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• AI基金、量子基金都来了，武汉光谷如何“出牌”？

  

  按照湖北省的目标，要在2025年实现人工智能产业规模超过1500亿元，培育、引进一批“单项冠军”“专精特新”量子科技企业。 在沙特交流的湖北科投与百度资本、阿德博兰计划共同出资发起设立人工智能产业基金。 湖北省计划设立20亿元省级量子科技产业投资基金。

  最近，湖北国资在AI、量子产业上有了动作。

  在沙特交流的湖北省科技投资集团有限公司（下称为“湖北科投”）与百度资本、阿德博兰签订人工智能产业基金战略合作框架协议，三方将共同出资发起设立人工智能产业基金。

  与此同时，湖北省计划设立20亿元省级量子科技产业投资基金，用以促进科技成果和产业技术转化应用，支持武汉量子院等平台建设。

  

  由湖北省国资主导发起AI和量子方向的专项基金，这还是头一回。且值得注意的是，在湖北省11月中旬发布的三年计划中，人工智能、量子科技都被单独提及。按照湖北省的目标，要在2025年实现人工智能产业规模超过1500亿元，培育、引进一批“单项冠军”“专精特新”量子科技企业。

  在具体的规划方案中，光谷成了一个“关键词”，不论是AI还是量子科技都需要依托于光谷来承载相关产业。以上两只基金也与光谷分不开关系，湖北科投的AI基金已经约定在光谷落地，关键平台武汉量子院也位于光谷。

  在光谷的创投机构负责人告诉创投日报，目前光谷培育集聚了武汉市超过60%的人工智能企业，武汉人工智能计算中心、武汉超算中心这些算力基础设施也都建立在光谷，在吸引相关产业上有天然优势。量子科技现在还属于早期布局状态，研究院已经落地，从人才集聚的效应出发，光谷也会是第一落点。

  光谷的AI未来

  在openAI打破了既往规则后，人工智能在用前所未有的速度改变行业成为了大家的共识，连沉寂已久的马云都在近日发文称“AI电商是未来”。

  在AI时代正式到来前，不论是北上广深还是新一线城市都希望能攫取下一轮浪潮的机遇，湖北国资和光谷的动作并不稀奇。

  光谷的AI未来机会在何处？创投日报记者与在湖北布局的国资机构还有双币机构投资人沟通时了解到，在他们看来，武汉的核心优势是人才力量，有着不属于北京、上海的完备人才体系。而且现在一线城市人力成本持续走高，有些做AI的公司在初创期就会考虑到这一点，往人才供应充足同时生活成本更低的武汉迁移。

  另一个他们看到的潜在优势是算力基础。目前光谷布局了国家顶级节点、星火·链网超级节点、武汉超算中心、武汉人工智能计算中心和中国联通华中智·云数据中心、中国电信湖北（国家）宽带研发中心等一批重量级算力基础设施。

  创投日报记者在2023中国5G+工业互联网大会上获悉，武汉市数字经济发展综合指数达58.0，在全国地级以上城市中排名第七位；截至今年10月底，武汉顶级节点累计标识注册量达170.46亿，累计标识解析量达134.01亿，累计接入企业节点数量14957家。

  上文中的双币机构投资人就表示，武汉布局的算力基础在华中区域是独一份的，之前也看过光谷的算力初创企业，做的很不错。大模型时代，对产业布局要有清醒的认识，不能既要又要还要，要认清自己在产业链上的优势，尤其是哪些地方可以单点突破做一个爆款出来，有了特色之后再往上下游发展。

  他认为，算力就是这样一个机会。作为底层的基础设施，算力投资很重又不可或缺，恰好适合政府投资来做统筹调度。目前国内有这样规划意识的是北京、上海，武汉可以参考它们，增加算力中心和数据交易的投入，建一个智能算力的枢纽，再以此为优势来招引企业落地。

  从目前的动作来看，光谷正在向这个方向努力。11月底，中国移动智算中心(武汉)项目落地光谷未来科技城，这是全国首批智算中心节点，预计2024年建成投运，将立足武汉、服务全省、辐射华中，打造华中地区等级最高、规模最大的智算中心。

  据湖北移动介绍，中国移动智算中心(武汉)首期规划建1000pFLOPs(每秒1千万亿次浮点运算)智算能力、千卡级AI训练集群；采用 A800、H800、昇腾910智算服务器，全光无损组网，实现毫秒级算存数据传输，满足无阻塞大模型训练需求；采用“风冷+液冷”先进节能降碳技术，以99.999%持续供电能力，保障全国范围内智算业务性能和用户感知。

  此前，总投资300亿元的武汉新城中轴线等十大标志性重点项目启动建设。位于光谷的武汉超算中心和武汉人工智能计算中心也已建成投用，入驻企业400余家，正在打造全国首个集人工智能和超算于一体的多样化云服务算力集群。

  与此同时，光谷还在撬动更多社会资本。创投日报记者注意到，今年英诺天使在光谷注册成立了一只子基金，主要专注于人工智能和新一代信息技术的投资。作为源于清华的早期基金，英诺在大模型领域斩获颇多，深言科技、行者AI、原粒半导体都被它收入囊中。

  上文中和湖北科投一起发起人工智能产业基金的机构，除了熟悉的百度资本，另一家阿德博兰也不可小觑。

  据悉，阿德博兰投资是专注于投资亚洲市场的母基金和直接投资平台，相关出资方包括香港和中东地区的家族办公室、大型财团、母基金等具有产业背景的投资人，出资比例约占50%。

  不过前文的双币机构投资人也指出，现在武汉围绕AI的基金投资，还是以早期基金为主，未来不管是算力还是大模型，都需要中后期基金的支持，从顶层设计上要能接续上，才能推动整个产业往深处走。

  推动“光谷”量子化

  相比于AI，湖北对于量子产业的规划更依赖于光谷的资源，在省新闻发布会上直言要推动“光谷”量子化，依托武汉光谷打造“量子谷”。

  和人工智能产业已成规模不同，量子科技还处于很早期的阶段。

  一家国内头部量子企业的负责人对创投日报记者表示，量子计算、量子通信都是在科研层面上验证了技术的可行性，但落地到具体的产业场景上，拥有支付能力和意愿公司还是少数，整个产业的爆发式发展需要时间来培养。

  这意味着企业大部分处于初创期。因此湖北省在量子产业的规划中，把人才和孵化放在了首位，希望在2025年培养出量子科技领域领军专家团队20个以上，骨干科研人员100名以上，建成4个以上量子科技产业园和孵化器。

  招引人才是首要工作。据湖北省市场监管局党组书记、局长刘荣山介绍，目前湖北省成立了量子科技产业链专家咨询委员会，未来将拓宽量子科技顶尖人才“一事一议”引进通道，将符合条件的量子科技高层人才纳入“楚才卡”优享范围，鼓励设立“人才特区”，为关键人才、核心团队提供“量身定制、一人一策”的个性化服务。

  让量子科技人才“引进来”“长起来”，从省内外高校院所选派量子科技领域专家教授，到企业担任“科技副总”，带头科研攻关。

  在人才储备的基础上，不断补充省级量子科技创新项目库。通过“揭榜挂帅”、“委托攻关”、“联合攻关”等方式构建“产学研检用”协作体系；聚焦产业发展趋势和需求，推进“量子芯片和元器件”、“量子精密测量”、“量子保密通信”、“量子计算机及量子计算服务”、“量子功能材料”等五大领域关键技术攻关。

  同时，光谷“量子化”还需要向外走出去，深化与合肥、上海、北京等地量子科技产业协同，错位竞争、融合发展；搭建量子科技交流平台，提升湖北量子科技话语权。

  上文量子企业的负责人表示，因为头部几个地区产业园都能挖掘出具有当地特色的应用场景，让量子科技企业真正落到产业里去，武汉光谷也需要在这方面给企业助力。

  目前湖北是以国资集团方式来赋能相关产业。湖北交投是其中的主要代表，2018年，该集团引进中国科学院旗下国科量子通信网络公司落户湖北，在湖北推广应用“量子密码”。目前省内已建成量子通信骨干网规模总里程超过1700公里，覆盖全省10个市州。在量子通信应用的创新上，湖北交投将鄂州机场智慧高速打造成为了全国首条具备量子保密安全能力的智慧高速公路。

  据湖北交通投资集团有限公司党委委员詹建辉透露，湖北交投布局建设量子科技产业的未来“三部曲”——力争率先建成全国第一张省域量子通信骨干网；加快建成全国交通系统首朵“量子可信云”；充分利用资本投资优势，参与湖北省量子科技基金，助力省内量子科技企业加快发展。

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  16小时前

• 《机器学习Q and AI》 第一章

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  1天前

• 《机器学习Q and AI》新书连载

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  1天前

• 新能源汽车开启“ChatGPT”时代？

  

  特斯拉FSD终于要进入国内了。

  近日，有海外博主爆料，特斯拉FSD在中国市场已准备就绪，但特斯拉尚未宣布这一消息。

  此前，国内也有汽车博主爆料称，新款Model 3在国内即将可以开通FSD，预计很快就可以进行路试。

  而就在这两天，在特斯拉中国官网的车主手册里，也出现了完全自动驾驶能力（Beta）的功能的功能介绍。

  或许，特斯拉FSD真的要来了。

  

  FSD（Beta）功能介绍登录车主手册

  目前，特斯拉自动驾驶功能主要有三个类别，AP、EAP和FSD。

  

  其中，AP是最基础版本，在国内可以免费使用，包括自适应巡航和车道保持等基本功能。

  EAP为增强版自动辅助驾驶功能，在AP的基础上增加了自动辅助变道、智能召唤、自动泊车、自动辅助导航驾驶（NOA）功能，目前在国内售价为3.2万元。

  FSD为完全自动驾驶能力，在EAP的基础上增加了识别交通信号灯和停车标志并做出反应的能力，以及在城市街道中自动辅助驾驶等功能，目前在国内售价为6.4万元。

  根据特斯拉Model 3车主手册的介绍，FSD（Beta）适用于各种驾驶场景，并可以在任何类型的道路上使用，包括住宅区街道和城市街道。

  

  FSD（Beta）的功能包括，沿着道路上的弯道行驶、在交叉路口先停车再通行、进行左右转弯、导航经过环岛路口、驶入/驶出高速公路。

  只要速度低于 140 km/h 就可以启用FSD（Beta），开启后FSD（Beta）会保持车速以及与前车之间的跟车距离，同时还可以根据需要进行减速并在交通信号灯和停车标志处停车，并对道路上的行人、骑自行车者和其他车辆做出反应。

  不过，FSD（Beta）也并非完全不需要驾驶员参与。在手册中也明确强调，启用FSD（Beta）功能后驾驶员仍然需要将双手放在方向盘上，留意道路及周围交通情况，注意行人和骑自行车者，并随时做好立即采取行动的准备。

  同时，车内的摄像头也会实时监测驾驶员的注意力，并会在显示屏予以提醒。如果驾驶员长时间未手握方向盘，车辆在提醒无果后会开启警告灯并降低速度，直至车辆完全停止。

  此外，如果因驾驶员注意力不集中而被系统多次禁用后，系统则会暂停该车的FSD（Beta）功能。

  

  L3/L4自动驾驶国内获准上路

  早在2016年，马斯克就宣称特斯拉汽车未来将具备完全无人驾驶功能，不过到目前为止也仅有北美地区提供FSD（Beta）版本供小范围测试，还尚未进入国内。

  事实上，早在2021年，就有传言称特斯拉已经开始针对FSD进入中国市场进行部署。但随后特斯拉官方进行了否认，并表示特斯拉已经在中国建立数据中心，以实现数据存储本土化，并将陆续增加更多本地数据中心。这一表态也被认为是在为FSD进入国内做准备。

  今年5月，上海经信委表示，下阶段上海将进一步深化与特斯拉的合作，推动自动驾驶、机器人等功能板块在沪布局。

  

  而就在上周，工信部等四部委联合发布了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》。正式宣布L3/L4级别自动驾驶的准入和上路通行试点工作开启。

  通知指出，将遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对取得准入的智能网联汽车产品，在限定区域内开展上路通行试点。

  同时，通知也进一步明确了试点车辆出现交通事故时的责任归属。在自动驾驶系统未激活状态下发生事故，按现行规定承担责任；在自动驾驶系统激活状态下发生违法或事故，试点企业与试点使用主体需在规定时间内向相关部门提供证明材料。若未按规定提供材料，需承担事故责任。

  简单来说，就是谁在驾驶汽车谁付责任，自动驾驶时出现的责任由车企承担。

  随着这一政策的发布，特斯拉FSD进入国内已无障碍。

  

  特斯拉FSD V12准备就绪

  特斯拉是最早布局自动驾驶的车企，在技术方面的积累也占据绝对的领先优势。

  最近，关于特斯拉最新FSD V12自动驾驶的进展也有了最新消息。马斯克在社交网络回复网友关于特斯拉FSD V12自动驾驶何时才可以使用的提问时表示，大约将在2周内正式上线并开始使用。

  

  据了解，特斯拉FSD V12自动驾驶采用了深度学习技术，可通过大量的数据训练，使得车辆能够更加准确地识别路况、交通信号、行人以及其他车辆等信息。截至目前，特斯拉FSD Beta版用户已累计行驶超过5亿英里。

  在今年9月举行的All-In Podcast 2023 峰会上，马斯克表示，特斯拉FSD“非常接近”在不受监管的情况下比人类司机更安全。未来其安全性将远超过人类驾驶员，达到10倍的安全性水平。

  值得关注的是，目前国内车企也在大力布局自动驾驶领域，特别是造车新势力们。从广州车展各大车企的表态来看，明年上半年将是城区NOA的重要时间节点，如果特斯拉FSD到时在国内能够顺利落地，届时必将在自动驾驶领域展开激烈竞争。

  相比之下，国内车企基本都选择了搭载激光雷达的自动驾驶方案，而面对国内如此复杂的路况，特斯拉的纯视觉方案到底能否应对，也让我们拭目以待。

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  2天前

• ChatGPT一周年｜ChatGPT写了段总结，给自己打了这个分数

  

  【编者按】2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出聊天机器人ChatGPT。它不仅催生了人工智能界的又一轮高光期，还并不常见地被誉为“蒸汽机时刻”、“iPhone时刻”甚至“钻木取火时刻”。

  这一年来，被称为“生成式人工智能”的革命性技术激发了全球科技界“把所有软件和硬件重做一遍”的冲动，让具有先发优势的AI基础设施提供商价值暴涨，使得从医疗到航天的科学探索获得被加倍赋能的前景，传说中“奇点”的到来从未变得如此具有可能性。

  正如历史上任何一次技术变革，ChatGPT也给我们带来了深深的焦虑。既有对AI威胁人类生存的科幻式恐惧，也有对砸掉我们饭碗、骗取我们钱财、操纵我们心灵的现实担忧。连OpenAI自身，也刚刚经历了一场危机，差点没躲过一夜坍塌的命运。

  这一年让我们产生了更多疑问：大语言模型下一步的进化方向是什么？训练数据快要耗尽了吗？如何看待中国的大语言模型发展？AGI（通用人工智能）是否会存在其他形式？为此，澎湃科技（www.thepaper.cn）询问了ChatGPT本尊，请它回答这些问题并给自己做一个年度总结。

  其中，ChatGPT-3.5版本无法对部分问题提供具体信息，因此部分问题使用了ChatGPT-4.0版本。

  以下为澎湃科技与ChatGPT的对话：

  澎湃科技：ChatGPT推出一周年了，如果让你用3个关键词来形容ChatGPT发布后对行业的影响，你会用哪3个形容词？为什么是这3个词语？

  

  ChatGPT：创新、智能化、交互性。

  “创新”是因为ChatGPT的推出标志着自然语言处理领域的一项重大进展，开创了更高级的对话型人工智能。“智能化”强调了系统的智能程度和对复杂任务的适应能力。而“交互性”突显了用户能够与系统更自然、动态地交流，这对用户体验和应用场景的拓展都具有重要影响。

  澎湃科技：过往一年，你怎么总结ChatGPT的表现？会打多少分？写一段年终总结吧。

  ChatGPT：ChatGPT在过去一年中表现出色，取得了显著的进展。它成为自然语言处理领域的一项重要创新，为用户提供了更灵活、智能的对话体验。通过持续的更新和改进，ChatGPT在语境理解、回答问题以及生成自然语言文本方面取得了显著的成就。

  然而，也要认识到一些挑战，例如在处理复杂或专业性话题时可能存在理解不足的情况。尽管在普通对话中表现卓越，但在某些情境下仍有改进的空间。未来，期望看到更多关注于提高模型的适应性和解决实际问题的努力。

  综合考虑，给予ChatGPT过去一年的表现8.5/10的评分，看到了许多令人振奋的进展，但也认识到未来仍有继续改进和发展的机会。

  澎湃科技：过去一周，OpenAI公司发生了戏剧性的变化。Sam Altman（注：OpenAI创始人山姆·奥特曼）重新回归，可能说明OpenAI在商业化扩张与对安全的重视之间，最终选择了前者？这与你们的使命冲突吗？

  ChatGPT：过去一周，关于Sam Altman重新回归OpenAI领导岗位的消息并没有得到官方确认。至于OpenAI的使命和战略方向，它始终致力于促进和发展人工智能，同时确保其安全和有益。这包括在商业化和安全性之间寻找平衡。

  OpenAI的使命是确保人工智能的发展能够以有利于全人类的方式进行。这意味着在开发商业产品和服务的同时，也需要考虑到安全性、伦理和社会影响。因此，公司的战略可能包括商业化的扩张，但这并不意味着会牺牲对AI安全和伦理的重视。

  总的来说，OpenAI的目标是创造正面的社会影响，并在推动技术创新的同时，确保技术的使用是安全和负责任的。如果有关于OpenAI方向和策略的具体更新，它们通常会通过官方渠道公布。

  *注：这个问题因为涉及最新信息，3.5版本回答不出来，所以改问4.0版本。以下问题都使用了4.0版本。

  澎湃科技：过往一年，以ChatGPT为代表的AI技术应用到各个不同的场景中，也引发了不少关于法律的纠纷，怎么看ChatGPT带来的法律风险和挑战？

  ChatGPT：过去一年，以ChatGPT等AI技术的广泛应用确实在法律领域引起了许多讨论和挑战。这些挑战主要集中在以下几个方面：

  1. 版权和知识产权：AI生成的内容（如文本、艺术作品等）涉及版权归属问题。这引发了关于AI是否可以被视为作品的作者，以及AI使用人类创作的材料生成新作品是否侵犯了原始作品的版权的讨论。

  2. 责任与问责：当AI应用在关键决策过程中（如医疗、金融等）时，若出现错误或损害，应由谁负责（AI开发者、用户、还是AI本身）是个复杂问题。

  3. 隐私与数据保护：AI系统，尤其是像ChatGPT这样的基于大量数据训练的模型，涉及到大量个人和敏感数据的处理。这引发了关于数据隐私、安全性以及合规性的问题。

  4. 伦理和偏见：AI系统可能在其回答和决策中体现出开发过程中的偏见，这可能引起关于算法公正性和非歧视的法律挑战。

  应对这些挑战的方法包括：制定明确的法律和政策框架、增强AI系统的透明度和可解释性、确保数据处理的合规性、以及在AI系统的设计和应用中考虑伦理和公平性。这些都是目前AI领域研究和讨论的热点话题。随着技术的不断进步和应用的扩展，相关的法律和伦理框架也将继续发展和完善。

  澎湃科技：在保障用户的数据安全方面，ChatGPT有什么改善计划？

  ChatGPT：您的总结非常到位。确实，随着AI技术如ChatGPT的广泛应用，这些挑战和问题已成为法律、伦理和社会学领域的重要议题。特别值得一提的是，这些挑战并非静态的，而是随着技术的进步和社会认知的变化而不断发展。

  例如，在版权和知识产权方面，现行的法律体系可能需要适应新的技术现实，考虑到AI如何创作和使用内容。在责任与问责问题上，可能需要新的法律框架来确定在AI辅助或自动化决策过程中的责任分配。

  隐私和数据保护方面的挑战尤其突出，因为AI系统通常需要处理大量的个人数据，这涉及到数据保护法规的遵守和用户隐私的保护。

  伦理和偏见的问题则需要我们深入研究AI算法的设计和训练过程，确保其不会放大现有的社会偏见或造成新的不公平现象。

  总之，AI技术的发展和应用给现有的法律和伦理框架带来了挑战，同时也提供了更新和改进这些框架的机会。这需要法律专家、技术开发者、政策制定者和社会各界的共同努力。随着对这些问题的深入研究和讨论，我们可以期待更加全面和成熟的解决方案。

  澎湃科技：你希望ChatGPT接下来的发展目标和路径是什么样的?

  ChatGPT：作为一个AI模型，我没有个人的希望或期望。然而，可以展望ChatGPT未来可能的发展方向，这些方向反映了目前在人工智能领域的趋势和需求：

  1. 更高的准确性和可靠性：不断提升模型的精确度，确保信息的准确性和时效性，减少误解和错误。

  2. 增强的理解和生成能力：通过更先进的算法和更大的数据集训练，提高模型的语言理解和回答生成能力，使其能够处理更复杂和多样的查询。

  3. 更强的个性化和适应性：发展AI的能力，以更好地理解和适应不同用户的需求和偏好，提供更个性化的交互体验。

  4. 伦理和公平性的加强：加大对模型偏见和伦理问题的关注，确保AI的使用更加公正和无歧视。

  5. 隐私和安全性的提升：强化数据处理的安全性和隐私保护，以增强用户对使用AI技术的信任。

  6. 多模态能力的发展：除了文本，还可以整合图像、声音等多种数据类型的处理能力，实现更全面的AI应用。

  7. 跨领域应用的扩展：将ChatGPT的应用扩展到更多领域，如教育、医疗、法律等，提供更专业和定制化的服务。

  8. 可解释性和透明度的增强：提高AI决策过程的可解释性，使用户能更好地理解AI的工作原理和决策依据。

  这些目标和路径旨在使ChatGPT成为一个更有效、更安全、更负责任的AI工具，同时为用户提供更丰富、更个性化的体验。随着技术的不断进步，ChatGPT和类似的AI系统将继续在这些方向上发展和完善。

  澎湃科技：大语言模型下一步的进化方向是什么，有什么挑战？

  ChatGPT：大型语言模型（如GPT系列）的下一步进化方向可能包括以下几个关键领域，同时也面临着相应的挑战：

  进化方向：

  1. 更高级的理解能力：进一步提升模型对复杂语言结构和隐含意义的理解能力。

  2. 多模态集成：整合文本、图像、声音等多种数据类型，使模型能够处理和理解跨媒体的信息。

  3. 更强的推理和创造能力：提升模型在复杂问题解决和创造性任务（如编程、艺术创作等）中的表现。

  4. 个性化和适应性：使模型更好地适应个别用户的特定需求和偏好。

  5. 可解释性和透明度：增强模型的决策过程的可视化和解释能力，提高用户的信任和理解。

  面临的挑战：

  1. 数据和隐私问题：如何在不侵犯用户隐私的情况下收集和处理大量数据。

  2. 偏见和公平性：避免训练数据中的偏见在模型输出中得到放大。

  3. 复杂性管理：随着模型规模的增大，如何有效管理和运行越来越复杂的系统。

  4. 安全性和滥用风险：防止模型被用于生成误导性或有害内容，确保安全和负责任的使用。

  5. 技术和算法的创新：持续的研究和开发以解决现有模型的局限性，如长期记忆、因果推理等。

  总体而言，大型语言模型的未来发展将是在提升技术能力的同时，不断解决伴随其成长的伦理、法律和社会挑战。这需要来自技术、法律、伦理和社会各领域的专家共同参与和努力。随着技术的发展，我们可以预期更加先进、智能且负责任的大型语言模型。

  澎湃科技：大模型的训练数据快要耗尽了吗？怎么解决这个问题？

  ChatGPT：关于大模型的训练数据快要耗尽的问题，实际情况比较复杂。虽然目前的大型语言模型（如GPT系列）已经使用了海量的数据，但理论上，随着互联网和数字内容的不断增长，数据源是持续更新和扩充的。

  以下是这个问题的一些关键考虑因素以及可能的解决方案：

  数据源的丰富性：

  1. 持续更新的内容：互联网上的内容是持续更新的，包括新闻、论坛帖子、社交媒体更新等，提供了不断更新的数据源。

  2. 多样化的数据类型：除了文本数据，还可以探索图像、视频、音频等其他类型的数据。

  数据耗尽的问题：

  1. 质量而非数量：重点可能逐渐从“更多数据”转向“更高质量或更相关数据”的获取。未标记数据的挑战：大量的数据未经标记或分类，这需要更高效的数据处理和学习算法。

  解决方案：

  1. 更有效的学习算法：发展新的学习算法，让模型能够从更少的数据中学习更多的信息。

  2. 强化学习和迁移学习：利用已有模型作为基础，适应新的任务或数据集。

  3. 数据增强和合成：通过数据增强技术创造新的训练数据。

  4. 更多的用户生成数据：利用用户与AI互动中产生的数据进行训练。

  5. 众包和社区参与：鼓励社区和用户提供或标注数据。

  6. 跨领域数据集合并：整合不同领域和类型的数据集。

  总体来说，虽然数据的质量和相关性是挑战，但随着技术的进步和创新方法的应用，可以有效地利用现有和新产生的数据资源，继续推动大型语言模型的发展。

  澎湃科技：除了生成式AI，AGI是否会存在其他形式？AGI的下一阶段会是什么？

  ChatGPT：当谈到AGI（人工通用智能）时，人们通常指的是具有类似人类一般智能水平的系统，具备多个领域的学习和适应能力。除了生成式AI，AGI的发展可能探索其他形式，例如：

  集成式AI系统： 将不同领域的专业化AI系统整合，以实现更全面的智能。这可能涉及语言处理、视觉感知、决策制定等方面的协同工作。

  融合多模态信息： 整合文本、图像、语音等多模态信息，使系统更全面地感知和理解世界。

  迁移学习和元学习： 使AI系统能够更有效地从一个领域迁移到另一个领域，实现更灵活的学习和适应性。

  关于AGI的下一阶段，这是一个难以准确预测的问题。一些研究者可能专注于提高系统的认知能力，使其能够更好地模拟人类的智能行为。同时，也可能出现更注重伦理、安全性和社会适应性的研究方向，以确保AGI的广泛应用是安全和有益的。AGI的发展方向将在未来的研究和技术创新中逐步揭晓。

  澎湃科技：听说过百模之战吗？如何看待中国的大语言模型发展？

  ChatGPT：“百模之战”是指中国在大型语言模型（LLM）领域的一系列活跃发展。中国的技术公司和研究机构在这一领域投入了大量资源，致力于开发与国际先进水平相媲美的语言模型。以下是对中国大语言模型发展的一些观点：

  1. 技术创新：中国在人工智能领域有着强大的研发能力和技术创新潜力，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学习领域。

  2. 数据优势：中国拥有庞大的网民基数和丰富的语言数据资源，这为训练大型语言模型提供了有利条件。

  3. 政策支持：中国政府对AI技术的发展给予了高度重视和支持，这有助于推动相关研究和应用的快速发展。

  4. 应用场景丰富：中国市场的多样性为语言模型的实际应用提供了广泛的场景，从而促进了技术的快速迭代和优化。

  5. 国际合作与竞争：中国的大语言模型发展不仅是国内竞争的结果，也受到国际技术发展的影响和激励。

  6. 挑战与机遇：与全球其他地区一样，中国在发展大型语言模型时也面临着技术、伦理、法律等方面的挑战，但同时也拥有巨大的市场潜力和应用前景。

  综上所述，中国在大型语言模型的发展上展现了强劲的动力和潜力。随着技术的进一步成熟和市场的深入开发，中国有可能在这一领域实现重要的突破和贡献。

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  2天前

• GPTs将杀死小微企业？

  

  ChatGPT技术的更新，每一次都很热闹，在这种大模型时代，小微企业的未来会如何呢？下面这篇文章是笔者整理分析的关于此的内容，大家一起往下看了解更多吧！

  

  ChatGPT的每次更新，都带来一片唱衰的声音，卜一惊艳发布时，震惊了全世界。大家都说人类是不是不行了！到目前看，人类也还行。还没被ChatGPT那么快搞掉。

  那么本次OpenAI的这一次更新所谓的“iphone时刻”，又引发一片唱衰之声：你OpenAI亲自下场来做应用了，那么小微企业是不是不行了？这不得死一大片嘛？

  加上最近大家都熬夜津津有味的吃openai的瓜：看你奥特曼，刚吹完牛逼，自己就被撵走了吧。

  结果人家奥特曼下岗再就业都没用48小时，眨眼从乙方到甲方了，隔着屏幕吃瓜的，没想到小丑竟然是我们自己。

  有人说：小微创业已经再也没有机会了？

  不是特别赞同！

  的确，在大模型时代，超大体量的公司掌握了算力、数据优势，可你一个小微初创企业，又不是梦想改变世界的显眼包马老师，凭什么去拼大模型底层这一块呢？纵然是天赋异禀，你们虽小，却是人工智能这里的顶尖学者专家，那也得找到微软这样挥金如土不差钱的金主爸爸来砸吧。奔这个方向的如果是小微企业，那确实目前看机会渺茫，人家都先发跑了多少年，GPT-5都快上线了。

  但是小微创业公司，我们理解的这个层面的公司，主要产品做的是应用，而且是垂直应用。

  如果说本次GPTs发布杀死小微初创企业，那首先被杀死的是门槛低，一直赚信息差的小应用产品，也就是跟风上线的那一波ChatGPT小产品，知识摘要，场景绘画，甚至是转包封装大模型的所谓对话机器人。本来就是赚一个信息差的，想要赚快钱的，就做好随时被干掉的准备好了，有什么可以喊冤的。

  一、技术壁垒一旦形成，那才是小微企业的末日，而ChatGPT们难得的掀开了各行业的森严壁垒

  任何行业都会产生行业头部聚集效应：头部客户和头部资源都聚集在头部玩家手中。

  在没有换代型的技术红利出现时，这个行业是扼杀创新的，大家不再关注行业本身或者产品本身的发展，专注于打击，吞并和扼杀对手，就是所谓的“卷”，整个行业没有对外的推动力，只有对内的自戕，直到跑出一些头部玩家，大家划定好势力范围，然后订立攻守同盟，不断垒高技术壁垒，把精力都用在建造城墙和护城河。

  小微企业一旦扎入某个赛道中是一片充分竞争的蓝海，首先面对的问题就是这里面已经论资排辈，大家排排坐吃果果，后来者没有江湖地位。如果看准了哪一块市场空白，推出一款新产品，轻描淡写的来说被分分钟复刻，你所能做的“创新”在头部玩家眼里，可能是不足以撼动江湖地位的小玩意，懒得理你，或者，等你长大了我再看看。

  但是ChatGPT和他的应用来了，这是不一样的，它以迅雷不及掩耳之势掀了好多行业的被窝，而好多人还目瞪口呆感叹，原来还可以这么玩嘛？此时对于跟在巨头后面捡剩饭吃的小微企业来说，是一个最好的翻盘机会。

  当巨头们反应慢，还未调转船头之时，借助ChatGPT能力快速杀出，在一个细分领域建立新的产品形式，抢夺用户和市场。

  我们会看到在大的技术浪潮来临时，都是一些老王已死，新王当立的时刻，总有一批屠龙勇士站出来，一举颠覆行业格局。

  虽说最后也难免变成恶龙吧，但谁能说，小微企业不会有机会冲击巨头们呢？

  

  二、没找准商业价值赛道的小微企业，白费功夫

  真正态度认真的小微创业企业，都思考如何利用ChatGPT们的强人工智能能力，来做有亮点的产品形态，给用户带来真正实用价值，并愿意为之所付费。方向非常重要，这首先是一个客户愿意付费的东西！

  我们做ToB产品，很多产品本身就是客户的生产工具，只要用ChatGPT们可以快速提升旧工具的产能，就有可验证付费意愿，而且可以在存量客户验证和实施。

  比如做语音通话机器人交互、私域知识库智能摘要，客服机器人智能提升，CRM的客户会话沟通自动摘要等，不推翻原来的成熟产品，但是通过在产品中增加“GPTs”们，来做小模块的智能化改造，成本低，推广容易，即使是小微企业，只要是这个领域的参与者，都可以找到这样的创新点来突破。

  更庞大的ToC领域，除了现在已经非常火爆的AI作图、AI作曲，AI视频数字人，我还看好一些更小的，更聚焦的小场景，也有创新的价值，当然，前提还是要看客户的付费意愿。

  有次和朋友说起，我们可以做一款《AI手抄报》，当过幼儿园，小学家长的都知道我说的是什么东西，每次都把家长忙的焦头烂额，如果谁做一款效果不错的AI手抄报，能生成文风不错的文字和自动生成图片插画，还可以自动排版，那这样的一份东西为了节省时间我愿意买。

  还有次和朋友说起，现在有声书录制市场也很庞大，现在基本人工录制和做后期，已经有很多产品在做AI画本，TTS多音色配音，AI自动对轨，把原来一本书制作周期大大缩短，这个产品的商业价值也是有的。而且是ChatGPT们最擅长的内容生产领域。

  

  三、无法拥抱AI红利的小微企业，也会迎来末日

  其实各行各业不缺小微企业，很多时候，小微企业也没有雄心是要改变世界，挑战行业格局，大部分情况下，99%的是在这里抢一碗饭吃。可是当巨头醒来，与新贵同场竞技，产品和技术将迎来快速的迭代，市场将产生剧烈的变化，城门失火殃及池鱼，这种情况下，首先阵亡的大概率是看热闹的吃瓜群众们。

  ChatGPT们的发展会非常快，我们预测很快会讲很多行业由先锋实验应用，变为常规武器，你理解的无法落地转化，难以部署实施，效果差强人意，最终都会非常快速的成熟起来，有时候快的还会超乎你的想象。

  所以，游戏人所说的小微创业已经再也没有机会了？

  我觉得要补充一个限定词，“躺平的”小微创业企业，确实机会不大。

  但是思路活跃，下沉用户市场，产品迭代快速的那些小微企业，现在应该是一个最好的时机，过时不候！

  还没有做技术储备的企业都需要动起来，ChatGPT们已经把技术的门槛拉低，同时又通过GPTs做了样板，你要找到你擅长的领域那个突破口做下去。

  现在的OpenAI自己也挺忙的，哪有空做那么多垂直的东西抢你的饭碗，你不用比OpenAI技术强，只要比你的同行跑得快就足够了。

  小和微其实都不可怕，懒才是原罪。

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  3天前