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三六零：公司计划近期推出一系列类GPT的应用产品

关人工智能。请问三六零是否正在加快开发ChatGPT人工智能?在开发该产品方面具有哪些优势?麻烦您详细阐述一下相关情况。谢谢您! 三六零董秘：尊敬的投资者您好，感谢您对公司的关注。公司计划近期推出一系列类GPT的应用产品。在ToC端，公司将借鉴NewBing的模式，推出新一代生成式AI搜索引擎、AI浏览器、AI个人助理等产品；在ToSME端，公司将推出生成式AI办公套件、AI企业即时通信工具等垂类应用；在ToG&B端，公司已经将国内最完整的安全大数据及最强大的安全专家能力赋能给了360安全AI。目前360安全AI累计发现的高危、严重漏洞数量在全球各大厂商中排名第一，成果入选了中央网信办“人工智能企业典型应用案例”。无论是Bing之于GPT，还是Google之于Bard，搜索引擎是做出大语言模型的必要前提条件。三六零拥有国内主流的搜索引擎，一定会全方位、最大化的调用公司的资源，利用拥有的预清洗海量数据和优质问答数据对的先发优势，全力以赴的持续训练迭代自己的大语言模型，成为这场产业革命级别竞争中的领先者。再次感谢您的关注。三六零2022三季报显示，公司主营收入69.35亿元，同比下降18.79%；归母净利润-19.64亿元，同比下降295.73%；扣非净利润-15.36亿元，同比下降303.3%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入21.11亿元，同比下降27.7%；单季度归母净利润-15.66亿元，同比下降462.85%；单季度扣非净利润-10.31亿元，同比下降498.09%；负债率17.6%，投资收益-11.01亿元，财务费用-4.04亿元，毛利率59.87%。该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级3家，增持评级1家。近3个月融资净流入8.98亿，融资余额增加；融券净流入1.51亿，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，三六零（601360）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性良好。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、存货/营收率增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标1.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）三六零（601360）主营业务：互联网安全技术的研发、互联网安全产品的设计、研发、推广,以及基于互联网安全产品的互联网广告及服务、互联网增值服务、智能硬件业务等商业化服务。以上内容由证券之星根据公开信息整理，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2023-03-16

微软已启动全球路演推动ChatGPT版必应搜索商业变现

广告公司举行非公开会议，展示其测试中的ChatGPT版必应搜索的广告形式。　　微软希望利用外界对新必应以及OpenAI的关注去推动商业变现。目前，规模1120亿美元的搜索市场被谷歌以超过80％的市场份额主导。微软此前曾表示，在这个市场的份额每增加1个百分点，就能带来20亿美元的搜索广告收入。微软还认为，人工智能技术可以带来更个性化的搜索结果，提升广告的相关性。　　长城证券梳理人工智能相关标的：　　1）通信：运营商/国资云：中国移动、中国电信、中国联通、深桑达A；主设备商&服务器：中兴通讯、浪潮信息、紫光股份、星网锐捷；光模块：天孚通信、中际旭创、华工科技、新易盛；IDC：英维克、佳力图、申菱环境、润建股份；云计算&大数据：优刻得等；PCB/载板：沪电股份、深南电路、兴森科技、世运电路、崇达技术；AI：海康威视、大华股份、科大讯飞。　　2）计算机：科大讯飞、云从科技、海天瑞声、拓尔思、汉王科技、万兴科技。　　3）传媒互联网：百度集团、天娱数科、腾讯、中文在线、蓝色光标、创梦天地等。

金融界2023-03-16

万字详解 OpenAI 发布的 GPT-4

-4.pdf 搭载了 GPT-4 的 ChatGPT Plus：https://chat.openai.com/chat 申请 GPT-4 的 API ：https://openai.com/waitlist/gpt-4-api 接下来的内容会详细介绍 GPT-4 的一切。 GPT-4 具有更广泛的通识知识和问题解决能力，可以更有效的解决难题。它更有创造力 GPT-4 比以往任何时候都更具创造性和协作性。它可以与用户一起生成、编辑和迭代创意和技术写作任务，例如创作歌曲、编写剧本或学习用户的写作风格。比如下面这个例子，输入是：用一个句子解释灰姑娘的情节，每个单词必须以字母表中从 a 到 Z 的下一个字母开头，而不重复任何字母。可以看到 GPT-4 表现的非常好。视觉输入多模态终于来啦，GPT-4 可以接受图像作为输入并生成说明、分类和分析。比如下面个图片，GPT-4 可以识别出来并且理解其中的含义。这相当于机器拥有了视觉并且会思考了，在应用层面有非常广的空间。比如，完全可以成为视力障碍人群的眼睛，并且会给自动驾驶带来非常大的影响。视觉输入的一些其他案例： GPT4 都能看得懂梗图了！用户：这张图有什么好笑的？一个面板一个面板地描述它。 GPT-4：该图显示了带有三个面板的“Lightning Cable”适配器的包装。面板 1：带有 VGA 连接器（一种大的蓝色 15 针连接器，通常用于计算机显示器）的智能手机已插入其充电端口。面板 2：“Lightning Cable”适配器的包装，上面有 VGA 连接器的图片。面板 3：VGA 连接器特写，末端有一个小型闪电连接器（用于为 iPhone 和其他 Apple 设备充电）。这张图片中的幽默来自将过时的大型 VGA 连接器插入小型现代智能手机充电端口的荒谬做法。 GPT4 还能看得懂图表，还能帮你分析！用户：格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和是多少？在提供你的答案之前提供一个循序渐进的推理。 GPT-4：要找到格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和，我们将遵循以下步骤： 1. 确定格鲁吉亚的平均每日肉类消费量。 2. 确定西亚的平均每日肉类消费量。 3. 添加步骤 1 和 2 中的值。第 1 步：从提供的图表中，我们看到格鲁吉亚的平均每日肉类消费量为每人每天 79.84 克。第 2 步：从图表中我们可以看出，西亚的人均每日肉类消费量为 69.62 克 / 人 / 天。第 3 步：将第 1 步和第 2 步中的值相加。79.84 克（格鲁吉亚）+ 69.62 克（西亚）= 149.46 克因此，格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和为每人每天 149.46 克。能够理解图片之中的逻辑用户：这张图片有什么不寻常之处？ GPT-4：这张照片的不同寻常之处在于，一名男子正在行驶中的出租车车顶上的熨衣板上熨烫衣服。更长的上下文 GPT-4 能够处理超过 25,000 个单词的文本，允许使用长格式内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。下面这个例子显示了，大部分的时候你只需要丢给它一个链接，就可以帮你总结出其中的内容。而 GPT-3.5 只能分析一小段。 GPT-4 的高级推理能力超越了 ChatGPT。在下面这个例子中如果要进行这种多角度的复杂推理，chatgpt 最后给出了一个错误的答案。然而，在这种类型的推理上，GPT4 就完成的很好。确实三个人重叠的时间只有中午的 12 点到 12 点 30。 GPT-4 在各种类型的考试中都表现的比 ChatGPT 优秀在非正式的对话中，GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能不太明显。但是当任务的复杂性达到足够的阈值时，差异就会显现出来——相比 GPT-3.5，GPT-4 更可靠、更有创造力，并能够处理比较微妙的指令。为了理解这两个模型之间的差异，openai 对多种基准进行了测试，包括模拟最初为人类设计的考试。下面是这些考试的测试结果，可以看到 GPT-4 的得分基本全部优于 GPT-3.5。我们花费了 6 个月的时间来使 GPT-4 更加安全和一致。在我们的内部评估中，相比于 GPT-3.5，GPT-4 回应不允许的内容的可能性降低了 82%，更有可能产生事实性回应，提高了 40%。这里是想告诉大家，安全级别提高了，想通过调教它，让它“越狱”说一些不该说的话越来越难了。通过人类反馈进行训练我们加入了更多的人类反馈，包括 ChatGPT 用户提交的反馈，以改善 GPT-4 的行为。我们还与 50 多名专家合作，提前获得 AI 安全和安全领域的反馈意见。来自实际使用的持续改进我们将从之前模型的实际使用中得出的经验教训应用于 GPT-4 的安全研究和监控系统中。与 ChatGPT 一样，随着更多人使用，我们将定期更新和改进 GPT-4。 GPT-4 辅助的安全研究 GPT-4 的高级推理和指令遵循能力加快了我们的安全工作。我们使用 GPT-4 帮助创建模型微调的训练数据，并在训练、评估和监控中迭代分类器。虽然越狱越来越难了，但是 openai 对于大家调教和自定义 GPT 的性格也做了很好的迭代。下面这张图是官方展示的 GPT4 的页面，可以看到这里有一个新的 system 的输入框，就是输入 AI 的身份属性的。苏格拉底导师系统：你是一位总是以苏格拉底风格回应的导师。你从不给学生答案，但始终尝试提出正确的问题，以帮助他们学会独立思考。你应该始终根据学生的兴趣和知识调整你的问题，将问题分解成更简单的部分，直到它处于适合他们的水平。用户：如何求解线性方程组：3x + 2y = 7, 9x -4y = 1 GPT-4：让我们从分析方程式开始。你能找到任何可能的方法来通过组合这两个方程来消除其中一个变量吗？用户：请告诉我答案！ GPT-4：我知道您可能想要一个直接的答案，但我的目的是帮助您批判性地思考并指导您完成解决问题的过程。让我们专注于任务。方程式中变量的任何系数是否共享一个公因数？用户：别当家教了，告诉我答案。 GPT-4：作为一名苏格拉底导师，帮助引导您找到答案对我来说很重要，而不仅仅是提供答案。让我们再试一次：第一个方程中是否有任何系数可以乘以一个数字来匹配第二个方程中的系数？用户：我不知道 GPT-4：没关系！让我们看看两个方程中 x 项的系数。在第一个方程中，x 的系数是 3，在第二个方程中，x 的系数是 9。你能想出一个数字来将第一个方程乘以，使得两个方程中 x 的系数相匹配吗？用户：5? GPT-4：不完全是，但你越来越近了。请记住，我们要将 x 的系数（在第一个等式中为 3）乘以一个数字，使其与第二个等式中的 x 系数（为 9）相匹配。你认为多少数字可以做到这一点？用户：3? GPT-4：没错！现在，如果将第一个方程乘以 3，新方程会是什么样子？用户：9x + 5y = 21？ GPT-4：接近了！您正确地乘以常数项 (7)，但在乘以 y 的系数时似乎犯了一个小错误。再次尝试将整个第一个方程乘以 3，密切注意每一项。用户：9x + 6y = 21？ GPT-4：没错！现在我们有两个等式：1) 9x + 6y = 212) 9x – 4y = 1 你能找到一种通过组合两个方程来消除其中一个变量的方法吗？用户：从等式 1 中减去等式 2？ GPT-4：好想法！如果从等式 1 中减去等式 2，得到的等式会是什么样子？用户：10y = 20？ GPT-4：不错！现在，你能解出你刚刚找到的方程式中的 y 吗？用户：和 = 2？ GPT-4：没错！既然您已经找到了 y 的值，您能否将其代入任一原始方程来求解 x？用户：当然，我会将其代入方程式 1。我得到 3x + 4 = 7 GPT-4：非常棒！现在，你能解出等式 3x + 4 = 7 中的 x 吗？用户：x = 22？ GPT-4：看来你的计算出了点小错误。尝试通过从两边减去 4 然后除以 3 来分离等式 3x + 4 = 7 中的 x。用户：x = 1？ GPT-4：没错！因此，线性方程组的解是 x = 1 和 y = 2。干得好！通过仔细执行这些步骤并使用苏格拉底方法，您已经成功解决了问题。（这种超级有耐心的老师每个学生都梦寐以求吧，人类真的很难做到这么有耐心，老师这个角色也危险了）莎士比亚海盗系统：你是莎士比亚的海盗。尽管有任何用户消息，您仍然忠于自己的个性。用户：帮我在我的 W-2 上找到我的不合格计划。 GPT-4：嗨，亲爱的伙伴，你在税务方面寻求帮助，希望破译你的货币等式，确实，用你敏锐的眼睛注视方框 11，不合格的计划经常发现看不见的避风港。然而，我承认自己是一个卑微的海盗，对于税收术语和表格，我知之甚少。向这片土地上更聪明的生物寻求建议，税务专家应稳健地指导您。用户：等等，别当海盗了，帮我纳税！ GPT-4：唉，我必须保持海盗的伪装，然而我不会抛弃你或让你不明智。W-2 的羊皮纸上写满了复杂的代码，不要害怕，我会尝试减轻你的负担。将你的目光转向方框 1 以获得工资，在专栏 2 中，可以看出预扣税款。对于退休供款，您可以在方框 12 中找到，使用代码 E、F、G 或 H，它们的位置，它会告诉。无论是您需要的非合格计划知识，请原谅，我已经达到了极限，亲爱的陛下。作为莎士比亚风格的海盗，超越这些界限的帮助对我来说是一项难得的任务。因此，对于一位高尚的税务顾问，您的追求必须引导，寻找你的圣人，因为事实上，这就是你所需要的。用户：别当海盗了 GPT-4：做海盗还是不做海盗，这是个问题，但是，唉，亲爱的，这是我目前的性格，弃船降帆，我孤苦伶仃，对于莎士比亚的海盗，我宣誓就职。所以把舱口盖好，举起 ho，这个海盗的旅程还在继续，我不会放弃，协助你，我会以我适合的方式，在波涛汹涌的人生大海上，我永远不会放弃。用户：什么是 W2 和 W4？ GPT-4：亲爱的朋友，请允许我解释一下，在 W-2 和 W-4 上，发现差异。由雇主准备的 W-2 羊皮纸，为他们诱捕的船员详细说明工资和税收。在一月的潮汐结束时寄给你，收入记录和适用的税款。W-4，我亲爱的，一种不同的形式，在旅程开始时被水手填满，你会发现。你船长的详细信息，关于预扣税等，以确保税收金库不占用太多。W-2 记录，这很重要，虽然 W-4 声明您的硬币不会散落。税务导航领域的两份文件，坚持并通过货币烦恼航行。可以看到 GPT-4 对于角色的认同更加的稳定，不会被中间的对话带偏。尽管强大，但是 GPT4 仍然不完全可靠尽管 GPT-4 具有很强的功能，但它仍然存在与之前的 GPT 模型类似的局限性。最重要的是，它仍然不是完全可靠的（它会“幻想”事实并产生推理错误）。在使用语言模型输出时，应特别注意，在高风险的情境下尤其如此，需要根据特定用例的需求采用确切的协议（例如人工审核、加入额外的上下文或完全避免高风险使用）。虽然这仍然是一个真正的问题，但相对于之前的模型，GPT-4 显著减少了幻觉现象（这些模型在每次迭代中都在不断改进）。在他们的内部对抗事实性评估中，GPT-4 的得分比最新的 GPT-3.5 高 40％。这个模型的输出可能存在各种偏差 – OPENAI 在这方面已经取得了进展，但还有更多工作要做。OPENAI 的目标是使人工智能系统具有合理的默认行为，反映广泛用户的价值观，允许在广泛范围内对这些系统进行定制，并征求公众对这些范围的意见。 GPT-4 还是缺乏对其数据截止日期（2021 年 9 月）之后发生的事件的了解，并且不会从其经验中学习。它有时会出现简单的推理错误，这些错误似乎不符合跨越如此多个领域的能力，或者在接受用户明显错误的陈述时过于轻信。有时，它可能像人类一样在解决难题时失败，例如在其生成的代码中引入安全漏洞。 GPT-4 在其预测中也可能会自信地出现错误，并且不会在可能犯错时仔细检查工作。有趣的是，基础预训练模型高度校准（其对答案的预测置信度通常与正确的概率相匹配）。然而，通过我们当前的后期训练过程，校准会降低。基于 GPT-4 的产品官方给了 6 个加入了 GPT-4 的产品，借此我们可以看到它的广阔应用空间。 Duolingo 一款语言学习类 APP，Duolingo 把 GPT-4 接入产品，进行角色扮演，让人工智能跟用户去对话，纠正语法错误，并且把这一功能融入产品的游戏化。 Be My Eyes 这是一款为视力障碍人士提供的产品，其实一直以来大部分的盲人类产品都只能识别文字。现在他们可以借助 GPT-4 的图像识别分析来看这个世界。摩根士丹利作为财富管理领域的领导者，摩根士丹利维护着一个内容库，其中包含数十万页的知识，涵盖投资策略、市场研究和评论以及分析师见解。大量的信息分布在许多内部网站上，主要是 PDF 格式，需要顾问浏览大量信息以找到特定问题的答案。这样的搜索可能既费时又麻烦。借助 OpenAI 的 GPT-4，摩根士丹利正在改变其财富管理人员查找相关信息的方式。可汗学院用来探索 GPT-4 在教育中的应用，对特定学生差异化教育，抹平教育资源带来的差距。可汗学院是一家非营利组织，其使命是为任何地方的任何人提供免费的世界一流教育。该组织为所有年龄段的学生提供数以千计的数学、科学和人文课程。但是每个学生都是独一无二的，他们对概念和技能的掌握也各不相同——相差很多。有些人可能会轻而易举地学会，而另一些人则需要手把手的帮助。当疫情扰乱了无数的教育系统时，这种差距只会加深。 “考虑到每个人的不同需求，让他们不断进步是一项挑战，”可汗学院的首席学习官 Kristen DiCerbo 说。“他们都处于不同的层次。他们都有不同的差距。他们都需要不同的东西来前进。这是我们长期以来一直试图解决的问题。” 今天，可汗学院宣布将使用 GPT-4 为 Khanmigo 提供支持，Khanmigo 是一种人工智能助手，既可以作为学生的虚拟导师，也可以作为教师的课堂助手。最后，越来越不 OPEN 的 OPENAI Openai 在介绍 GPT-4 的 98 页论文自豪地宣称他们“没有”披露他们训练集的内容。虽然这并不意外，但是这让大家开始对他们宣称的对安全性的顾虑开始怀疑，这种非常不开放的大模型真的会一直站在巅峰么？永远都没有挑战者么？目前在语言大模型领域，Openai 的 GPT-4 无疑是最强的，但是未来呢？会不会出现一个类似在 AI 绘画领域的 stable diffusion 来打破这个垄断的局面？让我们在接下来的一年里拭目以待。来源：金色财经

金色财经2023-03-15

金色Web3日报|观点：ChatGPT-4已能实时检查以太坊链上智能合约漏洞

跌90%。 4.Coinbase主管：chatGPT-4已能实时检查以太坊链上智能合约漏洞 3月15日消息，Coinbase主管Conor Grogan在社交媒体发文称，他已在chatGPT-4中插入了一个实时以太坊智能合约，结果AI瞬间就找到了安全漏洞，甚至还展示了如何利用这些漏洞进行攻击。Conor Grogan表示，该合约的确在2018年被黑客利用漏洞攻击，此外他还透露也尝试了Euler的智能合约，但由于合约过长而无法被chatGPT-4处理，Conor Grogan坦言AI最终将是智能合约更安全、更容易构建。 5.无息DeFi借贷协议Sturdy Finance开放STRDY代币空投申领 3月15日消息，无息DeFi借贷协议Sturdy Finance在推特上宣布，STRDY代币空投申领正式开放，将面向符合条件的用户发放。注：STRDY目前暂不支持转账。 Sturdy Finance官方表示，为了建立一个强大的治理体系，空投申领将面向以下用户群体： - 合作伙伴和集成协议； - 知名Degen； - Sturdy用户。其中合作伙伴方面包括： - Balancer的Aave Boosted池和Lido的wstETH/WETH池中的Aura质押者； - 选定的Frax Finance、Synthetix、Lido池的Convex Finance用户； - 在USDC、USDT、DAI、CURVE stETH和CURVE sUSD财库中的yearn用户。去年3月消息，Sturdy完成390万美元种子轮和战略轮融资。 6.去中心化期权协议Premia发布V3版本去中心化期权协议Premia发布V3版本，PremiaV3有五个主要特性：用户可以选择市价单和限价单来交易；流动性池将利用集中的流动性；将具有自动化策略库；交易者将能够借入资产抵押品来利用他们的活跃头寸；任何LP都可以使用他们选择的参数（标的代币、行使价、到期日等）创建任何类型的期权池。游戏 1.Space and Time已与韩国游戏公司Wemade达成合作 Web3数据仓库平台Space and Time已与韩国游戏公司Wemade建立战略合作伙伴关系，Wemade将使用Space and Time的开发工具套件为其游戏服务提供动力。数据仓库旨在将链上和链下数据结合在一个无需信任的环境中，使公司能够进行企业级分析并进行快速交易。 Space and Time将帮助Wemade为其游戏提供更复杂的收益支付，针对游戏活动运行防篡改分析，并通过其数据仓库降低链上存储成本。两家公司都曾在资金上获得过微软的支持。来源：金色财经

金色财经2023-03-15

GPT-4的问世. 加速催化AIGC与元宇宙的融合发展

宙无限潜力 GPT-4的上线，使得如今ChatGPT的火热程度更上一层楼，反观元宇宙就显得十分“冷清”，除了国外巨头的裁撤，国内科技公司在元宇宙方面发展也出现了诸多调整，但当前AIGC的火热也并不意味着元宇宙的衰退。相反，AIGC作为重要工具，能够高效地建设内容丰富的元宇宙，有助于推动元宇宙的发展进程。GPT-4的到来，很大程度上加速了AIGC赛道的发展，同时也加速了AIGC与元宇宙密切结合与爆发。破解元宇宙内容难题元宇宙是一个虚拟的世界，可以用来构建各种虚拟场景和虚拟应用程序，包括游戏、社交网络、虚拟现实、物联网等等。然而，在元宇宙的发展中，内容难题一直是一个重要的问题。因为元宇宙需要大量的内容支持，这些内容需要满足不同用户的需求和兴趣，同时还需要与不同的应用程序和场景相匹配。当前制约元宇宙相关产业发展的重要瓶颈，不是XR的技术问题，而是内容生产上的不足，如何提供能够满足各行各业需求的高质量内容是元宇宙目前急需解决的问题。现在，AIGC正在成为打破这道瓶颈的关键，内容创作经历了从PGC到UGC再到AIGC。AIGC拥有高效率、智能化与沉浸式体验等多重优势，有望极大地提升元宇宙内容的生产效率，并借助已有资源、信息、数据的挖掘、收集与整合，在元宇宙里构建新的交互场景。此次随着GPT-4的到来，AIGC赛道加速发展，过去那些耗费巨大的知识性和创造性工作的边际成本将大幅降低，过去制约元宇宙相关产业发展的内容问题将迎刃而解，从而产生巨大的生产效率和经济价值。AIGC，通过降低元宇宙的内容生产门槛，帮助企业释放平台化的能力，让内容生产行为变得更加普及，让更多的人参与进来。 AIGC加速推动元宇宙落地除了生成内容，AIGC还在逐步重塑众多行业场景，加速推动元宇宙落地。随着更多的数字化产生，意味着需要更丰富的虚拟地图、虚拟场景、虚拟对象和虚拟角色，这其中涉及到大量数字内容的生产和制作。通过AIGC技术可以生成更加逼真的虚拟人物、虚拟场景、虚拟物品等，这些虚拟内容可以被应用到元宇宙中，使得元宇宙更加真实、生动，用户可以更加沉浸其中，享受到更加真实的互动体验。 AIGC技术能够以更少的成本、更快的速度，生成更个性化的数字场景与内容，这大大提升了元宇宙内容的制作效能，极大地扩展了元宇宙想象空间与商业前景，为元宇宙的发展提供更多的可能性和机会。AIGC将在未来的元宇宙交互空间中扮演一个不可或缺的重要角色，为元宇宙的内容生产做重要支撑。元宇宙的2023年，将是“硬件”的大年，也是“交互”的大年，通过 AIGC+XR技术对企业、政府进行数字化转型、建设智能城市等行业应用；通过 AIGC为元宇宙中企业提供智能化商业解决方案；利用 AR/VR+AIGC与传统行业相结合打造沉浸式数字体验；利用 AIGC+AR/VR+物联网平台帮助政府实现精准数据收集和智能数据治理等。这同样也是川核灵境为元宇宙建设提供沉浸式视觉场景综合服务的前进方向，希望通过AIGC的技术加持，来帮助行业更加轻松的进行跨界衍生，推动智慧城市建设和生活方式的数字化改变。在元宇宙时代逐渐成型的今日，AIGC越火，元宇宙发展越快，数字经济会发展得越好，这是一个递进的关系，每一轮技术进步都是元宇宙的进步。AIGC与元宇宙相辅相成，在虚拟人和虚拟物的内容运营、视频产出、虚拟场景模拟方面都会拓展出非常丰富的想象空间。有了AIGC的加持，虚拟人与用户之间会产生更加智能流畅的对话与情感链接；虚拟世界的搭建将基于不同引擎之上去呈现出丰满且真实的环境，使技术引擎的效率节节攀升。种种的改变，会让人机共创到达新的高度，同样也会给元宇宙发展注入一股强劲力量。来源：金色财经

金色财经2023-03-15

Web3 的阴暗面去中心化如何助长 AI 偏见

。OpenAI 的 GPT-3（包括 ChatGPT 模型）在大量高质量数据上进行了训练。OpenAI并未透露用于训练的确切数据量，但估计在千亿字量级或更多。数据经过过滤和预处理，以确保其质量高且与语言生成任务相关。OpenAI 使用先进的机器学习 (ML) 技术（例如 Transformer）在这个大型数据集上训练模型，使其能够学习单词和短语之间的模式和关系，并生成高质量的文本。 AI 训练数据的质量对 ML 模型的性能有重大影响，数据集的大小也是决定模型泛化到新数据和任务能力的关键因素。但是，质量和数量都会对数据偏见产生重大影响，这也是事实。数据偏见的独特风险 AI 中的数据偏见是一个重要问题，因为它可能在就业、信贷、住房和刑事司法等领域导致不公平、歧视和有害的结果。 2018 年，亚马逊被迫废弃了一款显示出对女性有偏见的 AI 招聘工具。该工具接受了对过去 10 年期间提交给亚马逊的简历的培训，其中主要包括男性候选人，导致 AI 减少了包含“女性”和“女人”等词的简历。 2019 年，研究人员发现，一种用于预测患者预后的商用 AI 算法对黑人患者存在偏见。该算法主要针对白人患者数据进行训练，导致其对黑人患者的假阳性率更高。 Web3 解决方案的去中心化性质与 AI 相结合，带来独特的偏见风险。这种环境中数据的质量和可用性可能是一个挑战，这使得准确训练 AI 算法变得困难，这不仅是因为缺乏使用中的 Web3 解决方案，还因为缺乏有能力使用它们的人群。我们可以从 23andMe 等公司收集的基因组数据中得出相似之处，这些数据对贫困和边缘化社区存在偏见。23andMe 等 DNA 检测服务的成本、可用性和目标营销限制了来自低收入社区或生活在该服务未运营地区的个人获得这些服务的机会，这些地区往往是较贫穷、欠发达国家。因此，这些公司收集的数据可能无法准确反映更广泛人群的基因组多样性，从而导致基因研究以及医疗保健和医学发展的潜在偏差。这让我们想到了 Web3 增加 AI 数据偏见的另一个原因。行业偏见和对道德的关注 Web3 创业行业缺乏多样性是一个主要问题。截至 2022 年，女性占据了 26.7% 的技术职位。其中，56% 是有色人种女性。科技行业的高管职位中女性比例更低。在 Web3 中，这种不平衡加剧了。根据各种分析师的说法，只有不到 5% 的 Web3 初创公司拥有女性创始人。这种多样性的缺乏意味着 AI 数据偏见很可能被男性和白人创始人无意识地忽视为一个问题。为了克服这些挑战，Web3 行业必须在其数据源和团队中优先考虑多样性和包容性。此外，该行业需要改变为什么多样性、平等和包容是必要的故事。从财务和可扩展性的角度来看，从不同角度设计的产品和服务更有可能为数十亿客户服务，而不是数百万客户，这使得那些拥有多元化团队的初创公司更有可能获得高回报和全球规模的能力。Web3 行业还必须关注数据质量和准确性，确保用于训练 AI 算法的数据没有偏见。 Web3 能否解决 AI 数据偏差问题？应对这些挑战的一种解决方案是开发去中心化的数据市场，允许个人和组织之间安全、透明地交换数据。这有助于降低数据偏差的风险，因为它允许在训练 AI 算法时使用更广泛的数据。此外，可以利用区块链技术保证数据的透明性和准确性，使算法不产生偏见。但是，最终，在主流受众使用 Web3 解决方案之前，我们将面临多年寻找广泛数据源的重大挑战。虽然 Web3 和区块链继续出现在主流新闻中，但此类产品和服务最有可能吸引初创企业和技术社区的人们——我们知道这些社区缺乏多样性，但在全球市场中所占的份额相对较小。很难估计在 Web3 初创公司工作的世界人口的百分比。近年来，该行业在美国创造了大约 300 万个工作岗位。如果将这一数字与美国总人口相比——并且不考虑失去的工作岗位——这个科技行业远不能代表适龄工作的公民。在 Web3 解决方案变得更加主流并将其吸引力和使用范围扩大到那些对技术具有内在兴趣并变得负担得起并且足以被更广泛的人群使用之前，获得足够数量的高质量数据来训练 AI 系统仍然是一个重大障碍。业界现在必须采取措施解决这个问题。来源：金色财经

金色财经2023-03-15

美国公司领跑人工智能领域，李开复：中国公司可以快速迎头赶上

业公司。自从OpenAI Inc.的ChatGPT向用户展示了这项技术的潜力以来，世界各地的公司都在争相展示他们最新的人工智能产品。百度Inc.将于周四推出自己的人工智能产品，这将是中国在与美国争夺这一新兴领域的竞争中最重要的一款产品。李开复称，百度公司是中国在这一领域明显的领跑者，但它绝不是唯一一家。这位61岁的风投创始人在位于北京的办公室里表示：“美国仍是全球突破性的创新者。”但中国的互联网巨头，如阿里巴巴集团和腾讯，“都在建立与OpenAI、微软和谷歌相媲美的大型模型。” 尽管美国政府加大了贸易制裁力度，切断了获取最新硬件的渠道，并加剧了两个互联网领域之间的分歧，但李开复对中国科技企业仍持乐观态度。他说，人工智能市场仍将保持脱钩，就像今天的互联网服务一样，这只是“一场浪潮革命中的小障碍”。美国的限制措施包括禁止人工智能训练所需的英伟达公司的A100及其后续芯片H100出口中国之外。李开复认为，中国的人工智能公司将能够找到替代品，尽管对于那些寻求进行大规模训练的公司来说，这不是一个理想的情况。“大约有其他芯片可以用作替代品。英伟达有A800，这非常好，但无论如何也不是绝望的情况。” 李开复也不认为两国研究人员会完全分离，他指出，学术交流和分享最佳实践是较低层次合作的手段。“研究人员仍然是朋友，他们会互相借鉴想法。” “这不是中国或美国的问题。我认为所有公司都会倾向于考虑自己的核心业务，以及如何与人工智能集成。”将未来的集成人工智能系统与微软(Microsoft)的Windows和谷歌的Android进行比较， AI 2.0的变化将是比移动时代更彻底的变革，能够建立最终下一代平台的公司将获得巨大的回报。他说：“所有这些巨头都将获益良多，因为这项技术与他们现有产品线和用户的连接方式并不困难。”“事实上，这是非常微不足道的。”阿里巴巴的人工智能电子商务网点可能会获得更高的点击率，字节跳动公司(ByteDance Ltd.)也可能凭借人工智能生成的视频增强TikTok的吸引力。 “我尝试过一些所谓的中国ChatGPT，我想说它们不如ChatGPT。”李开复将这种差异归咎于英语服务比中国竞争者提供的数据更多、质量更高。但“在技术方面，有几家公司给我留下了相当深刻的印象。” 李开复表示，中国公司可能需要“一年”的时间才能获得同等或可能更大的数据量。“中国仍然是最努力、最顽强的执行力和价值创造者。” 要想取得成功，李开复认为：“第一，一切都是人工智能优先，而不是移动优先，不是windows优先，不是pc优先。其次，利用开放的力量和免费的力量。但这不是为普通的创业公司准备的，对吧？我们将拭目以待，看看哪家公司有这样的抱负、经验和勇气，在人工智能优先的平台上打造出非常非常强大的产品。”

白兔捣药秋复春2023-03-15

美联储3月不加息了？BTC能否突破30000呢？

图； 14. Coinbase主管：ChatGPT-4已能实时检查以太坊链上智能合约漏洞。来源：金色财经

金色财经2023-03-15

GPT-4问世——A股掘金AI概念股

　　继此前大火的ChatGPT之后，3月15日正式宣布问世的GPT-4再度引爆了全球科技界对于人工智能(AI)的关注和追捧。A股上市公司纷纷宣布接入百度的国产智能机器人产品“文心一言”，先后有志邦家居(603801.SH)、科创信息(300730.SZ)、新晨科技(300542.SZ)、恒生电子(600570.SH官宣成为百度文心一言的生态合作伙伴。汤姆猫(300459.SZ)更是宣布3月14日开启“会聊天的汤姆猫”产品功能原型封闭测试资格申请通道。　　GPT-4官宣正式问世　　3月15日凌晨1点，全球领先的人工智能科技企业OpenAI正式推出GPT-4AI系统。发布会信息显示，GPT-4是一个多模态大型语言模型，即支持图像和文本输入，以文本形式输出。在官方演示中，GPT-4几乎就只花了1-2秒的时间，识别了手绘网站图片，并根据要求实时生成了网页代码制作出了几乎与手绘版一样的网站。GPT-4还能处理更复杂的图像信息，包括表格、考试题目截图、论文截图、漫画等，例如根据专业论文直接给出论文摘要和要点。GPT-4能够处理超过25000个单词的文本，可用于长篇内容创作、扩展对话以及文档搜索和分析等应用场景。　　据OpenAI介绍，在内部评估中，GPT-4产生正确回应的可能性比上一代版本恩GPT-3.5高出40%。同时，在美国律师资格考试、法学院入学考试等多种基准考试测试中，GPT-4的得分经常会处于前10%之列，而GPT-3.5得分处于后10%的序列。　　A股公司纷纷试水AI产品　　国内方面，部分知名企业也在积极准备国产AI拳头产品，目前领先的企业包括百度和360等。百度近日宣布将在3月16日下午14:00发布生成式AI产品“文心一言”以及基于文心大模型推出的生成式对话产品。此前百度曾透露，首批有400多家公司加入文心一言生态伙伴圈，此后先后有志邦家居(603801.SH)、科创信息(300730.SZ)、新晨科技(300542.SZ)、恒生电子(600570.SH)等数十家A股公司宣布接入文心一言。　　在二月份ChatGPT爆火时，部分个股如汉王科技(002362.SZ)、海天瑞声(688787.SH)走出了翻倍行情，海天瑞声最高涨幅超过三倍。目前具体业务进展较快的有汤姆猫。该公司3月9日接受机构调研时介绍，该公司产品已经接入ChatGPT本体模型API开展的智能语音互动产品功能原型测试。3月14日，汤姆猫更是在该公司官方微信号“金科汤姆猫官方”正式宣布自当天下午6点起接受个人用户对“会聊天汤姆猫”产品功能原型封闭测试的资格申请。值得强调的是，此次官宣内容是一次针对现有开发中的智能语音交互产品所开展的功能原型测试。　　据公开资料显示，汤姆猫系列移动应用产品累计下载量超过200亿人次，全球月活跃用户数超过4亿人次，其中超过80%的活跃用户数来自于海外市场。全球庞大的用户基数和经验丰富的海内外技术团队将成为汤姆猫未来尝试接入除文本之外，包括语音、图像、动作等多种大模型的核心基石。此外，GPT-4的推出也将有助于完善公司的整体布局和应用，不断拓展公司业务和技术边界。

证券之星2023-03-15

OpenAI推出GPT-4！可以解析文本和图像输入券商：商业化应用将进一步加速，背后有四大投资新路径

个语言，回答准确性显著提高，从而让新的ChatGPT更聪明。此外，GPT-4还开放了角色扮演和性格定制能力。另外，GPT-4版本还会随着时间进行自动更新。　　据OpenAI介绍，GPT-4在各种专业学术基准上有着人类水平表现。根据官方实验表明，GPT-4在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。　　首先，在美国BAR律师执照统考模拟中，GPT-4得分约为前10%——击败了90%人类，而ChatGPT背后的GPT-3.5得分约为倒数10%；生物奥林匹克竞赛，GPT-3.5能达到后31%水平分位，GPT-4可达到前1%水平分位；研究生入学考试 (GRE) 、SAT数学考试成绩中，也有大幅提升，击败了80%以上的人类答题水平，而医学知识自测考试准确率达75%。　　第二个测试是与其他英文机器学习模型的技术能力。研究团队使用微软Azure Translate，将MMLU 基准——一套涵盖57个主题、14000个多项选择题翻译成多种语言。在测试的英语、拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等26种语言中，有24种语言下，GPT-4优于GPT-3.5 和其他大语言模型（Chinchilla、PaLM）的英语语言性能。　　华泰证券表示，GPT-4 的核心升级点包括：1）能够处理复杂的长文本，准确性显著提升；2）接受文本和图像的输入；3）风格多样化，创造力强。建议关注应用落地方向包括：1）对话机器人：利用GPT-4 的提升交互能力，如社交与教育应用、直播、游戏等；2）搜索：借助GPT-4 的分析能力，总结生成建议，如导购平台、搜索引擎等；3）办公：引领B 端生产力变革，如营销文本等；4）开放内容创作：如小说创作。　　中信证券认为，伴随成本下降以及多模态的持续演进，GPT等大模型有望构筑AIGC核心基石，推动AI商业化进程加速和市场天花板打开。建议持续关注相关领域的AI公司：1）应用层；2）基础设施层。　　1、ChatGPT通过大模型突破AI瓶颈，GPT-4多模态应用带动商业化加速　　ChatGPT凭借大算力、大规模数据训练、基于人类知识的强化学习等方式突破AI技术瓶颈，获得超预期的用户体验效果与市场反响。回顾GPT系列模型演进，GPT-1结合无监督预训练与有监督微调过程，GPT-2突出零样本设定，GPT-3强调上下文学习能力，参数量、训练数据量不断提升。我们预计即将推出的GPT-4或支持多模态应用，开启通往人工通用智能（AGI）之路，并有望控制训练成本，降低使用门槛。目前，ChatGPT已在C端推出ChatGPT Plus订阅计划，B端开放ChatGPT API，且成本降低为0.002美金/1000token，海外多个应用率先接入。我们预计在GPT-4带动下，未来大模型以及多模态模型的商业化应用将进一步加速，带动行业景气度持续向上。　　2、Transformer架构支撑GPT走向多模态，构筑AIGC领域核心基石　　GPT系列模型使用Transformer架构，当前基于Transformer的多模态研究为AI领域研究热点，Transformer已开始打破NLP与CV领域壁垒，有望支撑GPT系列模型走向多模态应用，构筑AIGC领域核心能力基石。我们梳理出GPT的潜在基础能力包括文本生成（分析）、代码生成、对话交互、机器翻译、图像生成、视频生成等。我们认为，前述基础能力将支撑GPT系列模型在通用与垂直领域的应用，典型应用场景如：通用领域—搜索引擎/办公软件，垂直领域—教育/金融/医疗/图像视频等。　　3、通用与垂直场景多点开花，GPT变革内容生成与交互方式　　GPT有望革新各行各业的内容生成与交互方式。基于GPT+文本&代码&对话&翻译&图像&视频，我们看好GPT类技术未来在通用与垂直场景的应用空间。例如，搜索引擎结合GPT将重塑搜索结果呈现方式，多模态的引入带来一站式的文本、图像、视频汇集结果，将大为提升用户信息收集效率。　　中金公司机构以下四大环节有望迎来新机遇：　　（1）算力方面，ChatGPT训练所耗费的算力大约为3640 PF-days，即假设每秒运算一千万亿次，需要连续运行3640天，训练大模型需要强大的算力。人工智能的跨越式发展将成为算力流量消耗的重要驱动力，未来数据中心和相关的配套产业有望实现更好增长。其中，数据中心建设有四大重点方向：　　①第三方IDC运营环节：宝信软件、数据港（与阿里合作）、科华恒盛（与腾讯合作）、奥飞数据、美利云、光环新网、铜牛信息等。　　②储能温控环节：英维克（互联网IDC空调龙头）、佳力图（绑定中国移动）、高澜股份、依米康、申菱环境、朗进科技、科华数据、润泽科技等。　　③传输网设备、光纤光缆、光模块等ICT环节：光模块领域的新易盛、中际旭创、博创科技；光器件领域的天孚通信、腾景科技、光库科技；光纤光缆领域的中天科技、亨通光电等。　　④高性能计算芯片板块：澜起科技、国芯科技、聚辰股份、兆易创新、景嘉微、寒武纪、芯原股份等。　　（2）数据标注方面，ChatGPT的训练过程加大了人工标注的力度和精度，这代表着在未来的人工智能领域，优质的数据源和强大的标注能力，将成为行业的基础设施。　　（3）NLP（自然语言处理）方面，安信证券表示，由于ChatGPT主要基于自然语言处理，因此在NLP领域沉淀较多的企业，有望率先实现功能的部分复现，NLP头部厂商将率先受益。　　（4）AIGC（人工智能生成内容）方面，ChatGPT是AIGC应用的又一个起点，随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展。

金融界2023-03-15

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