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人工智能语言模型　在智商测试中胜过人类******

　　新华社讯 据《参考消息》报道，美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究人员发现，在衡量智力的一系列推理测试中，自回归语言模型“生成型已训练变换模型3”（GPT-3）的成绩明显优于普通大学生。该程序利用深度学习生成类似人类语言的文本。

　　由美国开放人工智能研究中心（OpenAI）研发的GPT-3有很多用途，包括语言翻译和为聊天机器人生成文本等。GPT-3有1750亿个参数，是目前规模最大、功能最强的语言处理人工智能模型之一。

　　这项新研究在常识、美国高校入学资格考试（SAT）成绩和智商这3个方面比较了GPT-3和人类的表现。发表在阿奇夫论文预印本网站上的研究结果显示，在这3个类别中，人工智能语言模型的成绩都高于人类。

　　研究人员在研究报告中写道：“我们发现，GPT-3展示出了惊人的抽象图案归纳能力，在解答大多数题目时表现和人类不相上下，甚至更好。我们的研究结果表明，像GPT-3这样的大型语言模型已经具备用零样本学习方法解决一系列类比问题的初步能力。”该报告有待同行评议。

　　研究小组还说，GPT-3“通过与生物智能截然不同的路径，被动形成了类似人类类比推理能力的机制，尽管它并未在这方面经过明确训练”。

　　这项研究发现，能够回答大多数问题甚至为人类起草论文的GPT-3，在从头开始回答问题和回答多选题时的表现超过了人类。

　　人工智能专家、作家艾伦·汤普森博士说，GPT-3的智商超过120。毫无疑问，这属于“天资聪慧”。

玻璃吹制：火焰里的艺术******

　　初冬时节，位于山西省运城市闻喜县的玻璃器皿加工基地里，一派热火朝天的生产景象。经过挑、滚、吹、定等工序，如糖浆般粘稠的玻璃原液在火焰里绽放出千姿百态。

　　成型后的玻璃，还要再经过切、磨、烘、检、洗等流程，一件晶莹剔透的玻璃杯才算制作完成。（王浩庆/文 兰立强/摄）

　　吹制的第一道工序是挑料。工人用挑料杆在玻璃液中轻轻一挑，一团橘黄色的玻璃液便附着在管口。

　　随后，吹制工人将玻璃液吹成灯泡状的小球，随后固定在滚轴上保持形态。这一步骤俗称吹“小泡”。图为初步吹制过后的玻璃“小泡”。

　　在料团成型的基础上再次取料，放入滚料碗中不断转动，滚成圆形，为下一步吹制做好准备。

　　待料团匀称后，吹制工人从挑料杆的另一头将气平缓吹入杆内，同时转动杆体。吹气时间和吹气量是保证产品尺寸的关键，吹气过大会使制品端部过薄，尺寸偏大；反之则端部过厚，尺寸偏小。

　　将吹制后的料团放入模具中，一边吹气一边调整角度。在不停吹气和转动下，使料泡不断胀大，逐渐贴合模具。这一步骤被称作吹“大泡”，对吹制工人的技艺要求较高，通常需要多年的吹制经验才可完成。

　　据工作人员介绍，玻璃在吹制过成中经受了强烈的温度和形状变化，这种变化在玻璃中留下了热应力。热应力会降低玻璃制品的强度和热稳定性。如果直接冷却，很可能在存放、运输和使用过程中破裂。

　　为避免这一问题，玻璃制品在成型后必须进行退火处理。在适当的温度范围内保温或缓慢降温一段时间，减少玻璃中的热应力。

　　玻璃吹制的整个生产流程都需在高温环境下实现。图为工人正使用加热枪烘烤瓶底。

　　等杯子冷却下来，针对杯口处的废料，需按订单尺寸将多余部分进行切割。通常工人会先用玻璃刀割出划痕，紧接着再用火烤，使其自然脱落，确保杯口平滑圆润。

　　图为工人在给玻璃杯进行“烘口”。

　　制作完成的玻璃杯还需进行清洗、检验。图为工人透过光线检查成品。

　　图为工人检查成品。

　　装箱前，工人正清洗玻璃杯。

　　近年来，当地的玻璃制品在市场中越来越走俏，还闯出了国门。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）