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浪潮KaiwuDB与中国人民大学合作的研究论文"FOSS: A Self-Learned Doctor for Query Optimizer"被ICDE2024录用，论文提出了一种自学习、自诊断的数据库查询优化器FOSS，通过深度强化学习革新了AI算法在查询优化领域的应用。作者孙路明和ICDE大会吸引了众多高校及科技企业参与讨论。实验结果显示，FOSS在多种情况下表现出优异性能，相比传统方法有显著加速效果，有望提升数据库性能和用户体验。

这篇文章探讨了学术界对AI撰写论文便捷性可能引发的问题的关注，特别是针对AI生成内容的"抄袭"问题。作者指出，学术界已经引入AIGC检测来监测并惩罚这类行为，强调了使用工具时避免完全依赖AI自动生成的重要性。文章提到该工具能方便地上传文档，并初步展示其在修改论文内容上的有效功能，但发现存在一致性不足和缺乏自然语言多样性的问题，特别是在缺少具体数据、实例和深度分析的方面，这与AI生成文本的特点相符。最后，提到有一位责任编辑。

本文探讨了ChatGPT在学术写作中的应用与挑战。作为一款强大的自然语言生成模型，ChatGPT能提供准确答案但无法保证内容的原创性，尤其对于专业知识和专业领域问题，其可能会编造或误导用户。科研工作者应提高辨别能力，谨慎对待ChatGPT生成的内容，并对其使用保持原创性。尽管ChatGPT在知识产权上的地位存在争议，但用户的隐私安全仍需关注，使用时应注意权衡利弊。

朱顶社区里的鱼羊为您带来一篇关于GPT-3最新进展的深度解析。普林斯顿大学的陈丹琦与高天宇研究团队合作提出LM-BFF方法，通过使用小型语言模型和少量样本来微调权重，显著提升了语言模型在特定场景下的性能，实验显示在某些NLP任务中能增益11%。然而，这种方法仍逊于大规模样本训练的结果，论文作者包括MIT的Adam Fisch，一位拥有丰富AI背景的研究者。未来代码开源，有兴趣者可进一步了解。