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陈健豪；黄金原油晚间走势分析，黄金原油震荡不休会涨吗？

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陈健豪2023-06-19

黄金晚间行情怎么操作？黄金最新行情走势分析及操作建议

王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！黄金行情走势分析；　　周一（6月19日）亚市盘中，现货黄金窄幅震荡，交投于1957.14美元/盎司附近；上周五金价反弹受阻，美国消费者信心数据好于预期，美联储官员发表鹰派讲话，帮助美元和美债收益率反弹，令黄金多头有所顾忌。而且上周美国股市创下逾一年新高，也打压黄金的避险需求。美联储官员上周会议后的首次发言呈现鹰派基调。美联储在其提交给国会的最新货币政策报告中表示，美国服务业关键领域的通胀仍然很高，没有显示出缓解的迹象。美联储官员的鹰派发言似乎部分抵消了美元和上周四疲软的失业金数据带来的支持，金价一直在平盘上下拉锯。美联储官员在上周会议后的首次讲话中基调鹰派，暗示可能会恢复加息。上周会议决定保持政策利率不变。核心通胀率并没有像我想象的那样下降，美联储理事沃勒在挪威举行的一次经济会议上说，通胀就是不动，这将可能需要，一些更多的紧缩措施以使其下降。长期以来，欧洲央行一直表示，一旦利率达到峰值，他们将把利率长期保持在该水平，但市场一直怀疑这一点，主要是因为他们预计美联储将开始降息，然后可能迫使欧洲央行采取行动。现在，市场已经完全消化了再加息一次的可能性，并预计到10月第二次加息至4%的可能性很大，即使不确定性依然存在。整体来看，金价仍处于震荡走势，多空都有机会，但基本面状况略微偏向空头，一方面美联储官员本周大概率会进一步发表鹰派讲话；另一方面，欧洲央行等多个央行未来进一步加息的压力也比较大，这将增加持有黄金的机会成本。　　黄金技术面解析；黄金上周下探回升，周初先行弱势走跌，下探近期低点至1924.70一线后启稳快速反弹，周尾一度反弹至周初上轨处1967.50.最终周线收盘十字K线。日线上周五在反弹后触及上轨有所受压，收成小阳星K线，周线和日线实体K线不大，短期进入收缩震荡当中。周线受到布林道中轨的支撑进入横盘。日线布林道则开始收缩平行收口。下轨在1940.上轨在1940-1975附近。或许也是本周的震荡区间，短期等待整理破位。4小时图此前下探回升回归区间，上周五在摸高上轨附近依旧有所承压，单阳拉起但未强势突破上轨，短期震荡依旧。本周依旧关注上轨阻力，周初不破继续看震荡，首个阻力1970.其次是宽幅区间上轨1984.上周五受压，美元也进入震荡，在震荡行情中，靠近区间上轨择机短空，下轨再反手多。以此反复卡点切入。结合K线图的收盘情况，目前难有突破量能。小时图在小幅释放上扬空间之后重新回归拉锯。综合来看黄金短线操作思路上王启蒙建议反弹做空为主，回调做多为辅，上方短期重点关注1970-1976一线阻力，下方短期重点关注1945-1940一线支撑。关于本周的操作，王启蒙在线wqm56778指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。文/王启蒙（微信：wqm56778）一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

王启蒙现货黄金2023-06-19

AI行业投资泡沫还有多远

数据源兼容性（例如多种数据库），多编程语言兼容性（例如TensorFlow、Python），并能够在各种硬件设备上无缝运行，实现跨平台AI的梦想。然而，当前AI行业面临一个共同的难题，即缺乏统一的标准。各个公司属于各自为王的发展阶段。没有统一的标准，也就无法实现大规模的生产和制造，对于产品的技术形态展示、商业模式运营等仍任重道远。成本昂贵，无法大众化普及随着人工智能技术的进步，越来越多的新兴公司发布了他们自家研发的智能大脑，并通过云服务的方式提供给用户使用。这些公司在吸引了大量用户后，却面临一个麻烦：服务器的运行成本太高，有些公司由于缺乏资金和技术实力，没有考虑到这个问题。人工智能模型的训练可谓是一项巨大的挑战，需要投入大量资源、时间和金钱。有些云服务提供商提供了自动化的模型训练和使用服务，但这些服务的成本相当昂贵，特别是在智能大脑的运行费用方面。如果初创公司提供的服务费用无法覆盖服务器的运行成本，那么这些公司的生存和盈利能力都将受到极大的影响，自然也无法大规模的商业化。 AI商业落地集中，企业亏损严重根据艾媒咨询发布的《2019年中国人工智能产业研究报告》，安防和金融行业是人工智能在实体经济中应用最广泛的领域，占据了市场份额的绝大部分，约达到70%。然而，这也意味着在其他行业中，人工智能的深度融合和落地还有很大的发展空间。即使一些独角兽企业在应用落地方面取得了一定的进展，但它们大多仍然面临着亏损的局面。例如，依图科技在2019年扣除非经常性损益后仍然亏损近10亿元，云知声和寒武纪也面临巨额亏损。今年上半年，依旧出现了较大的亏损额，表现如下：依图科技约亏损4.5亿元，云知声约亏损1.1亿元，而AI芯片龙头企业寒武纪的亏损超过2亿元，同比增长幅度高达550%。 AI前景虽好，但不是每个企业都能够在这个赛道中活下来。 AI面临的法律和道德问题随着人工智能的广泛应用，存在一些道德和法律风险，比如：隐私和数据滥用、偏见和歧视、自主决策的透明度、AI的沉迷和滥用以及责任和法律纠纷。为了应对新技术出现的道德和法律问题，各国也在相继出台法律法规，据不完全统计，自2016年以来，各国通过了123项与AI相关的法案，其中大多数是近年来通过的。法律法律的出台为AI的场景化落地提供制度上的保障，但从法律到落地也需要一定时间的过渡期，在此期间许多商业化的AI场景仍然面临着制度的缺陷问题。这也导致了短期内无法大规模商业化的原因之一。泡沫之后理性发展 AI无疑是未来的一大趋势，但正如行业周期变动规律显示，一个行业的发展必然要经过快速发展期、泡沫期、理性发展期、成熟期等几个阶段。在这个过程中，众多企业纷纷登上AI的舞台，但在行业竞争和技术迭代的过程中，泡沫过后，当真正比拼技术实力和整体综合能力下，一大批企业又会慢慢死去，企业生产成本降低、各项制度法律成熟，AI回归到行业的正常发展状态，才能真正实现商业化场景落地。来源：金色财经

金色财经2023-06-19

陈健豪；黄金价格分析黄金走势分析，黄金外汇策略联系本人

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陈健豪2023-06-19

宋奕洋：6.19提前收市的黄金，今天能有什么新花样？

　可能我没有华丽的语言，说服不了你的心；但是我有真正的实力，来满足你的欲望！期待所有投资者来验证实力，宋奕洋老师欢迎你的到来，让我成为你成功路上的垫脚石。　　　　添加宋奕洋即可享受3-5天现价单！（指导V：syy17896）　　　　“把控风险，完美交易！” 　　　　其实我也不想总是这样给你们作图的，我也想拿点新鲜的东西出来，可是上周四和周五的波动实在是有点不堪入目，只有一波拉升非常直观，在此之后，高位持续震荡，也没有出现特别明显的回落，都以为周五会有大行情，等到了晚上11点也没发生，K线来回横跳，最终收在了1960下方，当时看着金价的波动，连跌破60都觉得是个难事，不是它太强了，而是太震荡了，不过好在我在最后的视频中也给你们说了周三挂的那个65空进场，最起码波动时最大的浮盈还能达到10个点左右，要是进在别的位置就整个尬住，压根出不来。　　　　今天你们也知道，凌晨提前休市，如果波动还是跟上周五一样，那更没的玩，不过我认为还好，现在距离高位也算是有15美金的距离了，可以尝试着把1968当作是一个顶部看待，这样一来你就会有清晰的目标了，与此同时，我也需要提醒一下那些依然持有65空单的投资者，拿好，拿稳，保本损带好，平仓的时候别手滑把它也给平掉了，60下方的空就当短线出了就行了，什么55啊，58啊什么的。　　　　进场上，需要注意的是今天基本波动大概率会减少，也不排除主力资金会趁着交易量薄弱期直接出手砸盘，简而言之，如果手里面没有65左右的空单，那么今天就别想着任何做空尝试，点位已经不具备什么优势了，现在1953，就算我看到通道底沿1942，你确定自己愿意在这种白盘下跌位置去追进吗？肯定不会，手里面如果有1955附近空单的，不管是上周五进的还是上午直播的时候让你们56进的，现在都不用变动，老实看着一波跌到1942附近出局即可。　　　　这样一来，不仅会让你周四开始的空头持仓解脱，还会有一定的盈利空间，至于1942到达之后会不会存在反涨机会，我不做评论。　　　　本周我觉得我们需要注意的就是美联储官员们的讲话了，根据上周我对美联储的分析，本周这些出来讲话的人甭管是鸽派还是鹰派，都得口径统一的鹰气一点，不然给市场的观感就是“美联储彻底不管通胀了”，那你想想吧，通胀我估计又要起飞，而且美联储就会再次丧失市场信用，后面他在说什么也就没人听了，我都能想到，美联储应该也能想到这一层，所以该交代的也得给各位大佬交代好，有没有投票权都不重要，重要的是不能败坏美联储的信誉，不然这个烂摊子搁谁手里都处理不了。　　　　所以说，本周所有官员讲话，包括鲍威尔在参众两院讲话的时候，都得对未来充满信心，对当前情况表示肯定，对已公布数据感到满意，对6月跳过加息的举动表示认可，并说明通胀还很高所以后面如果有需要的话还会继续加息什么的，大概就是这样，反正就是鹰鹰鹰鹰到底，那黄金就跌呗，就像我上周那篇文章说的那样，上周那么多数据都没能让黄金从这个区间走出来，那什么能让他走出来，是什么？我想明白了，是官员对这次加息的看法和对未来还会不会加息的立场。　　　　所以说，今天回到42就是第一步，希望黄金走的扎实一点。　　　　如果你没有好的操作计划，可以咨询本人宋奕洋（vx：syy17896）申请现价喊单群，现价喊单群内全是免费，准确率百分之八十五。群内（亚欧美盘）的实时行情推送以及（本人私下）现价单欢迎大家考察（进场有理有据、公开公明，可考察）　　　　“情绪化的交易是致命的。出色的交易者，必须像专业的潜水运动员小心谨慎地关注着自己的氧气供应那样，盯紧自己的资金。” 　　　　目前手上有高位多单或者低位空单，不知道如何处理或者近期出现严重亏损可添加宋奕洋老师微信【syy17896】我会给予最大的帮助。　　　　全方位指导时间：早7：00┄次日凌晨2：00（周末也可供随时咨询)

奕洋论金2023-06-19

云天励飞：有关公司与客户业务合作情况，请您以公司公开披露信息为准

候多多介绍公司的具体经营，不要吝啬你的语言，只要不涉及商业机密，毕竟普通投资者消息闭塞，没有太多的机会更好的了解公司。单单是定期报告是远远不够的，请问公司对后续扭亏为盈有什么具体规划？谢谢云天励飞董秘：尊敬的投资者，您好！公司高度重视与投资者的良性互动，并严格按照相关法律法规的履行信息披露义务。公司将认真听取各位投资者的意见与建议，并在信息披露规则允许的范围内进行答复。目前公司业务在持续发展，公司对所处行业及未来发展充满信心，公司也会坚持稳健良好经营，努力提升经营业绩水平，以期为投资者创造更大价值。谢谢您的关注！投资者：过去两年疫情黑公司的市场开拓带来了巨大阻碍，请问今年以来，在大环境大幅度改观的情况下，公司的市场开拓是否有了较大好转？谢谢云天励飞董秘：尊敬的投资者，您好！公司2023第一季度营业收入为5,513.22万元，较去年同期增长8.42%；关于公司经营业绩情况，请您持续关注公司后续公开披露的相应定期报告等公开信息。人工智能正在带来史无前例的新一轮科技革命浪潮，国家及地方也出台了一系列促进人工智能产业发展的政策，但需要说明的是，公司目前仍面临宏观经济下行、地缘政治紧张等复杂多变的外部环境。作为一家人工智能企业，公司将紧紧把握时代脉搏和市场需求，密切关注行业发展及市场机会，把握市场机遇，积极开拓市场。谢谢您的关注！投资者：资本市场再伟大的公司都是一切的努力都是以赢利为最大，请问公司在实现扭亏为盈这个重大事件上有什么具体规划？或者说时间表？今年会扭亏为盈吗？请正面回答谢谢云天励飞董秘：尊敬的投资者，您好！公司上市时尚未盈利，公司2022年度、2023年第一季度归属于上市公司股东的净利润为分别为-44,709.20万元、-9,027.40万元，均为负值。公司在《2022年年度报告》对尚未盈利的风险以及业绩大幅下滑或亏损的风险进行了风险提示，您可进一步查阅公司于2023年4月29日在上海证券交易所网站(www.sse.com.cn)披露的前述定期报告。关于公司2023年度业绩情况，请您持续关注公司后续公开披露的相应定期报告等公开信息。目前公司业务在持续发展，公司对所处行业及未来发展充满信心，公司也会坚持稳健良好经营，努力提升经营业绩水平，以期为投资者创造更大价值。谢谢您的关注！投资者：您好，在WWDC2023上苹果公司发布了AppleVisionPro，开启了空间计算的新时代。请问贵公司在空间计算这个领域能有哪些技术布局？新时代来临，如何应对新的机遇和挑战，是否有制定新的战略规划？云天励飞董秘：尊敬的投资者，您好！公司目前暂未开展相关产品的研发工作。公司始终积极关注人工智能行业前沿技术的发展，并综合考虑自身优势、市场需求等因素，开展相关技术的布局和研发等工作，以进一步提升公司核心竞争力，推出具有市场竞争力的产品。谢谢您的关注！云天励飞2023一季报显示，公司主营收入5513.22万元，同比上升8.42%；归母净利润-9027.4万元，同比上升38.07%；扣非净利润-1.22亿元，同比上升30.29%；负债率9.71%，投资收益350.98万元，财务费用-166.36万元，毛利率50.64%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流出5285.84万，融资余额减少；融券净流入6851.01万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，云天励飞（688343）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力较差，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标0.5星，综合指标0.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）云天励飞（688343）主营业务：公司作为业内领先的人工智能企业,以人工智能算法、芯片技术为核心,为客户提供算法软件、芯片等自研核心产品,并可根据客户需求,将自身核心产品,外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等打包以解决方案的形式交付客户。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-06-19

宋奕洋：6.19本周黄金逃不过震荡，如何操作？欢迎咨询

　可能我没有华丽的语言，说服不了你的心；但是我有真正的实力，来满足你的欲望！期待所有投资者来验证实力，宋奕洋老师欢迎你的到来，让我成为你成功路上的垫脚石。　　　　添加宋奕洋即可享受3-5天现价单！（指导V：syy17896）　　　　“把控风险，完美交易！” 　　　　周一，开盘后黄金还是在原地打转，没有什么太大波动。上周五，最后美盘时段布局的空单也在1954支撑位盈利出局，看得出这个支撑对于今天的黄金来讲依旧比较有用。经过大半个月波动，大震荡区间还是走不出来，现在投资者最关心的莫过于，这周行情会有大突破吗？　　　　我们还是先来捋顺一下基本面的影响。上周，数据公布较多，事件也都很重要，每天大家做单都是在期待一个大行情，可是呢?黄金最多是在震荡区间的高阻位和低支撑来回波动，也并未真正突破一个方向。本周呢，就不会再有大数据公布，但是，会有较多的美联储官员去发表讲话，这个大家需要着重关注，官员大多是鹰派为主，晚间美盘或许空头会变得比较有机会。并且，美联储半年度货币政策报告显示，美联储将逐次会议作出关于进一步加息的决定，信贷条件收紧将拖累美国经济增长，这也将进一步限制黄金上涨的势头。　　　　不过，黄金也并不一定就只开启下跌模式，欧洲央行行长拉加德称，预计通胀将在非常长的时间内居高不下，欧洲央行很有可能在7月份继续加息。大家都知道，欧元对美指的影响也是占据一个大头，若欧央行继续加息，将会去拉动欧元上涨，美元则会走下跌趋势，黄金呢，自然也会跟着拉涨一波。此外，在本周四，英国央行也将公布利率决议，现在对其预期已经是大概率加息，那么英镑上涨，美指就会下跌，黄金也能跟着涨一波。　　　　这样看来，黄金在本周像是又逃不过震荡的魔咒。那么这周就建议大家放平心态，有合适机会去进场短线操作，把握好方向，去在美盘时段放大收益即可。当然，行情若有大突破，我们也将进行新的区间布局。　　　　来看今天盘面情况。　　　　现在黄金的低点支撑是进一步被下压，早上开盘后是依然居于高位震荡。1970是黄金目前的强力阻位，布林带中轨1960属于初步承压为，下方1954是短线内较有力的支撑位。　　　　看K线波动，1小时盘面黄金已经形成“头肩顶”形态，对于短线来讲这是有较好的做空机会。但是现在黄金是延续了小幅下跌的势头，在指标RSI中看到的也是刚刚靠近超卖区临界值，那么不建议继续追空。给出策略建议在支撑位先看回调上涨，差不多在布林带中轨1960的位置再去进空比较合适。　　　　下方支撑可以进一步看黄金分割回调线，1950、1943。若想多空双杀，可以根据指标去短线进多，到达合适阻位再去进空即可。当然，保险起见，只想做一个方向只去等合适机会做空就好。　　　　现在的日线，还是在中间区域波动，方向不明确，想要长线布局还需等到机会。　　　　如果你没有好的操作计划，可以咨询本人宋奕洋（vx：syy17896）申请现价喊单群，现价喊单群内全是免费，准确率百分之八十五。群内（亚欧美盘）的实时行情推送以及（本人私下）现价单欢迎大家考察（进场有理有据、公开公明，可考察）　　　　“情绪化的交易是致命的。出色的交易者，必须像专业的潜水运动员小心谨慎地关注着自己的氧气供应那样，盯紧自己的资金。” 　　　　目前手上有高位多单或者低位空单，不知道如何处理或者近期出现严重亏损可添加宋奕洋老师微信【syy17896】我会给予最大的帮助。　　　　全方位指导时间：早7：00┄次日凌晨2：00（周末也可供随时咨询)

奕洋论金2023-06-19

到了2030年 GPT会发展成什么样？

的系统，具备了预测中 2030 年时大语言模型的那种能力、计算资源与推理速度（但也可能接受了其他模态，比方说图像的训练）。为了预测 GPT 2030 的属性，我查阅了各种来源，包括经验比例定律、未来计算与数据可用性的预测、特定基准的改进速度、当前系统的推理速度经验值，以及未来可能的并行性改进。 GPT 2030 的能力令人惊讶（至少对我来说是这样的）。尤其是，GPT 2030 与当前系统相比，将具备若干显著优势，甚至与人类员工相比也是如此以及（至少在某些重要方面是这样）： GPT 2030 有可能在各种特定任务上表现出超人的水平，包括编码、黑客攻击和数学，以及潜在的蛋白质设计（第 1 节）。 GPT 2030 可以快速“工作”和“思考”：按照每分钟处理的单词数计算 [范围：0.5x-20x]，我估计它的速度会是人类的 5 倍，并且如果 FLOP（每秒浮点运算次数）多付 5 倍价钱的话，还可以提高到 125 倍（第 2 节）。 GPT 2030 可以任意复制，并行运行。训练 GPT 2030 的组织会有足够的计算能力来并行跑多个副本：我估计在调整到人类的工作速度后，一年足以执行 180 万年的工作 [范围：40万-100万年]（第 3 节）。考虑到前一点的 5 倍加速，这项工作可以在 2.4 个月内完成。由于具有相同的模型权重，GPT 2030 的副本可以共享知识，从而让快速并行学习成为可能：我估计它 1 天的学习量可相当于人类学习 2500 年（第 4 节）。 GPT 2030 将接受文本和图像以外的其他模态的训练，这可能包括违反直觉的模态，比方说分子结构、网络流量、低级机器代码、天文图像以及脑部扫描。因此，它可能对我们经验有限的领域有很强的直觉理解，包括能形成我们没有的概念（第 5 节）。这些能力至少会加速许多研究领域的发展，同时也会造成严重的滥用（第 6 节）。在滥用方面，GPT 2030 的编程能力、并行化与速度将让它成为强大的网络攻击威胁。此外，它的快速并行学习能力可以用来研究人类行为，进而利用数千“年”的实践来操纵和误导。在加速方面，主要瓶颈之一会是自主性。在像数学研究这样可以自动检查工作的领域，我预测 GPT 2030 的表现将胜过大多数专业数学家。在机器学习方面，我预测 GPT 2030 可独立执行实验并生成图表和文章，但研究生和研究科学家将提供指导并评估结果。在这两种情况下，GPT 2030 都将成为研究过程不可或缺的一部分。如果用今天的系统作为参照，我对 GPT 2030 具备哪些属性的预测没那么直观，而且也可能是错误的，因为机器学习到 2030 年会发展成什么样子仍存在很大的不确定性。但是，上面的特性 (第 1 点到第 5 点) 是我的预测中值，不管 GPT 2030 会发展成什么样，我都不会相信它“只是比 GPT-4 好一点而已”。如果我是对的，那么无论人工智能会产生什么样的影响，影响都不会小。我们现在应该为这些影响做好准备，问问在最大范围内会发生什么（大约在价值 1 万亿美元、影响 1000 万人的生命，或对社会进程造成重大破坏的程度上）。最好是现在就被吓到，而不是在系统已经推出的 7 年后才感到惊讶。 1. 特殊能力我预计 GPT 2030 会具备超人的编码、黑客攻击与数学能力。我还预期，在阅读和处理大型语料库，找到模式和洞察，以及回忆事实方面，它将具备超人的能力。最后，由于 AlphaFold 和 AlphaZero 在蛋白质结构预测与玩游戏方面具有超人的能力，GPT 2030 也可以做到这些，比方说，如果它用的是跟训练 AlphaFold/AlphaZero 模型相似的数据上进行多模态训练的话。编程。在训练中断后 GPT-4 在 LeetCode 问题上的表现优于人类基线，它还通过了几家主要科技公司的模拟面试（图 1.5）。改进的速度仍然很快，从 GPT-3 到 4 一下子就到提升了 19%。在更具挑战性的 CodeForces 竞赛上，GPT-4 表现不佳，但 AlphaCode 与 CodeForces 竞争对手的中位数持平。在更具挑战性的 APPS 数据集上，Parsel 又比 AlphaCode 更胜一筹 (7.8%->25.5%)。展望未来，预测平台 Metaculus 给出了到中位数年份 2027 年时人工智能在 80% APPS 上都将胜出，也就是说，除最优秀的人类以外，人工智能已经超过人类了。黑客攻击。我预期在一般编码能力加持下黑客攻击能力也会得到改善，而且机器学习模型用于搜索大型代码库漏洞，其扩展性和细致程度都要超过人类。事实上，ChatGPT 已经被用来帮助生成漏洞。数学。Minerva 在一项竞赛数学基准测试 (MATH) 上已经达到了 50% 的准确率，这比大多数人类竞争对手都要好。进展速度很快（1 年内 >30%），并且通过自动形式化、减少算术错误、改进思维链与更好的数据，可以获得唾手可得的显著成果。Metaculus 预测到 2025年，AI 对 MATH 测试的准确率将达到 92%，并且到了 2028 年（中位数），人工智能将能赢得国际数学奥林匹克竞赛金牌，与全球最好的高中生不相上下。我个人预计， GPT 2030 在证明“良定义定理”方面会比大多数专业数学家都要好。信息处理。事实回忆和处理大型语料库是语言模型的记忆能力以及大型上下文窗口的自然结果。根据经验，GPT-4 在 MMLU （MMLU 是一项范围很广的标准化考试，包括律师考试、MCAT 以及大学数学、物理、生物化学和哲学）上达到了 86% 的准确率；即便考虑到可能会出现 train-test contamination（训练集和测试集的交叉污染），这大概也已经超出任何活人的知识范畴。关于大型语料库，Zhong 等人(2023) 曾用 GPT-3 开发过一个系统，后来这个系统在大型文本数据集里面发现了几个之前不知道的模式，并且描述了出来，后来 Bills 等人的相关工作(2023)又扩展了这种趋势，这表明模型将很快成具备超级智能。这两项工作都利用了大型语言模型的大型上下文窗口，现在这个规模已经超过 100000 token 并且还在增长。更一般而言，机器学习模型的技能情况跟人类不一样，因为人类与机器学习适应的是非常不同的数据源（人类通过进化，机器学习通过海量互联网数据）。当模型在视频识别等任务上达到人类水平时，它们很可能就能在许多其他任务（如数学、编程以及黑客攻击）中表现出超人水平。此外，由于模型变得更大数据变得更好，随着时间的推移可能会出现其他的强大功能，预期模型功能“维持”或低于人类水平没有充分的理由。虽然当前的深度学习方法有可能在某些领域达不到人类水平，但它们也有可能会超越人类，甚至显著超越人类水平也说不定，尤其是在人类在进化上不擅长的数学等领域。 2. 推理速度（感谢 Lev McKinney 为本节运行性能基准测试。）为了研究机器学习模型的速度，我们测量了机器学习模型生成文本的速度，以每分钟 380 个单词的人类思维速度为基准。使用 OpenAI 的chat completions API，我们估计 gpt-3.5-turbo 每分钟可以生成 1200 个单词 (words per minute，wpm)，而 gpt-4 是 370 wpm（截至 2023 年 4 月初）。规模较小的开源模型，如 pythia-12b ，用 A100 GPU 跑用开箱即用的工具，至少可达到 1350 wpm，通过进一步优化似乎可以再翻一番。因此，如果以截至 4 月份的 OpenAI 模型为参照，人工智能的速度要么大约是人类速度的 3 倍，要么等于人类速度。我预测模型在未来的推理速度会更快，因为在加速推理方面存在很大的商业与实践压力。事实上，根据 Fabien Roger 的跟踪数据，在这篇文章发表之前的一周，GPT-4 的速度已经增加到约 540wpm（12 个token/秒）；这表明存在持续的改进空间与意愿。我的预测中值是模型的 wpm 将是人类的 5 倍（范围：[0.5x, 20x]），因为这之后会出现边际收益递减的情况，尽管有一些考虑会指向更高或较低的数字。重要的是，机器学习模型的速度不是固定的。模型的串行推理速度可以以吞吐量减少 k 倍为代价将速度提高 k 平方倍（换句话说，一个模型 k 立方倍的并行副本可以替换为速度快 k 平方倍的一个模型）。这可以通过并行平铺法来实现，理论上甚至适用于比 k 平方还要大的情况，可能至少是 100 甚至更多。因此，通过把 k 设为 5 的话，可以将 5 倍于人类速度的模型加速到 125 倍于人类速度。重要提醒，速度与质量未必匹配：如第 1 节所述，GPT 2030 的技能组合跟人类不一样，机器在某些我们认为很容易的任务上会失败，而在某些我们感觉困难的任务却很精通。因此，我们不应把 GPT 2030 看作是“高速版人类”，而应将其看作是具有违反直觉的技能的，“高速版员工”。尽管如此，把加速因素纳入考虑仍然很有参考意义，尤其是当加速值很大时。如果语言模型获得了 125 倍的加速，假设其处于 GPT 2030 的技能范围内，需要我们一天时间的认知动作，GPT 就可以在几分钟内完成。以前面的黑客攻击为例，机器学习系统可以快速建立起对我们来说生成速度较慢的漏洞利用或攻击。 3. 吞吐量与并行副本模型可以根据可用的计算和内存情况任意复制。这样任何可以并行化的工作都可以快速完成。此外，一旦一个模型被微调到特别有效，改变就可以立即传播到其他实例。模型也可以针对专门的任务进行提炼，从而跑得更快、成本更低。一旦模型经过训练，可能就会有足够的资源来跑模型的多个副本。这是因为训练一个模型需要运跑它的很多个并行副本，而训练这个模型的组织在部署的时候仍将拥有这些资源。因此，我们可以通过估算训练成本来降低副本数量。举个例子说明一下这种逻辑，训练 GPT-3 的成本足以让它执行 9 x 10^11 次前向传播。换句话说，人类每分钟的思考量是 380 个单词，一个单词平均为 1.33 个 token，因此 9 x 10^11 次前向传播相当于以人类速度工作约 3400 年。因此，用人类的工作速度该组织可以跑 3400 个模型的并行副本一整年，或者以 5 倍于人类的速度跑相数量的副本 2.4 个月。我们接下来为未来的模型设计同样的“训练悬垂”（训练与推理成本的比率）。这个比率应该会更大：主要原因是训练悬垂与数据集大小大致成正比，而数据集会随着时间的推移而增加。随着自然产生的语言数据被我们用完，这种趋势将会放缓，但新的模式以及合成或自生成的数据仍将推动它向前发展。我预测 2030 年的模型可使用足够的资源进行训练，去执行相当于人类速度 1800000 年的工作[范围：400k-10M]。请注意，Cotra (2020) 与 Davidson (2023) 估计的数量相似，得出的数字比我得预测更大；我想主要区别在于我对自然语言数据耗尽所产生影响得建模方式不一样。上面的预测有些保守，因为如果组织购买额外的计算资源的话，模型可使用得资源可能会多于训练时所用资源。粗略估计表明，GPT-4 使用了全球计算资源的约 0.01% 进行训练，不过我预计未来的训练占用全球计算总量的份额会更大，因此在训练后进一步扩展的空间会更小。尽管如此，如果组织有充分理由去扩展资源的话，仍然可以将所运行的副本数量提高到另一个数量级。 4. 知识分享（感谢 Geoff Hinton 首先向我提出了这个观点。）模型的不同副本可以共享参数更新。比方说，ChatGPT 可以部署到数百万用户那里，从每次交互中学到一些东西，然后将梯度更新（gradient updates）传播到中央服务器，在做过平均处理后再应用到模型的所有副本上。通过这种方式，ChatGPT 在一个小时内观察到的人性比人类一辈子（100 万小时 = 114 年）看过的东西还要多。并行学习也许是模型最重要的优势之一，因为这意味着它们可以快速学习任何自己缺失的技能。并行学习的速率取决于一次跑多少个模型副本，它们获取数据的速度有多快，以及数据是否可以高效地并行利用。最后这一点，即使是极端的并行化也不会对学习效率造成太大影响，因为数百万的批量大小在实践中很常见，并且梯度噪声尺度（McCandlish 等人，2018 年）预测学习性能在某个“临界批量大小”以下劣化程度最小。因此，我们将聚焦在并行副本和数据采集上。我会提供两个估计，这两个估计都表明以人类的速度并行学习至少约 100 万份模型是可行的。也即是说，机器一天的学习量相当于人类学 2500 年，因为 100 万天 = 2500 年。第一个估计用到了第 3 节中的数字，得出的结论是训练模型的成本足以模拟模型 180 万年的工作（根据人类速度进行调整）。假设训练运行本身持续了不到 1.2 年（Sevilla 等人，2022 年），这意味着训练模型的组织有足够的 GPU 以人类速度运行 150 万个副本。第二个估计考虑了部署该模型的组织所占市场份额。比方说，如果一次有 100 万用户向模型发起查询，则组织必然有资源来服务 100 万个模型副本。大致而言，截至 2023 年 5 月，ChatGPT 拥有 1 亿用户（并非同时全部活跃），截至 2023 年 1 月，其每天有 1300 万活跃用户。我假设典型用户的请求量相当于模型几分钟的生成文本，因此 1 月份的数字可能意味着每天大概只有 5 万人日的文本。不过，未来的 ChatGPT 式的模型似乎很可能会达到其 20 倍之多，日活用户可以达到 2.5 亿更多，因此每天将会有 100 万人日的数据。相比之下，Facebook 的日活用户数是 20 亿。 5. 多模态、工具与执行器从历史上看，GPT 风格的模型主要是基于文本和代码进行训练，除了通过聊天对话之外，与外界互动的能力有限。然而，这种情况正在迅速改变，因为模型正在接受图像等其他模态的训练，正在接受使用工具的训练，并开始与物理执行器交互。此外，模型不会局限于文本、自然图像、视频和语音等以人类为中心的模态——它们也可能会接受网络流量、天文图像或其他海量数据源等人类不熟悉的模态的训练。工具。最近发布的模型开始利用了外部工具，如 ChatGPT 插件等。文本与工具使用相结合足以编写出可执行的代码，说服人类让机器替他们采取行动，进行 API 调用，交易，甚至执行网络攻击都有可能。工具的使用具备经济用途，因此会有进一步发展这种能力的强烈动机。 ChatGPT 是被动的：用户说 X，ChatGPT 回应 Y。风险存在但有限。很快就会有主动系统 - 一个助手会替你回复电子邮件，代表你采取行动等。这样风险会更高。 - Percy Liang (@percyliang) 2023 年 2 月 27 日新模态。现在有大型开源视觉语言模型，如 OpenFlamingo，在商业方面，GPT-4 和 Flamingo 都接受了视觉和文本数据的训练。研究人员还在试验更多奇异的模态对，例如蛋白质和语言（Guo 等人，2023 年）。我们应该期望大型预训练模型的模式会继续扩展，原因有二。首先，在经济上，将语言与不太熟悉的模态（如蛋白质）配对有它的用处，这样用户就可以从解释并有效地进行编辑中受益。预测会用蛋白质、生物医学数据、CAD 模型以及与主要经济部门相关的任何其他模态进行多模态训练。其次，我们将开始用完语言数据，因此模型开发人员得搜索新类型的数据，从而可以继续受益于规模。除了传统的文本和视频之外，现有数据源当中天文数据（很快将达到每天艾字节得规模）和基因组数据（大约 0.1 艾字节/天）是规模最大之一。这些以及其他得海量数据源可能会被用于训练 GPT 2030。使用外来模态意味着 GPT 2030 可能会具备非直觉的能力。它可能比我们更了解恒星和基因，即尽管它现在处理基本的物理任务都比较困难。这可能会带来惊喜，比方说设计出新的蛋白质，这是我们基于 GPT 2030 那种“一般”智能水平预料不到的。在思考 GPT 2030 的影响时，重要的是要思考由于这些奇异的数据源而可能形成的超人能力。执行器。模型也开始使用物理的执行器：ChatGPT 已经用于机器人控制，OpenAI 正在投资一家人形机器人公司。不过，在物理域收集数据要比在数字域收集数据昂贵得多，而且人类在进化上也更适应物理域（因此机器学习模型与我们竞争的门槛更高）。因此，与数字工具相比，我预计人工智能掌握物理执行器的速度会更慢，而且我不确定我们是否该在 2030 年之前做到这一点。量化而言，我认为在 2030 年实现自主组装一辆按比例复制的法拉利的概率是 40%。 6. GPT-2030 的影响接下来我们将分析像 GPT 2030 这样的系统对社会意味着什么。具备 GPT 2030 特征的系统至少会显著加速某些领域的研究，同时被滥用的规模也大得很。我会从分析 GPT 2030 的一些一般优势和局限性开始，然后用来作为分析加速和滥用的视角。优势。GPT 2030 代表的是一支庞大、适应性强、高产出的劳动力队伍。回忆一下吧，多个 GPT 2030 副本并行工作，按照 5 倍于人类的运行速度，可以完成 180 万年的工作。这意味着我们可以（受到并行性的限制）模拟 180 万个代理，每个代理在 2.4 个月内即可完成一年的工作。如上所述，对于 FLOP （浮点运算），我们可以开出 5 倍的费用，从而换取额外 25 倍的加速（这将达到人类速度的 125 倍），因此我们还可以模拟出 14000 个代理，这些代理每个都能在 3 天内完成一年的工作。限制。利用这种数字劳动力存在三个障碍：技能情况、实验成本以及自主性。首先，GPT 2030 将拥有与人类不同的技能组合，导致它在某些任务上表现更差（但在其他任务上表现更好）。其次，模拟人工仍然需要与物理世界对接，以便收集数据，这个本身需要时间和计算成本。最后，在自主性方面，如今的模型在被“卡住”之前只能通过思维链生成几千个 token，进入到没法生成高质量输出的状态。在将复杂任务委托给模型之前，我们需要显著提高其可靠性。我预计可靠性会提高，但并非没有限制：我（非常粗略）的猜测是 GPT 2030 可以稳定运行数天（与人类等效的时间），然后就得重新设置或交给外部反馈控制。如果模型以 5 倍的速度运行的话，这意味着它们每隔几个小时就需要人工监督的介入。因此，GPT 2030 影响最大的任务应该具备以下特性：利用了 GPT 2030 相对于人类具备优势的技能。只需要外部经验数据（收集应该很轻松快速，与昂贵的物理实验相反）的任务。可以先验分解为可靠执行的子任务，或者具有清晰且可自动化的反馈指标来帮助引导模型的任务。加速。有项任务这三条标准都很容易满足，那就是数学研究。首先，GPT 2030 可能具备超人的数学能力（第 1 节）。这第二条和第三条，数学可以纯粹通过思考和写作来完成，而且什么时候定理得到证明我们是知道。此外，全球的数学家总共也没多少（比方说美国就只有 3000 人左右），因此 GPT 2030 也许每隔几天模拟一次产出就能超过所有数学家的年产。机器学习研究的一些重要部分也符合上述标准。GPT 2030 在编程方面能力超人，其中包括实施和运行实验。鉴于 GPT-4 擅长以通俗易懂的方式解释复杂的主题（并且市场对此也有很大需求），我猜它也能很好地呈现和解释实验结果。因此，届时机器学习研究可能会简化成构思出好的实验来运行，并与高质量（但可能不可靠）的结果报告进行交互。因此，到 2030 年时，研究生拥有的资源堪比今天带领几名优秀学生的教授手上的资源。部分社会科学也可以得到显著加速。很多论文大部分的工作是对具备科学有趣性的数据源进行追查、分类和标记，并从中析取出重要模式。这满足了第 3 条要求，因为分类和标记可以分解为简单的子任务，并且也满足第 2 条要求，只要数据在互联网上能找到，或者可以通过在线调查收集到即可。滥用。加速只是一方面，另一方面也会存在严重的滥用风险。最直接的案例是表现出网络攻击性的黑客能力。检查特定目标是否存在特定类型的漏洞可能会得到可靠执行，并且很容易就能检查漏洞利用是否成功（前提是能够与代码交互），因此第 3 条要求是都可以满足的。在第 2 条要求上，GPT 2030 需要与目标系统交互去了解漏洞利用是否有效，这会带来一些成本，但不足以构成重大瓶颈。此外，该模型可以在本地设计好，以开源代码作为训练数据源，去测试漏洞利用，因此它可以提前练好黑客攻击技能，然后再与外部系统进行交互。也就是说，GPT 2030 可以针对大量并行目标快速执行复杂的网络攻击。滥用的第二个来源是操纵。如果 GPT 2030 同时与数百万用户进行交互的话，那么它在一个小时内获得的人机交互体验比人一生（100 万小时 = 114 年）获得的交互体验都要多。如果它利用这些交互来学习如何操纵，那么它就可以获得远超人类的操纵技能——打个比方，骗子擅长欺骗受害者，因为他们之前已经在数百人身上练习过，而 GPT 2030 可以将这项技能提高几个数量级。因此，它可能非常擅长在一对一对话中操纵用户，或者擅长撰写新闻文章来影响公众舆论。因此，总而言之，GPT 2030 可以将几乎所有的数学研究以及其他研究领域的重要组成部分自动化，并且可能成为网络攻击和说服/操纵等滥用行为的强大载体。其大部分影响将受到“监督瓶颈”的限制，因此如果人工智能可以长时间自主运行的话，那么它的影响可能会更大。来源：金色财经

金色财经2023-06-19

陈健豪；今日最新黄金价格分析黄金走势分析，黄金操作策略

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陈健豪2023-06-19

创业慧康：未来，公司BSoftGPT平台将成为公司AI能力的中台

司自有的领域知识库，通过医疗垂直领域的语言模型训练和微调逐步实现产品力，并向公司内外部的应用场景，比如在医疗服务和个人健康等场景中输出AI智能服务。例如，1、在临床医疗服务方面BSoftGPT可以根据医生提供的病历信息和临床数据，自动化生成临床决策建议和治疗方案，从而辅助医生进行临床决策，提升现有的临床决策支持系统CDSS的智能化水平。2、在面向患者服务方面，BSoftGPT可以通过与患者进行自然语言交互，实现贯穿患者诊前诊中诊后全流程的智能导诊、管理。未来，公司BSoftGPT平台将成为公司AI能力的中台，是公司关键技术基础设施之一,能够为公司的业务应用和研究开发提供支持和帮助。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-06-19

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