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美记：尼昂可激活更衣室同时提供稳定三分输出_我的网站

脱口秀大会

一 |

    　　根据名记 Shams 此前报道，金州勇士用一份一年 390 万美元的合同签下前锋乔治-尼昂。

    　　记者 Grant Liffmann 在社交媒体发文，评价勇士这笔引援操作。     8 月 24 日消息，据外媒 Phys.org 今天（24 日）报道，卡迪夫大学和墨尔本大学的一项新研究发现，生成式人工智能（GenAI）目前还无法像人类教师一样可靠地评判学生的书面作业。

二 | 他表示，尼昂能够为勇士的更衣室带来活跃的氛围，自带大嗓门的他性格风趣幽默，是队内的气氛型球员，这类特质也是勇士十分看重的。除此之外，尼昂的外线投篮水准同样值得信赖。

三 | 研究人员使用 ChatGPT 的两个版本，对 50 篇生物科学专业本科生论文进行评分，以测试大模型评估学生作业的能力。ChatGPT 需要按照 7 项标准批改这些论文，研究人员还采用了 4 种不同的提示方式，随后将大模型与人工评分的平均分和分数波动情况进行比较。图源：Pexels卡迪夫大学生物科学学院威廉 · 凯博士指出：“研究结果显示，模型给出的分数波动很大，无法准确预测人工评分。

四 |

　　纵观 NBA 生涯，尼昂场均可以交出 7.4 分 2.5 篮板 1 助攻，整体投篮命中率 44.5%，三分命中率高达 39.9%，是一名可靠的空间型锋线。生成式 AI 与人类批改同一批论文时存在明显差异。只看论文总分，两者给出的结果相对接近；一旦具体到每项评分标准和每一篇论文，大模型与人工评分之间的差距就相当明显。”除一种情况外，AI 模型给出的平均分普遍高于人工评分。

五 | 平均分方面，AI 模型与人工评分的最大差距达到 16.1 分；具体到单篇论文，最大差距达到 40 分。

六 | 获悉，威廉 · 凯还发现，AI 往往会压低高分论文的成绩，又把低分作业的成绩抬高，最终使分数系统性地向中间集中。研究结果说明，至少现阶段，即使经过大量训练，AI 仍无法可靠地对主观性较强的书面作业给出与人类相当的分数。“我们测试的大模型目前并不适合取代教师，为学生预测作业成绩。”研究人员指出，高等教育领域确实很关注大模型能否利用模式识别能力，让学生作业评分更加客观，同时提高批改效率、减轻教职人员压力。但这项研究表明，目前并不适合这么做。此外，未经学生明确同意便把作业提交给 AI 工具，本身还涉及伦理问题；大模型也不能、也不应该被依赖来给学生的长篇书面作业评分。“随着大模型继续发展，未来模仿人类判断的能力可能会提高。