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来源:棋牌彩票2023-07-26 17:48

  

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各地各部门全力以赴,确保研考平稳顺利 | 2023研考进行时******

 

  2023年全国硕士研究生招生考试今日开考。教育部深入贯彻落实党中央、国务院决策部署,采取系列针对性举措,全力确保研考平稳顺利实施。各地多措并举,全力保障组考工作,努力实现如期考试、应考尽考、平安研考。和小微一起来看——

 

  临近考试,教育部指导各省(区、市)教育招生考试机构进一步优化考生服务,完善研考信息发布机制,开通咨询电话和邮箱,及时解答考生关切的问题。

  同时,为帮助部分考生解决赴考的实际困难,对于仍滞留在报考点所在地以外省份且返回报考点确有困难的考生,教育部部署做好有关考生借考工作。

  面对疫情新阶段,教育部、国家卫健委、国家疾控局按照“二十条”和“新十条”要求,科学制定防控方案,部署高效统筹做好疫情防控和考试组织工作,按照“一类一策”组考模式,分类设置考场考点,调动多方资源力量,提高核酸检测、考点考场资源和监考工作队伍等保障力度。

  考前,教育部会同中央网信办、公安部、国家疾控局召开2023年研考工作调度会,要求提高政治站位,强化政治执行力,落实安全稳定责任;加强服务保障,关心关爱广大考生和考务工作人员,全力确保研考平稳顺利实施。

 

  各地各部门多措并举,尽全力保障组考工作↓↓↓

  内蒙古

  内蒙古自治区招生考试委员会办公室专项部署研考事宜,要求加强服务保障,优化考生服务,及时告知考生组考防疫安排,积极为特殊困难考生参加考试提供便利条件等。

  考场设置按照“一类一策”的组考模式,分类设置普通考场、隔离考场和应急考场,各类考场不交叉使用。每场考试前后,各考点将对考场进行消毒和通风,对卫生间、楼梯间等公共区域以及门把手等接触频繁的部位进行清洁和消毒,为广大考生和考试工作人员提供健康安全的考试环境。

  浙江

  为保障每位考生的考试权益,浙江省通过大数据摸排考生健康状况,分类安排考场。同时,为解决滞留考生的赴考困难,先后开展两轮跨省借考工作,为7400余名借考考生,集中转运近8000份自命题试卷,涉及全国30个省(市、自治区),目前试卷已在考前按保密流程调配到位。

  教育、卫健、疾控、公安、市场等联席会议成员单位已于考前通过跨部门联动开展考试环境治理,充实考点医护力量,并将在考试期间联合值班,共同为考生营造良好的考试环境。

  安徽

  2023年安徽省研考共报名考生23.2万余人,报名人数再创历史新高;全省共有30个报考点,共设294个考点,8095个考场,备用考点43个,备用隔离考场818个,选聘考务人员3万余名。考前已根据防疫组考的实际情况,进一步调整增设备用考场,增配考务人员。

  安徽省教育厅统一组织考生凭准考证免费进行一次单人单管核酸检测,并及时提供结果给各地、各校,结合考生健康状况摸排情况,根据需要提前按核酸检测结果分类设置考场。同时,发挥报考点高校作用,加强考生心理疏导,缓解考生焦虑,并在疫情防控等方面为考生提供必要帮助。

  福建

  福建省就2023年硕士研究生招生考试安全工作作出部署,要求以考生为本,进一步优化调整疫情防控方案,做足考前防疫准备,强化人员管理,精准分类施策,稳妥处置考试过程突发情况,确保不因疫情影响考生考试,确保所有考生平安顺利参加考试。

  考前,福建省各报考点为广大考生开辟核酸采样检测绿色通道。考生可根据个人需要,凭本人《准考证》到指定的检测点完成一次“单人单管”核酸检测。高校报考点的核酸采样检测工作由各高校统一组织实施。

  四川

  今年四川省考试报名确认人数25.8万人,同比增长1.53%。日前,四川省召开2023年研招考试组考防疫及考试安全工作调度会,部署开展“六大专项行动”,严厉打击冒名顶替和考试舞弊等严重违规违法行为。

  此外,成都市为切实做好2023年全国硕士研究生考试考生服务工作,青年人才驿站在硕士研究生考试期间向广大考生特别是异地借考学生提供免费住宿服务。

 

  还有这些《致2023年研考生的一封信》↓↓↓

  黑龙江、江苏、江西、山东、河南……临近研考,各省市陆续发布考前准备工作提示和初试防疫温馨提醒。

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  来源 | 据内蒙古教育发布、黑龙江省招生考试院、江苏教育发布、浙江考试、安徽省教育厅官微、福建省教育考试院、福建教育微言、江西省教育厅、山东教育发布、河南省教育厅、四川教育发布微信,四川发布微博

  

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

  聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

  “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

  本报记者 时斓娜

  阅读提示

  全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

  产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

  人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

  “真正像人类一样聊天交流”

  “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

  随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

  中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

  实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

  创新交互为AIGC带来新启发

  随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

  以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

  在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

  目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

  根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

  “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

  商业化落地需克服技术和伦理问题

  尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

  中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

  “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

  在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

  在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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