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- chat bot对底层开发人员是毁灭性的打击吗？
- 最近很火的人工智能CHATGPT貌似很强大，我们能超越吗？谁最有潜力超越它？
- chat gpt是什么意思？
- 为什么是毫末智行成为了DriveGPT的破壁人？
ChatGPT遭破解（ChatGPT遭破解-京剧华容道选段）
发布时间：2023-05-23 13:58:19
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创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ChatGPT遭绿色的问题，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:
chat bot对底层开发人员是毁灭性的打击吗？
我认为不会ChatGPT技术的出现，确实会对底层程序员的就业有一定的影响。
由于它可以自动生成高质量的文本输出，传统的底层程序员，尤其是一些编写文本信息的底层程序员，将会受到一定程度的影响。
同时，ChatGPT技术也可以用来自动生成文本，这将会对某些文本编辑和撰写的底层程序员造成影响。
然而，ChatGPT技术也不是完全取代底层程序员的技术。
它可以模仿人类的对话行为，但也有很多不足之处，尤其是它在输出质量上的不足。因此，底层程序员仍然有必要进行校对、修改、编写等工作，以保证文本的高质量。但不会导致底层程序员全面失业。
自动化技术，包括人工智能，一直以来都在改变劳动力市场，导致一些工作被自动化，而另一些工作需要更高级别的技能。因此， ChatGPT 的出现可能导致一些具体的程序员工作需求减少，但同时也会带来新的工作机会，例如人工智能开发、数据科学、以及相关的领域。
此外，人工智能需要大量的高质量数据、高级算法以及深入的人工智能知识才能构建和实施。因此，即使在自动化技术的影响下，仍然需要高级程序员来开发、部署和维护人工智能系统。
因此， ChatGPT 的出现不会导致底层程序员全面失业，但可能对一些具体的工作造成影响，需要程序员通过不断学习和提高自己的技能来应对这些变化。此外，ChatGPT技术并不能完全取代底层程序员的所有工作，而只能取代其中的一部分，因此它不会导致底层程序员的大规模失业。
总而言之，ChatGPT技术确实会对底层程序员的就业有一定的影响，但是不会导致底层程序员大规模失业。底层程序员仍然需要运用其他技能，进行校对、一方面，ChatGPT可以帮助底层程序员完成重复性的任务，减少他们花在这些任务上的时间，使他们有更多的时间和精力去完成更加复杂、更有挑战性的任务。
另一方面，ChatGPT也可以为底层程序员提供支持，帮助他们快速解决问题，使得项目的开发效率大大提升，为企业的发展做出积极贡献。
此外，借助ChatGPT，底层程序员可以更加容易地接触到新技术，从而更好地掌握专业知识，提高职业技能水平，为企业带来更多的利益。
总之，ChatGPT的出现不会导致底层程序员失业，反而会给他们带来更丰富的工作内容。修改、编写等工作。只有在把握好自身优势，拥抱新技术，才能让底层程序员有更多的发展机会。
最近很火的人工智能CHATGPT貌似很强大，我们能超越吗？谁最有潜力超越它？
作为一个基于GPT模型的AI助手，CHATGPT确实在自然语言处理方面有着很高的准确性和生成能力。不过，要超越CHATGPT并不是一件容易的事情。虽然现有的技术在自然语言处理领域已经取得了很大的进展，但是，我们要想超越CHATGPT还需要进一步研究和开发新的技术。比如，我们需要更加深入的了解人类语言的本质和结构，进一步挖掘语言中的信息和逻辑关系，以及研究更加高级的自然语言处理技术，如自然语言推理、对话生成等。
另外，对于谁最有潜力超越CHATGPT这个问题，我们不能确定具体是哪个机构或者个人，因为在这个领域中，每个团队都有自己的优势和特点，都在不断地研究和探索新的技术。可以预测的是，未来的自然语言处理技术将会更加复杂和先进，我们需要不断地学习和发展，才能够跟上技术的发展步伐。
chat gpt是什么意思？
ChatGPT的英文全名是：Chat Generative Pre-trained TransformerChat：表示“聊天”，
GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，这几个词表示“预训练语言模型”。
所以，这个ChatGPT其实是一个会跟你对话的人工智能工具。
对着ChatGPT提问，有问必答，甚至可以创作，据说给的上下文越充分，生成的内容越符合要求。
据说ChatGPT可能将取代许多工作，比如一部分客服工作，甚至能完成撰写论文、邮件、文案、翻译、代码等任务。
未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。
人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。
人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。
为什么是毫末智行成为了DriveGPT的破壁人？
作者 | 魏启扬
来源 | 洞见新研社
毫末智行有着天生的紧迫感。
很多科技公司一年才举办一次的品牌日活动，毫末智行硬是办成了一个季度一次，活动频次的提高，则意味着组织内部新陈代谢的提速，从研发到落地乃至运营，都要跟上步点节奏。
毫末智行用这样一种方式来鞭策自己在自动驾驶道路上的进取之心。
4月11日结束的第八届HAOMO AI DAY，活动规格再上台阶，吸引了中国汽车芯片联盟联席理事长、中国电动汽车百人会副理事长董扬，同济大学教授、汽车安全技术研究所所长朱西产，清华大学车辆与运载学院教授曹东璞、华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士、IEEE/CAAI Fellow田奇等业内大咖参会。
在影响力持续扩大的同时，毫末智行再次更新了自己在技术、产品和生态上的进展，其中城市NOH即将量产上车与毫末DriveGPT 雪湖·海若的发布成最大亮点。
前者是中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH，将最先落地北京、上海、保定等城市，后者则是全球首个自动驾驶生成式大模型。
NOH量产上车，毫末智行过去就曾做过预告，此次确定了更具体的落地时间，算是兑现了之前“夸下的海口”。
至于雪湖·海若 ，在GPT火热的当下，参与其中的自动驾驶公司也不少，为什么是毫末智行率先发布，成为很多人心中的谜团。
01 自动驾驶大考年，毫末智行冲在最前线毫末智行加快推进NOH的落地进程，很大一部分原因在于智驾产品已经进入到全线爆发的前夜。
来自工信部和高工智能汽车研究院的数据显示，2021年乘用车L2级智驾产品的搭载率是23.5%，全年共交付了476万辆。
到了2022年，乘用车上车的智驾产品升级到L2级以上，搭载率提升到29.4%，全年了交付了585.99万辆。
按照这一趋势预测，到2025年时，乘用车L2级以上智驾产品的搭载率将达到70%。
毫无疑问，正在经历的2023年和还没到来的2024年将十分关键，用毫末智行董事长张凯的话来说，“2023年既是自动驾驶的冲刺之年，也是大考之年”。
张凯判断，智驾产品今年的爆发将主要集中在两个方面。
第一个是城市导航辅助驾驶产品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。
另一个是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。
事实上，毫末智行作为“渐进派”的代表，坚定认为辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路，因而在过往，一直致力于推动智驾产品上车。
2021年推出HPilot 1.0版本，当年即完成坦克300城市版、魏牌拿铁、魏牌玛奇朵、哈弗神兽5款车型的量产上车，搭载乘用车数量超过数万台。
2022年，毫末智行对HPilot进行了两次大版本更新，HPilot月度搭载增速超过200%，与此同时，毫末城市NOH辅助驾驶系统也完成了量产交付，搭载HPilot 3.0的新摩卡DHT-PHEV魏牌蓝山将在2023年先后上市。
根据毫末智行官方公布的数据，截至目前，毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里，HPilot 2.0 辅助驾驶日均里程使用率达到了12.6%。
NOH的推进方面，目前已经在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，即将量产上车，毫末智行预测，到2024年，城市NOH将有序落地100城，届时，毫末辅助驾驶乘用车总量也将来到百万量级别。
有业内人士评述，即便按照当前的节奏不变，毫末智行智驾产品量产落地的速度也已与友商拉开了差距，至少领先行业一年以上。
毫末智行的”快”主要体现在两个方面，一个是产品的推新和迭代速度快，一个是由量产落地而带动的规模覆盖。
不得不说毫末智行选择了一条最为“稳妥”的自动驾驶路线。
在应对行业竞争，推动自动驾驶落地的过程中，我们很清晰的看到，HPilot、城市NOH等智驾产品正在源源不断的为毫末智行提供营收，而随着这些智驾产品的每一次迭代升级，自动驾驶能力一点点的向上提升，毫末智行距离全无人驾驶的星辰大海也更近了。
除了自动驾驶量产上车之外，毫末智行还公布6P开放合作的进展，目前已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。
在此之前，行业对毫末智行发展潜力存疑的主要观点是过于依赖长城，如今6P合作实现突破，表示毫末智行开始走出长城，迈向更广阔的发展空间，构建属于自己的“长城”。
02 数据“第一性原理”，DriveGPT雪湖·海若的主要支撑点将ChatGPT与DriveGPT雪湖·海若进行对比，虽然都是GPT，但运行条件和应用场景还是有很大的不同。
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，输出就是自然语言的文本，目前ChatGPT主要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。
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·海若的实现过程是，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。
毫末智行CEO顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。
早在 2021 年，毫末智行就已经开始了 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，最终目标是实现端到端自动驾驶。
很明显，和ChatGPT一样，DriveGPT雪湖·海若的技术原理并不复杂，但为何是毫末智行抢到了落地的头炮呢？
因为要想获得理想的训练结果，必须具备两个条件，海量的数据和超强的算力，而这恰恰是毫末智行区别于其他自动驾驶公司的优势长板。
先看数据。
去年9月的第6届HAOMO AI DAY上，CEO顾维灏向外界确认，毫末智行正式进入数据驱动的自动驾驶 3.0 时代。
如何理解？毫末智行依托HPilot的量产，目前已经积累了超过4000万公里辅助驾驶里程的数据，就场景来看，包括城市道路、城市快速路和高速；就数据分类来看，既有真实的感知数据，也包含真实的人驾数据。
毫末智行的数据优势并不是数据量的多少，而是获取数据的能力。
以HPilot为代表的智驾产品一直在持续的大规模量产上车，这也是说，毫末智行拥有稳定且优质的数据源，这些数据被投喂到MANA数据智能体系的训练中，推动MANA的进化成长，从而完成数据在其设计的技术架构内的闭环。
截至到2023年4月，MANA学习时长超56万小时，虚拟驾龄相当于人类司机6.8万年。
再来看看算力。
毫末智行很早就预见了算力对于自动驾驶研发的重要性，与特斯拉建设超算中心Dojo类似，毫末智行今年1月发布了中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖·绿洲），算力达67亿亿次/秒。
通过一系列的训练框架、性能、通信等优化，MANA OASIS可单机实现训练100亿参数规模的大模型的能力，同时执行多任务、多模态并行的训练，大幅提升计算效率。
为了支持DriveGPT雪湖·海若的训练，毫末智行还对MANA OASIS在算力层面进行三大能力的升级。
1、搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；
2、研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%；
3、MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。
古希腊哲学家亚里士多德曾提出过“第一性原理”的哲学术语，翻译过来就是，“每个系统中存在一个最基本的命题，它不能被违背或删除。”
从毫末智行所表现出来的技术理念来看，无论是走“渐进式”路线，还是建设算力基础设施MANA OASIS，围绕的中心都是数据，在毫末智行的认知中，数据就是自动驾驶的“第一性原理”，基于此，毫末智行构建起行业竞争的护城河。
03 从毫末到雪湖再到海诺，自动驾驶的中国式浪漫在DriveGPT雪湖·海若发布之外，另外一个值得关注的点是，毫末智行还对外开放了该模型。
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、英特尔等单位成为首批合作伙伴。
此外，毫末智行在使用数据的过程中，还建立了一套极具性价比的，基于4D Clips数据的自动化标注方案。
目前，一张正确标注结果的图片在行业中的市场价是5块钱，如果使用DriveGPT的标注服务，这个价格将只需5毛钱。
毫末智行计划，这项图像帧及4D Clips自动标注服务将逐步向行业开放使用。
很明显，毫末智行发布DriveGPT雪湖·海若，并不是炒作跟风，而是真真切切的在做自动驾驶研发，更难能可贵的是，毫末智行很多前沿技术不光是为自己所用，还将其开放出来，以生态共建的形式，为行业的发展添砖加瓦。
其实，从毫末智行公司名字的由来，到自动驾驶智算体系MANA雪湖的命名，再到DriveGPT雪湖·海若的来源，能够窥视出毫末智行在自动驾驶这件事情上一以贯之的企业价值观。
“毫末”二字取自道家学派创始人老子之《老子·第六十四章》：“合抱之木，生于毫末。九层之台，起于累土。千里之行，始于足下。”强调的是一点一滴积累、脚踏实地耕耘的重要性。
“雪湖”这一名称，出自科幻小说《三体》第二部《黑暗森林》，说的是主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间徜徉思考，直到有一天在湖中寻找到了绿色“三体危机”、拯救地球的方法。
将其延伸，“雪湖”这个名字代表了毫末对人类社会和科技趋势发展的热情，承载着毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考。
“海若”则出自《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。其中蕴含着智慧包容、海纳百川的寓意。
将上述命名来源进行梳理，可以发现毫末智行的企业价值观融汇了中国古代经典的道家思想和科幻巨作天马行空式的哲学思辨，再结合当前正在从事的最前沿的自动驾驶事业，毫末智行呈现出特立独行的气质，更宏观的视角，还能看到一种与众不同的中国式浪漫。
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