使用ChatGPT，零成本深度学习新纪元？掌握这5步，轻松搞定生物信息学论文翻译
DeepL曾是翻译界的佼佼者，但高昂的价格使其失去竞争力。如今，ChatGPT已成为热门翻译工具。本文以一篇研究生生物信息学作业为例，演示如何利用ChatGPT进行英文到中文的翻译。任务包括介绍（强调基因表达数据分析的重要性及方法）、文献综述（选取四篇研究并详述）、数据描述和实验设计，整个过程简单易行。
RLHF开启新纪元？ChatGPT引领AI生命科学革命，未来在哪里？
文章主要探讨了ChatGPT背后的强化学习技术RLHF，并暗示OpenAI的这项技术可能尚未公开，对人工智能和生命科学领域的潜在影响。特别是提到在药物发现和其他重要生命科学任务中存在挑战，暗示如果能够解决这些问题，将带来显著变革。此外，RLHF也被视为能改进蛋白质、多肽和AAV序列设计领域的一种技术，预示着该领域也将从AI生成内容（AIGC）的发展中受益。
蛋的起源：鸡还是蛋？科学与哲学的奇妙问答
这篇文章探讨了"先有蛋还是先有鸡"这一哲学与科学问题。从生物学和进化论的角度分析，答案可能是两个物种基因变异产生最早的蛋，或先有鸡的祖先逐渐演化成鸡。然而，该问题的答案取决于对'鸡蛋'定义的理解，实践中以常规定义即母鸡产出的卵为准，即先有鸡。这一讨论虽无实际影响，却强调了定义和逻辑在思考中的重要性。
ChatGPT能耗巨无霸：巨头游戏下的电费挑战，大模型未来何去何从？
ChatGPT在全球掀起大模型热潮，但巨头主导、能耗高昂成为现实挑战。OpenAI的ChatGPT单次训练能耗相当于3000辆特斯拉电动汽车，电力成本占总支出的大约60%，其中参数规模是主要耗能因素。为降低电费，优化AI服务器和芯片配置，以及扩大云计算基础设施成为紧迫任务。微软作为投资方获取了独家供应权，正投入下一代AI超级计算机的开发，显示出大模型普及对能源的巨大压力。