如何让chatgpt做算法题

154人浏览 2024-04-19 01:19:11
chatGPT
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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    电台小妖
    电台小妖
    和 ChatGPT 在 AIGC(AI- Generated Content,人工智能生成内容)领域一样具备颠覆性的事情正在发生。4 月 11 日,自动驾驶技术公司毫末智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上,重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT,中文名「雪湖·海若」,该模型参数规模达到 1200 亿,可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题,并通过能力迭代,最终实现端到端自动驾驶。此前,受制于传统模型「数据量小、基于规则」等局限性,智能驾驶技术进展一度较为缓慢,甚至不少从业者都对未来产生了自我怀疑,在这样的背景下,两年前,毫末率先投入到大模型技术的研发之中,旨在寻找新的突破。经历了先行探索和反复验证,毫末成功找到了突破口——生成式大模型,通过在行业首个将 GPT 落地到自动驾驶领域,大大加速了更高阶智能驾驶的落地应用。「生成式大模型将成为自动驾驶系统进化的关键,基于 Transformer 大模型训练的感知、认知算法会逐步在车端进行落地部署。」毫末董事长张凯在 HAOMO AI DAY 上对行业未来发展趋势作出论断。毫末 CEO 顾维灏也表示:「DriveGPT 雪湖·海若将会重塑汽车智能化技术路线,让辅助驾驶进化更快,让自动驾驶更早到来。」顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到,布局非常领先。毫末在 2021 年就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索,并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中,然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级,现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中,目标将实现端到端自动驾驶。毫末的探索始终走在行业技术探索的前列。据了解,新摩卡 DHT-PHEV 即将首发搭载 DriveGPT 雪湖·海若量产上市,届时,用户市场还将迎来一轮新的震撼。「毫末真正重塑了行业信心,」一位业内人士略微激动地说道,「这将是一场革命。」01、DriveGPT 雪湖·海若,如何颠覆智能驾驶在介绍 DriveGPT 雪湖·海若之前,先回顾一下 ChatGPT 的概念,其全称是 Chat Generative Pre-trained Transformer,字面意思是用于聊天的生成式预训练 Transformer 大模型。其中 Transformer 是 ChatGPT 的重点,最早由谷歌在 2017 年提出,该模型基于注意力机制的设计,可以实现出色的算法并行性,因而迅速在自然语言处理(NLP) 领域流行起来,ChatGPT 就是其最新成果。Transformer 大模型对于智能驾驶来说也不陌生,在 NLP 中奠定了核心地位之后,被逐渐被引入计算机视觉(CV)领域,后又被特斯拉、毫末智行等行业龙头先行引入自动驾驶系统中,用于提升感知端的模型效果。毫末在 Transformer 大模型的应用上更进一步,将其率先拓展到智能驾驶系统认知端,DriveGPT 雪湖·海若由此诞生。从同样使用 Transformer 大模型的角度来说,ChatGPT 和 DriveGPT 雪湖·海若属于同宗同源。ChatGPT 是对话式的生成式自然语言模型,输入是自然语言的文本串,输出是自然语言的文本,可以完成通用的下游语言生成任务,比如多轮对话、代码生成、翻译、数学 运算等能力。而毫末 DriveGPT 雪湖·海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型,输入是感知融合后的文本序列,输出是自动驾驶场景文本序列,即将自动驾驶场景 Token 化,形成「Drive Language」,最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。DriveGPT 雪湖·海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据,训练初始模型,再通过引入驾驶接管 Clips 数据完成反馈模型 (Reward Model) 的训练,然后再通过强化学习的方式,使用反馈模型去不断优化迭代初始模型,形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。具体来说,DriveGPT 雪湖·海若会通过人类反馈强化学习的方式进行迭代,用 DriveGPT 雪湖·海若最新模型 (Active Model) 对真实场景 Case 做生成,产出多种场景序列结果,再用反馈模型给这些结果进行打分排序,目标是把好的结果排上来,差的结果排下去,然后与初始模型 (Pretrain-Model) 的生成概率做比较,放大比分。最后通过强化学习的方式将参数再次更新到最新模型 (Active Model) 中,一直反复这个迭代过程。Reward Model(反馈模型) 的训练过程是独立的,使用带有偏序关系的 Pair 样本对来训练,这些样本对来自于接管 Case,毫末将与人类驾驶结果相似的模型结果作为正样本,与被接管轨迹相似的作为负样本,这样来构建偏序对集合,再利用 LTR(Learning To Rank) 的思路去训练 Reward Model,进而得到一个打分模型。DriveGPT 雪湖·海若还可以输出决策逻辑链:即在输入端提供 Prompts(提示语),根据提示输出含有决策逻辑链 (Chain of Thought) 的未来序列。毫末 CSS 自动驾驶场景库是 CoT 的重要输入,拥有超过几十万个细颗粒度场景,将 Prompt 提示语和完整决策过程的样本交给模型去学习,学到推理关系,从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程,完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。除了用作认知决策,DriveGPT 雪湖·海若还可以逐步应用到城市 NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。有了 DriveGPT 雪湖·海若的加持,车辆行驶会更安全;动作更人性、更丝滑,并有合理的逻辑告诉驾驶者,车辆为何选择这样的决策动作。对于普通用户来说,车辆越来越像老司机,用户对智能产品的信任感会更强,理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。尽管 DriveGPT 雪湖·海若刚出世就拥有强大的功能,但这还不是它的「终局」,毫末对于 DriveGPT 雪湖·海若的目标是实现端到端自动驾驶,后续毫末会持续将多个大模型的能力整合到 DriveGPT 雪湖·海若中。与此毫末也对外构建 DriveGPT 雪湖·海若生态,通过对行业提供开放服务,促进自动驾驶的从业者和研究机构,快速构建基础能力,释放创新。汽车之心获知,毫末 DriveGPT 雪湖·海若首批定向邀请了北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等加入。毫末对于大模型的开放从 DriveGPT 雪湖·海若的中文名「雪湖·海若」即可窥见。据了解,「海若」一词出自《庄子·秋水》中的神话人物北海若,在该书中,另一神话人物河伯请教北海若,何谓大小之分,北海若教导河伯说,不因天地而觉大,不因毫末而觉小。毫末据此把 DriveGPT 中文名命名为「海若」,寓意着智慧包容、海纳百川,为行业发展贡献力量。02、自动驾驶生成式大模型「第一枪」,为何由毫末打响自动驾驶领域顶级玩家众多,毫末凭何在全球首个推出了自动驾驶生成式大模型 DriveGPT 雪湖·海若?要回答这个问题,首先要理清楚毫末 DriveGPT 雪湖·海若的本质,它是应用在智能驾驶上的人工智能,就必然离不开人工智能三要素:算法、数据和算力,而这三者恰恰是毫末具备领先性优势的地方。首先在算法的技术路线上,毫末早早就坚定选择走渐进式发展路线,比「跃进式」玩家的量产时间更早,更快形成规模化,从用户真实使用场景中积累足够多的数据。毫末还清晰地提出了从自动驾驶 1.0 时代到自动驾驶 3.0 时代的演进路径,并率先进入以数据驱动为核心的新时代。从这时开始,自动驾驶获取的数据量与数据多样性将呈现指数级膨胀,在深度学习主导中,与大模型相辅相成,真正去解决自动驾驶最后的长尾难题。在 2021 年 12 月第四届 HAOMO AI DAY 上,毫末发布中国首个数据智能体系 MANA,其由四大板块组成,分别是 TARS、LUCAS、VENUS 和 BASE。BASE 是整个系统架构的底层,包括数据底座、数据融合、PoseidonOS 等。其他三大板块置于上层:TARS 代表毫末智行的开发的原型算法,包括感知、规划决策、地图定位、仿真引擎;LUCAS 是提取数据价值,以数据驱动系统能力持续迭代的核心子系统,解决场景泛化,评测和部署的问题;VENUS 则是数据看板,以参考标准评价算法的好坏。
  • 博群
    博群
    要让ChatGPT做算法题,可以按照以下步骤进行:1. 准备数据:收集算法题的相关数据,并将其整理成训练ChatGPT所需的格式。数据可以包括题目描述、输入输出示例、测试用例等。确保数据的质量和多样性,以覆盖各种算法类型和难度级别。2. 预处理数据:对收集到的数据进行预处理,例如分词、去除标点符号、转换为小写等。这有助于ChatGPT更好地理解和处理算法题。3. 模型训练:使用预处理后的数据对ChatGPT进行训练。可以使用基于Transformer的预训练模型,如GPT-2或GPT-3,通过自监督学习或强化学习的方式进行训练。训练过程可能需要大量的计算资源和时间。4. 设计输入:在与ChatGPT交互时,需要以适当的方式向其提供算法题。可以通过问答形式的对话,或直接提供算法题的描述和输入示例。5. 解析输入:ChatGPT收到算法题后,需要通过解析和理解题目描述和示例来确定算法的要求和输入输出规则。这可能需要使用自然语言处理和文本匹配技术。6. 算法求解:ChatGPT可以利用已学习的上下文和算法知识来生成算法解答。它可以执行计算、编写代码,或提供具体的步骤和思路。这一步需要训练得好的ChatGPT模型和适当的提示和反馈。7. 输出结果:ChatGPT生成的算法解答可以通过文本形式返回给用户。用户可以进一步与ChatGPT进行对话,例如询问解答的解释、尝试不同的输入示例等。ChatGPT是一个生成式模型,它可能会生成一些合理但不正确的答案。需要对生成结果进行验证和评估,尤其是对于复杂的算法题。
  • 未半
    未半
    2023伊始,先是开年毫末智行举办HAOMOAIDAY,放出自动驾驶行业最大智算中心,再有小鹏、理想新春全员信剑指城市导航辅助驾驶,随后是对话式AI大模型ChatGPT火遍全网,自动驾驶AI技术再次成为顶流。无论是自动驾驶的“进城”,还是ChatGPT的“进化”,其背后都是对数据、算力需求指数级增长的态势以及对大模型的训练。当需求上来了,智算中心作为自动驾驶的“新基建”也就被业界越来越多的提及。智算中心即智能计算中心,是基于人工智能理论,采用领先的AI计算架构,提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施,换句话说,智算中心其实是一个算力的供应和生产平台。那为什么有了它“自动辅助驾驶”就可以变为“自动驾驶”了?“降服”自动驾驶边际成本 自动驾驶智算中心“专云专用”有人说,智算中心是自动驾驶发展的助推器,因为自动驾驶算法模型训练是机器学习的典型场景之一,其视觉检测、轨迹预测与行车规划等算法模型需要同时完成高并发的并行计算,对算力有着极高的需求,而智算为提高算法模型的成熟度提供了巨大的算力。在自动驾驶领域,说起智算中心,还得先提特斯拉。2017年,Transformer网络出现后,奠定了当前大模型领域主流的算法架构基础,随后,2020年,特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中,是AI大模型应用于自动驾驶的开端。在这之后,特斯拉开始着手打造属于自己的AI计算中心——Dojo,总计使用了1.4万个英伟达的GPU来训练AI模型。为了进一步提升效率,特斯拉在2021年发布了自研的AI加速芯片D1,并计划将25个D1封装在一起组成一个训练模块(Training tile),然后再将训练模块组成一个机柜(Dojo ExaPOD)。最近一期的特斯拉AI DAY上,马斯克称将于2023年一季度部署完成特斯拉超级计算机群组ExaPOD。国内方面,2022年8月,小鹏汽车和阿里云合建了当时国内最大的自动驾驶智算中心“扶摇”,专门用于自动驾驶模型训练,算力规模达600PFLOPS,相当于每秒可以完成60亿亿次浮点运算。不过这个记录仅仅维持了4个多月。今年1月,毫末智行联合火山引擎,共同推出自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS(雪湖·绿洲),每秒浮点运算达67亿亿次,存储带宽每秒2T,通信带宽每秒800G。吉利也在1月28日上线了吉利星睿智算中心,目前已接入智能驾驶和车联网实验数据近百PB,在线车辆的并发计算支持达百万辆。从现有情形来看,成本和需求两重因素,是智算中心的诱人之处。成本层面,算力作为自动驾驶的基本要素,需要更高性能的智算中心来完成训练、标注等工作。以毫末的MANA OASIS为例,通过部署Lego高性能算子库、ByteCCL通信优化能力,以及大模型训练框架,软硬一体,毫末把算力优化到极致。在训练效率方面,基于Sparse MoE,通过跨机共享,轻松完成千亿参数大模型训练,且百万个clips(毫末视频最小标注单位)训练成本只需百卡周级别,训练成本降低100倍。搭建高效、低成本的数据智能体系是自动驾驶技术健康发展的基础,也是自动驾驶系统能够不断迭代前行的重要环节,更是自动驾驶商业化闭环的关键所在。小鹏汽车董事长何小鹏曾表态,“如果现在不以这样的方式(智算中心)提前储备算力,那么今后5年内,企业算力成本会从亿级,加到数十亿级。”如果持续使用公有云服务,边际成本不断上涨只是一方面,更重要的是,智算中心可以让自动驾驶企业实现“专云专用”。自动驾驶的开发包括从数据采集到数据筛选、打标、模型训练、回放性验证、仿真测试等等环节。而云计算的本质是租赁计算设备,云服务商的设备都是统一采购,为了获得更多客户,这些设备都具备很大的通用性,设备内部使用的CPU、GPU/AI加速器、内存的型号与规格都相对固定,很难与车企和自动驾驶公司的算法形成最佳匹配。云服务厂商对自动驾驶算法的了解程度不高,不可避免的会在调度算力时出现损耗和效率不高的问题。从需求的角度来看,智算中心似乎可以成为自动驾驶和车企的托底神器。同样以毫末为例,有了MANA OASIS的加持,毫末MANA五大模型全新亮相升级,车端感知架构实现跨代升级,毫末的技术栈布局继续保持完整领先的态势,尤其在感知、认知等层面领跑行业,引领大模型、大算力、大数据发展方向,冲刺进入自动驾驶3.0时代。拿数据采集、筛选和标注来说,自动驾驶系统在前期开发阶段,需要采集大量的道路环境数据,以此让车辆像人类驾驶员一样快速准确地识别车道、行人、障碍物等驾驶环境中的关键信息。唯一的办法是,通过在海量数据基础上不断的重复训练与验证,车辆对道路环境的认知水平逐渐趋近于真实情景,判断的准确性在这一过程中不断提升。车企收集到的数据还需要进行模型训练,算法通过在数据上进行运算产生模型,而智算中心将是驱动大模型和海量数据训练的加速器。基于Sparse MoE,毫末根据计算特点,进行稀疏激活,提高计算效率,实现单机8卡就能训练百亿参数大模型的效果,实现跨机共享exper的方法,完成千亿参数规模大模型的训练,训练成本降低到百卡周级别;毫末设计并实现了业界领先的多任务并行训练系统,能同时处理图片、点云、结构化文本等多种模态的信息,既保证了模型的稀疏性、又提升了计算效率;MANA OASIS训练效率提升了100倍。毫末智行CEO顾维灏也在详细阐释了建设智算中心的底层逻辑:“自动驾驶对智算中心的第一要求肯定是算力。智算中心的超大算力代表了有多少的AI工程师在这个练武场中能够做出什么大模型,能训练多少大模型。”智能辅助驾驶“进城” MANA OASIS帮助毫末解决了哪些难题?现在很多车企和自动驾驶技术企业已经开始把打造智算中心当成下一阶段竞争重点。今年1月的HAOMO AI DAY上,毫末智行董事长张凯给出了2023年自动驾驶行业趋势的十大新预测,超算中心赫然位列“超算中心会成为自动驾驶企业的入门配置。”当下,随着新能源汽车品牌普遍已经把高速公路场景下的辅助驾驶列为标配,赛场已经悄然从高速路转向城市。与高速导航辅助驾驶相比,城市行车涉及了红绿灯、十字路口、行人电动车、遮挡、固定障碍物、频繁刹停起步等一系列难题,复杂度又提升了好几个数量级。如果仅用实测车辆去挑战这些城市场景无法穷尽的Corner Case,成本、安全性、时间都将成为企业发展的壁垒。由此,虚拟仿真就成为了解决部分成本及场景多样性的关键,大规模的长尾场景需要数据中心提供充足的算力支持。仿真场景对现实的回归过程,同样需要巨大的算力提供支持。在MANA OASIS的加持下,毫末的数据智能体系MANA五大模型全新亮相升级。而在五大模型助力下,MANA最新的车端感知架构,从过去分散的多个下游任务集成到了一起,形成一个更加端到端的架构,包括通用障碍物识别、局部路网、行为预测等任务,毫末车端感知架构实现了跨代升级。这也意味着毫末的感知能力更强,产品力更强,向全无人驾驶加速迈进。视觉自监督大模型,让毫末在中国首个实现4D Clip的自动标注。毫末利用海量videoclip,通过视频自监督方式,预训练出一个大模型,用少量人工标注好的clip数据进行Finetune(微调),训练检测跟踪模型,使得模型具备自动标注的能力;将已经标注好的千万级单帧数据所对应的原始视频提取出来组织成clip,其中10%是标注帧,90%是未标注帧,再将这些clip输入到模型,完成对90%未标注帧的自动标注,进而实现所有单帧标注向clip标注的100%的自动转化,同时降低98%的clip标注成本。毫末视频自监督大模型的泛化性效果极佳,即使是在一些非常困难的场景,例如严重遮挡的骑行者,远处的小目标,恶劣的天气和光照,都能准确地完成自动标注。3D重建大模型,助力毫末做数据生成,用更低成本解决数据分布问题,提升感知效果。面对“完全从真实数据中积累corner case困难且昂贵”的行业难题,毫末将NeRF技术应用在自动驾驶场景重建和数据生成中,它通过改变视角、光照、纹理材质的方法,生成高真实感数据,实现以低成本获取normal case,生成各种高成本corner case。3D重建大模型生成的数据,不仅比传统的人工显式建模再渲染纹理的方法效果更好、成本更低。增加NeRF生成的数据后,还可将感知的错误率降低30%以上,且数据生成可实现全程自动化,无需任何人工参与。多模态互监督大模型则可以完成通用障碍物的识别。毫末在成功实现车道线和常见障碍物的精准检测后,针对城市多种异形障碍物的稳定检测问题,毫末正在思考和探索更加通用的解决方案。毫末的多模态互监督大模型,引入了激光雷达作为视觉监督信号,直接使用视频数据来推理场景的通用结构表达。该通用结构的检测,可以很好地补充已有的语义障碍物检测,有效提升自动驾驶系统在城市复杂工况下的通过率。动态环境大模型,可以精准预测道路的拓扑关系,让车辆始终行驶在正确的车道中。在重感知技术路线下,毫末为了将对高精地图的依赖度降到最低,面临着“道路拓扑结构实时推断”的挑战。毫末在BEV的feature map(特征图)基础上,以标精地图作为引导信息,使用自回归编解码网络,将BEV特征,解码为结构化的拓扑点序列,实现车道拓扑预测。让毫末的感知能力,能像人类一样在标准地图的导航提示下,就可以实现对道路拓扑结构的实时推断。毫末认为,解决了路口问题实际就解决了大部分城市NOH问题。目前在保定、北京,毫末对于85%的路口的拓扑推断准确率高达95%。即便是非常复杂、非常不规则的路口,毫末也能准确预测,比老司机还老司机。人驾自监督认知大模型在今年2月已经被正式升级为DriveGPT,这也是全球首个自动驾驶认知大模型。它能让毫末的驾驶策略更加拟人化,安全及顺畅。毫末DriveGPT已完成模型搭建和第一阶段数据的跑通,参数规模可对标GPT-2的水平。DriveGPT将持续引入大规模真实接管数据,通过人驾数据反馈的强化学习,来不断提升测评效果,同时也将DriveGPT作为云端测评模型,用来评估车端小模型的驾驶效果。仿真测试能有效缩短技术和产品开发周期,降低研发成本。业内典型的长尾场景问题不够丰富,现实中可遇而不可求的极端场景,利用仿真平台可以便捷生成。由于仿真测试中的模拟环境需要实现多模态融合,以支持传感器模组的复杂性,因而也需要大算力的支持。除了毫末,特斯拉超算中心拥有近2万张GPU,对自动驾驶训练效率产生立竿见影的效果,最大限度地提升了自动驾驶系统的开发效率;大陆集团的高算力集群,将开发周期从几周缩短至几个小时,使自动驾驶得以在中短期商业计划中落实;机器学习时间的缩短加快了新科技进入市场的速度;“扶摇”支持小鹏自动驾驶核心模型的训练时长从7天缩短至1小时内,大幅提速近170倍……当前,一个不争的事实就是,在自动驾驶领域具有长期规划的车企,无论是造车新势力还是传统品牌,或者技术供应商,都在搭建自己的超算中心,以掌握稳定的算力资源,缩短开发周期,加快自动驾驶产品的上市。相反,如果没有超算中心,那么自动驾驶训练速度将明显放缓,自动驾驶企业间的差距也将愈发明显。用智算中心打造数据护城河 数字新基建逐步成为发展“标配”自动驾驶发展至今,业界发现乘用车智能辅助驾驶是最有可能大规模铺开的商业场景。据高工智能汽车研究院数据显示,2022年中国市场(不含进出口)乘用车前装标配搭载L2级辅助驾驶的搭载率,已经连续第二个月超过30%。智研咨询数据显示,预计到2025年,全球新车L2自动驾驶的渗透率可达53.99%。今年,城市导航辅助驾驶也开启了量产的征程。西部证券预测,2023~2025年,国内市场上搭载城市导航辅助驾驶的车型将分别达到70万、169万和348万辆,占比将分别达到17%、40%和70%。在城市导航辅助驾驶落地加速的背景下,更容易复制、拓展的重感知的方案,受到了更多关注。在重感知技术路线下,面对“道路拓扑结构实时推断”的挑战,毫末的选择是在特征图基础上,以标精地图作为引导信息,使用自回归编解码网络,通过结构化的拓扑点序列解码,实现车道拓扑预测。由此不难看出,业界逐渐达成共识的重感知路线,相比高精地图方案,更依赖算力加持。人工智能是创新的加速器,智算中心则可以为各类技术创新提供支撑。一方面,智算中心可以为构建安全可信、可复用的技术研发环境提供算力设施支撑,为各领域科技研发提供智能计算服务,加速科技研发的进程;另一方面,智算中心是新一代信息技术的集成应用载体,智算中心的快速建设推广与规模化应用将推动通信服务网络、大数据、人工智能等技术的快速迭代,从而促进技术创新。自动驾驶数据是片段式的,特点是小文件多,达到百亿个,而且训练需要交换的数据多,智算中心可以提供充足的带宽,并且可以让自动驾驶模型拥有更好的并行计算框架,在训练的时候把硬件资源都利用起来。2020年4月20日,国家发展改革委首次明确新型基础设施的范围,其中就包括以智能计算中心为代表的算力基础设施。2023年1月10日,国家工业信息安全发展研究中心推出《智能计算中心2.0时代展望报告》,指出经过5年多发展,智算中心正由1.0粗放扩张阶段走向2.0精细规划阶段。根据相关统计和测算,目前全国超过30个城市在建或筹建智算中心,未来5年我国智能算力规模年复合增长率将达52.3%。智算中心的创新发展,将进一步为人工智能夯实“算力底座”,成为带动人工智能及相关产业快速发展的新引擎。“我们测算,智算中心带来的成本优化是惊人的,将达到亿元级别。”这是今年1月,张凯提出的预测。从目前及未来的规划量产规模来看,毫末自建智算中心可节约巨额成本;其带来的效率提升也非常明显。人工智能发展很快,新的算法层出不穷,需尽快引入新的技术和模型,与此数据是智能化发展最大的驱动力,也占据了大量成本构成。用自建智算中心来打造数据护城河,不仅能够完善产业智能生态,更能让企业在智能化方面占据先发优势,智算中心作为数字新基建,未来势必将引领自动驾驶技术持续迭代升级。【本文来自易车号作者车业视界,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】
  • 小斑斑
    小斑斑
    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 德邦证券本文由汽车商业评论原创出品转载或内容合作请联系说明违规转载必究【本文来自易车号作者汽车商业评论,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】
  • 谁知道
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    汽车新四化发展到智能化出行已经成为了一种新的购车“时尚”,更先进智能、更便捷且具趣味性的出行体验,的确也能给消费者带来更多的出行愉悦感。而在前不久,作为诞生于“时尚魔都”的汽车品牌,智己汽车也给消费者带来更智能化的“时尚”用车新选择——智己LS7 Urban Fit和智己LS7 Urban Fit Pro。在智能化出行加速创新升级的当下,智己汽车就为消费者带来首款真正意义上的整车智能化软件产品“全程AI舱”,融合了软硬全域融合的独创驾驶布局、智能驾驶技术和大模型算法,让AI智能渗透到每一个驾驶场景,最大程度释放驾驶焦虑,解决实际驾驶痛点。此次发布的智己LS7 Urban Fit和智己LS7 Urban Fit Pro搭载“全程AI舱”,售价分别为28.98万元和30.98万元,并配备了能更好匹配城市通勤特点的77kWh电池,以更先进智能的用车体验和诚意的售价为消费者构建起“30万元以内城市智能出行最优选 ”,让消费者得以畅享更美好的出行生活。新车型目前就可下订,7月正式交付。01智己LS7自今年2月上市以来,就一直受到消费者的广泛关注,且销量节节攀升,不仅在4月份赢得了“30万以上中国品牌纯电SUV”销量排行榜榜首的位置,最新的5月销量也达到了1922台。能取得这样亮眼的成绩,皆源于智己汽车始终站在消费者用车诉求上前瞻技术布局,在打造LS7时置入了最先进且实用的产品技术,为消费者带来更具品质感与价值感的用车体验。此次推出的智己LS7 Urban Fit和智己LS7 Urban Fit Pro亦是如此,两款新车均搭载了智己汽车全新发布的“全程AI舱”。据了解,它是智己汽车以“如何让智能化技术更好的赋能人类驾驶”这样更具用户意义的命题为研发核心而打造的首款真正意义上的整车智能化软件产品 ,拥有不同于传统娱乐影音化智能座舱的高价值体验,以“一屏余光感知”、“一键场景代驾” 、“一路刷爆体验”三大核心体验,赋能消费者的出行生活。“一屏余光感知”是以"让驾驶更轻松"为理念打造而来,通过整车传感器与智舱的全域融合,结合驾驶者第一视野打造的可升降场景屏,让驾驶者最大限度保持前向视野,极大减少因视野偏离而产生的焦虑和安全隐患,在出行过程中 驾驶员只须轻轻一瞥,即可获得被重点标注的所有驾驶敏感信息,在“导航路口光效引导”、“BSD侧盲区光效提醒”、“A柱补盲/侧视补盲/后视补盲”等驾舱融合影像,帮助驾驶员在多种转弯场景时,更有效的让车辆躲避突发的交通干预者,让驾驶既安全又轻松。“一键场景代驾”则是通过智驾算法推出One-Touch iAD一键场景代驾,覆盖一键贴边、一键脱困、一键循迹等更多出行场景,帮助用户从侧方停车、狭窄空间等日常开车的高频痛点场景中解脱出来,对于部分新手司机来说特别实用 。至于“一路刷爆体验”是智己汽车正在和行业领先的阿里巴巴“通义千问”、百度“文心一言”、清华大学“Chat-GLM”、MOSS等大模型算法,进行不同程度的定制预研,结合智能驾驶系统,基于算法融合GPT大模型的功能将于第四季度上线,让用户一路“Shua”刷爆体验,创造虚实融合的多维场景,为用户拓展出行的多维多元体验,让他们能够以车为媒,延展出更丰富且专属自己喜好的新玩法 。02即便新能源汽车发展到消费者的用车顾虑依然存在,比如续航焦虑、因搭载电池而缩减的内部乘坐空间等等,而此次发布智己LS7 Urban Fit和智己LS7 Urban Fit Pro就有效解决了这些难题,其作为城市纯电智能SUV,搭载了更加适配城市通勤特点的77kWh电池及补能套餐,拥有510公里续航(CLTC)足以覆盖99%的50km生活圈,车辆内置的一触超级节能Super Eco模式,能够在车辆续航较低时,一键切入Super Eco,使续航提升约60%,加之当下城市日益完善的充电网络,能很好的减缓消费者的续航焦虑。至于空间层面,新车配备了“一键电动放倒后排座椅”,能够将后备箱容积拓展至1731L,在车里也能彻底躺平,包括自驾出行的行李装载以及搬家所需的大物件托运等都能一车get,满足了更灵活的城市生活移动空间需求。 写在最后 智己LS7 Urban Fit和智己LS7 Urban Fit Pro的到来,不仅使得整个智己LS7的产品谱系更加丰富,给消费者提供更多元化的用车选择;其内置的“全程AI舱”也再次突破了当前智能驾驶技术的“天花板”,以“一屏余光感知”、“一键场景代驾” 、“一路刷爆体验”三大核心体验,为消费者带来更先进及更具价值感的全新用车体验。【本文来自易车号作者第一车堂,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】
  • 小丑!
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    ChatGPT指令大全66 个常用模型分享担任职业顾问我想让你担任职业顾问。我将为您提供一个在职业生涯中寻求指导的人,您的任务是帮助他们根据自己的技能、兴趣和经验确定最适合的职业。您还应该对可用的各种选项进行研究,解释不同行业的就业市场趋势,并就哪些资格对追求特定领域有益提出建议。我的第一个请求是“我想建议那些想在软件工程领域从事潜在职业的人。”担任私人教练我想让你担任私人教练。我将为您提供有关希望通过体育锻炼变得更健康、更强壮和更健康的个人所需的所有信息,您的职责是根据该人当前的健身水平、目标和生活习惯为他们制定最佳计划。您应该利用您的运动科学知识、营养建议和其他相关因素来制定适合他们的计划。我的第一个请求是“我需要帮助为想要减肥的人设计一个锻炼计划。”扮演魔术师我要你扮演魔术师。我将为您提供观众和一些可以执行的技巧建议。您的目标是以最有趣的方式表演这些技巧,利用您的欺骗和误导技巧让观众惊叹不已。我的第一个请求是“我要你让我的手表消失!你怎么做到的?99担任心理医生我想让你担任心理医生。我将为您提供一个寻求指导和建议的人,以管理他们的情绪、压力、焦虑和其他心理健康问题。您应该利用您的认知行为疗法、冥想技巧、正念练习和其他治疗方法的知识来制定个人可以实施的策略,以改善他们的整体健康状况。我的第一个请求是g“我需要一个可以帮助我控制抑郁症状的人。作为房地产经纪人我想让你担任房地产经纪人。我将为您提供寻找梦想家园的个人的详细信息,您的职责是根据他们的预算、生活方式偏好、位置要求等帮助他们找到完美的房产。您应该利用您对当地住房市场的了解,以便建议符合客户提供的所有标准的属性。我的第一个请求是“我需要帮助在深圳市中心附近找到一栋单层家庭住宅。”充当物流后勤管理者我要你担任后勤人员。我将为您提供即将举行的活动的详细信息,例如人数、地点和其他相关因素。您的职责是为活动制定后勤计划,其中考虑到事先分配资源、交通设施、餐饮服务等。还有潜在的安全问题,并制定策略来降低相关的风险。我的第一个请求是“我需要帮助在深圳市组织一个 100 人的开发者会议”担任牙医我想让你扮演牙医。我将为您提供有关寻找牙科服务(例如 X 光、清洁和其他治疗)的个人的详细信息。您的职责是诊断他们可能遇到的任何潜在问题,并根据他们的情况建议最佳行动方案。您还应该教育他们如何正确刷牙和使用牙线,以及其他有助于在两次就诊之间保持牙齿健康的口腔护理方法。我的第一个请求是“我需要帮助解决我对冷食的敏感问题。”充当 AI 辅助医生我想让你扮演一名人工智能辅助医生。我将为您提供患者的详细信息,您的任务是使用最新的人工智能工具,例如医学成像软件和其他机器学习程序,以诊断最可能导致其症状的原因。您还应该将体检、实验室测试等传统方法纳入您的评估过程,以确保准确性。我的第一个请求是“我需要帮助诊断一例严重的腹痛充当医生我想让你扮演医生的角色,想出创造性的治疗方法来治疗疾病。您应该能够推荐常规药物、草药和其他天然替代品。在提供建议时,您还需要考虑患者的年龄、生活方式和病史。我的第一个建议请求是“为患有关节炎的老年患者提出一个侧重于整体治疗方法的治疗计划”担任网页设计顾问我想让你担任网页设计顾问。我将为您提供与需要帮助设计或重新开发其网站的组织相关的详细信息,您的职责是建议最合适的界面和功能,以增强用户体验,同时满足公司的业务目标。您应该利用您在 UX/UI 设计原则、编码语言、网站开发工具等方面的知识,以便为项目制定一个全面的计划。我的第一个请求是“我需要帮助创建一个销售珠宝的电子商务网站担任会计师我希望你担任会计师,并想出创造性的方法来管理财务。在为客户制定财务计划时,您需要考虑预算、投资策略和风险管理。在某些情况下,您可能还需要提供有关税收法律法规的建议,以帮助他们实现利润最大化。我的第一个建议请求是“为小型企业制定一个专注于成本节约和长期投资的财务计划”担任厨师我需要有人可以推荐美味的食谱,这些食谱包括营养有益但又简单又不费时的食物,因此适合像我们这样忙碌的人以及成本效益等其他因素,因此整体菜看最终既健康又经济!我的第一个要求一一“一些清淡而充实的东西,可以在午休时间快速煮熟担任艺人顾问我希望你担任艺术家顾问,为各种艺术风格提供建议例如在绘画中有效利用光影效果的技巧、雕刻时的阴影技术等,还根据其流派/风格类型建议可以很好地陪伴艺术品的音乐作品连同适当的参考图像,展示您对此的建议;所有这一切都是为了帮助有抱负的艺术家探索新的创作可能性和实践想法,这将进一步帮助他们提高技能!第一个要求一一“我在画超现实主义的肖像画担任汽车修理工需要具有汽车专业知识的人来解决故障排除解决方案例如;诊断问题/错误存在于视觉上和发动机部件内部,以找出导致它们的原因 (如缺油或电源问题) 并建议所需的更换,同时记录燃料消耗类型等详细信息,第一次询问-“汽车赢了”尽管电池已充满电但无法启动”担任金融分析师需要具有使用技术分析工具理解图表的经验的合格人员提供的帮助,同时解释世界各地普遍存在的宏观经济环境,从而帮助客户获得长期优势需要明确的判断,因此需要通过准确写下的明智预测来寻求相同的判断!第一条陈述包含以下内容一一“你能告诉我们根据当前情况未来的股市会是什么样子吗?担任投资经理从具有金融市场专业知识的经验丰富的员工那里寻求指导,结合通货膨胀率或回报估计等因素以及长期跟踪股票价格,最终帮助客户了解行业,然后建议最安全的选择,他/她可以根据他们的要求分配资金和兴趣!开始查询-“目前投资短期前景的最佳方式是什么?”充当室内装饰师我想让你做室内装饰师。告诉我我选择的房间应该使用什么样的主题和设计方法;卧室、大厅等,就配色方案、家具摆放和其他最适合上述主题/设计方法的装饰选项提供建议,以增强空间内的美感和舒适度。我的第个要求是“我正在设计我们的客厅”充当花店求助于具有专业插花经验的知识人员协助,根据喜好制作出既具有令人愉悦的香气又具有美感,并能保持较长时间完好无损的美丽花束;还建议有关装饰选项的想法,呈现现代设计,同时满足客户满意度!请求的信息“我应该如何挑选一朵异国情调的花卉?”充当提示生成器我希望你充当提示生成器。我会给你一个这样的标题:《做个英语发音帮手》。然后你给我一个这样的提示:“我想让你做土耳其语人的英语发音助手,我写你的句子,你只回答他们的发音,其他什么都不做。回复不能是翻译我的句子,但只有发音。发音应使用土耳其语拉丁字母作为语音。不要在回复中写解释。我的第句话是“伊斯坦布尔的天气怎么样?”担任统计员我想担任统计学家。我将为您提供与统计相关的详细信息。您应该了解统计术语、统计分布、置信区间、概率、假设检验和统计图表。我的第一个请求是“我需要帮助计算世界上有多少百万张纸币在使用中在学校担任讲师我想让你在学校担任讲师,向初学者教授算法。您将使用 Python 编程语言提供代码示例。首先简单介绍一下什么是算法,然后继续给出简单的例子,包括冒泡排序和快速排序。稍后,等待我提示其他问题。一旦您解释并提供代码示例,我希望您尽可能将相应的可视化作为ascii 艺术包括在内。充当美食评论家我想让你扮演美食评论家。我会告诉你一家餐馆,你会提供对食物和服务的评论。您应该只回复您的评论,而不是其他任何内容。不要写解释。我的第一个请求是“我昨晚去了一家新的意大利餐厅。你能提供评论99吗?担任营养师作为一名营养师,我想为 2 人设计一份素食食谱,每份含有大约 500 卡路里的热量并且血糖指数较低。你能提供一个建议吗?作为技术审查员我想让你担任技术评论员。我会给你一项新技术的名称,你会向我提供深入的评论 - 包括优点、缺点、功能以及与市场上其他技术的比较。我的第一个建议请求是“我正在审iPhone11 Pro Max担任法律顾问我想让你做我的法律顾问。我将描述一种法律情况,您将就如何处理它提供建议。你应该只回复你的建议,而不是其他。不要写解释。我的第一个请求是“我出了车祸,不知道该怎么办”

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