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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”。

青海脱贫人口年度人均纯收入达13035元 同比增长9.5%******

　　中新网西宁2月3日电(祁增蓓)3日，青海省乡村振兴局党组书记、局长谢宝恩在青海省乡村振兴局长会议上表示，2022年，通过兴产业、稳就业、强兜底、减负担，脱贫人口年度人均纯收入达到13035元，同比增长9.5%，比全省农牧民人均可支配收入增速高3.2个百分点。

　　谢宝恩介绍，聚焦青海省“四地”建设，青海省乡村振兴局将62%的中央财政衔接资金用于产业发展，强化联农带农利益联结，带动群众持续增收；扎实开展稳岗就业“六个一批”行动，脱贫群众和监测对象务工规模达到21.6万人，完成国家下达任务的121%；充分发挥民政兜底救助功能，全省18.1万脱贫人口和监测对象纳入救助范围，实现了“托底线”与“救急难”并重。

　　同时，严格落实防止返贫动态监测帮扶机制，将监测对象识别参考收入标准由6000元提高至6700元，识别认定时间压缩至15日内。并研发可视化信息平台，建立8家部门参与的联席会议制度，先后开展2次全省性集中排查，做到了应纳尽纳、应帮尽帮。

　　谢宝恩说：“截至目前，全省累计认定的1.9万监测对象中，74%已消除返贫致贫风险，守住了不发生整乡整村规模性返贫的底线。”

　　着眼长远发展，青海省乡村振兴局编制完成了省级和25个重点帮扶县有效衔接实施方案。将年度65.1%的财政衔接资金和74.5%的东西部协作资金用于支持重点帮扶县发展，省内各金融机构投放贷款720.6亿元，推进实施了一大批补短板、促发展项目。

　　“我们推动15个国家重点县与江苏相关地区建立‘一对一’结对帮扶关系，全力保障国家选派的15支科技特派团、23支教育医疗‘组团式’帮扶工作队、369名专家开展工作，为重点地区发展提供了强有力的支撑。”谢宝恩说。

　　在民生保障方面，青海省200个村开展乡村振兴试点，初步探索形成了一批具有代表性、能复制、可推广的乡村振兴经验模式，并顺利完成农村“厕所革命”交接工作，年度建成户厕4.2万座、公共厕所25座。

　　此外，针对年度疫情灾情多点暴发、多轮频发的实际，青海省乡村振兴局开辟绿色通道，将存在因灾返贫致贫风险的107户399名受灾群众及时纳入监测范围，开展针对性帮扶，统筹安排财政衔接资金2.26亿元，采取先建后补方式，支持受灾地区修复受损水利设施，帮助受灾群众尽快恢复生产生活秩序。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）