50余人工智能与大数据项目亮相清华校友三创大赛
北京日报客户端|记者孙奇茹6月19日至20日，第八届清华校友三创大赛天津晋级赛（人工智能与大数据）在天津市举行。中国马铃薯晚疫病监测预警系统、自主可控言语交互意图理解大模型“海河·谛听”、肌电手势识别与隔空交互平台……50个来自清华校友的创意、创新、创业项目聚集天津角逐人工智能与大数据赛道晋级赛奖项及全球总决赛名额。清华校友三创大赛是由清华校友总会主办的支持校友、师生以及其他社会各界人士“创意创新创业”的大型系列活动。以“服务校友职业发展，服务科技成果转化，服务社会经济发展”为宗旨，三创大赛自2016年创办至今，已成功举办过7届。八年来，清华校友总会AI大数据专委会主办的三创大赛AI大数据赛道作为热门参赛赛道，已涌现出一大批优秀企业。本次大赛上，50个来自北京、天津、上海、深圳、广州、江苏、青海、日本等地的人工智能及大数据项目进行了项目路演，就赛区奖项及晋级名额展开激烈的角逐。最终，评选出种子组、天使组、成长组共18个获奖项目。以成长组获奖项目马铃薯晚疫病监测预警系统为例，该项目针对各监测点的气象数据自动收集、采用比利时预警模型自动分析，实时提供马铃薯晚疫病侵染分析，包括侵染曲线、侵染期间温湿度的变化，侵染风险等级分析等，将无线通讯、地理信息系统（GIS）、疫病知识、防治建议有机地结合在一起，为农作物病害的综合防治提供依据。目前该系统已经接入全国农业技术推广服务中心测报处，作为全国马铃薯晚疫病防控的重要判断依据。人工智能大模型是今年全球科技创业领域最火热的赛道。获奖项目“海河·谛听”，是国内首个自主可控言语交互意图理解大模型，它可以结合语音文本内容、语音情感、性别年龄、语调韵律等要素，并结合相关的上下文信息进行精准的聚合式生成对话，真正做到聆听“弦外之音”，实现了言语交互意图深度理解的重要理论突破。以这一大模型为底座，慧言科技研发了语音识别、语音合成、机器翻译、对话系统、声纹识别等核心技术。根据中国信息通信研究院的对标测试，其语音识别技术在新闻、教育、庭审、会议等场景下的性能超过国内人工智能巨头公司人工智能开放平台。本次大赛由清华校友总会和天津市河北区人民政府主办，天津市人工智能计算中心、清华大学天津校友会、天津启迪创业孵化器有限公司联合承办。清华大学校务委员会副主任、清华校友总会副会长、清华大学党委原常务副书记姜胜耀说，三创大赛是清华校友总会重要品牌活动之一。地方发展需要清华校友的贡献，清华校友发展需要地方政府的支持，希望日后以赛为媒，提高清华校友和社会面的广泛参与，争取吸引更多清华校友的优秀项目落户天津市河北区。天津市河北区委副书记、区长戴雷介绍，近年来，天津市持续深化与清华大学的合作，在人才培养输送、科技成果转化等多方面均取得了丰硕成果，目前已率先建设了人工智能计算中心，打造了天津首个中关村（智造）中试服务平台。GPT3：人工智能时代的新型语言模型
目录GPT-3：人工智能时代的新型语言模型随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点：
GPT-3是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类的语言行为，进行语言生成和文本分类等任务。GPT-3具有强大的语言生成能力，可以生成高质量的文章、对话和文本，具有广泛的应用场景，例如智能客服、智能写作、智能翻译等。GPT-3还具有强大的文本分类能力，可以将文本分为不同的类别，例如新闻、文章、对话等，具有广泛的应用场景，例如智能推荐、情感分析等。技术原理及概念GPT-3是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，它的核心原理可以概括为以下几个步骤：
第一步，进行预训练，使用大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，对模型进行训练，使其能够学习到自然语言中的语法和语义规则。第二步，进行微调，使用特定的自然语言处理算法，对预训练模型进行微调，使其能够适应特定的应用场景，例如智能客服、智能写作、智能翻译等。第三步，进行生成，使用特定的自然语言处理算法，对预训练模型进行生成，使其能够生成高质量的文章、对话和文本。实现步骤与流程GPT-3的实现流程可以分为以下几个步骤：
第一步，进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换和数据标注等，以便为模型提供充足的数据支持。第二步，进行模型训练，使用预训练数据和先进的自然语言处理算法，对模型进行训练，使其能够学习到自然语言中的语法和语义规则。第三步，进行模型调优，使用特定的自然语言处理算法，对模型进行调优，使其能够适应特定的应用场景，例如智能客服、智能写作、智能翻译等。第四步，进行模型评估，使用特定的自然语言处理算法，对模型进行评估，以确定模型的性能表现。应用示例与代码实现讲解GPT-3具有广泛的应用场景，下面给出几个具体的应用示例：
智能客服：GPT-3能够生成高质量的对话，可以回答用户的问题，提供相关的解决方案，具有广泛的应用场景，例如智能客服、智能咨询等。智能写作：GPT-3能够生成高质量的文章，可以为用户提供相关的信息，提供相关的建议，具有广泛的应用场景，例如智能写作、智能科普等。智能翻译：GPT-3能够生成高质量的文章，可以为用户提供相关的信息，提供相关的建议，具有广泛的应用场景，例如智能翻译、智能旅游等。优化与改进由于GPT-3具有强大的语言生成能力，因此它的实现过程中也存在一些优化和改进的问题，例如模型的预训练数据、模型的微调算法、模型的生成算法等。下面给出几个优化和改进的方法：
数据增强：通过增加训练数据，可以提高模型的泛化能力，使其能够更好地适应不同的应用场景。模型调优：通过调整模型参数，可以提高模型的性能和效果，使其能够更好地适应不同的应用场景。模型融合：通过融合多个模型，可以提高模型的性能和效果，使其能够更好地适应不同的应用场景。结论与展望GPT-3是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，具有强大的语言生成能力，能够模拟人类的语言行为，进行语言生成和文本分类等任务。它具有重要的应用价值，可以应用于智能客服、智能写作、智能翻译等领域。
未来，随着人工智能技术的不断发展，GPT-3将会发挥更大的作用，并会出现更多的新型语言模型，例如GPT-4等。未来的发展趋势与挑战将会来自于数据增强、模型调优、模型融合等方面，需要不断地改进和优化。
附录：常见问题与解答数据增强：数据增强是