国内突现大批ChatGPT（国内突现大批ChatGPT）

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本文目录:

• chatcheck出现，会不会导致程序员大批失业？
• chatgpt是什么？
• 中国自动驾驶又往前迈了一大步！
• ChatGPT为何如此之火？
• 如何看待最近流行的Chat- To- Talk比对？

chatcheck出现，会不会导致程序员大批失业？

最近这段时间，关注AI类产业的小伙伴们肯定都被ChatGPT给刷屏了，它可以说是最近几年最接近人类聊天的产品了，它的出现无论是在经济上还是实体业都带来了很大的帮助，ChatGPT的出现会不会导致底层程序员失业？
ChatGPT或许会使部分自然语言处理算法工程师失业，因为大量的翻译结果都在网上呢。近期兴起的AI绘画，也有大量的图片在网上。更早的围棋，虽然训练样本没有那么多，但因为规则清晰，所以AI自己生成随机训练样本并用评估函数来做标注，也是可以的。
从现阶段来看如果底层到仅仅是只懂写按键精灵，或者水平低的易语言脚本整活那种被替代掉，但凡扯得了业务的事情，如果没有码农，AI一旦出错导致可能十几万交易以及持续出错的时间累计，这一笔帐让自负盈亏的没有懂代码人员的企业看了都难受，相当于其他企业用AI科技直接把握了你公司命门，淘汰码农和自杀没区别。
失业估计难但是ChatGPT产出的车轱辘话，用来气死产品经理倒是，很值得借鉴。编码思维这个东西包含了结构化思维、推演逻辑、算法、数学、架构、工作经验等等。是一个极其复杂的事物。
一旦涉及到逻辑层面，设计层面，算法层面，复杂问题层面，ChatGPT肯定是搞不定的。

chatgpt是什么？

chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型，通俗一点说就是一个聊天机器人。

它是GPT-3模型的变体，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成类似人类的文本响应，具有更自然、更多样化的特点。用户可以向它提出无数问题，而且通常会得到有用的答案。

chatgpt的算法介绍

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。以ChatGPT为例，该模型在大量文本对话数据集上进行训练，并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。

ChatGPT的特别功能

1、ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。

2、ChatGPT可以进行微调，以回答特定类型的问题，例如与特定领域或主题相关的问题。

3、ChatGPT可以用于创建与用户进行对话的虚拟代理或虚拟化身。

4、ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类的文本响应。

chatgpt背后的机构

chatgpt是OpenAl研开发的一个大型预训练语言模型，OpenAl是一个研发机构，于2015年由硅谷投资者山姆·阿尔特曼和亿万富翁埃隆·马斯克作为非营利机构成立，并吸引了包括风险资本家皮特·蒂尔（Peter Thiel)在内的其他几个人的投资。2019年，该集团创建了一个相关的营利性实体，以接纳外部投资。

中国自动驾驶又往前迈了一大步！

撰文 / 温  莎 

编辑 / 黄大路 

设计 / 赵昊然

伴随高阶智能辅助驾驶进入下半场，自动驾驶领域最近风向突变。

过去很长一段时间，小鹏、理想、蔚来，华为等企业均以高精地图作为驾驶决策的底层信息。然而，从2022下半年开始，自动驾驶圈开始了浩浩荡荡的去高精地图化，众多企业纷纷抛弃纯高精地图的路线，在布局多年后换道。

尤其是在智能驾驶渗透城市的过程中，受政策影响，这波“去高精地图”的运动在2023年年初到达顶峰。

在这条赛道上，有一家企业已经率先抢跑多年。

在中国的自动驾驶江湖，最早提出“重感知”路线的是毫末智行，且在相当一段时间内几乎是行业内唯一采用这一路线的厂商。竞争激烈的市场中，提前预判到了正确的方向，意味着少走了弯路，争取到了宝贵的时间。现实也正是如此。

4月11日，在第八届HAOMO AI DAY上，毫末再次官宣了3家主机厂定点合作，全新搭载毫末HPilot2.0的2023款坦克500已于3月上市，首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，第二款搭载毫末HPilot3.0的车型魏牌蓝山也将在今年上市。

至此，毫末完成了商业化跃的升重要一步，展现出了毫末独有的速度。

作为中国唯一聚焦自动驾驶的AI技术盛宴，每届的HAOMO AI DAY已经成为一场行业盛会。本届 AI DAY 再度齐聚自动驾驶领域超豪华嘉宾阵容，不仅有最前沿的技术发布，也有深刻的洞见。

“2023年将是智能驾驶冲刺之年、大考之年。”活动现场，张凯以《HAOMO SPEED，AI SPEED》为题发表了演讲。

他指出，2022年度中国市场乘用车L2及以上辅助驾驶前装搭载率升至29.40%，前装标配交付585.99万辆。毫末在去年预估，到2025年高级别辅助驾驶搭载率超过70%，这意味着智驾产品进入快速增长的全线爆发，2023年将是非常关键的一年。

首先，城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次，行泊一体和无人车商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮；在无人驾驶领域，末端物流自动配送车在商超、快递等场景迎来爆发，2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。大模型、智算中心等成为自动驾驶新基建。

如果将这四个领域比喻为四大战场，毫末智行在其中已经全面打响了四大战役。

加速落地，毫末有理论更要有实践

自动驾驶路线之争由来已久。

在诸多车企重注地图路线时，2022年4月，毫末智行就表示要做重感知的城市智能驾驶，降低智能驾驶中高精地图的权重，乃至做到无需高精地图。做出这样的决定，是因为毫末智行判断，高精地图更新频次太低，无法满足智能驾驶的需求。

毫末智行CEO顾维灏曾对此做出过形象的比喻：高精度地图提供的是道路先验信息，但是它并不稳定，总是施工。如果你把它当做是激光雷达，且这个激光雷达总是施工不可用，那它的置信度当然就会被降低。

之后的故事已经证明，重感知路线，是能够走通的自动驾驶商业化道路。前瞻性令毫末引领了中国自动驾驶量产提速，其城市NOH也其因强感知能力成为可大规模量产落地的辅助驾驶系统。

2023年年初，毫末打响了智能驾驶装机量的王者之战。如今，毫末三代乘用车产品搭载车型近20款，新摩卡DHT-PHEV将是首款搭载HPilot3.0的产品；毫末智能辅助驾驶用户行驶里程已经突破4000万公里，毫末城市NOH已经在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，落地即可体验到毫末的城市NOH功能。2024年，毫末辅助驾驶乘用车总量预计达到百万量级。

海外市场，毫末也在加速布局之中。搭载毫末HPilot的车辆将在欧盟、以色列等地区和国家陆续交付到用户手中，同时即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本；接下来，也将在中东、南非、澳大利亚市场陆续投放助力中国智能驾驶出海。

势如破竹之际，毫末引爆了“城市NOH百城大战”。活动现场，张凯播放了一段路测视频，其中完整的记录了毫末城市NOH可以在北京、上海丝滑流畅的进行红绿灯控车路口转向，实现无保护左转等场景。

为加速攻城略地，毫末提出了安全为先、用户为先、规模为先的原则，优先落地规范性城市、用户期待的城市以及搭载车型销量较大的城市。随着量产车型的逐步落地，毫末城市NOH预计在到2024年，城市NOH将有序落地100城。

对于先进的技术而言，应用远比理论更重要。先打通特定的场景、让智能驾驶系统量产落地，比单纯地强调更高的自动驾驶级别更重要。这一方面能让消费者尽快体验到自动驾驶带来的便利，同时也能为技术开发积累宝贵的数据和经验。

有眼光，有胆量，也有实力，毫末堪称敢想敢干的实践者。可以期待的是，随着更多搭载毫末 HPilot 智能驾驶产品的量产车型的落地，毫末将继续夯实量产自动驾驶第一名的领先位置，未来具有更大的想象空间。

海若亮相，毫末重塑汽车智能化技术路线

人工智能技术正在迎来从量变到质变的重大节点。

2023年，ChatGPT应用的火爆和GPT-4等大模型的发布，让所有人都相信一个真正属于人工智能的时代开启了。有人说， ChatGPT的出现不亚于PC和互联网的发明；也有人说，现在是AI的iPhone时刻。

无论怎样，ChatGPT的到来即将改变人类，未来已来，毫末智行推出了全球首个自动驾驶生成式大模型——DriveGPT。

演讲中，顾维灏在演讲中揭秘了DriveGPT中文名“雪湖·海若”的来源：“‘海若’，出自《庄子·秋水》，里面有两个神话人物河伯和北海若。河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。

毫末把 DriveGPT 命名为雪湖·海若，寓意智慧包容、海纳百川，为行业发展贡献力量。

作为全球首个自动驾驶生成式大模型，毫末雪湖·海若通过引入驾驶数据建立 RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。在整个行业才有认知之际就拿出产品，这缘于毫末从很早开始就对大模型进行研究。

毫末雪湖·海若的目标是实现端到端自动驾驶，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续持续会将毫末多个大模型的能力整合。

目前，毫末雪湖·海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入5万段人工精选的困难场景接管Clips。

此外，雪湖·海若还开放了场景识别能力，能够根据输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，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。这以进化，对于整个行业的进步，有极大的推动作用。

现场，毫末宣布雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。这将使得城市NOH的能力至少领先业内一年，DriveGPT的横空出世，将重塑汽车智能化技术路线。

顾维灏提到，雪湖·海若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。

“毫末是自动驾驶公司中最懂如何量产落地的，在 Tier1 中最懂怎么做自动驾驶的，在具有数据的公司中最懂如何真正数据闭环的。”张凯在现场有些自豪的表示。

复盘毫末智行一路走来的脚步，对数据的理解和使用、自动驾驶公司最大智算中心的投入使用，全新雪湖·海若的推出，都进一步加强了毫末在数据闭环上的优势，随着更多量产车的上市，毫末的优势或许会进一步的放大。

以技术为生存根本，毫末冲刺自动驾驶3.0时代

2022年9月的第六届HAOMO AI DAY上，毫末在业内首提了自动驾驶3.0时代。

结合技术发展的规律和自动驾驶近十年的发展历史，毫末认为可以将这近十年的自动驾驶技术发展分成了三个阶段：最早的硬件驱动方式，为自动驾驶1.0时代；最近几年的软件驱动方式，为自动驾驶2.0时代；即将很快发生，并将持续发展的数据驱动方式，为自动驾驶3.0时代。

因此，毫末一直在为自动驾驶3.0时代作准备。在感知、认知、模式建设上，都是按照数据驱动的方式建设的。本次AI DAY，毫末打造的中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，在经过一年多的应用迭代后，也迎来了全面的升级，正式开放赋能。

顾维灏介绍，MANA计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS中；其次，MANA感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT 中；第三，增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本；同时针对多种芯片和多种车型的快速交付难题优化了异构部署工具和车型适配工具。

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ChatGPT为何如此之火？

ChatGPT如此之火有两个原因，一是操作简单，容易上手；二是能够应对日常对话。

1、操作简单，容易上手  

打开之后只需要在对话框里输入问题，就可以获得答案。  

2、能够应对日常对话  

根据官方介绍，ChatGPT以对话方式进行交互。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。

ChatGPT的特点

ChatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。特点：  

1、模型训练方式：相比之前的GPT模型，OpenAI采用了全新的训练方式，即一种名为“从人类反馈中强化学习”的训练方式对ChatGPT进行了训练  

2、高道德水准：ChatGPT注重道德水平的训练方式，按照预先设计的道德准则，对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦它发现用户给出的文字提示里面含有恶意，包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图，它都会拒绝提供有效答案。

如何看待最近流行的Chat- To- Talk比对？

这话题最近是真的火，看了很多博主说的，什么让它考SAT可以击败60%的真人考生，让它做LeetCode 上hard难度的题目，7~8成题目都能做对，自动给你敲出代码只需要10~20秒...又看了一下知乎里，各帖子争论激烈，什么样的观点都有，但关键点几乎都没提到：
某项技术是否需要“完全取代某职业100%的工作内容”，才能说它会导致某职业失业？
我再换句话来问，下面的情景能否得出“底层程序员会失业”的假设？
如果ChatGPT使底层程序员的敲代码效率提高100%，但程序员的工作中仍有1/3是ChatGPT完全干不了的，可以得出以下任一预测吗？
任何一个程序员都不会因此失业？
只有极少数程序员会因此失业？
做过老板，扛过预算，负责过阿米巴或事业群绩效，就会明白：
以上2种预测都是错的，一定比例（≥20%）的程序员被辞退几乎是必然的！
因为虽然岗位职责没有被100%替代，但如果还用眼下这些人，去完成原定工作量的任务，人效必然严重不划算！
在2/3（1-1/3）的工作能被ChatGPT赋能后提高1倍效率的情况下，也就是每个程序员可以比原来多产出1/3的工作产出。
假设公司100个程序员，每人负责100个单位的工作量，一共就是10000个单位的工作量，其中的10000*2/3≈6667的部分中有，我用原来一半的人力不就可以完成？
虽然由于前1/3的部分与ChatGPT无关，因此于等于3333的工作量还得靠原班人马完成，但我留下个70~80个人，把这些人员原本用于后2/3工作的、被ChatGPT优化出来的时间，拼拼凑凑用来完成之前100个人做的前1/3工作，不就行了？
说到这，不用细算，我想你应该已经感觉到了，实际职场是如何看待和使用劳动力的，也基本目标了所谓技术和生产力革命是怎么“一步步”颠覆某些职业的了。
从来就不是一蹴而就，一夜之间就宣布某些技术横空出世，能100%取代某个职业，而是如上述那样，看似不过“小刀割肉”（很多楼层说的“内行完全看不上！”），实则已是“大步流星”，每年能提高工作效率15%，5年就是100%，就可能有10%~30%甚至更多人要面临失业。
也要理解，这里的很多答主其实都不是本问题提到的“底层程序员”，能说出“ChatGPT能编写的代码根本不够看的！”的基本都没从“底层程序员”角度出发。
底层程序员占到了当下整个程序员职业群体中的半数以上，从某个非全日制培训机构学习个半年大半年的，会个mysql、python就可以找到工作的！
有没有可能，这种如果5年后还100%没被影响到，或者换句话说，社会对这类底层程序员的总需求相比现在还没有明显下降？
有！可能是黑天鹅中的黑天鹅！小概率中的小概率！
其实程序员的职场就业下行趋势早就有迹象了，这是科技和生产力进步之下必然的，并不只是ChatGPT或别的什么造成的，现在国内几遍没有ChatGPT，程序员在劳动力市场的供需关系早就在持续失衡了：
之前我在写新书（书于21年8月出版）的时候已经写到过计算机程序员相关的分析，贴在这里供参考（强调一下，这是2021年3月写的，出版书籍大家都能找到，不是我说几月写的就是几月写的，不需要互联网的记忆）：
现状：计算机编程人才供给与企业需求的2:1错配
差不多从十多年前开始，随着计算机硬件时代“落幕”和互联网时代的加速发展，“学编程”开始越来越多得进入大众视野。似乎学完编程，成为一名程序员，就能与进入中关村互联网大厂拿两三万的起薪，而所需付出的代价貌似也就是发量少、头冷和996。
这当然是玩笑话，但2020年底有媒体报道，据调研统计分析显示，目前全国各类教育机构每培养出一名“合格的程序员”，能匹配的市场用人需求仅有半个。什么概念？就是人才的供需关系已达2:1错配！也就是每两个应聘程序员的求职者中只有一人最终可以找到工作！
这样的调查数据到底出自何处，准确性如何其实根本不是重点，但凡询问任何一个相关行业从业多年的资深人士该对该新闻的评价，都能得到几乎一致的认同。我们根据大量访谈了解到，不扩张的说目前全国号称具备程序员工作能力的人数在5000万以上，但这其中差不多有大几百万只掌握基础的python，大几百万只写过VB，有不少仅仅在各类在线网校里学过几个月，全都号称“合格码农”，但事实上，我们不能说他们不合格，但也绝不意味着“会编程”就能找到“编程工作”！
写本节的目的不是要偏激地告诉大家，现在学编程已经很难找到工作了，而恰恰相反，事实上，只要你学些编程，更多的情况是，类似第三节第三小节提到的商业分析一样，降低要求后找个编程工作依然难度不大，问题是在“预期”上，理想与现实的落差过大，导致最终大量找不到“预期中高薪”码农工作的求职者高不成低不就，对自身的工作不满意，对个人的职业发展也很难如意。
所以说编程类职业劳动力市场的“高端紧缺、中低端过剩”才是该行业的真实写照，而2:1错配也很好理解，假设每100个“合格码农”中只有5个高端码农，95个中低端码农，但却有50个中低端码农和这5个高端码农一起去应聘只有20个名额的高端编程岗位，结果自然就是每2个里边就有1个找不到工作，而大企业却依旧在那日日招、月月招高端编程人才。

以上就是关于国内突现大批ChatGPT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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