AI论文助手

ChatGPT在知识风暴、代码编写、英文润色等学术应用方面具有优异表现，适合成为每个科研人必备的学术小助手。如简单输入如下指令：“列举10篇最有影响力的统计学论文并作简要介绍”，就会得到后文的回答。社科学术汇也组织了《ChatGPT提示词工程学术应用》课程，以利用ChatGPT提升Stata、Python代码编写及英文润色等效率，可以转发本推文可以获得8折优惠。 Fisher, R. A. (1925). “Statistical Methods for Research Workers”. Oliver and Boyd.这篇论文是统计学领域的经典之作，介绍了许多基本的统计学方法，如t检验和方差分析等。该论文对于统计学的发展和应用产生了深远的影响。Neyman, J., & Pearson, E. S. (1928). “On the Use and Interpretation of Certain Test Criteria for Purposes of Statistical Inference”. Biometrika.这篇论文提出了假设检验的概念和方法，成为了统计学中最重要的方法之一。该论文还提出了显著性水平和功效的概念，对于统计学的理论和实践都有重要的贡献。Hotelling, H. (1933). “Analysis of a Complex of Statistical Variables into Principal Components”....

在第七届世界智能大会上，科大讯飞董事长刘庆峰宣布，其公司的星火大模型将在今年10月份实现中文超越ChatGPT。尽管纯大模型目前仍存在一些缺陷，如知识更新不及时、事实类问答易错乱以及对传统典籍可能出现编造情节等问题，但刘庆峰认为认知大模型已成为通用人工智能的曙光。

自ChatGPT发布以来，认知大模型技术在全球持续进化引发关注。科大讯飞董事长刘庆峰在第七届世界智能大会上表示，其推出的讯飞星火认知大模型有望迎来通用人工智能的曙光。该模型在数学能力和中文文本生成上已超ChatGPT，英文能力亦相差无几。刘庆峰进一步指出，大模型技术存在一些缺陷，如新知识更新不及时、事实类问答易张冠李戴等。他公布了讯飞星火年内升级计划，包括突破开放式问答、多轮对话能力、代码能力及多模态交互等。

这篇文章主要报道了科大讯飞推出的讯飞星火认知大模型，该模型具备多风格多任务长文本生成、多层次跨语种语言理解、泛领域开放式知识问答、情景式思维链逻辑推理、多题型可解析数学能力、多功能多语言代码能力等强大能力。讯飞星火离ChatGPT只有一步之遥，且将在今年10月份之前超越它。特别是在多题型可解析数学能力上，星火认知大模型的表现已经领先于ChatGPT。而多功能多语言代码能力和ChatGPT还存在一定差距，但讯飞表示将持续提升。