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使用人工智能改变校园网络质量 校园旧网络基础设施过时，给学生、教职员工和访客带来了糟糕的体验，管理团队不得不手动梳理计算机生成的日志，费时费力地确定问题的根源。为解决这些问题，他们采购了一种基于人工智能和云计算的新一代网络系统，并将其实施到全校范围内。该系统可实时收集关于所有Wi-Fi和有线用户的信息，并分析数据，以解决问题并为管理员提供可行的见解。新系统使得学校可以在Wi-Fi服务的时间、漫游时间和吞吐量等关键满意度指标方面建立网络服务水平基线。该系统真正采用了人工智能技术，可以预测问题，从而为网络增加了自我修复的元素。自从采用了新系统后，到求助台的投诉数量已经急剧下降，求助台的工作人员也可以快速地独立解决问题。这表明，在数字化时代，采用基于人工智能的网络系统是为大学社区提供更好服务的一部分。 -
如何利用人工智能策略缓解学生的不安感 当人们开始感到大学生是否正在学习和发展良好时存在不安感，很少有清晰的数字情况可以确定“重要差异”。数字情况是指存在“正确”或“错误”答案的情况（类似于笔记本电脑上的开/关按钮）。如果错误地解释，某些常规统计程序可能会支持这种观点，即“差异”可能在比较两组学生得分的分析中找到; 例如（即，是/否p≤.05？）。没有单一的发现是有说服力的，这是数字情况的另一种形式。相反，数据分析的目的是识别学生学习和发展过程中的模式和异常。学生的学习和发展是渐进的过程，远远超出了“数字”分析的复杂程度。正是因为如此，大学和大学受益于应用人工智能，采用“模拟”策略来分析数据（想象一下高科技的照明和声音控制面板，具有全套的杠杆和拨号，可以在完全没有和一切，全力以赴之间创建几乎无限的选项）。即使考虑到不同的学生子群是否具有更相似而不是不同的分数，也是一种模拟情况，因为我们意识到在校园里并没有一个正确答案适用于所有学生。为了解释为什么学生的学习和发展是复杂的过程，无法使用常规统计程序，有必要扩大视野。
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GPT-4震撼发布：多模态大模型，直接升级ChatGPT、必应，开放API，游戏终结了？ GPT-4 是一个大型多模态模型，能接受图像和文本输入，再输出正确的文本回复。实验表明，GPT-4 在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。例如，它通过了模拟律师考试，且分数在应试者的前 10% 左右；相比之下，GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。 OpenAI 花了 6 个月的时间使用对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训对 GPT-4 进行迭代调整 ，从而在真实性、可控性等方面取得了有史以来最好的结果。 在过去的两年里，OpenAI 重建了整个深度学习堆栈，并与 Azure 一起为其工作负载从头开始设计了一台超级计算机。一年前，OpenAI 在训练 GPT-3.5 时第一次尝试运行了该超算系统，之后他们又陆续发现并修复了一些错误，改进了其理论基础。这些改进的结果是 GPT-4 的训练运行获得了前所未有的稳定，以至于 OpenAI 能够提前准确预测 GPT-4 的训练性能，它也是第一个实现这一点的大模型。OpenAI 表示他们将继续专注于可靠的扩展，进一步完善方法，以帮助其实现更强大的提前预测性能和规划未来的能力，这对安全至关重要。
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