精调的测试

    通过对天文数据进行微调，GPT 模型证明了其在分类天体物理现象、区分 GRB 类型、估算类星体的红移以及黑洞参数估算方面的能力，标志着大型语言模型在科学研究中的有效性。同时，文章还提出了一种基于数据理解和基础模块建设的方法，为培养和控制比人类更聪明的 AI 提供了思路。

    Apr, 2024

  • ChatGPT 不是万能的。大型生成式人工智能模型的现状综述

    该论文旨在简要描述最近发表的主要生成模型，包括 ChatGPT 和 Stable Diffusion，说明生成 AI 在各个行业中的影响，并提供分类法。

    Jan, 2023

  • 探索在天文学科学出版物中使用 ChatGPT 的应用

    通过对 ChatGPT 用于学术写作时所使用的词进行提取，以及在 100 万篇天文学文章中搜索这些词，研究评估了这些模型在天文学论文写作中的广泛应用，并提出建议，鼓励组织、出版商和研究人员共同制定伦理和实用指南，以最大程度地发挥这些系统的优势并保持科学严谨。

    Jun, 2024

  • 检测虚假生成的科学摘要

    本研究基于 GPT-3 模型自动生成科学论文摘要，通过机器学习模型结合多种文本表示方法来辨别机器生成文本，并分析模型性能及讨论相关研究问题，旨在揭示人工智能生成文本的能力和局限性。

    Apr, 2023

  • 星际闲聊：使用大型语言模型与天文文献交流

    本文采用 OpenAI GPT-4 大型语言模型进行天文论文的上下文引导交互，并利用蒸馏技术最优化输入效率。通过 10 个蒸馏文档的多文献语境去探索模型的反应，结果表明 GPT-4 能够提供具有相关研究成果框架背景下的详细答案，对天文学界提供了潜力巨大的应用前景，特别是猜测生成方面的可能性。

    Apr, 2023

  • 基于 Transformer 的大型语言模型的 AI 内容自检测

    本文介绍了直接来源检测的概念，并评估了生成型 AI 系统是否能够识别其输出并将其与人工编写的文本加以区分。结果表明，Google 的 Bard 模型表现出最大的自检测能力，准确率达到 94％，其次是 OpenAI 的 ChatGPT，准确率为 83％。而 Anthropic 的 Claude 模型似乎无法自检测。

    Dec, 2023

  • ChatGPT 是否可用于生成科学假设？

    本研究探讨了大型语言模型是否能够进行创造性假设生成，并提出未来科学研究将可能与自动化实验和对抗式同行评审相结合的一种新型 “假设机器” 协同工作模式。

    Mar, 2023

  • 科学数据的 Transformers：天文学的教育性回顾

    ChatGPT 和相关生成 AI 产品所使用的深度学习架构被称为 transformers，从自然语言处理开始，transformers 和其所利用的自注意机制引起了自然科学领域的广泛关注。本文旨在介绍 transformers 给科学家，包括自注意机制的数学原理、原始 transformer 架构的描述，以及在天文学中应用于时间序列和图像数据的部分。此外，还提供了一个常见问题解答部分，供对生成 AI 感兴趣且希望用 transformers 解决研究问题的读者参考。

    Oct, 2023

  • 聊天 GPT 和新学术现实：AI 撰写的研究论文及大型语言模型在学术出版中的伦理道德

    本文讨论 OpenAIs ChatGPT，一种用于文本型用户请求（即聊天机器人）的生成式预训练转换器。讨论了 ChatGPT 及类似模型背后的历史和原则，以及其对学术界和学术研究出版的潜在影响。ChatGPT 被认为是自动准备论文和其他类型学术手稿的潜在模型。此外，还讨论了可能出现的潜在伦理问题，并将其置于人工智能、机器学习和自然语言处理的更广泛进展的背景之下。

    Mar, 2023

  • 生成智能的进展：GANs、GPT、自编码器、扩散模型和 Transformer 的综述

    ChatGPT 是生成人工智能领域的重要里程碑，引发了新一轮关于先进模型与任务的研究及创新，并带来了无数创新性工具和挑战。

    Nov, 2023