尽管DeepSeek在日常对话流畅性上被用户评价为“略显笨拙”，但其长上下文窗口（13万Token）和联网能力，使其能够整合用户历史对话与外部知识库，提供更连贯的情感回应。例如，通过解析用户输入的焦虑症状，生成针对性的CBT练习建议，甚至模拟治疗师的角色引导用户完成自我反思。例如，开发基于DeepSeek的本地化心理教育应用，提供抑郁症筛查或压力管理的基础指导。需建立针对AI心理咨询的行业规范，包

目前通用大模型取代为特定任务定制训练的专属模型的趋势逐渐显露，这种方式使AI模型应用的边际成本大幅下降。由此提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？信息抽取技术作为构建知识图谱的重要一环，如果完全不需要训练就可以实现，将使数据分析的门槛大幅降低，有利于实现自动化知识库构建。我们通过对GPT-3.5用提示工程的方法建立一个通用的零样本IE系统——GPT4IE（GPT for Infor

ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上(INT4)显存占用6G左右,

个人理解SHAP模型是对机器学习模型进行解释的一个模型上面这个图就是一个比较直观的解释机器学习模型一般都是一个黑盒。比如某个模型要进行一些预测任务，首先对模型输入一些已知条件（Age=65,Sex=F,BP=180,BMI=40），然后模型根据输入进行训练，最终训练完的模型可以对该条件输出预测结果（Output=0.4）

编者按：在网络上表达自杀意念的人，也许不是说说而已，超过半数的人真的付诸行动。通过科技手段，希望能将他们留住。11 月 19 日，中国科学院心理研究所研究员朱廷劭应邀以“基于人工智能技术的心理识别与干预”为主题，为微软亚洲研究院实习生带来了精彩讲座。通过心理与信息科学的交叉研究，朱老师及其团队实现了对用户心理特征的有效识别，他们也正在通过人工智能手段，为更多站在自杀边缘的人提供心理援助。本文是对他

人工智能渗透性很强，它与机器人、经济学、医学等专业都可以结合起来，形成‘人工智能+X’的创新应用。可以跟工学、人文、法学等连接在一起，支撑这些学科在大数据背景下发生巨大变化。今年7月份，国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》中明确提出，大力建设人工智能学科。《规划》指出，完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方

心理学从建立之初研究人类外在的行为表现到现在研究人类心理的本质——人类的大脑活动，其发展是伴随着科学技术手段的不断发展，从最开始的电生理记录到脑磁图（MEG）、脑电（EEG），再到现在最常见的核磁共振成像技术（fMRI）、近红外等，技术手段的发展帮助心理学科实现了飞跃式的发展，要知道从冯特1879年建立第一个心理学实验室标志心理学成为独立的学科，到现在才过去了141年。心理学研究最开始被称成为“黑

库中的deepspeed方法，zero-3会将模型、梯度、优化器参数都分割到不同的GPU，并且使用cpu offload将一些中间变量放到cpu上，经实测使用两张GPU时，每张GPU的使用大概5个G多一点，单张卡的batch size可以设置到8，但是在实际训练过程中速度比DDP还要慢一点，这里的原因还是因为模型并行、CPU offload等带来了大量的通信工作，所以单张gpu能存放一整个模型时还

相比于ChatGPT或者GPT4来说，LLaMa可能效果上还有差距，但相比Closed AI，至少LLaMa论文和模型都开源出来了，目前hugging face已集成了LLaMa的代码实现和开源模型。Alpaca是斯坦福在LLaMa-7B的基础上监督微调出来的模型，斯坦福是用OpenAI的Text-davinci-003 API配合self-instruct技术，使用175个提示语种子自动生成了5

首先，我简要介绍一下 Semantic Scholar 的高级搜索架构。您的搜索查询将转到 Elasticsearch（我们索引了近 ~190M 篇论文）。排名靠前的结果（我们目前使用 1000）由机器学习排名器重新排名。我们最近对 （1） 和 （2） 进行了改进，但这篇博文主要是关于在 （2） 上所做的工作。我们使用的模型是具有LambdaRank目标的LightGBM排名器。它的训练速度非常快