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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”。

多光子非线性量子干涉首次实现 为新型量子态制备等应用奠定基础******

　　科技日报合肥1月16日电 (记者吴长锋)记者16日从中国科学技术大学获悉，该校郭光灿院士团队任希锋研究组与国外同行合作，基于光量子集成芯片，在国际上首次展示了四光子非线性产生过程的干涉。相关成果日前发表在光学权威学术期刊《光学》上。

　　量子干涉是众多量子应用的基础，特别是近年来基于路径不可区分性产生的非线性干涉过程越来越引起人们的关注。尽管双光子非线性干涉过程已经实现了20多年，并且在许多新兴量子技术中得到应用，直到2017年，人们才在理论上将该现象扩展到多光子过程，但实验上由于需要极高的相位稳定性和路径重合性，一直未获得新进展。光量子集成芯片，以其极高的相位稳定性和可重构性逐渐发展成为展示新型量子应用、开发新型量子器件的理想平台，也为多光子非线性干涉研究提供了实现的可能性。

　　任希锋研究组长期致力于硅基光量子集成芯片开发及相关应用研究并取得系列重要进展。在前工作基础上，研究组通过进一步将多光子量子光源模块、滤波模块和延时模块等结构片上级联，在国际上首次展示了四光子非线性产生过程的相干相长、相消过程，其四光子干涉可见度为0.78。而双光子符合并未观测到随相位的明显变化，这同理论预期一致。整个实验在一个尺寸仅为3.8×0.8平方毫米的硅基集成光子芯片上完成。

　　这一成果成功地将两光子非线性干涉过程扩展到多光子过程，为新型量子态制备、远程量子计量以及新的非局域多光子干涉效应观测等应用奠定了基础。审稿人一致认为这是一个重要的研究工作，并给出了高度评价：该芯片设计精良，包含多种集成光学元件，如纠缠光子源、干涉仪、频率滤波器/组合器；这项工作推动了集成光子量子信息科学与技术研究领域的发展。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）