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问答ChatGPT之后:超大预训练模型的机遇和挑战

卢经纬 郭超 戴星原 缪青海 王兴霞 杨静 王飞跃

自动化学报2023，Vol.49Issue(4)：705-717,13.
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自动化学报2023，Vol.49Issue(4)：705-717,13.DOI:10.16383/j.aas.c230107

问答ChatGPT之后:超大预训练模型的机遇和挑战

The ChatGPT After: Opportunities and Challenges of Very Large Scale Pre-trained Models

卢经纬 1郭超 2戴星原 2缪青海 3王兴霞 4杨静 4王飞跃1

作者信息

  • 1. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京 100190||青岛智能产业技术研究院 青岛 266114
  • 2. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京 100190
  • 3. 中国科学院大学人工智能学院 北京 100049
  • 4. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京 100190||中国科学院大学人工智能学院 北京 100049
  • 折叠

摘要

关键词

预训练模型/ChatGPT/Transformer/人工智能生成内容/平行智能/社会化大闭环

引用本文复制引用

卢经纬,郭超,戴星原,缪青海,王兴霞,杨静,王飞跃..问答ChatGPT之后:超大预训练模型的机遇和挑战[J].自动化学报,2023,49(4):705-717,13.

基金项目

国家自然科学基金(U1811463),行动元联合研究项目:伺服驱动系统的基础建模和平行驱控研究资助 （U1811463）

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0254-4156

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