检索结果-内蒙古大学图书馆

中国现代教育装备 2025年第4期 9-10,21页

作者：於亚军甘肃省岷县第一中学 748400

将AI融入教育教学,已成为教育领域研究的热点。以生成式大模型为技术支持,剖析以往编程教育中存在的问题,分析AI课堂实施的可行性,解析AI课堂的优势,提出AI课堂教学模型,探索生成式大模型支撑下的高中编程教学AI课堂优化策略,旨在提高... 详细信息

将AI融入教育教学,已成为教育领域研究的热点。以生成式大模型为技术支持,剖析以往编程教育中存在的问题,分析AI课堂实施的可行性,解析AI课堂的优势,提出AI课堂教学模型,探索生成式大模型支撑下的高中编程教学AI课堂优化策略,旨在提高高中编程教学质量。

关键词： AI 生成式大模型 AI课堂编程

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生成式大模型赋能职业教育教师数字化教学资源开发能力研究

教育思想理论研究

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教育思想理论研究 2025年第4期3卷 147-149页

作者：谭志娇张帆黄冈科技职业学院湖北黄冈438000

随着职业教育的数字化转型,教师在开发数字化教学资源方面面临许多挑战。本文首先分析了职业教育教师在资源开发中的现状和需求,指出了教师在技术应用、教学设计及资源整合方面的不足,并探讨了数字化教学资源开发的关键能力和创新趋势... 详细信息

随着职业教育的数字化转型,教师在开发数字化教学资源方面面临许多挑战。本文首先分析了职业教育教师在资源开发中的现状和需求,指出了教师在技术应用、教学设计及资源整合方面的不足,并探讨了数字化教学资源开发的关键能力和创新趋势。其次,介绍了生成式大模型在职业教育教师数字化教学资源开发中的应用步骤,包括需求分析与资源设计、模型训练与数据预处理、资源生成与评估以及教师能力提升与资源优化。通过有效运用生成式大模型,教师能够提高资源开发效率、优化教学内容,并持续提升教学质量和教师的专业能力。最终,生成式大模型的应用将推动职业教育的数字化发展,提升教育质量和教师能力。

关键词：职业教育数字化教学资源生成式大模型

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生成式大模型对商业银行的影响及建议

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新金融 2023年第10期 32-37页

作者：龚新宇江瀚中国石化上海石油化工有限公司中国银联品牌营销部

伴随着人工智能(AI)的发展,以ChatGPT为代表的人工智能生成式大模型将给商业银行带来深远影响。本文采用逻辑分析方法,基于人工智能生成式大模型创新的视角,研究了商业银行运用生成式大模型的可能与影响。本文研究发现,将传统生成式大... 详细信息

伴随着人工智能(AI)的发展,以ChatGPT为代表的人工智能生成式大模型将给商业银行带来深远影响。本文采用逻辑分析方法,基于人工智能生成式大模型创新的视角,研究了商业银行运用生成式大模型的可能与影响。本文研究发现,将传统生成式大模型训练成为多模态金融大模型之后,在商业银行的业务领域具有广泛的应用前景,可以有效提升商业银行风险管理水平,优化商业银行的投资决策和投资组合,强化客户关系管理和客户维护能力,从而真正提升商业银行经营效率、优化风险管理效能、驱动数智化转型。但同时也面临着一些难点与挑战,如数据安全、人员培训、监管合规、算力与能耗储备等,只有有效应对这些难点,用好生成式大模型,才能更好地推动商业银行的转型发展。

关键词：商业银行人工智能生成式大模型数智化转型

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生成式大模型承载网络技术探索

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中兴通讯技术 2024年

作者：唐宏武娟徐晓青张宁中国电信股份有限公司研究院

生成式大模型训练需要超大规模低时延、高带宽、高可用的网络承载底座。对生成式大模型下高性能网络基础设施的技术发展路线和实现方案进行了研究，认为商用部署时需针对不同训练阶段的工作负载和流量模式，开展定制化网络架构设计和传... 详细信息

生成式大模型训练需要超大规模低时延、高带宽、高可用的网络承载底座。对生成式大模型下高性能网络基础设施的技术发展路线和实现方案进行了研究，认为商用部署时需针对不同训练阶段的工作负载和流量模式，开展定制化网络架构设计和传输协议优化。流控/拥塞控制技术、负载均衡技术、自动化运维技术和面向广域远程直接内存访问（RDMA）的确定性网络传输技术是未来的重点研究方向。

关键词：生成式大模型 RDMA 网络拥塞控制网络负载均衡

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生成式大模型承载网络架构与关键技术探索

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中兴通讯技术 2024年第2期30卷 50-55页

作者：唐宏武娟徐晓青张宁中国电信股份有限公司研究院广州510630

生成式大模型训练需要超大规模低时延、高带宽、高可用的网络承载底座。对生成式大模型下高性能网络基础设施的技术发展路线和实现方案进行了研究,认为商用部署时需针对不同训练阶段的工作负载和流量模式,开展定制化网络架构设计和传输... 详细信息

生成式大模型训练需要超大规模低时延、高带宽、高可用的网络承载底座。对生成式大模型下高性能网络基础设施的技术发展路线和实现方案进行了研究,认为商用部署时需针对不同训练阶段的工作负载和流量模式,开展定制化网络架构设计和传输协议优化。流控/拥塞控制技术、负载均衡技术、自动化运维技术和面向广域远程直接内存访问(RDMA)的确定性网络传输技术是未来的重点研究方向。

关键词：生成式大模型 RDMA 网络拥塞控制网络负载均衡

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生成式大模型训练数据的法律规制——以比例原则为分析视角

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信息安全与通信保密 2024年第7期 99-108页

作者：钟海燕黄运康广西师范大学法学院广西桂林541006

依赖大量数据训练的生成式人工智能大模型正处于蓬勃发展时期,但其在训练数据收集、处理和输出过程中,存在的潜在的数据合规、数据偏见、数据泄露等风险不仅会威胁技术本身的发展,还会对社会相关利益群体产生一定的威胁,需要通过法律对... 详细信息

依赖大量数据训练的生成式人工智能大模型正处于蓬勃发展时期,但其在训练数据收集、处理和输出过程中,存在的潜在的数据合规、数据偏见、数据泄露等风险不仅会威胁技术本身的发展,还会对社会相关利益群体产生一定的威胁,需要通过法律对其进行规制。首先,基于平衡人工智能发展与保障人类权益的目的,对生成式大模型训练数据过程中的风险进行分析,根据比例原则基本原理构建风险治理的框架,即对数据获取的来源与目的加以限制,充分平衡各方权利人的利益;其次,对数据内容与算法技术进行正当性管控,以使对各方的损害达到最小范围;最后,从执行数据收集最小化原则、增强合规数据使用和明确相关主体责任义务3个途径降低数据泄露风险。

关键词：生成式大模型训练数据数据风险治理比例原则

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生成式大模型与新文科建设

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新文科教育研究 2024年第2期 72-92,143页

作者：米加宁吴佳正哈尔滨工业大学经济与管理学院哈尔滨150001

新文科旨在通过技术手段拓宽人文社会科学的研究视野与方法论。生成式大模型在促进知识生成、创新学术方法论、重塑学科边界及界定学科身份等方面起到了关键作用,揭示了新文科在促进学科融合、推动学术创新和响应社会变革中的独特价值... 详细信息

新文科旨在通过技术手段拓宽人文社会科学的研究视野与方法论。生成式大模型在促进知识生成、创新学术方法论、重塑学科边界及界定学科身份等方面起到了关键作用,揭示了新文科在促进学科融合、推动学术创新和响应社会变革中的独特价值。生成式大模型引领下的学术方法论变革,展示了传统知识生成范式如何被重塑,以及这些技术如何促进跨学科的知识融合与创新。深度分析学科边界的重塑与融合,阐述了新文科在整合技术创新与学术传统中的策略和实践,新文科教育体系的必要变革旨在培养能够跨学科工作并充分利用新技术的学者和研究者。新文科建设不仅要求学术界对传统学科进行深刻反思和创新性重构,更要求在技术革新的驱动下,探索和建立一种新的学术工作模式和生态系统,以实现知识的深度发展和社会实践的广泛应用。新文科的发展展现了学术传统与技术革新的融合可能,为理解和解决当代社会的复杂问题提供了新的视角和工具,标志着一个全新学术研究时代的来临。

关键词：新文科生成式大模型方法论变革学科边界重塑技术与学术融合

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生成式大模型的数据安全风险与法律治理

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网络安全与数据治理 2023年第12期42卷 27-33页

作者：刘羿鸣林梓瀚武汉大学网络治理研究院湖北武汉430072 上海数据交易所上海201203

生成式大模型具有广泛的应用前景。大模型的训练和运行均需要海量数据的支撑,极有可能引发数据安全风险。认知风险是化解风险的前提,需要从静态、动态两个视角建立起大模型应用数据安全风险的认知体系。结合欧盟、美国等大模型的治理经... 详细信息

生成式大模型具有广泛的应用前景。大模型的训练和运行均需要海量数据的支撑,极有可能引发数据安全风险。认知风险是化解风险的前提,需要从静态、动态两个视角建立起大模型应用数据安全风险的认知体系。结合欧盟、美国等大模型的治理经验,针对我国大模型数据安全风险治理存在的不足,建议建立基于数据安全风险的分类监管路径、完善基于大模型运行全过程的数据安全责任制度、探索基于包容审慎监管的创新监管机制,为实现大模型应用的可信未来提供充分的法治保障。

关键词：生成式大模型数据安全风险 ChatGPT 风险分类分级

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基于高效参数微调的生成式大模型领域适配技术

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人工智能 2023年第4期 1-9页

作者：丁鑫邹荣金潘志庚南京信息工程大学人工智能学院南京210044 南京信息工程大学元宇宙研究院南京210044

在深度学习中,“预训练+微调”范式是经典的模型领域适配技术,可有效将预训练模型的丰富知识迁移至新的任务中。然而,随着深度神经网络的规模不断增大,生成式大模型的参数规模往往动辄数十亿甚至数千亿。因此,本文指出在新任务中“全量... 详细信息

在深度学习中,“预训练+微调”范式是经典的模型领域适配技术,可有效将预训练模型的丰富知识迁移至新的任务中。然而,随着深度神经网络的规模不断增大,生成式大模型的参数规模往往动辄数十亿甚至数千亿。因此,本文指出在新任务中“全量微调”生成式大模型以实现领域适配不再具有可行性。接着,针对以上问题,本文介绍了一种“轻量化”的大模型领域适配技术——高效参数微调,并对三类主流算法进行综述,分析了算法的主要思想和优缺点。最后,本文借助两个成功案例展示了高效参数微调技术在生成式语言/视觉大模型上的应用效果,证明了高效参数调参技术仅需训练少量额外参数即可近似达到“全量微调”的领域适配效果。

关键词：高效参数微调生成式大模型领域适配有限算力

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基于生成式大模型的医学高职智慧校园网络安全架构设计

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中国宽带 2024年第8期20卷 13-15页

作者：赵洁江苏医药职业学院

随着医学高职院校智慧校园建设的推进,网络安全问题日益突出。传统的网络安全架构已无法适应复杂多变的校园网络环境,因此,基于生成式大模型的网络安全架构应运而生。生成式大模型具有强大的数据学习与生成能力,能够识别潜在的网络安全... 详细信息

随着医学高职院校智慧校园建设的推进,网络安全问题日益突出。传统的网络安全架构已无法适应复杂多变的校园网络环境,因此,基于生成式大模型的网络安全架构应运而生。生成式大模型具有强大的数据学习与生成能力,能够识别潜在的网络安全威胁并预测新型攻击行为。本研究提出了一种基于生成式大模型的智慧校园网络安全架构设计,通过感知层、分析层和响应层的多层次防护机制,有效提升了校园网络的安全性。本文详细探讨了生成式大模型的原理、特点及其在智慧校园中的应用,包括模型训练、优化及部署过程,最终实现了智能化的网络安全防护体系。运而生。生成式大模型具有强大的数据学习与生成能力,能够识别潜在的网络安全威胁并预测新型攻击行为。本研究提出了一种基于生成式大模型的智慧校园网络安全架构设计,通过感知层、分析层和响应层的多层次防护机制,有效提升了校园网络的安全性。本文详细探讨了生成式大模型的原理、特点及其在智慧校园中的应用,包括模型训练、优化及部署过程,最终实现了智能化的网络安全防护体系。

关键词：生成式大模型网络安全智慧校园架构设计数据学习动态响应

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