GPT-4来了，别拼编程比赛了！赶紧参加Kaggle指挥人工智能吧
（BHSE赞助转载）
3月14日，OpenAI推发布了GPT-4。向科技界再次扔下了一枚“核弹”。
根据OpenAI的演示，我们知道了GPT-4拥有着比GPT-3.5更强大的力量：总结文章、写代码、报税、写诗等等。
但如果我们深入OpenAI所发布的技术报告，我们或许还能发现有关GPT-4更多的特点……
以及一些OpenAI没有点名和宣扬的，可能会令人背后一凉的细节。
其中包括根据微软Bing副总裁Jordi Ribas在推特上所述，装载了GPT-4的新Bing已经将问答限制提升到了一次15个问题，一天最多提问150次；此外，在GPT-4上，文本长度被显著提高。最大token数为32768个，文本长度被扩大了八倍；更恐怖的是，GPT-4还新增图像分析能力，用户可以输入穿插的文本和图像进行输出。
毫无疑问，比拼编程速度的比赛和做编程的工作（码农）显而易见要被人工智能替代了，真正要控制AI的是懂使用编程来用创新方法解决问题，大学更加重视创新和决策能力，并且驾驭AI已经是今后工作的常规能力了，这无疑是给人工智能领域、甚至是想要投身人工智能领域的人们投下重磅炸弹。
众所周知，想申美国好大学难，想申美国好大学的理工科更是难上加难！
波士顿教育先给大家分享几组老牌理工强校CS学院和工程学院2021 Fall美本招生数据，大家感受一下：
康奈尔大学：总录取率为8.69%，工程学院（全美Top 9）录取率仅8.01%;
看完这个，估计很多打算申请CS、数据科学、人工智能这类热门理工科的同学们在倍感“扎心”的同时，也不禁疑惑：录取很难，如何才能顺利拿下Offer？
波士顿教育的回答是，努力刷GPA的同时，一定要有凸显理工学术深度和广度的竞赛傍身！对此，强烈建议大家参加——
Kaggle是全球顶级的权威性数据科学竞赛平台，也是当今最大的数据科学家、机器学习开发者社区，其行业地位独一无二。它在2010年创立，专注于举办数据科学周边的线上竞赛。
由于Kaggle竞赛题目有趣，不限年龄、背景和国籍，入门快且含金量高等优势，倍受准留学生们的热捧。
不过Kaggle虽好，但如果对它没有深入了解，很难在比赛中获得好名次！
为此，波士顿教育主要从以下4个问题，对Kaggle竞赛做一个详细介绍，希望可以给有有志于申请前30大学的高中生家庭带来参考。
1.哪类学生适合参加Kaggle，如何进行备赛？
2.Kaggle有哪些有趣的题目，它的含金量如何？
3.参加Kaggle的收获如何运用到申请中？
4.Kaggle如何报名参赛？报名时间线是怎样的？
不过，由于Kaggle的获奖难度比较大，针对性的密集备赛还是很有必要的。所以如果零基础小白想在Kaggle中表现好一些，少不了系统性的培训和老师的专业指导，有需要的朋友可以了解一下波士顿教育的Kaggle竞赛辅导项目。
比如有一个相对简单一些的题目，是关于泰坦尼克号的。它的命题框架是，在泰坦尼克号的历史背景中，里面一共有2000名乘客，这些乘客的体质、背景和先天条件等都不尽相同，你需要通过提供的所有信息数据，来判断什么样的人更有可能在沉船事故中幸存。
这个题目需要参赛人把里面的重要因素挑选出来，主要研究哪些因素会真正影响一个人的存活率，是一个非常典型的统计学问题。
案例2
还有一个命题是说，我们在买房时会考虑很多不同因素，所以题目要求你通过VR或拍照等方式观测过去或现在市场上不同条件住房的出售情况，再根据给到的俄亥俄州一处居民住宅统计数据，预测这些住宅最后的成交量。
这个题目需要你通过经验去预测哪些因素会影响住房的成交及成交价格，同时通过匹配因素，比如某套房子与哪些房子类型相似，来预测这间房子的最终成交价格。这也是一个非常典型的统计学与CS匹配相结合的问题。
案例3
第3个题目案例的难度更大一些，它是说Twitter、微博等社交媒体上有时会有用户发布报警求助信息，因此社交媒体希望建立一个灾难预警识别系统，可以快速判断哪些信息是需要第一时间进行消息扩散救援的。但我们都知道社交媒体上每天用户发布的信息量非常大，所以这个题目的难度还是很大的。
通过上述案例可以发现，Kaggle非常注重用最优的方式解决现实问题，很多问题都来自各个企业提出的疑问， 所以和UACO竞技类速度类的比赛不一样。Kaggle选定的命题大多是生活和工作中的实际问题，能够直接跟社会需要的技能衔接，发散性强，同时还综合体现学生的决策创新能力，逻辑分析能力、解读分析结果能力和实践能力。因此它的含金量非常高，Top 30名校也对其非常认可。
此外，Kaggle每个月的题目会不一样，涉及到的算法和统计学知识不一样，孩子经过我们辅导了一个月之后，我们这边的助教会在他打比赛时，如果有任何运行不下去或者没法优化的时候，助教都会给他建议，学生可以在当月比赛拿到很好的名次，但是下一个月的题目就有改变了。
1、掌握的编程语言等技能可为其他活动打基础
前面我们提到参加Kaggle需要进行相关培训，具备一定的编程基础。从这一角度，备赛过程中学习的编程语言等基础技能，可以为未来参加其他CS相关科研和独立项目做准备。
2、产出可以当作作品展示在文书中
Kaggle与其他竞赛相比最大的亮点在于它兼顾了命题与创新发散，既提供了切入角度，又给了参赛人充分发挥的空间，进而从最大程度上保证了产出。
因此，无论最终结果如何，你都解决了一个问题，而你解决这个问题的相关产出，可以当作品用来展示，也可以当作素材写进文书。
3、证明自身实力，为申请加分
由于Kaggle能够综合体现参赛人的能力，如果你做得足够好，把作品主页发给学校看，会成为申请时的超级加分项！
Kaggle比赛可组队（不超过3人）或单人参加，对参加的人员没有年龄等任何要求，邮箱注册即可参赛。本课程针对Kaggle每个月滚动式举办的Tabular Playground 系列比赛，该系列比赛时间持续一个月：每场比赛时间从月初第一天可以组队进入，并看到主办方放出的需要解决的问题和相关数据集，到月末最后一天截止提交。如下图是2022年3月Tabular Playground Series比赛官方给出的时间线：3月1日开始，3月31日截止任何提交
此外，Kaggle比赛每个月参赛人数不一定的，最少是1000队以上，最多可以达到接近2000队，是可以组队进行，一到三个人都可以组成一个队参加，所以既可以单人参赛也可以组队参赛。
波士顿教育学院培养过的学生多次进入Kaggle计算机科学竞赛排名前100（全球2000队参赛）。就算是零基础的学生，也都可以参加，好好学会控制将来必须要面对的工作工具，为将来自己的核心竞争力做准备，现在就要抓紧报名。波士顿教育将辅导四月的竞赛，对掌控人工智能感兴趣、意向申请美本Top 30cs相关专业的同学，千万别错过！
报名方式
本次课程名额有限
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波士顿教育学院(Boston Institute of Education)是一家国际教育集团，坐落在美国高等教育的中心大波士顿地区。波士顿教育学院是由一群志同道合的教育爱好者创立，为敢于梦想的年轻人提供全面的美国大学入学前准备。自1925年以来，BIE一直忠实传统和质量，为渴望美国高质量教育的莘莘学子开辟一条新的道路。
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