AI+工作坊 | AI Shaping Future系列活动

2024年12月11日,在2024第十届图书馆服务宣传月之际,由清华大学图书馆AI+工作坊主办的“AI Shaping Future系列活动”在清华大学图书馆世纪报告厅举行。清华大学图书馆馆长、新闻与传播学院教授金兼斌在开幕式上致辞。开科思(Cactus Communications)中国区总经理胡启华以“挑战和创新——AI与学术出版的未来”为题,介绍了AI技术如何重塑学术出版生态。从技术创新带来的挑战,到生成式AI在出版领域的应用实践,报告展现了AI与学术研究深度融合的可能性与未来方向。随后,CACTUS人工智能产品总监Nolita Coelho介绍了英文学术写作AI辅助工具Paperpal,该工具旨在帮助学者“事半功倍”完成写作工作。

报告见附件。

 

人工智能时代教育系统应着力培养三种核心能力

大型语言模型等人工智能的迅猛发展对当前的教育体系提出了挑战。从认知科学、脑科学、机器学习、行为经济学和科学史的跨学科视角来看,在强大的智能技术面前,教育体系需要培养学生三种核心能力以确保人类的竞争力,即人工智能素养、处理异常的能力、理解人类行为的能力。相较于人工智能,人类有很多独有的优势,如处理异常和偏离常规的数据,而更重要的是,在涉及法律、道德等问题上,人类还需要规制智能技术的使用界限,这些都要求人类对人工智能的底层逻辑和人类的思维与行为加深理解。人工智能是服务于人类需求的工具,人类需要更好地熟悉和使用它。

清华大学图书馆AI服务新体验-AI导航助手

依托图书馆数据库导航实现AI增强问答

 

服务方式: PC端:依托清华大学图书馆数据库导航系统(https://ecollection.lib.tsinghua.edu.cn/databasenav/entrance/databaseNav) 

微信端:依托清华大学信息服务微信企业号使用

访问路径:

PC端:清华大学图书馆数据库导航系统->AI导航。

微信端:“清华大学信息服务”微信企业号->图书馆->资源->数据库导航->AI导航。 

访问说明: 

点击红框内【AI导航】图标,您可在弹出的窗口中进行与数据库相关的问答,如图2所示。AI导航助手基于数据库说明页的内容进行训练和回答,训练的素材包括:数据库说明页中的“资源简介”、“资源详情”等信息,问答有上下文关联逻辑,并在每次回答之后,推荐3个相关数据库链接,供直接访问。

Falcon Mamba: 首个高效的无注意力机制7B 模型

Falcon Mamba 是由阿布扎比技术创新研究院 (TII) 开发的首个高效的无注意力机制 7B 模型。该模型基于 Mamba 架构,能够在不增加内存使用的情况下处理任意长度的序列,在序列处理和内存效率方面优于传统的 Transformer 模型。文章介绍了 Falcon Mamba 的训练数据、评估基准以及在 Hugging Face 生态系统中的应用,展示了其在处理大规模序列方面的卓越性能。

该模型是开放获取的,所以任何人都可以在 Hugging Face 生态系统中 这里 使用它进行研究或应用。

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