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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”。
“钢轨医生”春运故事：零下2℃为高铁隧道“把脉问诊”******
(新春走基层)“钢轨医生”春运故事：零下2℃为高铁隧道“把脉问诊”
中新网宁波1月16日电(林波 朱小刚)“李康，晚上施工你负责下行侧隧道边墙检查。”“吴海瑞，你和王达负责清运杂草，夜间天气寒冷，大家都注意保暖。”“好的，我们会按标作业，注意保暖。”
窗外，夜色浓烈，凛冽的寒风呼呼地吹着。室内，灯火通明，回荡着阵阵应答声。
近日，在中国铁路上海局集团有限公司宁波工务段椒江桥隧工区会议室里，工区班前点名会正在举行，该工区工长王海松对7位职工的工作进行分工。
当日23时，职工们按照各自分工到工具间准备作业用的机工具。
此时，深夜江边雾气来袭，短时间内能见度不到10米，只有几盏头灯闪烁着微弱的光。幸运的是，不一会儿雾气就有所消散，“钢轨医生”们搭乘工程车，赶赴杭台高铁下北山二号隧道进口，等待进网作业命令。
命令下达后，他们进入隧道，分三组进行作业。
隧道拱顶混凝土结构检查现场。 王威 摄据悉，下北山二号隧道全长429米，虽是一座短隧道，却是华东地区第一座单洞四线隧道，也是台州站进站咽喉口，在杭台高铁全线位置非常重要。
作业现场，他们利用检查锤、照相机、望远镜和限界测量仪等检测工具，对隧道衬砌、基础沉降和限界等技术指标进行检查。
在工友照明灯的配合下，王海松利用60倍变焦望远镜，对隧道拱顶的混凝土结构进行检查。隧道里温度较低，湿度较大，灯光也不够亮，王海松和工友配合着对隧道拱顶混凝土结构进行逐个分段分格检查。
“这次有雾气，所以镜头不太清楚，只有频繁清理镜头，才能看得更清楚、更准确。”每隔一段时间，王海松就停下来对望远镜进行擦拭，确保现场观测的精准度。
在仔细检查隧道衬砌后，他们又打开中心水沟盖板，对水沟进行检查，这时王海松发现水沟里有一处细小的泥土淤积，约一厘米高。
“短隧道火车快速行驶，尘土、铁屑等杂物容易被吹进来，在中心水沟形成淤泥堆积，我们要用铁锹等工具把淤泥处理掉，确保排水通畅。”王海松如是介绍。
与此同时，另外两组人利用检查锤，对隧道上行侧和下行侧的边墙进行敲击，确认墙体是否有空响，并对高铁未开通前整治过的细小问题进行复检。
检查记录现场。 王威 摄“95后”职工李康在该工区从事桥隧检修作业已经有8年，每天0时到4时的四个小时作业里，他做的工作简单又重复，就是用检查锤不断敲击边墙或者拿着本子对数据进行记录。
当日凌晨，隧道里的温度已下降到零下2℃，李康的脸上却冒出了汗。
“我们在敲击过程中，每一步都得仔细、认真，每一块都不能漏下，并把问题全部记录下来，立马去现场整治。对我们而言，这项工作虽然很累，但还是感到很自豪，能为列车运行安全做最好的保障。”李康如是说。
2023年的春运是杭台高铁开通后的第二个春运。其间，这些“钢轨医生”们将对铁路沿线隧道、桥梁等设备进行加密检查，对相关技术指标进行“把脉问诊”，确保高铁旅客安全出行。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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