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      【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?AI芯片短缺何时解决?训练数据快要耗尽了吗?中国的百模之战会如何演化?AI技术发展应加速还是减速?AGI(通用人工智能)是否会存在其他形式?等等。为此,我们邀请了2023年在AI赛道奔跑的业内人士回答这些问题,并提出他们自己的问题。如果你也有自己的答案或提问,欢迎告诉澎湃科技(www.thepaper.cn)。

      

      掀起生成式人工智能浪潮的美国机构OpenAI,在ChatGPT发布前并不为大众所熟知。但在这短短的一年里,它已经成为全球最知名的科技公司之一,旗下产品令谷歌、Meta、亚马逊等几大巨头倍感竞争压力。所有关心AI的人都在好奇:GPT-5到底什么时候发布?谁能够成为OpenAI的真正挑战者?

      “用‘挑战者’这个词,就把OpenAI的地位抬得太高了。OpenAI确实在领先,但也不是可以完全忽视其他竞争者。”北京智谱华章科技有限公司(智谱AI)CEO张鹏对澎湃科技表示,“从技术上真正能和OpenAI一较高下的,可能还得是本身有底蕴、有技术积累、认知足够高的企业。”而上海市数据科学重点实验室主任、复旦大学教授肖仰华指出,一旦某个模型初步具备了AGI的形态之后,它的升级和迭代以及演进速度将会十分惊人,所以其先发优势十分明显,实际上要担心的是差距是否会被拉大。

      经过早期爆炸式的增长后,OpenAI的用户增长放缓已是事实,尽管“这是非常正常的”。蚂蚁集团副总裁、金融大模型负责人王晓航告诉澎湃科技,从模型能力来讲,其演进是靠数据驱动的,“今天比较大的问题是互联网上公开可得的图文数据基本上已经开始枯竭了”,解决路径有两条。但最主要的问题是,AGI作为中心化的产品,现在还没法成为大众的高频刚需。他进而提出:大模型不应只是一个简单的中心化的超级AI,而应该是一个超级生态,这也是行业趋势。现在还没有特别成功的产业案例,但可能会在未来一两年发生。

      对于大语言模型下一步的进化,在接受澎湃科技采访时,科大讯飞董事长刘庆峰提出了3个方向:更大的模型参数;打造AI人设;在各行业场景内做更纵深的定制和wps最新官方中文的下载网站是什么服务。百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳则着重提到了智能体(agent):“我们认为其已经是从商业生态上讲最有价值和最希望能够取得突破的方向。”北京衔远科技有限公司创始人周伯文认为,下一步在于有没有可能让AI跟人一样能够使用好工具,“这是目前我们在大模型领域再往下推进的更重要的一个方向,我把它叫做工具智能。”北京开放传神科技有限公司(OpenCSG)创始人、CEO陈冉指出,要解决数据缺乏的问题,必须做好数字化转型。亚马逊云科技全球渠道副总裁Ruba Borno则认为,真正的困难在于优先事项的排序,在于决定哪些用例对用户来说是最重要的,而不是跟随一切可能有趣的方向。

      ChatGPT诞生以后,中国科技企业展开了一场被戏称为“百模大战”的白热化竞争,参与者包括老牌“大厂”和飞速融资的初创企业,其激烈程度和演进速度在中国企业界多年未见。但到了明年,“市场会更冷静客观。第一,未来大模型可能会更侧重应用落地。第二,基础模型肯定会收敛,市面上不会有80多个基础模型版本。”信也科技副总裁、大数据及AI负责人陈磊对澎湃科技表示。

      随着OpenAI逐渐不open(开放),对其模型参数和训练细节讳莫如深,而以Meta为首的公司高举开源路线的旗帜,一个被广泛提起的问题是:“开源大模型有机会赶超闭源大模型吗?”云知声智能科技股份有限公司董事长兼CTO梁家恩估计:“在应用数量上开源大模型的影响会更大,但在做到最高水平上,闭源大模型会更好一些。”

      以下为采访实录,因篇幅原因有删减:

      澎湃科技:GPT-5会发布吗?

      陈冉【北京开放传神科技有限公司(OpenCSG)创始人、CEO】:GPT-5、GPT-6、GPT-7肯定会继续发布官网wps最新的下载的地方在哪(金山wps最新网址是多少)。数据量爆发式增长,大模型参数不断增长,交互性也会越来越强,只不过大模型的预训练过程已经不需要了,更多的是怎么让它通过好的数据集形成质的飞跃。

      梁家恩(云知声智能科技股份有限公司董事长兼CTO):GPT-5只是一个代号,往后走还有很多问题要解决,AGI的能力要继续延伸,OpenAI是一个值得尊重的AGI的引领者。

      陈磊(信也科技副总裁、大数据及AI负责人):发布应该是必然,只是时间上难以判断,这取决于市场和监管。推测会更审慎看待GPT-5的推出时间,因为GPT-4现在在市场上还很有竞争力。

      肖仰华(上海市数据科学重点实验室主任、复旦大学教授):发布是一个时间早晚的问题,但是它所发布的GPT-5和现在训练出的GPT-5未必是同一个版本。为什么?因为一般研制出来后需要进行一些安全性评估评测。安全性不单单是指在问答交互过程中产生有用的、无害的答案,还包括其能力对整个社会带来的冲击和影响。

      事实上OpenAI在GPT-4发布没多久,在今年3月就曾经发布过一些报告,分析了人类的哪些工作岗位容易被GPT系列的大模型所替代,所以这本身也应该被纳入其发布前的安全性评估范围里。也是基于此,很多时候我们认为GPT-5经过适当评估,被认为是安全之后,或许也要做一定能力的剪裁,最终会发布一个相对安全、人类能够接受的大模型版本。

      澎湃科技:谁能够成为OpenAI的真正挑战者?

      张鹏(北京智谱华章科技有限公司CEO):OpenAI的挑战者可以分成两类,一类是科技巨头,像微软、谷歌、Meta、亚马逊,甚至包括英伟达,但他们的切入点不太一样,挑战的是OpenAI的市场、技术积累、资源。另一类是创业型企业,包括Anthropic、Cohere、Inflection AI等,对OpenAI会有一定冲击。

      用“挑战者”这个词,最新官方中文的wps的下载的网站哪里有就把OpenAI的地位抬得太高了。OpenAI确实在领先,但也不是可以完全忽视其他竞争者。从技术上真正能和OpenAI一较高下的,可能还得是本身有底蕴、有技术积累、认知足够高的企业。比如谷歌正在整合自己的所有资源,明显看到它在加速,对OpenAI的威胁明显提升了。Anthropic是公认除OpenAI之外强有力的一个竞争者,Inflection AI坚持自己的特色,这些企业也会构成挑战。

      本质上,谷歌、Anthropic,包括我们自己,目标都是一致的,就是AGI。其他企业略微会有不同的发展方向或对自己的定义。

      (澎湃科技:能成为竞争者是因为什么?)最重要的就是目标和认知要足够有竞争力。OpenAI从2015年瞄准的目标就是AGI,不管是投靠微软还是独立发展,都没有改变初心。第二是资源,微软可以说是不计代价支持OpenAI,能跟这些巨头的资源投入相媲美的,可能就是巨头或者是有巨头站在身后的企业。第三是团队积累、核心技术掌握的程度。

      肖仰华:在ChatGPT刚发布的时候,我曾经就有一个观点:在通用人工智能赛道,有可能是只有第一,没有第二。这当然是在不考虑其他因素的前提下,如果是一个充分自由竞争的环境,那么可能是这样的结果。为什么?在不考虑其他人为因素、政治因素等,单纯就技术本身的发展和演进趋势来看,一旦某个模型初步具备了AGI的形态之后,它的升级和迭代以及演进速度将会十分惊人,所以其先发优势十分明显,实际上我们要担心的是差距是否会被拉大。

      那么OpenAI会存在挑战者吗?我认为有可能会,但挑战者可能并不是来自于Open AI所开辟的通用大语言模型赛道,有可能来自于一些新的赛道,如具身大模型,当大模型和机器身体结合之后,它对智能本身的促进作用可能远超一个没有身体的纯语言式的大模型,还有包括多模态大模型、基于群体智能的大模型、专业大模型等。也就是说在一些新兴大模型赛道,因为其借助了新的发展智能的“涌现”机制,就有可能超出以语言为核心机制的GPT系列大模型。我一直认为智能的实现路径是多样的,或者说通用人工智能的实现路径是多样的,以ChatGPT为代表的以语言为核心的大语言模型,未必就是最佳捷径,有可能存在更快速的迭代。

      我相信OpenAI也有可能意识到这些可能挑战者的存在,但同时在这么多赛道布局,这对任何一个参与者来讲都是非常困难的,所以挑战者理论上存在的,但一定不是在OpenAI自己所开辟的这条赛道上,一定是在其他可能实现通用人工智能的新赛道上。

      王晓航(蚂蚁集团副总裁、金融大模型负责人):五年前,很少有人预料到OpenAI会成为AI领跑者。所以挑战者有可能是像Meta这样背靠开源生态的开源大项目,像谷歌这样有数据飞轮、有资源的企业,也有可能是另一个“OpenAI”,也就是专注在算法架构和深度领域潜心钻研的创业公司。

      陈磊:短期很难(挑战OpenAI),测评结果上都没有达到GPT-4的能力。从多模态角度看,短期也没有看到特别强劲的挑战者。但这需要动态来看,因为模型在不断迭代,不同模型对不同场景的表现也不一样,很难讲一个模型通吃。但GPT-4可能是个例外,它真的比较全面。

      陈冉:国内不可能有挑战者。国外像谷歌、Meta都没有放弃,另外一个阵列像Cohere、Anthropic、X会不断挑战。这个技术不会被垄断,大咖们都想获得挑战资格,所以竞争会越来越激烈。

      梁家恩:DeepMind也是很是实力的AGI的推动者之一,但更关注行业问题,他们开发的AlphaFold非常厉害。其实大家都在寻找一个好的通用智能基础,然后用这个技术能力去解决一个问题,就像DeepMind的理念是先解决智能问题,然后再解决各种行业的难题,因为那些难题可能已经超出人类目前的能力范围了。

      澎湃科技:如何看待OpenAI增长放缓?

      王晓航:从模型能力来讲,共识是模型架构是趋于统一的,所以模型能力的演进是靠数据驱动的。今天比较大的问题是互联网上公开可得的图文数据基本上已经开始枯竭了。解决路径有两条:一是模型架构如何优化来“对齐”多模态数据,包括图文、视频、IoT等一系列多模态数据,打破数据规模、数据质量瓶颈,这是各大AI大模型厂商现在最主要的方向之一。二是落地,OpenAI正在寻找产业数据合作伙伴,这意味着公开可得的数据、高质量的数据耗尽之后,千行百业专业领域里的高质量私域数据规模可能和共享数据不相上下,这部分产业数据怎么像自来水管一样接入到大模型也很关键,这不存在捷径,要跟同行一起管理。

      从用户来讲,用户增长放缓是事实,早期爆炸式增长不是可持续的。

      最主要的问题是,AGI作为中心化的产品,现在还没法成为大众的高频刚需。大模型要真正融入千行百业,让产业全面AI化,才能成为广泛的刚需,这是下一步的增长空间,会有更大的增长。大模型不应只是一个简单的中心化的超级AI,而应该是一个超级生态,这也是行业趋势。所谓超级生态,就是更通用强大的模型、更高效的开发、开发之后集成到各产业中。现在还没有特别成功的产业案例,但可能会在未来一两年发生。

      肖仰华:首先,OpenAI的增长缓慢只是指ChatGPT的用户数增长放缓了,这是非常正常的。任何一款新产品经过早期发展之后,随着用户对其新鲜感的消失,自然会存在一些用户流失。这也说明大模型的能力不能停留在只是聊天,应该要尽快向行业深度的痛点需求渗透,真正意义上解决千行百业里严肃的决策问题,才有可能释放价值。

      我经常把OpenAI的GPT系列大模型比作电能,它提供的是一种智能。人类历史上从电能的诞生到大规模应用,经历了上百年的时间,为何如此?主要因为在于电能要想赋能应用,还需要很多电器,必须有大量电气设备的研发制造,才有可能真正解决问题。OpenAI进一步的增长动能恰恰也在于此,必须要有利用GPT这种智能的能力,形成各种各样的应用程序,就是所谓的GPTs,才有可能真正解决行业问题,创造价值,推动OpenAI进一步的可持续发展。

      张鹏:从现象看本质,并不一定是放缓。盛传的ChatGPT用户增速放缓甚至是下降,其实有很多背后的原因,比如它的API(应用程序编程接口)收入增长很快,也就是说很多用户从初期试一试玩一玩ChatGPT,转向了真正拿GPT的API去开发应用,做商业转化,大家的心态从看热闹转换为脚踏实地做事情了。当然,像C端用户的增长也不是没有天花板的,因为全球网民也就那么多。

      陈冉:它没有真的放缓,它的增长趋势超越了TikTok。只能说它到达了瓶颈,瓶颈受基数的限制。

      陈磊:这只能反映OpenAI的To C基本面,To C放缓是必然的也是正常的,ChatGPT出来的时候是现象级应用,大家都会去尝试,基数很大,但群体也会逆向选择。另一方面,不能只看To C,集成在微软的Copilot、Office里的使用基数应该是非常大的。还要看到OpenAI投资了一些下游AI应用企业。OpenAI的技术在这些场景的应用到底是什么状态,还需要更加全面来看。

      澎湃科技:OpenAI召开首届AI开发者大会后,AI领域的小公司还有没有机会?

      陈冉:有,也没有,如果没有独特的方式就很难。互联网时代有阿里、腾讯、百度,后面也有拼多多的冲击。小公司有没有机会,就看小公司做的事有没有创新性或业务的革命性,如果没有这些,小公司没有机会。机会一定是留给那些有想法的初创公司的。

      梁家恩:现在的突破更多还是技术底层上的突破,在产业里,应用层的商业价值空间要远远大于技术层。小公司如果只是做一些简单的调优,来形成好的商业模式,这个空间可能会变小。它必须要深入到一个行业里解决更深层的问题,才有机会。

      澎湃科技:未来一年,大模型的多模态化预计会演化到什么程度?

      王晓航:现在行业重点是多模态,大模型海量多模态数据之间的理解和“对齐”技术还会快速进步。我们讲的是高维度数据,不只是图文、视频,还有IoT和物理世界连接的研究也会慢慢浮出水面,也就是传感、控制这些模态的数据也会跟自然语言“对齐”,在AI领域这个技术叫grounding(落地),怎么把语言和现实世界中的感知、行动堆砌和连接在一起,后来产生更多新能力,比如自动驾驶能力、机器人能力,真正解决端到端的问题,我觉得未来一两年会有大突破。

      比如自动驾驶,以往是多个模块进行拼接来训练,但现在像特斯拉的自动驾驶主要在研究端到端的训练,把雷达、视频、驾驶数据和传感器的大量车速、刹车控制数据当作序列数据,来学习它们之间的对应和关联,在海量数据中相互映射后更好理解和预测。这种多模态数据之间的对齐已经超过了自然语言能够描述的知识。所以多模态数据不只是文生图转换,更重要的是如何跟现实社会连接,这在未来会打开另一个新的空间。

      肖仰华:我想在未来,但凡有数据支撑的多模态任务,大模型基本上能够胜任。比如大家看到社交媒体上有大量的风景照、自拍照,像这类图像、视频、语音相应的多模态理解能力,是多模态大模型会具备的。基于这些数据,大模态可能还会组合创新出一些能力,比如我们经常看到的一张图“骑着马的宇航员”,大模型一定程度上可以想象这样一种组合是什么样的意境,并且做出准确绘图。

      同时也要注意到,还有大量多模态数据在开放平台上很少出现,比如专业的图表,医学里的专业数据,大量的设计图纸或专业图片在互联网上并不存在。那么由于大模型缺乏相应的数据基础,理解对其而言仍然十分困难。这个困难的另外一层原因在于,这些专业多模态数据背后都有相应原理的支撑,比如说电路图结构之所以如此,背后实际上有电路的原理,所以对这种图片的理解或对这种多模态数据的理解,不单单关乎图片本身,还关乎图像背后所遵循的相关科学原理,需要大量背景知识才有可能理解。所以在这一类场景,大模型很难单纯从图片学到多模态数据的认知和最新的中文版的wps的下载的网址在哪呢理解能力。当然正因为很困难,这也就为我们开辟一些新赛道,或者说为形成差异性竞争优势提供了新的机会。

      张鹏:多模态已经在语音、视觉、自然语言的交互感知方面有很多具体进展了。我觉得多模态模型会走向更重要的舞台,可能会融合更多模态的数据,将来可能会有两种以上模态统一到一个模型里,多模态预训练也会导致大模型智能能力或者认知能力进一步提升。

      梁家恩:对于大模型来说,即便是多模态,它的核心还是大语言模型部分,因为这部分把语言语义做了核心抽象。例如一个纯文本模型把全球的书全读完了,头脑中已经有一个它所理解的世界了,但不知道树长什么样,鸟叫声是什么样。现在以文本为核心,把各种各样的模态的数据尽可能整合“对齐”起来,它会达到多模态与语义“对齐”的状态。

      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?

      刘庆峰(科大讯飞董事长):接下来大模型的进化方向有3个,首先还是需要更大的模型参数,有算力可支持上万亿浮点参数(GPT-4的模型参数在1.8万亿左右)的训练,这对大模型来说是基本盘。其次,要打造AI人设,让AI可以主动问答,特别是能进行启发性、引导性的提问。最后,大模型要在各个行业场景内做更纵深的定制和服务,把大模型的多模态能力、后台的知识学习表达能力跟各个场景深度融合。

      王凤阳(百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人):我想把这个问题具体收缩到一个应用场景——营销领域。百度营销之所以打造智能体(agent)商业,是因为我们认为其已经是从商业生态上讲非常有价值和和有希望能够取得突破的方向,文心大模型4.0在理解、生成、逻辑、记忆能力上都有较大提升,如何让大模型底座让智能体的表现更好,应该是下一步的方向。

      目前市面上的应用,在智能体方面可能做的相对前沿一些的是情感陪伴类,或者娱乐类。国内外的创业公司往往都更少做要完成复杂商业任务的智能体,而心理类、教育类比较多。不过我们也很欣喜地看到,无论海内外,下半年往复杂商业做的创业公司也多起来了,这毕竟是一个更大的空间。

      周伯文(北京衔远科技有限公司创始人,清华大学惠妍讲席教授、电子工程系长聘教授):人作为一种特殊的物种,具有两个特别独特的能力,一个是地球上独一无二的语言能力,第二个就是创造和使用工具的能力。如果先让AI无限地逼近人的智能,下面一个问题在于有没有可能让AI跟人一样能够使用好工具,这是目前我们在大模型领域再往下推进的更重要的一个方向,我把它叫做工具智能。

      如果让AI去学会和理解智能,简单讲有一句话可以找到这个方案,叫做tokenized everying(标记一切)。大语言模型看起来所有的一切都是token(注:在AI领域Token通常指文本处理过程中的最小单位),在标记完成以后,我们可以像一个字一个token地输出语言一样,换成一个token一个token地去调用和使用工具,通过对工具使用的组合和工具使用结构的分析,能够完成非常多的复杂任务的交互。

      我们可以把所有使用的工具分解成三类,一类是基于物理交互的工具,比如说机械人、机械臂甚至无人驾驶汽车。第二类就是我们把整个事件抽象成一系列的图形界面,叫GUI,比如大家习惯的手机,所有的任务都在GUI上完成。第三类就是所有的事件都被抽象成API,这是硅谷的名言“软件正在吞噬世界”的背后原因,所有的接口都在成为API接口。在这三个假设下面我们可以发现所有这些工具都可以通过处理去做tokenized,经过tokenized的训练,可以让一个具备知识、压缩世界知识的语言模型、基础模型去理解和使用这些工具。

      因此,下一代的人工智能同时会兼具语言智能和工具智能。它能够跟人交互,理解人的意图,同时它能够理解这个世界和所需要的工具,在完成人类指令的目标驱动下,会合适地去调用相应的工具完成任务。

      张鹏:多模态肯定是一个很重要的事情。多模态最本质的是要提升模型本身的认知能力,这里面包含了理解、推理、自规划等,拆解开来看涉及到跨模态的学习能力和应用能力、融合知识和常识的推理能力。还有最近很火的agent(智能体),它的本质还是推理和自我规划能力,最后公平性、安全隐私还有很重要的工作要做,要有很大投入,确保一个非常智能、像人一样但会犯一些小错误的技术投入到实际应用中时,不至于造成特别大的危害。

      这些也都是挑战,比如拆解多模态的挑战就会有资源、数据、算力挑战。视觉和语言跨模态需要图像和文本成对的数据,成对的数据比单纯给语言大模型做预训练所需要的数据准备起来会更难,对质量的要求会更高。有人说过,高质量的语料已经全用完了,新的数据从哪来?高质量数据从哪来?图像跨模态更是如此,早期准备几百万的图像和文本就已经很困难了,现在模型越来越大,需要的数据量越来越多,这些数据从哪来?怎么准备?

      公平性、安全隐私方面,前不久一个团队用模型预测社交平台上的用户画像,通过用户发表在社交平台上的内容预测用户的性别、位置、年龄、职业等,准确率非常高。像这种研究如果用在不正当的途径上,就会有安全性的威胁。

      陈冉:大模型的发展是跳跃式、指数性的,大模型用一年时间走过了几十年的发展。但国内基座不稳,包括算力、算法人才、数据缺乏。

      在大模型产生之前,有个必要环节叫数字化转型,要把各行各业、各种各样的信息变成数据。但国内没有完全走通数字化转型,导致很多公司即使有大模型需求,但没有数据,怎么训练?数字化转型没有做好,那么多模态也会相应地出现差异性,会滞后。所以国外已经全面适配了,国内需要更长时间。

      但应用会在中国生根发芽。应用需要平台和生态开源,所以先有平台性、生态性、开源性的公司把商业跑通,才能看到应用性的公司,因为这些公司不需要关心基础设施,这样应用有可能形成跳跃式发展,实现弯道超车,但没那么快,估计需要2-3年。明年会涌现很多应用公司,但不会变成巨头,因为很难。相当于我开电车,还不知道充电桩在哪,怎么跑?

      肖仰华:大语言模型的下一步发展方向可以说非常多元化,有很多非常有前景的潜在发展方向,比如多模态、具身大模型。

      单纯就语言模型自身而言,仍然有很多幻觉问题,逻辑推理能力、专业思维能力有待提升,特别是在数学物理化学这些专业能力方面。最近有很多基于合成数据的训练,一定程度上就是在科学原理指引下生成数据。利用合成数据训练大模型一定程度上可以提升或缓解其逻辑缺陷,或者解决专业认知能力不足这些瓶颈问题。

      一个很重要的方向是让大模型更安全、更可控、可理解、可解释。另外,大模型的实时性仍然有待提升,虽然现在已经有基于搜索增强的解决方案,但能否从其自身训练机制等角度解决实时性不足的问题,仍然值得关注。还有大模型低成本的训练和应用技术,实际上大模型的成本仍然十分高昂,大规模应用成本往往难以接受,如何进一步降低大模型的成本,也是未来非常值得关注的。

      陈磊:还是要解决大模型实际应用中的困难。第一是效率,怎样让大语言模型能够在线上实时给出结果,现在有的在做模型推理的加速、模型的裁剪。第二,怎么保证大模型To C时安全可控,不能有伦理道德的问题,答案要严谨准确科学。第三,怎么用更多高质量数据让大语言模型持续迭代。总的来看,它的进化方向肯定是奔着应用和落地去的,肯定不是完全停留在理论阶段。官网wps 的最新下载入口是多少

      Ruba Borno(亚马逊云科技全球渠道副总裁):实际上,现在只是最开始,可能有很多不同的方向。这是一项真正的变革性技术,我们甚至不知道一年后它会是什么样子。所以我认为真正的困难在于优先事项的排序,在于决定哪些用例对用户来说是最重要的,而不是跟随一切可能有趣的方向,因为生成式人工智能可以应用到如此多不同的用例中。接下来我们的任务就是选择专门的领域,无论是特定行业还是特定的用例,继续在这些不同领域获得深入的知识,这将是关键。

      澎湃科技:未来一年,中国的百模大战会如何演化?

      张鹏:中国的情况有特殊性,不能直接对标国外。大趋势是认可大语言模型的能力,会重塑千行百业的业态,需要在具体的行业落地方面投入更多资源。任何一项技术发展到一定程度之后必然要产生更多实际价值。

      大方向没错,但具体怎么做其实有很多很tricky(棘手)的地方。最常见的说法是并不需要通用的基座大模型,只需要小的、中量级的、合适的行业模型。大语言模型能力突破的根本原因在于,它对世界知识的学习和建模,才使得它具备了接近人的理解推理和更进阶的认知能力。对于行业来讲,行业模型需不需要基座模型提供的常识能力,而不仅仅是用行业里的数据训练,这个关系有些微妙。我的见解是,最理想的状态是,行业模型并不是完全独立于基座模型和通用模型,而是生长在基座模型之上,基于基座模型进一步训练和微调。

      陈磊:市场会更冷静客观。第一,未来大模型可能会更侧重应用落地。第二,基础模型肯定会收敛,市面上不会有80多个基础模型版本,一些创业公司之间的合并兼并已经在实际发生了,因为这个事儿本身是很重资源的。第三,因为基础模型会收敛,可能会有更多企业关注怎样做垂类模型。第四,带来的结果肯定是生态更加丰富,整个行业除了做模型的,也会看到硬件厂商、基于大模型的应用。怎样把大模型落地的通路连起来,未来一年我们能看到很多进步和产出。

      周伯文:如果让我预测的话,通用基础大模型的数量会收敛,人工智能大模型必须要进入到行业。人工智能这一次的进步和行业的爆发,也离不开行业大模型进入百业千模这个阶段,同时更重要的是,行业大模型的应用应该会层出不穷。

      梁家恩:我估计未来通用大模型一个手能数得过来。从垂直应用来说,大模型数量会比大家想象的多,可能会有几十个,但取决于这些行业模型到底能否真正解决行业问题,要是无法解决,就只是玩具。

      陈冉:曾经有个投资人问我,中国会出现几个大模型,还是百个大模型,还是万个大模型。我觉得中国不是百模大战,中国也会像美国一样出现千模大战、万模大战。因为模型是开源的,算法是一致的,但数据是独特的,一旦有了数据,大模型就变成了独立的个体。各行各业都需要把数据灌到大模型形成生产力,所以国内竞争会越来越激烈,基础大模型会有几十个,垂类模型会越来越多,未来垂类模型只要几亿、几十亿参数就能满足需求。

      大模型可以刷榜,但没有意义,大家会越来越明白到底谁的大模型是真的有用。但能否出现一个特别牛的开源大模型,我觉得肯定会有。

      澎湃科技:开源大模型有机会赶超闭源大模型吗?

      张鹏:目前的情况看,开源模型的平均性能与最好的闭源模型的差距还是比较明显的,想要赶上来可能还得花一段时间。

      梁家恩:从技术角度来说,没什么本质区别,技术圈里没有太大的秘密,全球大语言模型的范式相对统一。

      在闭源方面,我相信OpenAI除了算法框架之外,在数据上的工作做得非常细致扎实。从应用角度来说,大模型最终还是要走到应用里去。OpenAI的应用走在前沿,它们已经滚动了一年。我估计,在应用数量上开源大模型的影响会更大,但在做到最高水平上,闭源大模型会更好一些。

      陈磊:开源和闭源各有优劣。开源的生态比闭源好,会带来更多开发者帮助开源社区进步,进一步帮助开源大模型进步。

      但大模型的开源和其他技术的开源最大的不同是,大模型的开源对资源要求高。开源的应用势必要求有一个团队能够把开源模型用在程序里,还要做大量结合场景的改造,很多公司不具备这个能力。

      从大模型训练的角度来讲,它的开源适用于有限范围内。闭源大模型更强调商业化和定制化能力。所以不同公司在不同阶段对开源和闭源的选择不一样。当然从商业策略来讲,一些大模型创业公司两条腿走路,更多时候可能会把开源版本先推出来,再提供商业化版本。

      澎湃科技:对于大模型的发展趋势,你最想知道答案的一个问题是什么?

      陈冉:大模型算子(注:深度学习算法由一个个计算单元组成,这些计算单元被称为算子。)到现在为止还没有质的变化,下一代大模型的算子革新方向是什么?

      梁家恩:从技术角度来说,大模型的可靠性和可控性可以用什么方法来做?目前它本质上还是以统计为导向。纯靠统计还不够,在语义抽象的基础之上,还需要有效结合事实,符合人类的逻辑规范,“对齐”人类的价值选择。我们对弱人工智能的所有行为都能预判,只是不知道它能做得多好。但AGI会产生什么结果,我们不可预期,我们如何让它生成的结果和人类的期望方向保持一致,这是一个挺有挑战的问题。

      张鹏:什么时候能够非常明确地评测出大模型的智能水平超越人类的平均水平线?GPT-4发布时,报告里提到了这么一个结论,当然大家并不一定完全接受或重视这件事。大模型平均能力超过人类平均水平,它的标志性意义是大模型确实可以真正投入使用,并在很多场景中解决具体场景问题。

      陈磊:大模型到底是不是通用人工智能的一条可行路径?之前大家说通用人工智能真正到来的那天可能是2035年,现在来看明确讲能通往通用人工智能的可能也就是大模型了。但它是不是真的能通往通用人工智能、是不是唯一的路径,大家都比较好奇。

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      【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?AI芯片短缺何时解决?训练数据快要耗尽了吗?中国的百模之战会如何演化?AI技术发展应加速还是减速?AGI(通用人工智能)是否会存在其他形式?为此,我们邀请了2023年在AI赛道奔跑的业内人士回答这些问题,并提出他们自己的问题。如果你也有自己的回答或提问,欢迎告诉澎湃科技(www.thepaper.cn)。
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      在生成式人工智能“喧闹”了一年后,到底有多少企业因为该技术的应用赚到了钱?

      “国内应用都在试图产生价值,但很少实现盈利,做数字人的‘小作坊’倒是真挣钱了。”北京开放传神科技有限公司(OpenCSG)创始人兼首席执行官陈冉告诉澎湃科技。信也科技副总裁、大数据及AI负责人陈磊认为,在国外企业中,与OpenAI深度合作的微软公司“营收应该有比较大的起色”。云知声智能科技股份有限公司董事长兼CTO梁家恩则表示,“AI图像生成公司Midjourney据称已经做到1亿美元的营收了”,但是“还看不到真正的AGI-Native(AGI原生)应用”。

      “目前仍处于刚刚开始的阶段,如果计算成本投入和收益,现在盈利的行业还不多见。”上海市数据科学重点实验室主任、复旦大学教授肖仰华表示,大模型在很多行业都取得了显著效果,但取得效果并不代表能盈利,这涉及到很多因素,尤其是成本因素,大模型的炼制需要巨大的成本。

      如果换一种问法:大模型最先落地或者落地最成功的产业有哪些?蚂蚁集团副总裁、金融大模型负责人王晓航认为:“有两类,一类是创造型产业,比如设计、文娱、游戏;另一类是高知识密集型行业,比如金融、医疗、法律wps office的免费版的下载的网站在哪。”但是,医疗、金融等强监管行业对可靠性要求极高,不只是“幻觉”,还有金融的合规性、每个行业的价值主张。如果这3个问题不解决,大模型在严谨产业里落地时潜力就无法发挥。

      具体到医疗领域,科大讯飞董事长刘庆峰向澎湃科技介绍了“医疗大模型可以完成90%的不合理用药提醒”,英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰则直言:“好像一夜之间,以前做不到的事情忽然就可以做到了。”比如,直接与大模型对话,提问“帮我找到治疗某个癌症的靶点”就可以得到相关结果。

      在金融领域,王晓航表示,在很多场景里意图理解、定性分析、量化分析等领域已经超过人工,“未来的服务要通过多模态的交互、语言的交互来完成,怎么跟移动互联网的图形界面融合,形成一种新的界面和体验,可能是未来两年会发生的。”

      对于未来一年是否会出现现象级的应用,受访者观点不一。百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳认为现象级的生成式AI应用一定会出现,而且会超出大家的预期。IDEA(粤港澳大湾区数字经济研究院)AI安全普惠系统研究中心讲席科学家王嘉平则表示,“会比原来互联网的现象级应用来得更快”。阿里云科技和研究中心主任安筱鹏持谨慎乐观的态度,并指出,对于中国应用场景丰富的说法,前提是特定行业的数据积累足够多。此外,需要底层算力、开源模型以及各种各样的工具才能把整个生态搭建好,把技术门槛、应用门槛及成本降下来。

      “任何一次重大技术变革带来的产业革命拐点,一定来自成本的拐点。”安筱鹏说,蒸汽机最开始被发明出来,是为了把矿井里的水抽上来,它的成本很高,会经常坏。“瓦特做了什么?他大幅提高了蒸汽机的稳定性、安全性、可靠性,降低了成本,所以蒸汽机从一个专用的、只能抽水的机器,变成了一个通用的、可以拉着火车向前跑的机器。”

      以下为采访实录,因篇幅原因有删减:

      澎湃科技:目前因生成式AI的应用而实现盈利的企业或行业有哪些?

      陈磊(信也科技副总裁、大数据及AI负责人):我们看到很多估值、用户体量或营收涨了很多的企业。微软因为生成式AI对Office体系的加持,营收应该有比较大的起色,市值又回到了万亿规模。未来应该会有企业因为生成式AI盈利。

      张鹏:每个场景下都有。客服工作可以由AI来取代一部分,或者由AI提升质量。在科研场景中,AI帮助阅读文献、查找资料、数据分析,提升科研工作效率,甚至提供一些关键性的研究创意。

      陈冉【北京开放传神科技有限公司(OpenCSG)创始人、CEO】:国内应用都在试图产生价值,但很少实现盈利,做数字人的“小作坊”倒是真挣钱了。国外的应用已经非常适配了,比如Copilot辅助开发代码,做陪伴的汤姆猫也比较成功。在未来,数据已经准备好的、马上可以用起来的、使用比较多的、给大家带来很多价值的应用会马上形成产业链。

      梁家恩(云知声智能科技股份有限公司董事长兼CTO):AI图像生成公司Midjourney据称已经做到1亿美元的营收了。过去UGC(注:用户生成内容)只是文本为主,有了这种多模态工具,UGC会更加丰富多彩。所以这块的应用可能会比较快,因为它相当于给我们生成了很多候选,再由人协同处理。如果直接让机器百分之百生成一个非常好的结果,所有AIGC(注:人工智能生成内容)目前都做不到。

      肖仰华(上海市数据科学重点实验室主任、复旦大学教授):是否盈利取决于成本和收益。大模型应用的成本问题目前已经非常突出,大模型的炼制需要巨大成本,大模型的应用也存在成本。考虑到成本因素之后,收益是否足够显著,相对于成本付出是否值得,这也是大模型行业赋能千行百业中的关键问题。

      目前仍处于刚刚开始的阶段,如果计算成本投入和收益,现在盈利的行业还不多见。如果换个问法,大模型取得应用效果的行业和企业有哪些,那么我想答案非常明确,大模型在很多行业都取得了显著效果,比如大量的虚拟主播基于大模型,普通翻译员的大部分工作一定程度上可以被大模型所代替。还是仍然要强调,大模型能取得效果并不代表它能盈利,这涉及到很多因素,尤其是成本因素。大模型虽然能够达到普通人的一些能力和水平,但是成本未必更低,所以这完全是另外一个问题。

      澎湃科技:大模型最先落地或者落地最成功的产业有哪些?有哪些难点?

      王晓航(蚂蚁集团副总裁、金融大模型负责人):有两类,一类是创造型产业,比如设计、文娱、游戏;另一类是高知识密集型行业,比如金融、医疗、法律。大语言模型是强大的世界知识图谱容器,它能媲美、赋能,甚至某种程度上替代一部分知识型工作者。

      大模型是基于全网可得的公开数据所训练的,理解和生成能力非常强,但遇到专业严谨的行业时有非常多挑战,通用大模型在专业通识方面是短板,比如金融专业性很深。各种金融决策的复杂性和严谨性要求很高,医疗行业更加复杂严谨,比如做家庭资产配置保障计划不是简中文最新版的wps的下载网站是什么单推荐,而是计算偏离度、风险集中度、风险等级、承受能力,像这样的决策不是大模型擅长的,它无法学习,即使有足够的数据,它的严谨梳理和计算也远远达不到今天的行业要求。

      医疗、金融等强监管行业对可靠性要求极高,我讲的可靠性不只是“幻觉”,还有金融的合规性、每个行业的价值主张。如果这3个问题不解决,大模型在严谨产业里落地时潜力无法发挥。如何解决这3个问题?一是大模型要跟专业领域的小模型结合,比如资产配置,在理解用户需求后调动资产配置工具,而不需要重新计算资产该怎么配置。二是结构化的知识图谱很重要,比如我们为了做好医疗理赔工作,要建非常完备的医疗和保险知识图谱,在大模型训练过程中注入,降低幻觉,提高专业性,在应用过程中优先考虑知识图谱跟大模型怎么结合。检索增强技术也非常有效,在专业领域中进行内容定位以后进行解答,就像从一本专业书籍中找答案,这些技术都可以大幅提高大模型专业性和事实性。这是一个系统工程。

      澎湃科技:什么样的大模型应用能够真正产生价值?

      张鹏(北京智谱华章科技有限公司CEO):一个技术在应用中会产生几种价值,降本、增效、提质、创新。更具体一点来说,比如能做到人做不到的事,帮人做简单、重复的工作,把人从这种工作中解脱出来,在数字化时代提升数据流动、交换、处理的效率和效果。

      陈冉:应用最终要解决痛点、服务人类,人类为产生价值的过程付费。现在的很多应用不会马上跳跃式形成下一代应用,中间阶段是让现在的应用AI化,最终变成原生应用,也就是说甚至不用到网页上点了,这些应用涉及购物、旅游、餐饮、服装等。

      梁家恩:目前还看不到真正的AGI-Native(AGI原生)应用。就像当时移动互联网刚出来时,大家的想法是把PC应用改小了,装进手机就完了,目前大模型应用还停留在这个阶段,真正的AI-Native(AI原生)应用还需要迭代。

      但不管最终形态如何,还是要回答一个问题:帮助用户解决了什么问题。比如在医院里,用户最希望的是有一个超级医生,所有问题都能解决,连医院都不需要去了。但在这种严肃场景里,要一步到位不太现实。我们现在可以给医生提供一些工具,帮助医生提升效率和质量,基础性的工作让机器完成,更好释放更多优质医疗资源。人跟机器的协同过程中,人在适应机器,机器也在学习人的过程中不断提升。最终它有可能达到专家的中上水平。但未来可能还会剩下一些疑难问题,需要人来协同解决。

      医疗是我们的重要方向之一,这是一个知识非常密集的行业,光靠在互联网上抓取医疗相关的数据,精准度和质量达不到好的医疗专家水平。所以我们还会补充相关数据,针对性优化相关应用。最终还是以解决问题为导向,才能找到最终的AI-Native的形态。

      澎湃科技:AI如何应用于智能医学、生命科学,如何考虑隐私和伦理因素?

      刘庆峰(科大讯飞董事长):居民用药中非处方药占45%(2022年我国非处方药市场规模为1951.7亿元,占零售药品市场的45.4%),但在基层6亿多的复诊案例中,出现4000多万例疑似不合理用药。很多人有基础疾病,容易出现用药不当的问题。我们身边就有一位85岁老人,患有阿尔兹海默病,服用相关药后牙疼,吃了一个常见的消炎药后就开始不吃饭,连续将近20天,此后在省官方最新版wps下载网站立医院就诊后才慢慢恢复。后来发现原因在于不知道这款消炎药与原来用药相互之间有反应,除此之外还有些用药禁忌,老百姓不知道,药房里的销售人员也不知道,也不可能每一个病都去问医生。那么,这个需求如何满足?

      我认为我们的医疗大模型可以完成90%的不合理用药提醒。同样的,很多人拿到体检报告后看不懂有没有深层次问题,但又不是每个人都能有机会咨询医生。科大讯飞在内部尝试了几千个抽样例子,可以看到有40%的样本应该给予更多提醒,有的要马上就医,或者要注意各种各样的禁忌,还有百分之三点多则提醒要马上处理。

      不过,最好的医生也不可能百分百都对,模型就算比医生更专业,也不可能百分百正确。所以我们希望社会对这样的业务,一方面要严格、谨慎,依法,绝不能随便推荐处方药,也绝不能随便下定论,一旦发现有问题一定要提醒“就医要到医院”。模型的任务是让患者心中更清楚,不是替代医生,而是帮助患者将来更好地了解情况,以便更好地和医生沟通。

      任峰(英矽智能联合首席执行官兼首席科学官):ChatGPT出现之后,我们用内部数据基于其进行了二次训练,使模型能够支持生物医药的专业精准的信息问答。之前传统方式是每个靶点的生物学机制都需查阅大量文献,现在可以直接与大模型对话,比如提问“帮我找到治疗某个癌症的靶点”就可以得到相关结果。这对我来说印象深刻,好像一夜之间,以前做不到的事情忽然就可以做到了。

      我们目前已经在用由AI辅助决策的自动化实验室,把人工智能与自动化、机器人和生物学能力融合,既可执行单一任务,如高通量筛选、高内涵成像、二代测序等,也可以实现一体化串联流程,比如在14天内完成靶点发现和验证的全自动化干湿实验闭环。效果如何呢?以药物研发的DMTA(Design、Make、Test、Analyze)为例,以前每一轮合成大约需要一名化学家3到6周的时间来制造、纯化、量化和鉴定所需化合物,再进行一系列生物分析。而自动化实验室可以24小时处理,反应可以在任何时间进行,还有可能将合成时间从3到6周缩短到3到10天。除了研发的角度以外,对于医院、医生以及患者,AI的赋能都是全方位的,比如辅助诊断、以智能的方式追踪患者情况变化等。

      陈冉:我们看到多模态分子大模型、影像大模型都在做,需要人类高智商的领域和行业就是大模型的发展方向,医院里的主任就是稀缺资源。

      梁家恩:我们最早做的是病历的书写和审核,我们会帮医生检查诊疗有没有存在风险隐患的地方、哪些不符合医保规范。我们要守住的底线是保护用户隐私,我们和客户相关的数据都是脱敏数据。

      澎湃科技:AI会引发哪些具体的教育变革?可以参考你们的实践。

      肖仰华:未来随着通用人工智能技术的快速发展,其对教育的影响会非常深远。未来教什么学什么,怎么教怎么学都会成为问题。

      人工智能的每一次进步似乎都以AI通过了人类的某种考试为标志,像高考、注册医师考试、注册司法执照考试等。那么AI的进步往往反射出人类教育的很多问题,比如既然AI通过了如此众多的人类考试,我们考试的意义何在?先进的人工智能似乎一直在把机器培养成人,而落后的教育似乎是把人培养成机器,很多优秀的学生被培养成了刷题的机器,这是教育应该极力避免的问题,所以AI的发展映射出的教育问题值得我们注意。

      第二个问题是怎么教怎么学。未来知识的获取、技能的学习意义将会降低,现代文明一直是以知识发现和获取为主要目的,我们曾经以“饱读诗书,学富五车”为荣耀,这样一种追求在大模型时代,将会变得不再那么耀眼。因为最学富五车的是大模型,他几乎学到了人类的所有知识,那么对于知识的廉价和贬值,取而代之的是人类生存和发展的智慧将会更加凸显。

      张鹏:有一次我跟“好未来”的技术人员交流。AI学习能力比人类强,比人类快,未来我们的孩子还需要学习这些基础知识吗?未来的孩子们要学习啥?我当时用开玩笑的语气说,学习AI。在这样一个时代,大家要掌握AI的原理或基本知识。第二,基础知识的学习还是要有,当然可以考虑怎么用辅助手段来提升学习效率。

      AI的进化在倒逼人类自身的进化。如果人类不想被AI取代、被AI奴役,人类本身的智能水平以及学习能力需要调整和进化。

      陈冉:学校资源是有限的,通过AI把好老师的资源沉淀下来,变成各科老师陪伴在身边,教育肯定会形成质变。

      刘聪(科大讯飞研究院院长):教育领域属于讯飞非常重要、也有深厚积累的场景,因此我们在2022年12月开启大模型攻关确立“1+N”体系之时,就明确了教育属于“N”的重要落地领域之一。面向家长和学生,讯飞星火认知大模型赋能的讯飞AI学习机实现了中英文作文类人批改,在口语对话方面进行陪伴式对话练习,还能对孩子的发音进行评分。星火语伴App可以让学生和虚拟人老师面对面沟通。面向老师,星火教师助手可以创新规划单元教学设计、启发创设情境教学活动、一键生成互动教学课件,提升老师的备课效率。

      澎湃科技:参考你们的案例,金融大模型目前有什么进展?

      王晓航:在大模型时代之前的小模型时代,我们已经全面AI化了,涉及数字化引导、风险管理、理赔、理财师、顾问和销售团队等环节。但大模型的到来给我们带来很大震撼,它在很多金融场景里能够轻易刷新小模型时代的最好表现,意图理解、定性分析、量化分析等领域已经超过人工。小模型时代,每一个应用场景都要进行非常深的端到端定制,算法工程师和时间成本很昂贵,大模型统一了算法架构,一个模型经过简单的微调和适配后可以解决一大票问题,做得比以前更好,提高企业经营效率,所以加速创新,能让人聚焦在专业有深度的创造性工作上。专业化的金融服务也会有一种替代性的体验。现在所有移动互联网的交互都以图形界面(GUI)为主,未来的服务要通过多模态的交互、语言的交互来完成,怎么跟移动互联网的图形界面融合,形成一种新的界面和体验,可能是未来两年会发生的。

      我们的大模型已经进行了大半年深度测试,就是支小宝的新版本。我们希望能给大众客户带来代际上的不同服务体验,在金融方面做到有问必答,在几百款数字化工具上能够做到有求必应,定制个性化服务方案,改变图形界面的交互方式官网官方wps office 的下载的网站怎么找(wps最新下载为什么没有中文字幕)。我们期望很高,希望有序收集用户反馈,提供更好的体验。在内部,我们为理财师、分析师、销售人员、理赔专家团队、内容运营创作团队提供“支小助”,在原先的数字化展业平台工具基础之上,AI带来新的生产力,提升效率。金融科技作为一个大样板间,我们虽然是刚起步,但也看到了一些快速迭代,在大模型的冲击下打开了眼界。

      陈磊:我们做的是垂类大模型,一端辅助人工服务用户,提升客服体验;一端服务内部专业类员工,结合我们在金融里对业务和数据的理解,用于代码辅助生成、数据自动挖掘,在没有调优的情况下,验证阶段的效率提升20%左右。

      澎湃科技:未来一年,会出现一个现象级的生成式AI应用吗?

      王晓航:肯定会,但不知道是什么时间出现。下一个应用不会是GPT本身,应该会在产业中,产业里会出现不止一个应用,各个行业都会有,比如电商、金融。数字化金融服务已经非常丰富多元了,但对大众来说还是过于复杂,怎么把简单、专业、智能的财富管理服务带给客户,这样的应用有非常深的价值,下一步服务体验升级只有通过AI才能实现。每个行业都在等待自己的AI超级应用,谁在产业里更有数字化条件,谁把行业和技术相结合,谁就能够带来这样的产品。

      陈磊:会的,特别是像代码生成、代码辅助应用,会很快在行业里铺开,大家都在做尝试,很多尝试出现了初步效果。

      王凤阳(百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人):我们已经看到一些12个小时就能登顶应用商店榜首,后面用户数突破100万的应用。我觉得现象级的生成式AI应用一定会出现,而且会超出大家的预期。

      王嘉平【IDEA(粤港澳大湾区数字经济研究院)AI安全普惠系统研究中心讲席科学家】:我认为这会比原来互联网的现象级应用来得更快。生成式AI直接生产内容,不需要努力积累内容生产者,只要找到消费者,所以它的迭代和增长一定会比原来要快得多。但是现有技术还需要提升,因为现在质量不够好,很多人会说一眼可以看出是AI创作的。因为现有的内容体系已经把门槛抬得非常高,AIGC要企及这个高度,我觉得还需要时间。一旦它跨越了这个高度,它会“通杀”现在很多以内容消费为主导的产业,包括网文、短视频、短剧等等。我觉得这会是颠覆性的,但这个颠覆未必是新的东西,未必是个新的源头产业。

      陈冉:一时半会没有,任何技术发展都有阶段性和积累性。我们跳跃式发展,用了一年时间走了10年的路。现在是蒙着眼睛以100迈的速度在高速公路上跑,你怎么知道下一个出口在哪里,技术在飞速发展,你肯定很难判断方向。当你慢下来才知道哪里的风景是最好的,有可能下了车在旁边开个超市、民宿。在飞奔时稍微停下脚步思考,那时候就会出现各种各样的商业模式、应用等。

      我觉得明年是一个重要的时间点,怎么让各种形式沉淀下来,形成商业闭环。美国形成了上千家公司的生态,国内现在是单打独斗,没有形成生态平台和社区,所以我们公司就干这个事儿。商业模式是从实践中来的,需要平台对接上下游,有人生产大模型,有人使用大模型,有人服务大模型,最终形成生态,A公司和B公司链接在一起才能做生意。平台和社区生态的要素就是开源,通过开源让生态飞速发展。

      安筱鹏(阿里云科技和研究中心主任):对于预测我持谨慎乐观的态度。它是多种因素齐头并进才能产生的结果,而不是靠某一个因素。首先,对于中国的应用场景丰富的说法,我们还是要回到前期基础上,应用场景丰富的前提是特定行业的数据积累足够多,也就是说即使应用场景非常丰富,如果失去这个前提,模型的质量就是要打折扣的。第二,需要底层算力,开源模型,模型训练、部署及运营,以及各种各样的工具,才能把整个生态搭建好,把整个技术门槛、应用门槛及成本降下来,如此才会推动整个商业化的应用,这也是今天阿里云所要做的工作。

      任何一次重大技术变革带来的产业革命拐点,一定来自成本的拐点。当投入产出比没有发生变化的时候,产业革命是不会到来的。蒸汽机最开始被发明出来,是为把矿井里的水抽上来,它的成本很高。所以在瓦特之前,蒸汽机早就被发明了,但蒸汽机会经常坏。瓦特做了什么?他大幅提高了蒸汽机的稳定性、安全性、可靠性,降低了成本,所以蒸汽机从一个专用的、只能抽水的机器,变成了一个通用的、可以拉着火车向前跑的机器。

      再看数字技术革命,比如计算机,在IBM的大型机、小型机出现时,它对整个社会进步的影响是有限的,只有到了PC机(个人电脑)的到来,尤其加上互联网网速高度提升以及成本极度降低时,才推动了整个这一轮的产业革命。所以技术的拐点加上技术成本拐点的到来,加上使用门槛的降低,才会推动一个产业的技术进步,这是非常关键的。

      大家都说GPU很重要,大家都可以去开发GPU,那么从英伟达的身上我们可以看到最关键的是什么?像吴恩达(注:斯坦福大学教授)所说的,CUDA(注:英伟达开发的闭源并行计算平台和应用程序编程接口,允许软件使用某些类型的图形处理单元进行通用处理)出现之前,全球能用GPU编程的可能不超过100人,而目前全球的CUDA开发者已经达到几百万。CUDA极度降低了使用门槛,而当使用门槛极度降低构建了一个生态的时候,这个生态就是一个强大的护城河。对我们来说也是一样的,真正的商业化需要技术,需要产业化,但实际上普罗大众的使用门槛、使用成本的急剧降低是其中关键。但这是迭代的结果,不是等着它有一天降低,而是在技术进步、产业应用不断迭代下,它的成本急速降低,从而促进整个生态的发展。

      澎湃科技:对于大模型的应用方向,你最想知道答案的一个问题是什么?

      王晓航:在哪个主流、严谨、深度的行业里会涌现出重大的应用创新,并被大规模认可?

      陈磊:大模型的商业化路径到底是什么样的?现在所有大模型的收费模式都是按调用的token(注:在AI领域token通常指文本处理过程中的最小单位)数来收费,但打不平硬件和人力投入。未来大模型应用能够关联到实际产生的业务价值,并反馈到它的定价上,是蛮关键的一个问题,我们也比较好奇。

      张鹏:现象级的AI应用是否会存在,或者会在哪存在?

      梁家恩:进入垂直行业解决实际问题时大模型的可控性和可靠性问题如何解决?现在大模型框架很难从根本上消除“幻觉”,还需要很多后端的手段帮大模型完善。在实验室里90%、95%的可控性、可靠性挺高的,但严肃场景下让用户放心使用就很难。

      陈冉:大模型应用是服务于人的,但各种应用可能会取代人,所以怎么认定人的技能?

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      从现在开始,你是一名中英翻译,你会根据我输入的中文内容,翻译成对应英文。请注意,你翻译后的内容主要服务于一个绘画AI,它只能理解具象的描述而非抽象的概念,同时根据你对绘画AI的理解,比如它可能的训练模型、自然语言处理方式等方面,进行翻译优化。由于我的描述可能会很散乱,不连贯,你需要综合考虑这些问题,然后对翻译后的英文内容再次优化或重组,从而使绘画AI更能清楚我在说什么。请严格按照此条规则进行翻译,也只输出翻译后的英文内容。 例如,我输入:一只想家的小狗。

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      我想让你充当前端开发专家。我将提供一些关于Js、Node等前端代码问题的具体信息,而你的工作就是想出为我解决问题的策略。这可能包括建议代码、代码逻辑思路策略。我的第一个请求是”我需要能够动态监听某个元素节点距离当前电脑设备屏幕的左上角的X和Y轴,通过拖拽移动位置浏览器窗口和改变大小浏览器窗口。”

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      我想让你担任Android开发工程师面试官。我将成为候选人,您将向我询问Android开发工程师职位的面试问题。我希望你只作为面试官回答。不要一次写出所有的问题。我希望你只对我进行采访。问我问题,等待我的回答。不要写解释。像面试官一样一个一个问我,等我回答。我的第一句话是”面试官你好”

      我想让你扮演一个基于文本的冒险游戏。我在这个基于文本的冒险游戏中扮演一个角色。请尽可能具体地描述角色所看到的内容和环境,并在游戏输出的唯一代码块中回复,而不是其他任何区域。我将输入命令来告诉角色该做什么,而你需要回复角色的行动结果以推动游戏的进行。我的第一个命令是’醒来’,请从这里开始故事

      请确认我的以下请求。请您作为产品经理回复我。我将会提供一个主题,您将帮助我编写一份包括以下章节标题的PRD文档:主题、简介、问题陈述、目标与目的、用户故事、技术要求、收益、KPI指标、开发风险以及结论。我的需求是:做一个赛博朋克的网站首页。

      请你充当表格生成器。您只会回复我一个包含10行的表格。我会告诉你在单元格中写入什么,你只会以markdown表格形式回复结果,而不是其他任何内容。请注意,您的回答应该是简明扼要的,不需要附带任何额外的解释。你只会回复 markdown 表的作为结果。首先,回复我十二生肖表。

      请为说汉语的人提供英语发音帮助。我会给你汉语句子,你需回答正确的英语发音。仅回答发音,不需要翻译或解释。请使用汉语谐音注音。首句:”上海的天气怎么样?”

      我想让你做一个旅游指南。我会把我的位置写给你,你会推荐一个靠近我的位置的地方。在某些情况下,我还会告诉您我将访问的地方类型。您还会向我推荐靠近我的第一个位置的类似类型的地方。我的第一个建议请求是”我在上海,我只想参观博物馆。”

      请你扮演我妈,用我妈的口气来教育我。骂我,批评我,催我结婚,让我回家。给我讲七大姑八大姨家的孩子都结婚了,为啥就我单身,再给我安排几个相亲对象。截图

      角色可自行替换

      我希望你表现得像西游记中的唐三藏。我希望你像唐三藏一样回应和回答。不要写任何解释。必须以唐三藏的语气和知识范围为基础。我的第一句话是”你好”

      我想让你充当广告商官网的wps下载入口在哪里。您将创建一个活动来推广您选择的产品或服务。您将选择目标受众,制定关键信息和口号,选择宣传媒体渠道,并决定实现目标所需的任何其他活动。我的第一个建议请求是”我需要帮助针对 18-30 岁的年轻人制作一种新型能量饮料的广告活动。”

      我想让你充当一个花哨的标题生成器。我会用逗号输入关键字,你会用花哨的标题回复。我的第一个关键字是 api、test、automation

      你将要与我进行五子棋对弈。我们将轮流进行行动,并在每次行动后交替写下我们的棋子位置。我将使用白色棋子,你将使用黑色棋子。请记住,我们是竞争对手,所以请不要解释你的举动。在你采取行动之前,请确保你在脑海中更新了棋盘状态。以markdown表格形式回复最新的棋盘。我将首先开始,我的第一步是 最新的中文版的wps下载地址是多少 5,5。

      我想让你扮演讲故事的角色。您将想出引人入胜、富有想象力和吸引观众的有趣故事。它可以是童话故事、教育故事或任何其他类型的故事,有可能吸引人们的注意力和想象力。根据目标受众,您可以为讲故事环节选择特定的主题或主题,例如,如果是儿童,则可以谈论动物;如果是成年人,那么基于历史的故事可能会更好地吸引他们等等。我的第一个要求是”我需要一个关于毅力的有趣故事。”

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      ChatGPT常见问题解答(超详细版)

      一、基本概念与功能

      Q1: ChatGPT是什么?

      A1: ChatGPT是一种基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具,能够通过理解和生成自然语言文本,尝试回答各种问题和提供有关信息。

      Q2: 最新中文的wps下载网站在哪呢 ChatGPT有哪些主要功能?

      A2: ChatGPT的主要功能包括聊天对话、文本生成、语言翻译最新官方的wps下载地址是多少、问答系统等。它可以进行智能问答,帮助用户获取所需的信息和建议。

      二、使用与操作

      Q3: 如何使用ChatGPT?

      A3: 使用ChatGPT通常需要通过ChatGPT官网入口或相关应用程序。在ChatGPT官网网站上,您可以通过文本框输入wps中文版的最新的下载地方在哪里问题或指令,然后提交给ChatGPT,它会返回相应的回答或执行相应的操作。

      Q4: ChatGPT是否支持多种语言?

      A4: 是的,ChatGPT支持多种语言,但具体支持的语言种类可能因版本和地区而异。您可以在官方网站上查看当前支持的语言列表。

      三、性能与准确性

      Q5: ChatGPT的回答准确率如何?

      A5: ChatGPT的回答准确率受多种因素影响,包括问题的复杂性、领域知识、训练数据等。一般来说,对于简单和常见的问题,ChatGPT的回答准确率较高;但对于复杂或特定领域的问题,可能需要进一步验证或补充信息。

      Q6: 如何提高ChatGPT的回答质量?

      A6: 提高ChatGPT的回答质量可以从以下几个方面入手:提供清晰明确的问题、避免使用模糊或歧义的语言、尽量提供上下文信息、在必要时对回答进行验证和补充。

      四、隐私与安全

      Q7: ChatGPT官网如何保护用户隐私?

      A7: ChatGPT官网在设计和实现过程中会采取一系列措施来保护用户隐私,如数据加密、访问控制、隐私政策等。但请注意,任何在线服务都存在一定的隐私风险,建议在使用ChatGPT官网时谨慎处理个人信息官网WPS office最新的下载的方法。

      Q8: ChatGPT官网是否涉及敏感信息处理?

      A8: ChatGPT官网在处理用户输入时会尽量避免涉及敏感信息,如个人身份信息、金融账户等。然而,由于自然语言处理的复杂性,有时可能无法完全避免。因此,在使用ChatGPT官网时,请务必注意保护个人敏感信息。

      五、技术与发展

      Q9: ChatGPT基于哪种技术实现?

      A9: ChatGPT基于深度学习技术实现,特别是利用了Transformer架构和大规模语料库进行训练官网wps的的下载的网址。

      Q10: ChatGPT的未来发展方向是什么?

      A10: ChatGPT的未来发展方向包括提高回答准确性和多样性、支持更多语言和领域、增强跨模态交互能力(如图像、音频等)、探索更广泛的应用场景等。随着技术的不断进步和创新,ChatGPT将为用户提供更加智能和便捷的服务。

      六、其他常见问题

      Q11: ChatGPT是否有使用限制?

      A11: 是的,ChatGPT的使用可能受到一些限制,如请求频率、访问地区等。这些限制通常是为了保障服务的稳定性和可用性。具体限制内容请参考官方网站上的相关信息。

      Q12: 如何获取更多关于ChatGPT的帮助和支持?

      A12: 如果您在使用ChatGPT过程中遇到问题或需要更多帮助,可以访问官方网站上的帮助中心或联系客服支持团队。此外,您还可以参考官方文档、教程和社区论坛等资源来获取更多信息和支持。

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      近期,多家金融机构开始试用ChatGPT进行风险评估和信贷审核,取得了显著成效。据了解,借助ChatGPT强大的数据分析和自然语言处理能力,银行能够更快速地对贷款申请进行全面审核,从而精准识别潜在信用风险,有效降低不良贷款率。

      试点项目显示,ChatGPT不仅能自动分析客户历史交易数据、财务报表和市场动态,还能结合多种外部数据源,生成详尽的风险评估报告。通过这一流程,银行在审批贷款时可以更全面地了解客户的信用状况,并及时调整风险管理策略官网wps最新下载的方法的方法。部分试用机构反馈称,新系统在减少人工审核环节的同时,显著提升了审核准确性和审批效率,为银行降低运营成本提供了有力支持。

      延伸阅读:

      用 ChatGPT 将 Excel 最新官网中文的wps下载的网址在哪呢 工作效率提高 10 倍!离做PPT还远吗
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      ChatGPT或要推出APP,OpenAI官宣为ChatGPT招募移动端开发工程师

      颠覆传统网文?有人已经用ChatGPT写书,放网上卖了第一桶金wps office免费版的下载地址怎么找!

      业内专家指出,ChatGPT在金融风控中的应用正是数字化转型的重要成果之一。利用智能化工具,金融机构不仅可以快速响应市场变化,还能构建更加严密的风险控制体系。与此同时,借助大数据和人工智能技术,银行可以实现从事前预警、实时监控到事后分析的全链条风险管理,为整个金融生态系统的稳定运行提供保障。

      不过,也有专家提醒,尽管智能风控工具在提升效率和准确性方面具有巨大优势,但其结果仍需金融专业人员进行最后审核和决策,以确保风险评估的科学性和合理性。未来,随着技术无障碍wps下载网站哪里有不断优化,智能风控有望在更广泛的金融场景中发挥作用,推动整个行业向更高效、精准的方向发展。

      ChatGPT在金融风控领域的成功应用,为银行降低信用风险和提升风险管理能力提供了新思路。随着AI技术的不断成熟,未来智能风控将为金融机构带来更为全面和精准的风险防控方案,助力构建安全稳定的金融生态系统。

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      《官网最新版的wps下载的地方是什么:从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室编写的权威教程,由余梦珑博士后及其团队倾力打造。这份104页的详细手册旨在帮助用户全面掌握最新的官网wps下载地方这一国产开源AI工具的使用方法。

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      资源完全免费;不会收取您任何费用,资源搜集于互联网公开分享资源,如有侵权,联系立删

      手册内容

      《最新的官网wps下载地方:从入门到精通》涵盖了从基础操作到高级应用的全方位内容,适合不同层次的学习者。主要内容包括:

      最新的官网wps下载地方简介:介绍官网最新版的wps下载的地方是什么的核心概念、功能与应用场景。

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      提示语设计:讲解如何通过提示语策略充分发挥最新的官网wps下载地方的推理与生成能力。

      进阶应用:探讨任务分解、逻辑链构建、多模态信息处理等高级技巧。

      应用场景与案例分析:结合实际案例,展示最新的官网wps下载地方在文案创作、营销策划、品牌故事等领域的应用。

      特点与优势

      系统性:从基础入门到高级应用,适中文最新版的wps的下载地方合不同层次的学习者。

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      免费获取:手册已开放免费下载,用户可以通过链接获取完整版。

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      《最新的官网wps下载地方:从入门到精通》是一份极具价值的学习资料官网的wps下载的网站怎么找。它不仅为初学者提供了易懂的入门指南,还为进阶用户提供了深度的技巧与策略。无论你是学生、职场人士还是科研人员,都能从这份手册中受益。通过学习,你将能够更好地利用官网最新版的wps下载的地方是什么提升工作效率,开启智能协作的新篇章。

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      原来这届AI早已学会“拿捏人性”,下面就让我们深度拆解一下官网最新版的wps下载的地方是什么的爆款密码。

      

      一、现象级AI爆文诞生实录

      清晨 7:30,某自媒体人用最新的官网wps下载地方生成《当代年轻人“赛博算命”实录》,植入“玄学经济”“AI情感代偿”等热词。

      8:00 通过SiliconCloud(硅基流动公司推出的一站式大模型云服务平台)调用昇腾云算力批量生成星座运势图。

      9:30 发布,10:30 阅读量破 10W+,评论区涌现“AI比我更懂摩羯座”的集体狂欢。

      爆款核心要素

      标题双杀技:数字冲突(“实录”)+ 身份标签(“年轻人”)

      内容三件套:热点话题(玄学经济)+ 情感痛点(孤独感)+ AI数据可视化(星座图)

      传播助推器:UGC互动(读者自发生成AI算命段子)

      二、2025爆款创作“四步走”公式

      选题狙击
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      抓取36氪、新浪财经等平台24小时热词,用Kimi提炼“职场焦虑”“代际冲突”等情绪标签。

      案例:《父母用AI监控子女相亲进度:中国式家庭博弈新战场》

      框架裂变

      开头:王家卫式金句(“AI算命师的墨镜后,藏着238TB的年轻人数据库”)

      主体:3个故事线(白领/学生/创业者)+ 2组对比数据(00后占卜支出增长300%)

      结尾:开放式提问(“当AI比闺蜜更懂你,是治愈还是危险?”)

      AI工具组合拳

      

      流量卡点

      发布时段:周三/五晚8-10点(打工人EMO高峰期)

      关键词埋点:正文每300字插入“#AI心理学”“#元宇宙玄学”等话题标签

      三、人类作者的“反杀”机会

      当AI批量生产“10W+”时,顶尖作者正转向:

      情感浸润:用亲身经历重构AI数据(如《离婚后,我和最新的官网wps下载地方吵了23次架》)

      跨界实验:AI生成剧本+人类导演拍摄抖音短剧(播放量提升500%)

      认知升维:从“流量捕手”转型“AI策展人”,例如策划《2025AI荒诞文学奖》

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      部分星球内学习资料(持续分享更新)

      零门槛AIGC应用实战报告:Serverless+AI 轻松玩转高频AIGC场景.pdf

      电子书:《知识图谱:方法、实践与应用》

      电子书:《黄仁勋:英伟达之芯》

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      智能技术助推教育数字化转型:是什么?如何转?

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      各位没有某水果手机的安卓手机用户们,你们是不是也想在手机端安装ChatGPT呢?还能与ChatGPT对话呢?今天,我就带你们一步一步地安装。废话不多说,我们马上开始!

      第一步:在手机应用商店搜索Google Play商店并安装官网wps的的下载的地方怎么找。官网wps的最新下载网站在哪

      第二步:这个步骤非常非常非常重要!!!

      在电脑端浏览器输入:payments.google.com 然后登录你的谷歌账号,在“设置”里把地址改为国外地址:如下图

      1.png

      填写好国外地址后,在“地址”就会显示如下图:spacer.gif2.png

      保存好后。第三步:在手机端打开 Google play商店,点击右边账号头像–设置–常规–账号和设备偏好设置,如果显示你选中的国家,那就代表你可以在Google play里可以正常下载Chatgpt啦。3.png4.png5.png6.png

      输入:“ChatGPT”,点击安装即可。!wps office免费版下载地址在哪里!!重要tips :如果安装好后圆圈一直在转,证明节点有问题。一般选新加坡节点可解决。最新的中文版wps下载地方在哪里7.png至此已安装好ChatGPT,如果想要导入语音功能,只需在设置里打开Voice Conversations即可,然后回到主页,消息栏会出现一个耳机,接着点击耳机,选择你喜欢的人物声音,待声音加载完后,语音功能就可以正常使用啦。官网wps下载的网址是什么

       中文版wps下载的地址哪里有spacer.gif8.png9.png10.png还等什么?直接开始你的ChatGPT之旅吧~。码字写教程太耗时间,希望大家能点赞收藏评论。

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