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一項由麻省理工學院媒體實驗室的Nataliya Kosmyna及其團隊主導的最新研究,深入探討了在論文寫作任務中,使用大型語言模型(LLM)如OpenAI的ChatGPT可能帶來的認知成本。該研究發現,儘管LLM產品爲人類和企業帶來了諸多便利,但其廣泛應用卻可能導致大腦積累“認知負債”,長遠來看甚至會削弱個體的學習技能。該研究招募了54名參與者,並將其分爲三組:LLM組(僅使用ChatGPT)、搜索引擎組(使用傳統搜索引擎,禁用LLM)和純腦力組(不使用任何工具)。研究共進行了四次會話,其中在第四次會話
麻省理工利用 AI 技術迅速修復 15 世紀名畫,僅需三個半小時
麻省理工學院(MIT)最近開發出了一項創新的人工智能修復技術,讓藝術品的修復工作變得更加高效和精準。這項技術的獨特之處在於,它通過一種可拆卸的掩膜來實現對油畫的可逆修復,極大地縮短了傳統修復所需的時間和成本。這一技術的靈感來自於機械工程研究生亞歷克斯・卡赫金(Alex Kachkine)。他平時熱衷於用傳統的手繪方法修復畫作,但他注意到許多美術館的藝術品由於修復成本高、耗時長,往往只能束之高閣。因此,他決定尋找一種更有效的修復方案。通過新方法,原本需要
香港首個自主研發生成式 AI 大模型即將面向社會推出
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