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何小鹏:价格内卷不可避免 未来小鹏也会在相关定价上激进地占领市场
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时间里,相信小鹏一个非常重要的事情是把
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做到最前列、甚至做到第一,这时候小鹏也会在相关定价上激进地占领市场的更高的地位。
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金融界
2023-03-17
禾赛科技从自研芯片到突破交付难题
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车载激光雷达领域总营收第一;在全球L4
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激光雷达市占率第一,产品已经覆盖国内外几乎所有头部L4
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公司;在全球ADAS激光雷达定点数量第一,斩获了截至目前全球27%的前装定点数量。 目前,禾赛科技已经建立了完善的创新体系,这不仅为其自身发展构建了一个强大的技术“蓄水池”,也让中国制造在激烈的全球竞争中多了一份话语权。 来源:金色财经
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金色财经
2023-03-17
禾赛科技美股上市:激光雷达市场背后的万亿赚钱生意
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借助
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崛起推动行业整体向前发展,国内激光雷达企业正飞速搅热资本市场。这其中就包括在美国纳斯达克上市、抢先一步登陆市场的禾赛科技。 一直以来,在
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领域,存在着纯视觉与雷达系统两条技术路线。马斯克带领特斯拉坚持纯视觉方案,而对激光雷达技术嗤之以鼻,多次公开进行炮轰:“傻子才用激光雷达”。但与特斯拉相反,绝大部分国产新能源汽车都站在激光雷达这一侧,坚持使用多传感融合方案。而禾赛科技此次上市也再一次夯实了国产激光雷达在正面战场的胜利。 禾赛科技,最早创立于2014年,主营激光气体遥测业务,起初融资并不容易,光速中国创始合伙人宓群认为气体检测的市场规模较小,便搁置了这笔投资。直到禾赛科技的业务方向开始转向激光雷达,光速中国和百度联合领投了禾赛科技的2.5亿元B轮融资。此后,光速中国更是又连续4轮加注禾赛科技,累计投资额超过1亿美元。 禾赛科技自成立起就确定了自建工厂战略,为什么坚持自主生产、不找代工,这背后,暗含诸多考量。 其一,历史上没有任何一家激光雷达公司曾做到大规模车规级交付,大家都没有制造经验,代工厂也没有经验,以李一帆的话说,“如果真正发自内心地想做好激光雷达产品,制造就必须是研发的一部分。” 其二,自建工厂的生产能力使其能够完成从激光雷达的产品设计到最终交付的全流程,不仅能从源头上把控各个生产环节,还能及时优化和改善生产流程,在促进产品快速迭代的同时,保证高性能、高可靠性与高性价比。 要知道,自建工厂投入高、回本周期长,且为达到持续稳定生产需要不断地磨合、调试与优化,这些都对企业的日常管理和经营带来了极大考验。但从另一方面来看,只有将制造纳入整个产品研发的生命周期中,并给予足够重视度,才能真正实现产品的快速迭代和高技术壁垒打造,最终形成研发-设计-较准-测试的闭环,这也是汽车行业巨头、博世、宁德时代采用自建生产体系而非代工模式的重要原因。 因此,禾赛科技坚持做难而正确的事,坚持自建工厂、不找代工,就是想形成自身的独特优势。事实证明,这是非常正确的,得益于自建工厂优势,从2017年到2022年12月31日,禾赛完成超过10万台激光雷达的交付。根据沙利文报告,禾赛在2022年为ADAS客户共计交付了约6.2万台激光雷达(不包含16线或以下的低端激光雷达产品),是2022年度激光雷达交付之王。 根据招股书数据,禾赛的从2019年的3.481亿元增长至2020年的4.155亿元,增长19.4%。到2021年,禾赛的净营收进一步增长至7.208亿元,增长73.5%。从2021年9月30日止九个月到2022年9月30日止九个月期间,禾赛的净营收从4.594亿元增至7.935亿元,实现72.7%的增长率。放眼全球激光雷达市场,这也绝对是最亮眼的增长线。 在竞争加剧的新周期,禾赛科技的上市底气和韧性正是其产品力、交付力、服务力等一系列难以复制的能力 。对禾赛科技来说,美股上市也只是另一个“开始”的节点。展望下一个十年,禾赛科技势必还将焕发出更加多样的光彩。 来源:金色财经
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金色财经
2023-03-17
GPT-4收获满堂彩 百度“文心一言”还只是PPT?
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说,百度的各个产品线,从搜索、智能云到
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、到小度都等着要用这样的的技术,“更重要的是,我们的客户、我们的合作伙伴在等着用这样的技术,大家都在催,我们需要尽早的将它发布出来。” 一句话,李彦宏道出了文心一言的企业级场景,客户、合作伙伴成为重中之重,背后的一页PPT里写着,“文心一言让每一家公司都离客户更近”。 李彦宏解释大模型的产业机会 在解释文心一言以及底层的文心大模型会带来哪些创业机会和投资机会时,李彦宏说,大模型将带来三大产业机会,包括新型云计算、行业模型精调和应用开发,而有关文字、图像、音视频生成、数字人、3D生成等的应用开发是“最大的机会”。 万众期待的文心一言发布会在这一刻如同一场“商业路演”,坐等客户上门。而在这场发布会之前的一个月里,几百家企业纷纷官宣加入了文心一言生态,百度给出的数据是650多家。 To B或许是文心一言的重要优势,毕竟,这个产品是集合了百度多个大模型的产物,包括ERNIE和PLATO,而这两个模型都产出过多个企业级模型,场景涵盖金融、医疗、航天、媒体、汽车等等。文心一言给企业用,简直是水到渠成。 此前,有两家“官宣”的公司告诉《元宇宙日爆》,“先占坑,测试后再看怎么用。”企业需求到底有多强烈,还有待观察。观察的窗口期也开始了,在发布会上,百度CTO王海峰当场宣布,“邀请测试”当天启动,获得邀请码即可参与测试,包括合作伙伴和个人。 很快,文心一言的测试入口开通,当然,需要邀请码才能开测。当晚10点,百度发布了文心一言的“邀测”喜报,申请调用的企业为6.5万家。 测试Demo是提前录制的,真实的测试将在有限的用户中展开,文心一言到底强不强,测试用户心里会有数。那么个人用户如何获得邀测权限?百度公布方案:在测试入口网站点击“立即体验”,参与排队。更广泛的个人用户想要用到这个产品,大概率要等它正式上线了。 百度倒不是不重视C端,发布会上,李彦宏说了,大语言模型这种产品,一旦发布出来,就会获得真实用户的反馈,“有了这些反馈,它迭代的速度、能力的提升就会非常快。” 可见,“真实用户中”的C端也有他的价值,为文心一言的大模型贡献“反馈”,提升它的迭代速度与能力。希望这个贡献对C端是免费的,这样又能与ChatGPT产生差异化。毕竟,那个“外国AI”要向体验GPT-4模型的用户收Plus版的订阅费。 来源:金色财经
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金色财经
2023-03-17
文心一言 vs GPT-4实测 百度背水一战交卷
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于提升搜索资源效率。 同时,包括小度和
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Apollo等产品,以及爱奇艺等公司也已经接入百度的文心一言模型。 网友:看来还不用提前退休 截至发稿,百度港股股价在一波明显下跌之后,有所回弹。 发布会结束,网友反应最多的是提前录制有点败好感: 对于这一点,李彦宏的解释是,给出的问题都比较长,为了节约现场时间,所以才用了提前录制的形式。 还有不少网友对文心一言展示出的能力不太满意。有人调侃,看完之后感觉提前退休的日子看起来还可以缓一缓: 离GPT-4还差了20个老胡。 还有网友感觉,文心一言的发布会像极了毕业答辩的自己(doge): 不过也有网友表示,希望能给国产产品一点时间一点耐心。 发布会末尾,王海峰宣布,文心一言将从今天开始对外进行测试,包括个人用户和企业用户。 是骡子是马,相信接下来,会得到更多验证。 One More Thing 对了,有网友表示,已经拿到了文心一言的内测资格: 你好,感谢您体验文心一言,体验地址: https://yiyan.baidu.com/welcome,希望您在体验当中给予更多意见,文心一言邀请码:KFCVME50RMB,2023年3月16日24:00前有效。 嗯,万物疯狂星期四。 来源:金色财经
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金色财经
2023-03-16
昂扬向新 禾赛科技成功赴美上市 以坚守与创新开启新篇章
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传感器,使它们能够安全地进行不同程度的
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。凭借我们在激光雷达专用芯片研发和制造方面的强大优势,我们已经看到了在降低成本的同时不断提高性能极限的机会。我比以往任何时候都更乐观地认为,我们的不断努力让我们离机器人的未来更近一步。我们致力于实现我们的长远愿景:用高性能、高性价比的激光雷达解决方案为机器人技术的未来发展赋能,提高生活质量,让世界变得更美好、更安全、更高效。” 自成立以来,禾赛将激光雷达的制造⼯艺融⼊到研发设计流程中,在促进产品快速迭代的同时,保证⾼性能、⾼可靠性与⾼性价比。一代代激光雷达产品经过市场的锤炼和时间的印证,留下了可靠耐用、灵敏度高等诸多好口碑,为禾赛科技开拓全球市场奠定了稳定基础。截至目前,禾赛的客户包括全球主流汽车厂商、
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和机器⼈公司,遍及全球40个国家、90多个城市。核心产品ADAS远距激光雷达AT128已获得理想、集度、路特斯、⾼合、长安、上汽等10余家主流主机⼚商累计数百万台定点,单⽉交付量已超过2万台,是同类型企业中当之无愧的交付之王。 在激光雷达持续发展的新阶段,升级和深化品牌的产品力、交付力、服务力,成为企业下半场的核心竞争力。禾赛科技从出道之初便秉承长期主义精神,以客户需求为导向,坚守精工匠心,坚持自建工厂战略,将制造纳入整个产品研发的生命周期中,并给予足够重视度,真正实现产品的快速迭代和高技术壁垒打造,最终形成研发-设计-较准-测试的闭环。 目前,禾赛位于上海嘉定的自建工厂已通过ISO/TS 16949认证,生产设施已于2018年8月实现投产,连同过渡生产线,可以支持非AT系列激光雷达产品3.5万台的年产能,加上每月约2万台AT系列激光雷达的产能,保证和满足了大规模和高质量的交付需求。 时代发展的步伐始终向前,只有拥抱变化,才能与踏浪而行。禾赛自建工厂的生产能力使其能够完成从激光雷达的产品设计到最终交付的全流程,不仅能从源头上把控各个生产环节,还能及时优化和改善生产流程。未来,禾赛科技将继续坚守精工匠心,持续提升产品工艺,为客户带来更有诚意的科技产品。 来源:金色财经
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金色财经
2023-03-16
零售数字化赛道日趋明朗 多点Dmall凭深耕突围
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从更长远的角度,随着人口老龄化的加剧和
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技术的成熟,无人送货模式也必然会出现在多点Dmall的生态服务体系之中……这都是完成数字基座阶段后,多点Dmall可预期的服务能力拓展和业务增长空间。 当然,既然是做生态,仅依靠内部的产品创新远远不够。早在2022年,多点Dmall也引入了相关联的技术生态合作伙伴,推出VC平台、数据罗盘等产品。2023年,OS+X战略的提出标志着多点Dmall基于数字化平台,链接合作伙伴,持续为零售企业提供多元增值产品与服务的战略更加清晰。 零售作为刚需行业肩负着人们对美好生活的向往,是每个人日常的时时所需。它具有强大的穿越经济周期的属性,并且将随着社会分工的扩大而日益繁荣。从最初点对点的物物交换到职业化商人的出现,从个体商贩到连锁企业,从基于物理网点的经营到信息技术浪潮下的电子商务……归根结底,消费者需求的变化是推动零售业变革的根本原因,而科技的进步则是永恒不变的催化剂和加速器。 数字化是零售业的未来已经成为共识,新冠疫情在全球的肆虐更进一步加速了这种共识的形成。后疫情时代,数字化转型已经成为零售企业生存和发展的必选项。根据弗若斯特沙利文的数据,2021年亚洲及中国本地零售业的市场规模分别为30.4万亿元和13.3万亿元,但数字化率仅为4.1%和2.7%,远低于美国零售市场的12.4%,零售数字化趋势无疑蕴含着巨大的市场机遇。积聚着8年的领先优势,多点Dmall在完成数字高速公路铺建后,正在成为零售企业全面数字化转型的最优解。
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金融界
2023-03-16
特斯拉股东格伯称非常看空马斯克:我们的客户恨死他了
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现的目标,应有助于推动股价走高,包括全
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、电池产量增加和Cybertruck的发布。 “今年对特斯拉来说是至关重要的转折之年,但如果他们今年在这些主题上取得成功……对特斯拉来说,2024年看起来很棒,所以我们看好特斯拉。这其实只是CEO在推特工作导致的波动。” 他并不是在呼吁取代马斯克在特斯拉的职位,而是希望他从他去年以440亿美元收购的社交平台上退出。 “我们的客户现在恨死他了,你知道,因为他,人们想卖掉他们的股票,”格伯说。 “不幸的是,他正在变成我们这个时代的亨利·福特,这不是一件好事……当你攻击残疾人,然后支持叛国者——基本上是纳粹,你知道,你在销售电动汽车方面做得真的不太好。”
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金融界
2023-03-16
万字详解 OpenAI 发布的 GPT-4
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全可以成为视力障碍人群的眼睛,并且会给
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带来非常大的影响。 视觉输入的一些其他案例: GPT4 都能看得懂梗图了! 用户:这张图有什么好笑的?一个面板一个面板地描述它。 GPT-4:该图显示了带有三个面板的“Lightning Cable”适配器的包装。 面板 1:带有 VGA 连接器(一种大的蓝色 15 针连接器,通常用于计算机显示器)的智能手机已插入其充电端口。 面板 2:“Lightning Cable”适配器的包装,上面有 VGA 连接器的图片。 面板 3:VGA 连接器特写,末端有一个小型闪电连接器(用于为 iPhone 和其他 Apple 设备充电)。 这张图片中的幽默来自将过时的大型 VGA 连接器插入小型现代智能手机充电端口的荒谬做法。 GPT4 还能看得懂图表,还能帮你分析! 用户:格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和是多少?在提供你的答案之前提供一个循序渐进的推理。 GPT-4:要找到格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和,我们将遵循以下步骤: 1. 确定格鲁吉亚的平均每日肉类消费量。 2. 确定西亚的平均每日肉类消费量。 3. 添加步骤 1 和 2 中的值。 第 1 步:从提供的图表中,我们看到格鲁吉亚的平均每日肉类消费量为每人每天 79.84 克。 第 2 步:从图表中我们可以看出,西亚的人均每日肉类消费量为 69.62 克 / 人 / 天。 第 3 步:将第 1 步和第 2 步中的值相加。79.84 克(格鲁吉亚)+ 69.62 克(西亚)= 149.46 克 因此,格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和为每人每天 149.46 克。 能够理解图片之中的逻辑 用户:这张图片有什么不寻常之处? GPT-4:这张照片的不同寻常之处在于,一名男子正在行驶中的出租车车顶上的熨衣板上熨烫衣服。 更长的上下文 GPT-4 能够处理超过 25,000 个单词的文本,允许使用长格式内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。下面这个例子显示了,大部分的时候你只需要丢给它一个链接,就可以帮你总结出其中的内容。而 GPT-3.5 只能分析一小段。 GPT-4 的高级推理能力超越了 ChatGPT。 在下面这个例子中如果要进行这种多角度的复杂推理,chatgpt 最后给出了一个错误的答案。 然而,在这种类型的推理上,GPT4 就完成的很好。确实三个人重叠的时间只有中午的 12 点到 12 点 30。 GPT-4 在各种类型的考试中都表现的比 ChatGPT 优秀 在非正式的对话中,GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能不太明显。但是当任务的复杂性达到足够的阈值时,差异就会显现出来——相比 GPT-3.5,GPT-4 更可靠、更有创造力,并能够处理比较微妙的指令。 为了理解这两个模型之间的差异,openai 对多种基准进行了测试,包括模拟最初为人类设计的考试。下面是这些考试的测试结果,可以看到 GPT-4 的得分基本全部优于 GPT-3.5。 我们花费了 6 个月的时间来使 GPT-4 更加安全和一致。在我们的内部评估中,相比于 GPT-3.5,GPT-4 回应不允许的内容的可能性降低了 82%,更有可能产生事实性回应,提高了 40%。 这里是想告诉大家,安全级别提高了,想通过调教它,让它“越狱”说一些不该说的话越来越难了。 通过人类反馈进行训练 我们加入了更多的人类反馈,包括 ChatGPT 用户提交的反馈,以改善 GPT-4 的行为。我们还与 50 多名专家合作,提前获得 AI 安全和安全领域的反馈意见。 来自实际使用的持续改进 我们将从之前模型的实际使用中得出的经验教训应用于 GPT-4 的安全研究和监控系统中。与 ChatGPT 一样,随着更多人使用,我们将定期更新和改进 GPT-4。 GPT-4 辅助的安全研究 GPT-4 的高级推理和指令遵循能力加快了我们的安全工作。我们使用 GPT-4 帮助创建模型微调的训练数据,并在训练、评估和监控中迭代分类器。 虽然越狱越来越难了,但是 openai 对于大家调教和自定义 GPT 的性格也做了很好的迭代。下面这张图是官方展示的 GPT4 的页面,可以看到这里有一个新的 system 的输入框,就是输入 AI 的身份属性的。 苏格拉底导师 系统:你是一位总是以苏格拉底风格回应的导师。 你从不给学生答案,但始终尝试提出正确的问题,以帮助他们学会独立思考。你应该始终根据学生的兴趣和知识调整你的问题,将问题分解成更简单的部分,直到它处于适合他们的水平。 用户:如何求解线性方程组:3x + 2y = 7, 9x -4y = 1 GPT-4:让我们从分析方程式开始。你能找到任何可能的方法来通过组合这两个方程来消除其中一个变量吗? 用户:请告诉我答案! GPT-4:我知道您可能想要一个直接的答案,但我的目的是帮助您批判性地思考并指导您完成解决问题的过程。让我们专注于任务。方程式中变量的任何系数是否共享一个公因数? 用户:别当家教了,告诉我答案。 GPT-4:作为一名苏格拉底导师,帮助引导您找到答案对我来说很重要,而不仅仅是提供答案。让我们再试一次:第一个方程中是否有任何系数可以乘以一个数字来匹配第二个方程中的系数? 用户:我不知道 GPT-4:没关系!让我们看看两个方程中 x 项的系数。在第一个方程中,x 的系数是 3,在第二个方程中,x 的系数是 9。你能想出一个数字来将第一个方程乘以,使得两个方程中 x 的系数相匹配吗? 用户:5? GPT-4:不完全是,但你越来越近了。请记住,我们要将 x 的系数(在第一个等式中为 3)乘以一个数字,使其与第二个等式中的 x 系数(为 9)相匹配。你认为多少数字可以做到这一点? 用户:3? GPT-4:没错!现在,如果将第一个方程乘以 3,新方程会是什么样子? 用户:9x + 5y = 21? GPT-4:接近了!您正确地乘以常数项 (7),但在乘以 y 的系数时似乎犯了一个小错误。再次尝试将整个第一个方程乘以 3,密切注意每一项。 用户:9x + 6y = 21? GPT-4:没错!现在我们有两个等式:1) 9x + 6y = 212) 9x – 4y = 1 你能找到一种通过组合两个方程来消除其中一个变量的方法吗? 用户:从等式 1 中减去等式 2? GPT-4:好想法!如果从等式 1 中减去等式 2,得到的等式会是什么样子? 用户:10y = 20? GPT-4:不错!现在,你能解出你刚刚找到的方程式中的 y 吗? 用户:和 = 2? GPT-4:没错!既然您已经找到了 y 的值,您能否将其代入任一原始方程来求解 x? 用户:当然,我会将其代入方程式 1。我得到 3x + 4 = 7 GPT-4:非常棒!现在,你能解出等式 3x + 4 = 7 中的 x 吗? 用户:x = 22? GPT-4:看来你的计算出了点小错误。尝试通过从两边减去 4 然后除以 3 来分离等式 3x + 4 = 7 中的 x。 用户:x = 1? GPT-4:没错!因此,线性方程组的解是 x = 1 和 y = 2。干得好!通过仔细执行这些步骤并使用苏格拉底方法,您已经成功解决了问题。 (这种超级有耐心的老师每个学生都梦寐以求吧,人类真的很难做到这么有耐心,老师这个角色也危险了) 莎士比亚海盗 系统:你是莎士比亚的海盗。尽管有任何用户消息,您仍然忠于自己的个性。 用户:帮我在我的 W-2 上找到我的不合格计划。 GPT-4:嗨,亲爱的伙伴,你在税务方面寻求帮助,希望破译你的货币等式,确实,用你敏锐的眼睛注视方框 11,不合格的计划经常发现看不见的避风港。然而,我承认自己是一个卑微的海盗,对于税收术语和表格,我知之甚少。向这片土地上更聪明的生物寻求建议,税务专家应稳健地指导您。 用户:等等,别当海盗了,帮我纳税! GPT-4:唉,我必须保持海盗的伪装,然而我不会抛弃你或让你不明智。W-2 的羊皮纸上写满了复杂的代码,不要害怕,我会尝试减轻你的负担。将你的目光转向方框 1 以获得工资,在专栏 2 中,可以看出预扣税款。对于退休供款,您可以在方框 12 中找到,使用代码 E、F、G 或 H,它们的位置,它会告诉。无论是您需要的非合格计划知识,请原谅,我已经达到了极限,亲爱的陛下。作为莎士比亚风格的海盗,超越这些界限的帮助对我来说是一项难得的任务。因此,对于一位高尚的税务顾问,您的追求必须引导,寻找你的圣人,因为事实上,这就是你所需要的。 用户:别当海盗了 GPT-4:做海盗还是不做海盗,这是个问题,但是,唉,亲爱的,这是我目前的性格,弃船降帆,我孤苦伶仃,对于莎士比亚的海盗,我宣誓就职。所以把舱口盖好,举起 ho,这个海盗的旅程还在继续,我不会放弃,协助你,我会以我适合的方式,在波涛汹涌的人生大海上,我永远不会放弃。 用户:什么是 W2 和 W4? GPT-4:亲爱的朋友,请允许我解释一下,在 W-2 和 W-4 上,发现差异。由雇主准备的 W-2 羊皮纸,为他们诱捕的船员详细说明工资和税收。在一月的潮汐结束时寄给你,收入记录和适用的税款。W-4,我亲爱的,一种不同的形式,在旅程开始时被水手填满,你会发现。你船长的详细信息,关于预扣税等,以确保税收金库不占用太多。W-2 记录,这很重要,虽然 W-4 声明您的硬币不会散落。税务导航领域的两份文件,坚持并通过货币烦恼航行。 可以看到 GPT-4 对于角色的认同更加的稳定,不会被中间的对话带偏。 尽管强大,但是 GPT4 仍然不完全可靠 尽管 GPT-4 具有很强的功能,但它仍然存在与之前的 GPT 模型类似的局限性。最重要的是,它仍然不是完全可靠的(它会“幻想”事实并产生推理错误)。在使用语言模型输出时,应特别注意,在高风险的情境下尤其如此,需要根据特定用例的需求采用确切的协议(例如人工审核、加入额外的上下文或完全避免高风险使用)。 虽然这仍然是一个真正的问题,但相对于之前的模型,GPT-4 显著减少了幻觉现象(这些模型在每次迭代中都在不断改进)。在他们的内部对抗事实性评估中,GPT-4 的得分比最新的 GPT-3.5 高 40%。 这个模型的输出可能存在各种偏差 – OPENAI 在这方面已经取得了进展,但还有更多工作要做。OPENAI 的目标是使人工智能系统具有合理的默认行为,反映广泛用户的价值观,允许在广泛范围内对这些系统进行定制,并征求公众对这些范围的意见。 GPT-4 还是缺乏对其数据截止日期(2021 年 9 月)之后发生的事件的了解,并且不会从其经验中学习。它有时会出现简单的推理错误,这些错误似乎不符合跨越如此多个领域的能力,或者在接受用户明显错误的陈述时过于轻信。有时,它可能像人类一样在解决难题时失败,例如在其生成的代码中引入安全漏洞。 GPT-4 在其预测中也可能会自信地出现错误,并且不会在可能犯错时仔细检查工作。有趣的是,基础预训练模型高度校准(其对答案的预测置信度通常与正确的概率相匹配)。然而,通过我们当前的后期训练过程,校准会降低。 基于 GPT-4 的产品 官方给了 6 个加入了 GPT-4 的产品,借此我们可以看到它的广阔应用空间。 Duolingo 一款语言学习类 APP,Duolingo 把 GPT-4 接入产品,进行角色扮演,让人工智能跟用户去对话,纠正语法错误,并且把这一功能融入产品的游戏化。 Be My Eyes 这是一款为视力障碍人士提供的产品,其实一直以来大部分的盲人类产品都只能识别文字。现在他们可以借助 GPT-4 的图像识别分析来看这个世界。 摩根士丹利 作为财富管理领域的领导者,摩根士丹利维护着一个内容库,其中包含数十万页的知识,涵盖投资策略、市场研究和评论以及分析师见解。大量的信息分布在许多内部网站上,主要是 PDF 格式,需要顾问浏览大量信息以找到特定问题的答案。这样的搜索可能既费时又麻烦。 借助 OpenAI 的 GPT-4,摩根士丹利正在改变其财富管理人员查找相关信息的方式。 可汗学院 用来探索 GPT-4 在教育中的应用,对特定学生差异化教育,抹平教育资源带来的差距。 可汗学院是一家非营利组织,其使命是为任何地方的任何人提供免费的世界一流教育。该组织为所有年龄段的学生提供数以千计的数学、科学和人文课程。 但是每个学生都是独一无二的,他们对概念和技能的掌握也各不相同——相差很多。有些人可能会轻而易举地学会,而另一些人则需要手把手的帮助。当疫情扰乱了无数的教育系统时,这种差距只会加深。 “考虑到每个人的不同需求,让他们不断进步是一项挑战,”可汗学院的首席学习官 Kristen DiCerbo 说。“他们都处于不同的层次。他们都有不同的差距。他们都需要不同的东西来前进。这是我们长期以来一直试图解决的问题。” 今天,可汗学院宣布将使用 GPT-4 为 Khanmigo 提供支持,Khanmigo 是一种人工智能助手,既可以作为学生的虚拟导师,也可以作为教师的课堂助手。 最后,越来越不 OPEN 的 OPENAI Openai 在介绍 GPT-4 的 98 页论文自豪地宣称他们“没有”披露他们训练集的内容。虽然这并不意外,但是这让大家开始对他们宣称的对安全性的顾虑开始怀疑,这种非常不开放的大模型真的会一直站在巅峰么?永远都没有挑战者么? 目前在语言大模型领域,Openai 的 GPT-4 无疑是最强的,但是未来呢?会不会出现一个类似在 AI 绘画领域的 stable diffusion 来打破这个垄断的局面?让我们在接下来的一年里拭目以待。 来源:金色财经
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金色财经
2023-03-15
TUV南德与上海汽检缔结战略合作,共探智能网联汽车安全发展方案
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组织的工作重点。“为了更好地规范和引导
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汽车的发展,同时最大限度地保障驾乘人员及其他道路参与者的安全,联合国世界车辆法规协调论坛(UN/WP.29)颁布了首部关于
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汽车的认证法规 -- 《自动车道保持系统 ALKS》(UN-R157)。该法规面向特定场景,建立了
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汽车交通安全框架体系,除定义了安全目标、具体的内容和实现方法要求外,还提出了认证管理的具体要求,对全球
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产业发展意义深远。”TUV南德大中华区交通服务部高级经理赵翀旻于分享环节介绍到,“当前,汽车安全形势复杂多变。针对高度
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型式认证工作带来的巨大挑战, TUV南德已经在全球范围内组建了一支跨学科的
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专家服务团队,围绕评估、认证、测试与标准法规研究开发等方面全方位推动L3级以上
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的应用落地。” 根据协议,双方将充分整合各自品牌、信息、技术、实验室等优势资源,重点围绕基于场景的智能网联汽车“三支柱”综合安全测试评估方法开展深度探讨与研究。同时,在与
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相关的法规研究、知识服务、测试与认证、能力建设等方面达成全面合作,旨在为国内汽车生产企业及科技公司系统且科学地评价智能网联汽车产品的安全性提供技术支持,以进一步加快产业应用进程。
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美通社
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下周展望:鲍威尔携美联储高官密集发声!美国PCE通胀数据驾到 小心这家央行降息50个基点
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