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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”。

竹子“变身”高透光电磁屏蔽材料******

　　竹材是一种常见的生物质材料，具有可持续性、生长速度快、资源丰富等优点，被广泛用于家具制造及家居装饰用材领域。但是，你见过透光竹材吗？它不仅透光还可以隔热、保温、屏蔽电磁，这样神奇的材料是怎么制成的呢？

　　近日，南京林业大学家居与工业设计学院吴燕教授领衔的课题组，通过一种简单高效的处理方式，将竹材转化为具有良好光学性能的透光原竹和透明竹片，同时保留了原竹天然形状和纤维素骨架结构。日前，相关研究论文发表于国际期刊《纳微快报》。

　　科技创新将竹材利用最大化，竹材逐渐作为木材、塑料、钢筋等材料的替代品被开发利用，形成了重组竹、竹编工艺品、竹纤维制品、竹碳制品等100多个系列上万个品种，竹材产品已经覆盖生产生活的各个领域。我国是世界竹材产品生产、贸易第一大国，2020年，全国竹产业产值近3200亿元。

　　随着人们对家居环境个性化装饰需求的日益增多，将竹材等环保材料转化为新型材料的研究越来越多，吴燕课题组的研究便是其中之一。

　　论文第一作者王晶介绍，透光竹材的制备主要分为两个步骤，第一步是去除发色基团，第二步是浸渍折射率与竹纤维素模板相同的聚合物。

　　由于竹材的孔隙率较低，竹材去除木质素和浸渍聚合物的时间比巴沙木、杨木等密度较小的木材要长，因此制备具有一定厚度的透光竹材是一项挑战。

　　该课题组选取5年生毛竹为原材料，将去青后的原竹浸泡在过氧化氢和乙酸混合溶液中，再利用简单的化学预处理脱除原竹中的木质素，木质素的去除会导致更多孔隙出现，有利于下一步的填充过程。最后向竹纤维素模板中填充折射率指数与其相匹配的树脂，再经过快速固化工艺，一款具有优异光学传输性能、抗拉伸性能、表面装饰性和美学价值的透光竹材便应运而生了。与其他不同聚合物浸渍方法制备的生物质透明样品相比，透光原竹固化时间非常短，因此显示出显著的快速制备加工潜力。

　　“此类将原竹直接加工成竹纤维素模板再合成透明材料的方法，将大大减少前期原料机械加工和后期原料成型的步骤，不仅减少了能耗，也减少石化资源的浪费。”吴燕说。同时，这个方法还可以用于处理其他高密度、低孔隙率的生物质材料。

　　据介绍，透光竹材的壁厚可达6.23毫米，透光率约60%，照度为1000勒克斯，吸水质量变化率小于4%，纵向抗拉强度达到46.40兆帕，表面性能为80.2HD（布氏硬度计测试出来的硬度单位）。

　　吴燕教授领衔的课题组将透光原竹与透明竹片、电磁屏蔽膜组成一款复合器件，整体结构类似于常见的蜂窝板，其中透光原竹充当核心骨架、透明竹片为面板、锡掺杂氧化铟薄膜为功能层。

　　经过研究发现，这款复合器件可表现出显著的隔热、保温性能以及电磁屏蔽性能，在家居与建筑装饰材料领域具有广阔前景。（记者 张 晔 通讯员 方彦蘅 姚会春）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）