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GPT超级龙头（超级龙头股票）
发布时间：2023-05-28 10:40:52
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于GPT超级龙头的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
ChatGPT面世具有何意义？
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。
DriveGPT雪湖·海若诞生，将重塑汽车智能化技术路线
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。
事实上，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。
如今，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。
其中，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。
其中，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。
此外，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。
与此同时，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。
事实上，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。
其中，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。
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UEFI，GPT，MBR是什么？有什么区别？
uefi是bios的升级版，从上世纪九十年代就开始开发，并且一直在更新，也确实是一直在应用，但一直到2012年才被用户广泛接触，因为2011年微软突然宣布，windows 8将启用uefi。作为桌面操作系统领域的超级巨头，微软放个屁整个世界都得抖三下。mbr本意为主引导记录，但多被用于指代传统的分区方式：主分区+扩展分区。常与bios共用。优点很明显，便于操作。缺点是最多只能有四个主分区，不支持2TB以上的大磁盘。
gpt本意为全局唯一标识分区表，同样被用于指代与mbr相对的较新的分区方式，完全是为了弥补mbr的缺点而生。优点是在windows中可以有多达128个主分区，磁盘容量支持到EB级别。但同样存在致命性的缺点：不支持32位windows操作系统，不支持windows7软激活，因此至今应用仍然极为狭窄。
你只要记住uefi可以兼容mbr，BIOS不兼容gpt就好
中国如何应对gpt未来
作为媒体的打工苦力们，如何面对GPT的挑战？
有点文化的小玄子
聊聊宇宙和哲学思考的大学教师
对于传统媒体行业来说，GPT的出现带来了一定的威胁。一些悲观的观点认为，GPT可能会取代人类的工作，以及威胁到传统媒体的生存。毕竟，这种强大的技术能够生成高质量的文章，甚至能够模拟人类的写作风格，对于某些简单的报道来说，它可以取代人类记者的工作。
然而，我们也不必太过悲观，因为这个技术只是一个工具，它需要有人来使用和控制。作为网络媒体的打工人，我们可以从以下几个方面来应对GPT带来的威胁：
首先，我们需要保持创造力和专业性。尽管GPT可以生成文章，但是它缺乏人类的情感和理解力。相比之下，人类记者具有更好的洞察力和思考能力，能够更加深入地挖掘新闻背后的故事和情感。因此，我们需要保持自己的创造力和专业性，将自己的人文关怀和专业知识与GPT结合，让我们的报道更加有深度和质量。
其次，我们需要拥抱技术并进行不断的学习。GPT是一种新兴的技术，我们需要了解它的优势和缺点，以及如何使用它来提高我们的工作效率。我们需要不断地学习和研究新技术，掌握最新的媒体趋势和技术应用，以此来提高我们的工作质量和效率。
我们需要保持开放和合作的心态。尽管GPT可能会给我们带来一定的威胁，但是我们也可以将其视为一个机会。我们可以与技术人员合作，利用GPT来提高我们的工作效率和创造力，同时也可以借助它来创造出更加创新和有趣的内容。
总的来说，GPT是一种很有潜力的技术，它有可能改变传统媒体的发展方式，但是我们也不必过分恐惧。只有通过保持创造力、不断学习和开放合作的心态，我们才能够应对GPT带来的威胁，让我们的媒体行业不断地向前发展。我们需要认识到，GPT只是人工智能技术的一个缩影，它是未来媒体发展的一个重要方向之一。我们应该始终保持警惕，不断地更新自己的技能和知识，以应对未来可能出现的挑战和机遇。
另外，GPT的出现也让我们重新思考传统媒体的发展方式。传统媒体通常采用线性的思维方式，文章的产生是从头到尾的，但是GPT的出现让我们看到了一种全新的方式——非线性的思维方式。这种方式的出现，意味着我们可以更加灵活地生成文章和内容，让媒体更加具有创新性和个性化。
因此，我们可以通过结合人工智能技术和人类智慧，开创出媒体发展的新局面。我们可以利用GPT等人工智能技术，来帮助我们生成文章和内容，提高我们的工作效率，同时也可以通过人类的洞察力和思考能力，来深挖新闻的背后故事，让媒体更加具有深度和质量。
在GPT的出现下，网络媒体的打工人需要不断地更新自己的思维方式和技能，不断地探索和创新，才能在这个新时代的媒体发展中，抓住机遇、迎接挑战。
以上就是关于GPT超级龙头相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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