利兹大学语言班信息汇总来啦！
✅利兹大学的语言班一共分为三种：
1⃣️6周线上语言班
课程时间：2023.6.26-2023.8.4
申请截止时间：2023.5.24
学费：3275英镑
2⃣️6周线下语言班
课程时间：2023.7.31-2023.9.8
申请截止时间：2023.6.25
学费：3275英镑
3⃣️10周线下语言班
课程时间：2023.7.4-2023.9.8
申请截止时间：2023.6.2
学费：5460英镑
·
语言班常见问题：
❓没有语言成绩可以申请吗？
可以在没有英语语言资格的情况下提交申请，但需要在相关截止日期前提交语言成绩。
❓申请了10周的语言班，新的语言成绩提升可以换到6周吗？
可以。如果你的新语言成绩满足六周课程的入学要求并且该6周语言班还有名额，除此之外，需要在这两门课程的截止日期前完成。
·
语言班认可的英语考试类型：
- IELTS Academic
- IELTS for UKVI
- IELTS Online
- PTE Academic
- PTE Academic UKVI
- PTE Academic Online
- LanguageCert International ESOL
- LanguageCert International ESOL SELT
- TOEFL iBT
- TOEFL iBT Home Edition
- Password Skills
·
课程方面：
线下语言班课程通常在周一至周五上午9点至下午5点之间进行，周末休息。课程的内容主要就是英语的应用，老师由利兹大学的语言中心以及各专业院系的老师组成。
虽然不同的专业安排会有一些区别，但是总体来说就是分为听说读写几个方面。授课方式基本上是seminar、lecture。结业考核方面，不同专业都有不同的考核方式，essay、pre等。
·
关于语言班住宿：
可在学校官网申请，大部分上语言课的宝宝会选择正课预定校外公寓，因此需要在语言课程结束后会搬一次家。当然，部分校外公寓可以在七月初就入住，不用再搬家✌️具体可以滴滴可儿～
#利兹大学[超话]##申请截止日期##留学英国##语言班#
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1⃣️6周线上语言班
课程时间：2023.6.26-2023.8.4
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课程时间：2023.7.31-2023.9.8
申请截止时间：2023.6.25
学费：3275英镑
3⃣️10周线下语言班
课程时间：2023.7.4-2023.9.8
申请截止时间：2023.6.2
学费：5460英镑
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语言班常见问题：
❓没有语言成绩可以申请吗？
可以在没有英语语言资格的情况下提交申请，但需要在相关截止日期前提交语言成绩。
❓申请了10周的语言班，新的语言成绩提升可以换到6周吗？
可以。如果你的新语言成绩满足六周课程的入学要求并且该6周语言班还有名额，除此之外，需要在这两门课程的截止日期前完成。
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语言班认可的英语考试类型：
- IELTS Academic
- IELTS for UKVI
- IELTS Online
- PTE Academic
- PTE Academic UKVI
- PTE Academic Online
- LanguageCert International ESOL
- LanguageCert International ESOL SELT
- TOEFL iBT
- TOEFL iBT Home Edition
- Password Skills
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课程方面：
线下语言班课程通常在周一至周五上午9点至下午5点之间进行，周末休息。课程的内容主要就是英语的应用，老师由利兹大学的语言中心以及各专业院系的老师组成。
虽然不同的专业安排会有一些区别，但是总体来说就是分为听说读写几个方面。授课方式基本上是seminar、lecture。结业考核方面，不同专业都有不同的考核方式，essay、pre等。
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关于语言班住宿：
可在学校官网申请，大部分上语言课的宝宝会选择正课预定校外公寓，因此需要在语言课程结束后会搬一次家。当然，部分校外公寓可以在七月初就入住，不用再搬家✌️具体可以滴滴可儿～
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【人类无法鉴别AI生成的文本，因为有缺陷的启发式思维？[融化]】
随着GPT等AI工具的流行，人类交流将混入越来越多的机器生成文本。你觉得人类有能力识别出哪些文本来自人类、哪些文本来自机器吗？近期研究发现了相对悲观的结果。
《美国国家科学院院报(PNAS)》刊登了康奈尔大学和斯坦福大学研究者的一项研究。他们运用GPT-2或GPT-3生成了求职场景、约会场景、酒店服务场景下的交流文本，并从真实世界收集了一些人类生成的文本。在6个实验中，研究者要求4600名实验参与者阅读7600段文本材料，并指出哪些是AI生成的。结果发现：
①在6个实验中，4600名实验参与者无法检测出AI生成的自我呈现文本。自我呈现是指旨在控制别人对自己的印象的行为。参与者在阅读这些文本后，正确识别出文本来源的准确率仅为50%~52%（即，接近于偶然）。
②研究者甚至引入激励机制，通过奖励来促进实验参与者的努力，但即便如此，参与者的判断准确性仍然只有51.6%。
③研究者进一步发现，人类对AI生成文本的判断，受到直觉的、但有缺陷的「启发式思维」（heuristics）的阻碍。
具体而言，当文本包含以下特征线索时，人类倾向于相信这些文本是由人类生成的（但实际上AI也会生成这些内容）：
- 第一人称代词
- 使用缩写
- 谈论家庭话题
- 较长的自我陈述（字数）
- 真实或自发的词语
- 专注于过去事件等
- 脏话
相反，当文本中包含以下特征时，人类倾向于相信这些文本是由AI生成的：
- 语法错误
（但研究发现实际上人类出现语法错误的概率高于AI）
- 长单词或罕见词
（实际上人类使用这类词的概率高于AI）
- 第二人称代词
（实际上人类和AI的概率没有显著差异）
④到这一步，研究者还没有结束实验，他们考虑到了这样一个有意思的话题：如果这些线索确实是干扰人类判断的关键因素，那么，利用这些线索来优化AI，会不会使人类的判断被更大程度地歪曲呢？
于是，研究者又进行了3个实验，除了对比人类生成文本和AI生成文本，他们还根据上面发现的这些特征对AI进行优化，创建了第三组文本。
结果表明，第三组文本被实验参与者判断为“比人类更人类”（more human than human）。人类生成的文本只有51.7%的概率被判断为人类生成的文本，然而经过优化的AI文本被判断为人类生成文本的概率达到了65.7%。
研究者指出，图灵测试的时代可能即将结束。AI生成的文本通常无法被人类准确地与人类生成文本区分开来，这引发了人们对新型欺骗和操纵形式的担忧。研究者建议要求AI系统具备「AI口音」（AI accents），以使人们有能力通过直觉判断来甄别AI生成文本的线索。
来源：Jakesch, M., Hancock, J. T., & Naaman, M. (2023). Human heuristics for AI-generated language are flawed. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 120(11), e2208839120. doi: 10.1073/pnas.2208839120
随着GPT等AI工具的流行，人类交流将混入越来越多的机器生成文本。你觉得人类有能力识别出哪些文本来自人类、哪些文本来自机器吗？近期研究发现了相对悲观的结果。
《美国国家科学院院报(PNAS)》刊登了康奈尔大学和斯坦福大学研究者的一项研究。他们运用GPT-2或GPT-3生成了求职场景、约会场景、酒店服务场景下的交流文本，并从真实世界收集了一些人类生成的文本。在6个实验中，研究者要求4600名实验参与者阅读7600段文本材料，并指出哪些是AI生成的。结果发现：
①在6个实验中，4600名实验参与者无法检测出AI生成的自我呈现文本。自我呈现是指旨在控制别人对自己的印象的行为。参与者在阅读这些文本后，正确识别出文本来源的准确率仅为50%~52%（即，接近于偶然）。
②研究者甚至引入激励机制，通过奖励来促进实验参与者的努力，但即便如此，参与者的判断准确性仍然只有51.6%。
③研究者进一步发现，人类对AI生成文本的判断，受到直觉的、但有缺陷的「启发式思维」（heuristics）的阻碍。
具体而言，当文本包含以下特征线索时，人类倾向于相信这些文本是由人类生成的（但实际上AI也会生成这些内容）：
- 第一人称代词
- 使用缩写
- 谈论家庭话题
- 较长的自我陈述（字数）
- 真实或自发的词语
- 专注于过去事件等
- 脏话
相反，当文本中包含以下特征时，人类倾向于相信这些文本是由AI生成的：
- 语法错误
（但研究发现实际上人类出现语法错误的概率高于AI）
- 长单词或罕见词
（实际上人类使用这类词的概率高于AI）
- 第二人称代词
（实际上人类和AI的概率没有显著差异）
④到这一步，研究者还没有结束实验，他们考虑到了这样一个有意思的话题：如果这些线索确实是干扰人类判断的关键因素，那么，利用这些线索来优化AI，会不会使人类的判断被更大程度地歪曲呢？
于是，研究者又进行了3个实验，除了对比人类生成文本和AI生成文本，他们还根据上面发现的这些特征对AI进行优化，创建了第三组文本。
结果表明，第三组文本被实验参与者判断为“比人类更人类”（more human than human）。人类生成的文本只有51.7%的概率被判断为人类生成的文本，然而经过优化的AI文本被判断为人类生成文本的概率达到了65.7%。
研究者指出，图灵测试的时代可能即将结束。AI生成的文本通常无法被人类准确地与人类生成文本区分开来，这引发了人们对新型欺骗和操纵形式的担忧。研究者建议要求AI系统具备「AI口音」（AI accents），以使人们有能力通过直觉判断来甄别AI生成文本的线索。
来源：Jakesch, M., Hancock, J. T., & Naaman, M. (2023). Human heuristics for AI-generated language are flawed. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 120(11), e2208839120. doi: 10.1073/pnas.2208839120
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