Jan, 2024

地球科学与生成式人工智能以及大型语言模型的交叉研究：基础、趋势与未来挑战

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TL;DR通过生成人工智能在地球科学领域的潜在应用，我们探讨了机器学习和深度学习的最新发展，以及它们在解决与地球科学和地球系统动力学相关的预测问题、模拟和多准则决策挑战方面所发挥的作用。并且介绍了在地球科学中使用的几种生成对抗网络（GANs）、物理信息神经网络（PINNs）和基于生成预训练转换器（GPT）的结构。这些工具在数据生成 / 增强、超分辨率、全色锐化、去雾、恢复和地表变化等多个应用中帮助地球科学界取得了进展。但还存在一些挑战，如确保物理解释性、恶意用途案例和可信度。总的来说，GAI 模型对地球科学界有着巨大潜力，特别是在支持气候变化、城市科学、大气科学、海洋科学和行星科学方面，通过其对数据驱动建模和不确定性量化的非凡能力。
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发现论文，激发创造
  • 科学家对于生成式人工智能在其领域中潜力的看法

    研究发现生成式 AI 技术有潜力改变科学家的实践方法、加速科学发现并提供科学教育，但是这也引起了对于技术责任的担忧。

    Apr, 2023

  • 地球科学和基础模型的结合：通向通用地球科学人工智能系统

    地球科学基础模型通过整合大量跨学科数据模拟和理解地球系统动态，以数据为中心的人工智能范例从结构化和非结构化数据中发现见解，灵活的任务规格、多样的输入和输出以及多模态的知识表示使得全面分析成为可能，但在验证和验证、规模、可解释性、知识表示和社会偏见等方面仍存在挑战，提高模型一体化、分辨率、准确性和公平性的跨学科团队合作是关键，尽管当前存在限制，地球科学基础模型通过探索场景和量化不确定性向气候变化、自然灾害和可持续性等紧迫问题提供了关键见解，其不断向集成化的数据驱动建模演化具有改变范式的潜力。

    Sep, 2023

  • 由生成式闭环人工智能主导的基础科学的未来

    探索和研究 AI 驱动的自动闭环科学发现方法，包括自我驱动的假设生成和假设空间的无限自主探索。将自动化纳入科学实践将缓解当前问题，包括发现的复制、数据的系统化生产以及最终的科学过程民主化，具有开创性的视野将释放 AI 在我们的世界基本结构搜索和发现方面的潜力，好过自动化当前工作流程，并打开技术创新的大门，解决人类面临的最大挑战之一。

    Jul, 2023

  • 生成人工智能的挑战与机遇

    我们旨在识别现代生成 AI 范例中尚未解决的主要挑战，以进一步增强其能力、多样性和可靠性，并为研究人员提供有价值的见解，以探索更有成效的研究方向，从而促进更强大和可访问的生成 AI 解决方案的发展。

    Feb, 2024

  • 生成型人工智能和大型语言模型的全球学术指南概览

    本研究通过系统调查、基于文本挖掘的全球和国家指南、独立研究以及八十所大学层面的指导，提供了对教育中生成式人工智能（GAI）和大型语言模型（LLMs）的机会和挑战进行细致的理解。研究强调了在这些技术的整合过程中平衡方法的重要性，以 harness 利用其技术优势的同时，考虑伦理问题，并确保公平的获取和教育结果。最后，本文提出了促进负责任创新和道德实践，指导将 GAI 和 LLMs 整合到学术中的建议。

    May, 2024

  • 软件工程的更高智能化

    通过开发新一代的 “Morescient” GAI 模型和相应的软件观测平台，该论文展示了如何根据开放科学原则构建、演进和传播这种同时理解软件语义和静态结构的生成型人工智能模型。

    Jun, 2024

  • 在生成类人工智能时代的黎明：关于 6G 无线智能的新前沿的教程与综述

    通过对 6G 网络研究中的数据驱动的无线研究、生成式人工智能、生成模型、GMs 和 6G 网络研究等关键词进行分析，本文介绍了生成模型的教程和调查，并对无线研究领域的核心问题进行了回顾和分析，提出了 GMs 在 6G 网络研究的重要作用，并针对未来可能面临的挑战提供了潜在的策略和有希望的解决办法。

    Feb, 2024

  • 生成人工智能（GAI）在移动和无线网络中的应用：综述

    人工智能在移动网络和物联网领域的成功促进了移动网络和未来互联网向整合人工智能的物联网时代迈进。本文详细介绍了生成式人工智能在移动和无线网络中的作用，包括基础知识、模型、应用、网络管理、无线安全、语义通信，并总结了当前移动和无线网络中生成式人工智能的研究现状和面临的挑战。

    May, 2024

  • 生成人工智能：系统综述和应用

    人工智能与生成式人工智能的应用领域，特别是语言生成与伦理考虑的最新研究成果与未来发展轨迹的综合分析。

    May, 2024

  • 当生成 AI 遇见边缘智能时的集成微调和推理

    高性能生成人工智能与边缘智能之间的相互作用提供了新的机会，而基于大量计算资源和大规模未标记语料的 GAI 预训练为 EI 提供了强大的基础知识，而 EI 可以利用碎片化计算资源为 GAI 聚合个性化知识。本文提出了一种面向 GAI 的综合网络（GaisNet），它利用无数据的知识传递来缓解矛盾，并通过双向的知识流实现 GAI 的循环模型微调和任务推断，实现了 GAI 和 EI 之间无缝融合和协同进化。实验结果验证了所提机制的有效性。最后，我们讨论了 GAI 和 EI 之间相互作用的未来挑战和方向。

    Jan, 2024