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CFACT 关于使用 AI 理解大型研究机构的评论
语言和推理模型分析大量技术信息的独特能力开辟了理解和推进研究的新方法。
来源:与此有关的是什么来自 CFACT
作者：大卫·沃吉克
最近，我有幸针对能源部 (DOE) 的信息请求 (RFI) 撰写 CFACT 评论。主题是“变革性人工智能模型”，其中所讨论的变革是改善科学和工程研究的变革。美国能源部是世界上最大的物理和计算机科学研究资助者之一，因此这可能是一个做出重大改变的重要机会。
他们的 RFI 的重点是使用人工智能模型进行研究。但我们指出，它们也可以用来了解经常针对某个主要主题发表的大量出版物的研究进展。我们的观点是在人工智能的“我”方面。它是人工智能模型可以模拟的一种特定形式的智能。
以下是 CFACT 评论：
用于分析科学和工程研究的变革性人工智能模型
作者：CFACT 高级分析师 David Wojick
以下是 CFACT 针对美国能源部“关于转型人工智能模型合作伙伴关系的信息请求 (RFI)”的评论。
美国能源部提议“在整个国家实验室综合体中管理能源部科学数据，用于人工智能 (AI) 模型，并利用这些数据开发用于科学和工程的自我改进人工智能模型。”
我们的基本评论是，能源部的转型人工智能计划应包括使用人工智能模型来分析正在进行的研究。一个主要研究领域产生的出版物通常比人类可以阅读的要多得多。这些专注于语言和推理能力的模型可以被配置为有效地分析这些大量的信息，其中数据是文本的。
一个经过适当设计和训练的人工智能模型可以阅读所有这些文章并回答有关整个语料库的精心设计的问题。以下是一些问题的答案，它们可以极大地帮助美国研究人员。
像这样：
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