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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”。

【网络强国这十年】当电表连上大数据，让“双碳”目标更近一步******

　　【网络强国这十年——行业观点篇】

　　如今，碳中和已在全球范围内达成共识。要实现碳中和，需要在各行业进行深度脱碳。随着大数据、人工智能等新技术的应用，电力行业也在积极革新，推动建设数字基础设施，助推电力行业“双碳”目标的实现。

　　党的二十大报告提出，推动能源清洁低碳高效利用，推进工业、建筑、交通等领域清洁低碳转型。近年来，志翔科技围绕能源大数据生态，孵化了系列能源大数据产品，在电力企业得到广泛应用，有力支撑国家新型电力系统建设。近日，志翔科技总裁蒋天仪做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈大数据如何助推电力行业智能化升级，支撑行业碳计量的精准化，为“碳达峰、碳中和”目标实施奠定基础条件。

　　传统电网的电力数据来源分散、结构多样、质量参差不齐；基于这样的数据很难提供全面精准的数据服务。万物互联时代，数据采集的手段和数据的质量都有了飞跃。充分进行数据采集和处理分析并指导业务，是保障大规模新能源并网和消纳的基本条件之一。蒋天仪认为“精细化”的数据运营管理和计量是关键。

　　在目前电力行业有一个“三可”的说法（可观：客观采集获取用电数据、可测：精准监测和测量、可控：在可观可测的基础上按需控制），蒋天仪认为，其实在三可的基础上，还可增加“可调”。他介绍，通过大数据分析，目前已经基本达到“可观可测”，这也是“可控”的前提条件。那么，如何让调控更加科学有效？就需要更加精细化的调节调度，即“可调”。

　　为此，志翔科技研发了非介入式负荷分析产品。通过在新一代智能物联网表上安装边缘计算模块，利用电力指纹技术可以提供精准的用电设备负荷、能耗、使用状况等信息的侦知和分析。电力公司利用非介入式负荷分析产品，可以更精准辨识户内负荷，输出相应用电设备的能耗详单，为用电高峰期制定错峰用电方案提供有力数据支撑。

　　“过去，我们通过电表只是知道这一户用了多少电，不清楚具体有什么设备在用。但安装非介入式负荷辨识产品模块之后，电力企业可以更加精细地掌握用电情况。”蒋天仪说。

　　记者了解到，除了工业企业生产和用户生活的用电负荷精细化管理之外，在各行各业、日常生活等场景下，通过大数据对用电设备负荷、能耗等的详细分析也很有想象空间。比如，在消防安全管理方面，通过监测和分析用户用电情况，可以有效检测两轮电动车入户充电等消防隐患行为，从而有效避免火灾问题。在物业管理和环保用电方面，按规定商业楼宇内夜间严禁住人，传统的办法是安排人为巡检，如今非介入式负荷分析产品就能替代人工进行自动分析和监测等。

　　“随着信息化技术的发展，大数据、云计算等带来的数据量越来越大，很多以前没有利用起来的零散数据，随着大数据技术的成熟和应用，可以通过关联和深度分析而产生价值。”蒋天仪认为，目前，国家已经出台了《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，为数据安全行业和百姓个人隐私保驾护航。另一方面，大数据在工业领域的应用，尚处于起步阶段，未来还有很大发展空间，需要更多有技术能力的厂商积极创新，让产品更好地落地和应用服务于各行各业，在企业生产效率提升、百姓生活便利的多个方面发挥更大价值。

　　监制：张宁 李政葳

　　采访/撰文：李飞 孔繁鑫

　　后期：刘昊

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）