CHATGPT与科技(CHATGPT科技项目)

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chatGPT在线试用

新一代对话式人工智能,历史上增长最快的消费者应用程序

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hello大家好,今天小编来为大家解答以下的问题,CHATGPT与科技(CHATGPT科技项目),很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

CHATGPT与科技

随着人工智能技术的快速发展,CHATGPT作为开放域对话生成模型的一种新型算法,引起了广泛的关注和研究。CHATGPT是一种基于大规模预训练模型的自然语言处理技术,它通过学习大量的语言数据,能够生成与人类类似的自然语言回复。CHATGPT技术的应用领域广泛,其中之一便是科技领域。

CHATGPT科技项目致力于将CHATGPT技术应用于科技领域,通过模型的智能回答和生成,为科技领域的问题解决和创新提供有力的支持。科研领域常常需要大量的文献阅读和知识整理,而CHATGPT可以通过读取和分析相关文献,生成准确、简洁的摘要,快速帮助科研人员理解和掌握文献内容。CHATGPT还可以与科研人员进行对话,帮助他们回答问题、提供建议,并在某些情况下,甚至能够提供创造性的科研思路和方向。

除了科研领域,CHATGPT科技项目还可以应用于科技创新和产品研发中。在科技创新过程中,研发人员常常需要与团队成员进行沟通和讨论,以便更好地理解问题和找到解决方案。CHATGPT可以作为虚拟的团队成员,为研发人员提供即时的反馈和技术支持,帮助他们加速创新和研发过程。CHATGPT还可以根据用户输入的需求和要求,生成创新性的想法和设计,为科技产品的研发提供新的思路和方向。

CHATGPT科技项目还可以应用于科普教育领域。科学知识的普及和传播对于社会的发展和进步至关重要,而CHATGPT可以通过与学生、科普工作者和教师的对话,为他们解答科学问题,提供科学解释,甚至是创造性地引导学生进行科学实验和探索。通过与CHATGPT的交流,学生和公众能够更加直观、生动地理解科学知识,提高科学素养和创造力。

尽管CHATGPT在科技领域具有巨大的潜力,但也面临一些挑战和问题。由于CHATGPT是基于大规模的预训练模型,其生成的回复可能存在语义错误或不准确的情况。这就需要在应用过程中对生成结果进行筛选和调整,以确保准确性和可靠性。CHATGPT在应对复杂问题和专业领域时可能存在局限性,需要针对不同的领域和场景进行模型的定制和优化。

CHATGPT科技项目的出现为科技领域带来了新的可能性和机遇。通过智能的自然语言处理技术,CHATGPT可以助力科研、创新和教育,为科技领域的发展和进步提供有力的支持。尽管面临一些挑战,但随着技术的不断发展和完善,CHATGPT必将在科技领域发挥越来越重要的作用。

CHATGPT与科技(CHATGPT科技项目)

您要问的应该是Chat+GPT吧?

从目前的趋势来看,Chat+GPT的发展速度和应用范围是非常广泛的,可以说它们已经成为了人工智能领域中的佼佼者之一。它们可以被应用于各种领域,如金融、医疗、工业等等,具有非常广泛的前景。科技的发展是非常快速且竞争激烈的,任何技术都有可能被其他更加先进的技术所淘汰,所以我们需要继续关注和研究这一领域的发展。

Chat+GPT是一种结合了对话系统和自然语言生成模型GPT(Generative Pre-trained Transformer)的技术,用于创建智能对话系统。它可以自动学习自然语言处理技术和背景知识,从而能够理解和生成自然语言的响应。Chat+GPT的应用场景非常广泛,包括客服、智能问答、聊天机器人等等。由于Chat+GPT能够实现对话的个性化和智能化,因此在人工智能领域中具有广泛的应用前景。

国内最新Chat+GPT镜像工具入口,可以在多御浏览器客户端软件上访问,打开客户端软件,在软件首页找到ChatGPT工具,点击进入就可以直接对话,目前是永久免费在线使用的!

CHATGPT科技论坛

撰文 / 吴 静

编辑 / 张 南

设计 / 师 超

热火朝天的人工智能赛道,被泼了一盆冷水。

3月29日,未来生命研究所(Future of Life Institute)公布了一封题为“暂停巨型AI实验”的公开信,呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统,暂停时间至少6个月。马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Stability AI创始人Emad Mostaque等上千名科技届知名人物和AI专家已经签署公开信。

该公开信写道,广泛的研究表明,具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。这一观点得到了顶级人工智能实验室的承认。

这和360集团创始人周鸿祎在3月25日2023中国发展高层论坛上的发言如出一辙。

“当人工智能自己修改自己的代码,自我升级、自我进化时,这种进化速度恐怕用指数级都很难描述。我觉得,留给人类的时间不多了,我认为GPT一定会产生意识,只是差别是在GPT-6还是GPT-8还是GPT-10。”

周鸿祎表示,随着大脑、神经元数目的增加,大脑与神经网络连接的数目的增加,到一定时候系统就出现了一种功能叫涌现。就是很多智能功能就出现了,那么意识也随之出现。所以现在大语言模型的所谓的参数,你就可以看成是脑容量里的神经网络的连接数,这个参数现在是千亿万亿,可能人脑至少有100万亿,可能人工智能到达10万亿,可能这个时候意识就会自动产生。

在AI热潮涌动之时,猝不及防,却遭遇伦理的挑战。

ChatGPT于2022年11月30日发布。2023年1月末,ChatGPT的月活用户已突破1亿,成为史上增长最快的消费者应用。

3月15日,OpenAI正式推出GPT-4。GPT-4是多模态大模型,即支持图像和文本输入以及文本输出,拥有强大的识图能力,文字输入限制提升到了2.5万字。GPT-4的特点在于它的训练数量更大、支持多元的输出输入形式、在专业领域的学习能力更强。次日,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏携百度文心一言亮相。发布会现场,李彦宏坦言,“不能说我们完全准备文心一言对标ChatGPT、甚至是对标GPT-4,门槛是很高的,全球大厂还没有一个做出来的,百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”

此言一出,当天,百度港股盘中跌幅一度超过10%。但次日,百度股票再度拉升,涨幅超13%。

作为国内第一家公开对标ChatGPT产品的企业,百度近日备受外界争议,但这丝毫不影响其商业化变现。

据不完全统计,截至集度、东风日产、红旗、海马、长城、岚图、长安等多家车企宣布已成为百度文心一言首批生态合作伙伴。后续,这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力,推进智能汽车交互的再升级。

汽车x文心一言,到底有多大的想象空间?文心一言 VS ChatGPT

“文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本,但差距也不是很大,可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子,今天大家已经习惯GPT-4,GPT-4的技术跟我们只差一天出来,是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。”

面对外界对文心一言的一些负面评价,李彦宏在一场极客公园的直播中如是表示。

诚然,如李彦宏所言,无论是哪家公司,都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理,需要多年的坚持和积累,没法速成。

深耕AI领域十余年,百度确实是全球为数不多、在芯片层、框架层、模型层和应用层这四层进行全栈布局的人工智能公司,从高端芯片昆仑芯,到飞桨深度学习框架,再到文心预训练大模型,到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用,各个层面都有自研技术。

但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距,部分业内人士并不能同意这一观点。3月25日,2023中国发展高层论坛开幕,360集团创始人周鸿祎在演讲中表示,中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间,目前GPT的技术方向已经明确,不存在难以逾越的技术障碍,中国应当坚持长期主义精神,迎头赶上。

十月怀胎,一朝分娩。但在部分业内人士看来,文心一言还属于半成品,还没到能推出的程度,甚至将其定义为“早产儿”。“但好在通过迭代进步也会很快,只要知道原理并且有事实证明能行之有效的时候,在应用领域很快就能追上去,甚至在规模应用这块比国外走得更快。”业内人士对汽车商业评论如是说,

“文心一言被迅速推出,是因为市场有需求,大家都有需要,更重要的是我们的客户需要,合作伙伴需要。”在发布会上,李彦宏透露,从我们承认文心一言的存在,短短一个月的时间,就有超过650家合作伙伴宣布加入文心一言生态。

这一数字目前还在持续攀升。汽车X文心一言

车企x文心一言,到底能给车本身带来怎样的变化?两者的结合,到底有多大可能性和空间,文心一言之于汽车,将带来“量”的变化,还是“质”的改变?

如果你把上述提问给到文心一言,你会得到以下回答:

文心一言在汽车上使用,可能会带来以下改变:

更高的安全性能:文心一言可以通过语言理解和生成,帮助汽车识别和预测道路上的危险情况,从而提高驾驶安全性能。

更好的语音交互:文心一言可以通过语音交互,让驾驶者更加方便地控制车内系统,例如播放音乐、调节空调温度等。

更准确的导航系统:文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术,更准确地理解驾驶者的指令,从而更好地导航到目的地。

更高效的能源利用:文心一言可以通过人工智能技术,优化车载系统的能源利用,例如自动启停、智能空调控制等,从而更加高效地使用汽车能源。

更好的车载娱乐体验:文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术,为驾驶者提供更好的车载娱乐体验,例如音乐、电台、天气等信息的实时推送。

文心一言在汽车上的使用,将会带来更高的安全性能、更好的语音交互、更准确的导航系统、更高效的能源利用和更好的车载娱乐体验。

我们还可以参考通用车企对引入ChatGPT之后,对汽车的期许。

作为国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企,据外媒报道,通用正在使用微软的Azure云服务和OpenAI的技术来开发一款新的虚拟汽车助手。OpenAI的ChatGPT背后的人工智能语言模型可能很快就会为通用汽车的虚拟助手提供技术支持。

通用汽车副总裁 Scott Miller 表示,一旦ChatGPT 正式上车,通用汽车的智能化水平或将提升至另一个台阶。

在他的预想中,ChatGPT不仅可以帮助车主获取车辆使用的相关信息,还可以从日历中整合日程安排提醒车主待办事项。聊天机器人可以在仪表板上出现诊断灯时建议驾驶员采取什么行动,或在车辆信息娱乐系统上通过视频演示来指导用户如何更换爆胎。这样便比目前车辆中使用的机械语音命令功能更优化。

ChatGPT不仅可以极大地改善汽车本身的语音命令功能,而且还可用于汽车功能以外的语音控制。当ChatGPT与家庭智能系统和手机集成使用时,它还可以执行更广泛的命令。从“打开我的车库门”到“计划一条去医生办公室的路”,再到“为我预留一个充电点”,诸如此类语音控制都可以实现。

虽然通用汽车的ChatGPT集成计划目前还没有发布时间表,也还没有具体说明ChatGPT可以为汽车增加哪些功能,但从目前来看,ChatGPT上车几乎已经成为必然趋势。

由于目前文心一言还未真正实现“上车”,处于内测阶段。如果参照通用和ChatGPT的合作方式,综合此前车企官宣与文心一言合作的方向,重点仍然集中在智能座舱的人机交互领域。当外界都对文心一言云服务及应用产品发布会翘首以待时,3月27日,传闻原定于当天下午举行的文心一言云服务及应用产品发布会临时取消,当天,百度股价一度下跌超4%。

当天,百度智能云公众号便澄清消息,称文心一言云服务受到了企业伙伴的广泛关注,已经收到12万家企业的申请测试。为更好地满足现有客户的旺盛需求,百度智能云原定于3月27日举办的发布会改为面向首批邀约测试企业的闭门沟通会,进行深度充分的技术交流互动。3月27日之后,百度智能云将于多地启动客户闭门沟通会议。

最早宣布加入文心一言生态圈的车企是集度。2月14日,集度宣布,将融合百度文心一言的全面能力,打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验,支持汽车实现自然交流的再进阶,打响车企与类ChatGPT技术合作第一枪。

虽然诸多车企都纷纷表示与百度“文心一言”合作,但长安汽车动作最为迅速。3月18日,长安汽车官宣“质美智省新家轿”——逸达,将成为国内首款搭载“文心一言”的量产车型,后续将通过软件升级的形式搭载到新车上。

也有业内人士表示,对于车企而言,汽车X文心一言是噱头大过实际功能。截至汽车X文心一言,最为频繁提到的就是能提升车机的智能化水平,就目前来看,这些都属于量的变化,短期内文心一言能否给汽车智能化体验本身带来质的改变,还有待进一步观察。

但笔者认为,如果人工智能都能发展到自己有意识的程度,汽车X 最先进的人工智能应用后,其发展前景也或许将远超大家想象。被点燃的大模型竞赛

遭疯抢的不仅仅是文心一言,还有百度文心一言员工。

ChatGPT带动人工智能领域再度爆火,百度文心一言发布后,将 AI 浪潮推向高峰。而与之相关的人工智能人才也备受追捧。

谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员,纷纷跳槽到了OpenAI,谷歌大脑至少失去4名核心成员。有消息称,国内,部分科技公司也把目光投向了百度,盯上了文心一言的内部开发人员。

人才争夺的背后是人工智能的争夺战,而这最后还是大模型之争。IDC(国际数据公司)中国副总裁兼首席分析师武连峰曾表示,“大模型的背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。如今火爆全球的ChatGPT背后的技术支撑正是大模型。没有对大模型的长期投入,就不会诞生ChatGPT这样的应用。”

德邦在一份研究报告中称,自ChatGPT推出以来,国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型,有望推动大模型发展,而国产大模型也有望在这一波浪潮中迎来爆发式成长。

国内科技企业巨头在人才储备、集成能力、数据领域都遥遥领先。“最核心的是数据,到了一定程度高校的研究只能是做做算法然后发几篇论文,因为像ChatGPT这类后续的验证阶段必须要通过海量的数据来证明,这也是大型商业化科技企业的核心优势。”一位智能网联电动汽车领域专家对汽车商业评论表示。(图片来源:德邦证券)

国内大模型厂商主要包括百度(文心大模型)、腾讯(HunYuan大模型)、阿里(通义大模型)、华为(盘古大模型)等企业。在德邦的一份关于国内大模型概览的研究报告中,其称文心大模型在市场格局中处于第一梯队。

百度以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台;腾讯以HunYuan大模型+太极机器学习平台;阿里以通义大模型+M6-OFA;华为以盘古大模型+ModelArts,都打造了自然语言处理大模型、计算机视觉大模型以及多模态大模型方面。

2019年3月,百度率先在发布预训练模型ERNIE1.0,文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系,基础大模型支撑任务与行业大模型的建设,任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化,目前已有36个大模型。

此前,IDC评估结果显示,百度文心大模型处于第一梯队,产品能力、生态能力达到L4水平,应用能力达到L3水平。

2022年4月,腾讯首次对外披露HunYuan大模型,协同了腾讯预训练研发力量,完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。

HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务,降本增效。依靠HunYuan的多模态理解能力,在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用,在为腾讯广告带来大幅GMV提升的也初步验证了大模型的商业化潜力。

2022年9月,在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上,发布 “通义”大模型系列,并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。主要应用方向是为下游任务提质增效,例如在淘宝服饰类搜索场景中实现了以文搜图的跨模态搜索。

华为云团队于2020年立项AI大模型,并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。盘古语音语义与视觉大模型广泛应用到金融、电商、物流等多个行业。华为云官网近期显示,盘古大模型“即将上线”。

天风证券研报表示,盘古大模型是业界首个千亿参数中文语言预训练模型,在预训练阶段学习了40TB中文文本数据,被视为最接近人类中文理解能力的AI大模型。

显然,大模型竞赛是属于巨头间的比拼,较量才刚刚开始。

参考研究报告:AIGC专题:国内大模型概览 德邦证券

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CHATGPT科技项目

ChatGPT这种人工智能技术出现的重大历史意义,不亚于互联网和个人电脑的诞生。

ChatGPT是目前最为先进的聊天机器人,“更为智能的交互”则是ChatGPT之所以能引起全球广泛关注的主要原因。比如Open AI为这个模型新增了代码理解和生成能力,极大地拓宽了其应用场景;同时还加入了道德原则,使ChatGPT能够识别恶意信息,识别后拒绝给出有效回答,有效提升用户对话时的互动感。

1956年夏季,“人工智能”这一术语被正式提出,它标志着“人工智能”科学的正式诞生。此后,IBM公司研发的代号为“深蓝”超级电脑击败了人类的世界国际象棋冠军,更是进一步拓宽了人工智能技术的想象空间。可以说,这门科学在提出伊始就被人类给予了超越人类智慧的野望。

但是自概念提出至今已有六十余年,除了科幻电影中的各种想象之外,普通民众还没有机会能够直接接触到AI技术,也没有合适的渠道对这一深奥的技术进行了解。虽说各个内容平台早已经开始使用智能算法技术进行个性化推荐,线上购物平台也在使用人工智能技术提高广告触达率,但这些应用并没有将用户纳入交互之中,在这一过程中,用户仅仅充当着一个被动接受者的角色。

而ChatGPT的推出为用户提供了一个参与到AI技术工作流程中的机会,也提供了一个途径以使得长期对AI应用不甚了解的用户可以切实地体会AI技术的发展。这在AI的发展历程中具有一定的里程碑意义,意味着AI技术由“幕后”转向了“台前”。Chat GPT未来可应用场景

1、独立应用:Chat GPT本身强大的自然语言处理能力,可以让当前有点「人工智障」的智能客服,语音工作助手、对话虚拟人有质的飞跃等,其还能高效高质的完成写代码、写小说、写新闻等文本创作类工作。同时也能辅助搜索,让搜索效率进一步提高。

2、AIGC联合应用:当把Chat GPT的能力和图像识别等技术集合,就能产生无限可能。例如视频生成网站QuickVid,用户在网站输入提示语、描述清楚想要创建的视频主题,QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短视频脚本,再从脚本中自动提取或手动输入的关键字。

基于这些关键字从免费的 Pexels 库中选择背景视频,同时叠加由 DALL-E 2 生成的图像,并调用 Google Cloud 的文本转语音 API 来添加来自 YouTube 免版税音乐库的合成画外音和背景音乐。

CHATGPT引爆科技圈

2020年,离开地平线的吴强选择自主创业,他认为,存算一体技术是AI芯片的新方向,对于长期被“卡脖子”的国产芯片厂商来说,存算一体芯片可能是国产芯片算力弯道超车的绝佳机会。

同年11月,后摩智能成立,吴强组建了自己的团队,誓要亲身参与这场属于国产阵营与海外阵营的算力大战。创业,吴强盯准了一个趋势——

国产替代。

在芯片短缺越演越烈的那几年,国产化替代的诉求越来越高,特别是车规级芯片,成了整个产业供应链的刚需,这无疑给国内创业者提供了千载难逢的超车时机。

刚过去的5月10日,后摩智能发布了第一款大算力存算一体智驾芯片鸿途H30,并将智能驾驶作为落地场景。吴强的团队,终于在大算力存算一体芯片领域迎来产品级的发布,这也是国内首款存算一体的智驾芯片。

第二成长曲线

经济学里的第一曲线,指的是企业在熟悉环境里开展传统业务所经历的生命周期,第二曲线则是面对新市场、新变革所经历的生命周期。

英国管理学大师查尔斯·汉迪(Charles Handy)用“第二理论”给转型升级传递了相似的思路:为了向前发展,必须在改革中开辟一条完全不同的新道路,对熟悉的问题要有新视角,也就是托马斯·库恩(Thomas Kuhn)所说的“范式转移”。

每一个行业都将面临经济学里的第二曲线,特别是身处算力军备赛的芯片领域,更是在海量算力需求里经历着第二曲线的突围与探路。

颠覆芯片的底层架构设计,存算一体,正是突破算力瓶颈、摆脱存储宽带限制的一条路径。关键词之一,是顺势。

大部分读者都知道,算法、算力和数据是大模型时代的三大基础要素,ChatGPT引爆了算力要求的“核聚变”。当摩尔定律已经被逼近物理极限,如何突破算力瓶颈已成为业界重点突围的方向之一,因为模型计算量的增长速度,已经远超AI硬件算力增长速度。

延伸到智驾领域,当汽车迎来智能化新时代,高级别的自动驾驶对算力有非常严格的需求,特别是到了L4,算力要求已达到1000T以上,且伴随着Corner Case的增加,算法模型增大,更具复杂性,算力的需求也随之攀升。关键词之二,是破局。

经典的冯诺依曼架构里,数据从处理单元外的存储器提取,处理完之后,再返回存储器。基于冯诺依曼体系结构的算力相对简单,且CPU和存储器之间存在巨大的速度差,抵达一定的极限后,存储器就很难跟上运算部件消耗的数据了。量产阶段的困局体现在:

(参考:《量子位·存算一体芯片报告》)

-即使芯片制程更加先进了,但对于制造商来说还是投入产出比极低,研发与生产成本上去了,性能提升却往往不如人意。

-集成电路尺寸进一步缩小,芯片的可靠性也受到挑战,诸如由“短沟道效应”和“量子隧穿效应”等引发的芯片漏电。

-先进工艺下尽管芯片拥有大算力,但同时也产生了高能耗,对于功耗敏感的应用场景,先进制程不占优势。芯片行业一直有这样一种说法,冯诺依曼的架构思路既是一切现代计算机的基础,又是现代计算机难以绕开的桎梏。如何解开这层与生俱来的桎梏,突破计算单元与存储单元分离的缺点,成为很多芯片玩家努力的方向。

何为存算一体?

字面上来说,作为一种全新的计算架构,存算一体是在存储器中嵌入计算能力,将存储单元和计算单元合为一体,省去了计算过程中数据搬运环节,消除了由于数据搬运带来的功耗和延迟,提升计算能效。

在吴强看来,将公司首款存算一体芯片应用于智驾,是一个非常漂亮的决定。

因为在技术和产品匹配的角度,这颗芯片带来的优势,和自动驾驶的关键需求是天然吻合的,可实现极致能效比和超低延时,让底层的芯片更好地扮演着人类大脑的角色。一个,是打破存储墙。

面对存储墙、带宽墙和功耗墙等挑战,存算一体芯片能成百上千倍地提高计算效率,从而降低成本,消除不必要的数据搬移延迟和功耗,这也是较多核并行加速技术更为颠覆的地方。

另一个,是算力与能效。

计算直接在存储器内完成,可提供大于1000TOPS以上的算力和超10-100TOPS/W的能效。通俗一点讲,就是在面积不变的基础上,翻倍增加计算核心数,数据层面,成几何式提升。

256TOPS & 35W

昨日,后摩智能正式发布了旗下首款存算一体智驾芯片——鸿途H30,最高物理算力达到256TOPS,典型功耗35W,这也意味着,国内科技公司自研资产的存算一体大算力AI芯片,终于在智驾领域落地了。

“是物理算力,不是稀疏虚拟算力。”

吴强手里拿着一颗H30,向大家介绍该芯片的核心指标。他特意强调,256TOPS是物理算力,并不是大家平日里提及的稀疏虚拟算力,这也意味着,H30目前创造了国内之“最”,即国产智驾芯片里物理算力最大的产品。

有种“一览众山小”的俯视感,且弄出这样一颗芯片,后摩智能只用了短短两年的时间。优势不止于此。

256TOPS的算力,功耗只需要35W,这也意味着,其能效的数据更是“吊打”一众国内的智驾芯片产品。

地平线CEO余凯曾感慨,尤其是在智驾芯片领域,属于寡头性非常强的领域,到后来,大部分玩家都会陪跑,最终能跑出来的公司屈指可数。虽然我们看不清赛道的终局,但从目前来看,作为只有两岁的创业公司,后摩时代的成绩是可圈可点的。

还有一些数据参数:

性能指标——

后摩智能用H30与英伟达的产品相比,在Resnet50下,前者Batch=8达到10300帧/秒的性能,是后者的2.3倍;而在Batch =1时,前者性能达到8700帧/秒,后者仅为1520帧/秒,是英伟达的5.7倍。计算效率——

H30在上述相同的比较维度,Batch = 8的情况下,计算效率达到294FPS/Watt,是英伟达的4.6倍,Batch=1时,这一数字更是高达11.3 倍。这里还有一个细节。

吴强曾在一次交流中表示,存算一体是架构的创新,而工艺则是另一个维度的事情。好工艺肯定是好事,后摩智能也在用先进工艺,但是对存算一体来说,对先进工艺依赖度其实是比较低的。

事实确实如此。

这正是后摩智能的优势所在。H30是基于12nm工艺制作的,但是英伟达的却是8nm,这也可以看出,如若两家公司的产品工艺处于同样的节点,来自后摩智能的产品势必效率更高。后摩强调的,是架构。

决定H30拥有上述优秀数据的核心,是后摩智能面向智能驾驶场景自主研发的第一代IPU(Intelligence Processing Unit)——天枢架构。

它是新产品拥有超越同级性能的“幕后功臣”在它的指导下,H30提升了两倍性能,功耗降低了约50%。

演讲台上的吴强用了这样的比喻:

特斯拉的FSD,是堆积计算,就像一个四合院子,房子的主人最大限度地利用了面积,堆放了日常用品,且房屋构造利用率极高,但这里的面积还是有限,想无限扩大社交范围,非常困难。后摩智能则不同,它是中式庭院和西式高楼的组合,同样是四合院大小的面积,通过西式高楼,不同楼层有自己的公布布局,且高楼内部协调性极佳,就像一个综合办公楼,大家可以在最小的用地面积上实现最大范围的社交功能。

落地元年

吴强曾在此前的中国电动汽车百人会论坛上预测,2023年将是国内存算一体智驾芯片商业落地的元年,他用自己率先落地的H30,打响了细分赛道鸣枪开赛的第一声。

《NE时代》翻看了吴强此前在公开场合提及的产品研发心路,在存算一体高算力芯片落地的过程中,他和团队也经历了诸多困难。

一如,散热。

存算一体,除了大算力的需求,汽车智能化和电动化又带来了功耗、散热、成本和自主可控等难题。

他的团队确实在其中克服了很多障碍,如何在大算力的同时又能做到低功耗,保证自然散热。他希望用存算一体的架构在做到自然散热的情况下,可以做到算力2-3倍的提升,这是存算一体赋予的能力。二如,存储介质。

从产业链的角度来说,存算一体依赖于存储介质工艺,后摩智能目前的产品是基于SRAM,下一代产品则计划基于其它一些存储机制,例如MRAM和RRAM。

存储工艺又依赖于上游厂商,如台积电这样的公司,但目前RRAM在台积电的成熟度属于风险等级,距离完全量产大约有1-2年时间。这是产业链的依赖,虽然有风险,但不得不经历。

三如,技术转移。

存算一体,之前很长一段时间,业界几乎是以学术研究的方式在做,但从学术到商业量产还有一定距离。

后摩智能和其他一些创业企业,更多是按照商业量产的标准去做,过去两年都在不断探索中试错。具体怎么做量产,怎么做DFT(Design for Test,即可靠性设计),怎么做冗余,怎么做自修复,这些都是公司要解决的问题。四如,验证与磨合。

CPU、GPU和AI芯片等“大芯片”赛道,从创业的角度看,这类芯片烧钱多、周期长,很难快速上量,但是技术壁垒更高、增长空间更大,且客户黏性强。

做出原型验证芯片之后,公司还有很多工作,就智能驾驶芯片来看,进入汽车产业的配套环节,也需要较长的验证与磨合周期。他曾在接受媒体交流时表示,创业初期,他自己曾经也迷惑过。因为看到一些创业企业还没量产,就开始有资本运作筹备上市,这样的信号,他会怀疑自己,这种从底层技术产品开始的创业方式是不是太保守了——

半导体是一个需要技术沉淀和积累的行业,跳来跳去,怎么能有真正的技术积累和能力提升?

事实说明,他的怀疑和自省都是对的,而对于两岁的后摩智能来说,率先落地第一颗存算一体智驾芯片,也只是万里长征的第一步。毕竟,大家都看到了趋势,被时代裹挟着向前,对手们也没有闲着。【本文来自易车号作者NE时代,版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点,与易车无关】

CHATGPT点燃科技圈

撰文 / 吴 静

编辑 / 张 南

设计 / 师 超

热火朝天的人工智能赛道,被泼了一盆冷水。

3月29日,未来生命研究所(Future of Life Institute)公布了一封题为“暂停巨型AI实验”的公开信,呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统,暂停时间至少6个月。马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Stability AI创始人Emad Mostaque等上千名科技届知名人物和AI专家已经签署公开信。

该公开信写道,广泛的研究表明,具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。这一观点得到了顶级人工智能实验室的承认。

这和360集团创始人周鸿祎在3月25日2023中国发展高层论坛上的发言如出一辙。

“当人工智能自己修改自己的代码,自我升级、自我进化时,这种进化速度恐怕用指数级都很难描述。我觉得,留给人类的时间不多了,我认为GPT一定会产生意识,只是差别是在GPT-6还是GPT-8还是GPT-10。”

周鸿祎表示,随着大脑、神经元数目的增加,大脑与神经网络连接的数目的增加,到一定时候系统就出现了一种功能叫涌现。就是很多智能功能就出现了,那么意识也随之出现。所以现在大语言模型的所谓的参数,你就可以看成是脑容量里的神经网络的连接数,这个参数现在是千亿万亿,可能人脑至少有100万亿,可能人工智能到达10万亿,可能这个时候意识就会自动产生。

在AI热潮涌动之时,猝不及防,却遭遇伦理的挑战。

ChatGPT于2022年11月30日发布。2023年1月末,ChatGPT的月活用户已突破1亿,成为史上增长最快的消费者应用。

3月15日,OpenAI正式推出GPT-4。GPT-4是多模态大模型,即支持图像和文本输入以及文本输出,拥有强大的识图能力,文字输入限制提升到了2.5万字。GPT-4的特点在于它的训练数量更大、支持多元的输出输入形式、在专业领域的学习能力更强。次日,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏携百度文心一言亮相。发布会现场,李彦宏坦言,“不能说我们完全准备文心一言对标ChatGPT、甚至是对标GPT-4,门槛是很高的,全球大厂还没有一个做出来的,百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”

此言一出,当天,百度港股盘中跌幅一度超过10%。但次日,百度股票再度拉升,涨幅超13%。

作为国内第一家公开对标ChatGPT产品的企业,百度近日备受外界争议,但这丝毫不影响其商业化变现。

据不完全统计,截至集度、东风日产、红旗、海马、长城、岚图、长安等多家车企宣布已成为百度文心一言首批生态合作伙伴。后续,这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力,推进智能汽车交互的再升级。

汽车x文心一言,到底有多大的想象空间?文心一言 VS ChatGPT

“文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本,但差距也不是很大,可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子,今天大家已经习惯GPT-4,GPT-4的技术跟我们只差一天出来,是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。”

面对外界对文心一言的一些负面评价,李彦宏在一场极客公园的直播中如是表示。

诚然,如李彦宏所言,无论是哪家公司,都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理,需要多年的坚持和积累,没法速成。

深耕AI领域十余年,百度确实是全球为数不多、在芯片层、框架层、模型层和应用层这四层进行全栈布局的人工智能公司,从高端芯片昆仑芯,到飞桨深度学习框架,再到文心预训练大模型,到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用,各个层面都有自研技术。

但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距,部分业内人士并不能同意这一观点。3月25日,2023中国发展高层论坛开幕,360集团创始人周鸿祎在演讲中表示,中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间,目前GPT的技术方向已经明确,不存在难以逾越的技术障碍,中国应当坚持长期主义精神,迎头赶上。

十月怀胎,一朝分娩。但在部分业内人士看来,文心一言还属于半成品,还没到能推出的程度,甚至将其定义为“早产儿”。“但好在通过迭代进步也会很快,只要知道原理并且有事实证明能行之有效的时候,在应用领域很快就能追上去,甚至在规模应用这块比国外走得更快。”业内人士对汽车商业评论如是说,

“文心一言被迅速推出,是因为市场有需求,大家都有需要,更重要的是我们的客户需要,合作伙伴需要。”在发布会上,李彦宏透露,从我们承认文心一言的存在,短短一个月的时间,就有超过650家合作伙伴宣布加入文心一言生态。

这一数字目前还在持续攀升。汽车X文心一言

车企x文心一言,到底能给车本身带来怎样的变化?两者的结合,到底有多大可能性和空间,文心一言之于汽车,将带来“量”的变化,还是“质”的改变?

如果你把上述提问给到文心一言,你会得到以下回答:

文心一言在汽车上使用,可能会带来以下改变:

更高的安全性能:文心一言可以通过语言理解和生成,帮助汽车识别和预测道路上的危险情况,从而提高驾驶安全性能。

更好的语音交互:文心一言可以通过语音交互,让驾驶者更加方便地控制车内系统,例如播放音乐、调节空调温度等。

更准确的导航系统:文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术,更准确地理解驾驶者的指令,从而更好地导航到目的地。

更高效的能源利用:文心一言可以通过人工智能技术,优化车载系统的能源利用,例如自动启停、智能空调控制等,从而更加高效地使用汽车能源。

更好的车载娱乐体验:文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术,为驾驶者提供更好的车载娱乐体验,例如音乐、电台、天气等信息的实时推送。

文心一言在汽车上的使用,将会带来更高的安全性能、更好的语音交互、更准确的导航系统、更高效的能源利用和更好的车载娱乐体验。

我们还可以参考通用车企对引入ChatGPT之后,对汽车的期许。

作为国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企,据外媒报道,通用正在使用微软的Azure云服务和OpenAI的技术来开发一款新的虚拟汽车助手。OpenAI的ChatGPT背后的人工智能语言模型可能很快就会为通用汽车的虚拟助手提供技术支持。

通用汽车副总裁 Scott Miller 表示,一旦ChatGPT 正式上车,通用汽车的智能化水平或将提升至另一个台阶。

在他的预想中,ChatGPT不仅可以帮助车主获取车辆使用的相关信息,还可以从日历中整合日程安排提醒车主待办事项。聊天机器人可以在仪表板上出现诊断灯时建议驾驶员采取什么行动,或在车辆信息娱乐系统上通过视频演示来指导用户如何更换爆胎。这样便比目前车辆中使用的机械语音命令功能更优化。

ChatGPT不仅可以极大地改善汽车本身的语音命令功能,而且还可用于汽车功能以外的语音控制。当ChatGPT与家庭智能系统和手机集成使用时,它还可以执行更广泛的命令。从“打开我的车库门”到“计划一条去医生办公室的路”,再到“为我预留一个充电点”,诸如此类语音控制都可以实现。

虽然通用汽车的ChatGPT集成计划目前还没有发布时间表,也还没有具体说明ChatGPT可以为汽车增加哪些功能,但从目前来看,ChatGPT上车几乎已经成为必然趋势。

由于目前文心一言还未真正实现“上车”,处于内测阶段。如果参照通用和ChatGPT的合作方式,综合此前车企官宣与文心一言合作的方向,重点仍然集中在智能座舱的人机交互领域。当外界都对文心一言云服务及应用产品发布会翘首以待时,3月27日,传闻原定于当天下午举行的文心一言云服务及应用产品发布会临时取消,当天,百度股价一度下跌超4%。

当天,百度智能云公众号便澄清消息,称文心一言云服务受到了企业伙伴的广泛关注,已经收到12万家企业的申请测试。为更好地满足现有客户的旺盛需求,百度智能云原定于3月27日举办的发布会改为面向首批邀约测试企业的闭门沟通会,进行深度充分的技术交流互动。3月27日之后,百度智能云将于多地启动客户闭门沟通会议。

最早宣布加入文心一言生态圈的车企是集度。2月14日,集度宣布,将融合百度文心一言的全面能力,打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验,支持汽车实现自然交流的再进阶,打响车企与类ChatGPT技术合作第一枪。

虽然诸多车企都纷纷表示与百度“文心一言”合作,但长安汽车动作最为迅速。3月18日,长安汽车官宣“质美智省新家轿”——逸达,将成为国内首款搭载“文心一言”的量产车型,后续将通过软件升级的形式搭载到新车上。

也有业内人士表示,对于车企而言,汽车X文心一言是噱头大过实际功能。截至汽车X文心一言,最为频繁提到的就是能提升车机的智能化水平,就目前来看,这些都属于量的变化,短期内文心一言能否给汽车智能化体验本身带来质的改变,还有待进一步观察。

但笔者认为,如果人工智能都能发展到自己有意识的程度,汽车X 最先进的人工智能应用后,其发展前景也或许将远超大家想象。被点燃的大模型竞赛

遭疯抢的不仅仅是文心一言,还有百度文心一言员工。

ChatGPT带动人工智能领域再度爆火,百度文心一言发布后,将 AI 浪潮推向高峰。而与之相关的人工智能人才也备受追捧。

谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员,纷纷跳槽到了OpenAI,谷歌大脑至少失去4名核心成员。有消息称,国内,部分科技公司也把目光投向了百度,盯上了文心一言的内部开发人员。

人才争夺的背后是人工智能的争夺战,而这最后还是大模型之争。IDC(国际数据公司)中国副总裁兼首席分析师武连峰曾表示,“大模型的背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。如今火爆全球的ChatGPT背后的技术支撑正是大模型。没有对大模型的长期投入,就不会诞生ChatGPT这样的应用。”

德邦在一份研究报告中称,自ChatGPT推出以来,国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型,有望推动大模型发展,而国产大模型也有望在这一波浪潮中迎来爆发式成长。

国内科技企业巨头在人才储备、集成能力、数据领域都遥遥领先。“最核心的是数据,到了一定程度高校的研究只能是做做算法然后发几篇论文,因为像ChatGPT这类后续的验证阶段必须要通过海量的数据来证明,这也是大型商业化科技企业的核心优势。”一位智能网联电动汽车领域专家对汽车商业评论表示。(图片来源:德邦证券)

国内大模型厂商主要包括百度(文心大模型)、腾讯(HunYuan大模型)、阿里(通义大模型)、华为(盘古大模型)等企业。在德邦的一份关于国内大模型概览的研究报告中,其称文心大模型在市场格局中处于第一梯队。

百度以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台;腾讯以HunYuan大模型+太极机器学习平台;阿里以通义大模型+M6-OFA;华为以盘古大模型+ModelArts,都打造了自然语言处理大模型、计算机视觉大模型以及多模态大模型方面。

2019年3月,百度率先在发布预训练模型ERNIE1.0,文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系,基础大模型支撑任务与行业大模型的建设,任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化,目前已有36个大模型。

此前,IDC评估结果显示,百度文心大模型处于第一梯队,产品能力、生态能力达到L4水平,应用能力达到L3水平。

2022年4月,腾讯首次对外披露HunYuan大模型,协同了腾讯预训练研发力量,完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。

HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务,降本增效。依靠HunYuan的多模态理解能力,在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用,在为腾讯广告带来大幅GMV提升的也初步验证了大模型的商业化潜力。

2022年9月,在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上,发布 “通义”大模型系列,并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。主要应用方向是为下游任务提质增效,例如在淘宝服饰类搜索场景中实现了以文搜图的跨模态搜索。

华为云团队于2020年立项AI大模型,并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。盘古语音语义与视觉大模型广泛应用到金融、电商、物流等多个行业。华为云官网近期显示,盘古大模型“即将上线”。

天风证券研报表示,盘古大模型是业界首个千亿参数中文语言预训练模型,在预训练阶段学习了40TB中文文本数据,被视为最接近人类中文理解能力的AI大模型。

显然,大模型竞赛是属于巨头间的比拼,较量才刚刚开始。

参考研究报告:AIGC专题:国内大模型概览 德邦证券

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