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AI正在悄悄“杀死”画师
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04 发展 2021年1月，OpenAI推出了Dall-E（mini）模型，你只要给出一段文字描述，它就能立刻把图给你画出来。当时它做出来画还比较粗糙。（Dall-E（mini）模型绘制的图片）仅仅一年后，2022年1月，现象级的AI 图像生成程序Disco Diffusion就出现了，它开始能画复杂一点的氛围图了，但还无法完成人脸。三个月后，OpenAI迭代了DALL-E模型，给它喂了6.5亿张图片训练后，DALL-E 2不但清晰度比上一代高4倍，还可以生成准确的五官了。紧接着，号称最强的AI绘画软件Midjourney和Stable Diffusion相继于去年的7、8月份出现。前者，辅助生成了在美国科罗拉多州艺术博览会上一举夺冠的画作《太空歌剧院》，而后者则以精美的二次元图片席卷绘画圈。（图源自civitai.com）也正是这个时候，很多人第一次了解到AI绘画。 “大概半年前，我关注的博主‘和菜头’每天都会发一些AI绘画，一开始看他发的画都比较抽象，一涉及到具象的东西就不太像。”郭炯明说，“但是上周身边有个同行带我入门，自己玩了一下，发现AI绘画已经进化到了相当高的程度。” 此时的Stable Diffusion还不能生成真人系图片，但仅仅过了四个多月，今年1月末，新版的Stable Diffusion整合了一种名为LoRA的模型训练方式。 LoRA模型可以让Stable Diffusion生成非常逼真的真人图片，引发了一阵“赛博coser”的浪潮。 “赛博coser”的制作者、B站up主勘云工造表示，自己的赛博coser不仅在国内获得了颇高关注，转发到推特后还被很多画师、coser的知名从业者也关注了。技术的发展还没完，此时的真人系图片骨骼走向、姿势还不能精确控制，就有论坛大佬研究出了ControlNet插件，可以完成对人物骨骼走势、形态、动作、姿势的精确控制。随着Stable Diffusion的不断发展，其早期版本遗留的透视问题、光影问题、场景拼贴等问题得到了一一修正，1.5版本中最典型的手部模型错乱的问题也得到了修正，目前SD已经发展到了2.2版本。到了今年2月份，向量图形编辑器、原型设计工具Figma以及图像处理软件Photoshop都引入了AI绘图插件Stable Diffusion。 Stability AI创始人兼主要投资人埃马德·莫斯塔克表示，创始团队看到这些更新很惊喜，并进一步透露出SD接下来会公开的功能，包括AI视频剪辑与音频剪辑功能：“实际上我们已经能做到很多，只是不想吓到大家，所以一点一点公布。” 与此同时，从去年8月开始，国内也迎来了一波AI绘画的热潮。百度发布了业内首个AI艺术和创意辅助平台文心一格，用户只需输入自己的创想文字，即可快速获取由AI生成的相应画作。腾讯上线了“QQ 小世界AI画匠”活动，用户上传照片一键生成专属异次元形象。抖音则上线了 AI 绘画特效，美图秀秀也上线了AI绘画板块。从2021年1月只能生成简陋的图片开始，AI绘画仅仅用两年时间，就已经创作出精美的超越人们想象的画作。从简陋的实物图到复杂风景图的跨越用了1年，从风景图到卡通人像的跨用用了3个月，到能画出真人照片用了3个月，AI绘画技术在加速进步。两年前人们对AI绘画的结果不以为意，两年后已经有人开始心生焦虑，那么以后呢？实际上，上面提到的三种AI绘画典型的弊端都以肉眼可见的速度弥补着。ChatGPT的出现让AI绘画有了理解语言逻辑的可能，OpenAI团队正在向着这个方向研发；不能精准控制的问题已经在ControlNet等插件的辅助下初步解决。至于上手成本，Disco Diffusion模型时代，在专业显卡上算一个草稿级别的作图, 也需要耗费以小时计算的时间，而Stable Diffusion则实现了在消费级显卡上不到一分钟就能出图。 AI绘画正以超过人们想象的速度进化，如果不及时拥抱技术，或许很多画师会被AI“杀死”。中国围棋王者柯洁，在某站的动态问了一个灵魂问题：美术生或相关从业人员如何看待AI绘画。评论区第一时间就反问柯洁：你对AI围棋怎么看。 2017年，阿尔法狗凭借强硬的实力席卷围棋界，现在许多职业棋手都不彼此约棋了，而是找AI训练，甚至有的去背AI的棋谱，这就是AI技术带来的改变。按照国泰君安研报预计，未来5年，AI绘画在图像内容生成领域的渗透率将达到10%—30%。AI绘画已然站上数字时代的风口。画师与AI自然不是对立的关系，但在需求固定的前提下，绘画设计类的市场总要让渡一部分给AI绘画，在这场行业变革的浪潮中，不知道多少画师被掀翻于浪底。 05 结语 90年代是纸媒动画的巅峰时期，2002年左右国内才逐渐普及了数字绘画，那时候没有板绘，一大波动画人学着用鼠标画画，在之后发展出三维动画、Flash等等技术。而现在，出现的是AI绘画。跟本雅明在《机械复制时代的艺术作品》中描述的一样，照相技术让大量的文本复制变得轻而易举，从而把艺术从一向被人们所崇敬的神圣“祭坛”上拖了下来，它在摧毁传统的同时，使现代艺术具有了新的特点、价值和接受方式。两点十分产品总监黎平伟曾说： “将近10年一个大周期，出现一次技术突破，往后甚至可能带来指数爆炸级的改变，所以永远要抱着学习的心态向前……因为我们相信一句话：不变的是永远在改变。” 来源：钛媒体、DeFi之道文：商隐社作者：第二人生‍‍ 来源：金色财经
金色财经2023-03-04
马斯克暗示ai板块、ai概念还能火一把吗？
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OpenAI 所开发的聊天机器人ChatGPT 成功风靡全球，曾讽刺OpenAI 已被微软控制成为盈利工具的马斯克本周传出有意筹组团队研发ChatGPT 竞品。甚至在今日于推特上表示他现在对AI 更感兴趣。人工智慧公司OpenAI 开发的自然语言模组机器人ChatGPT 轰动全球，再次引爆大众对AI 技术的热切关注。曾参与创建OpenAI 的特斯拉创办人马斯克（Elon Musk）今（4）日就在推特表达他对人工智慧（AI）的浓厚兴趣，并趁机酸了加密货币一把。传马斯克计画「研发ChatGPT 竞品」其实马斯克更积极布局AI 领域已有迹象，《The Information》周一引述消息人士报导，马斯克最近几周已经与人工智能研究人员联系，商讨欲成立一间新的研究实验室，以开发ChatGPT 的替代品。马斯克还一直在招募稍早离开Google 母公司Alphabet DeepMind AI 部门的知名研究员Igor Babuschkin。此外他在1 日在推特贴出梗图提到“BasedAI”，令部分网友猜测这是否是马斯克下一个AI 企业的名字。马斯克：AI 会成未来主流，但让我压力山大马斯克周三（1 日）在2023 年特斯拉投资者日上阐述其长期愿景「宏伟计画第三部曲(Master Plan 3)」，表示人工智慧在其中将发挥重要作用，帮助特斯拉扩展并将世界导向洁净能源。在当天特斯拉的宣传影片中，显示人形机器人Optimus 升级到可以行走并完成任务。特斯拉高层还详细介绍特斯拉如何使用AI 技术训练车辆自动驾驶。马斯克表示他打算将Optimus 用于特斯拉工厂并向公众出售。不过并未公布正式推出机器人的时间表。马斯克预测，未来AI 机器人与人类的比例可能大于一比一，人形机器人的数量有一天会超过人类。「我认为特斯拉带来的其他人没有的东西是我们拥有现实世界的人工智慧。你可以把汽车想像成一个带轮子的机器人，而这是一个有腿的机器人……我认为在解决现实世界的人工智能问题上，没有人比得上特斯拉。」马斯克去年12 月曾在推特上表示「ChatGPT 非常好，我们离危险的强大人工智能不远了。」周三，他言论再提及这些担忧。「我有点担心AI ，我们需要某种监管机构或监督AI 发展的机构，确保它的运作符合公众利益。这是一项非常危险的技术。我担心我可能已经做了一些事情来加速它。」我不知道。特斯拉在AI 方面做得很好，但随后又叹了口气称「AI 方面让我压力很大。」那么值得关注AI板块中的潜力币有哪些？ Kiboshib (KIBSHI)：第一个人工智能生成的模因币 Kiboshib 是一种借助 AI 技术创建的去中心化模因硬币。该项目旨在成为创作者生成、分享和奖励他们自己的模因和内容的平台。Kiboshib 平台使用 AI 创建可用于奖励内容创作者和其他用户的模因硬币。该硬币旨在为内容创作者提供一个去中心化的平台，以创建他们的内容并从中获利。对于那些希望参与模因经济的人来说，Kiboshib 是一个很好的代币。 Fetch.ai (FET)：可互操作的去中心化网络使 AI 中的困难任务成为可能 Fetch.ai 是一个可互操作的去中心化网络，旨在实现 AI 中的困难任务。该项目基于“多代理系统”的概念，允许多个实体在安全的分布式环境中进行交互。Fetch.ai 旨在创建一个允许开发人工智能应用程序的平台，例如自动驾驶汽车和智能合约。对于那些希望参与人工智能应用程序开发的人来说，该代币是一笔巨大的投资。 iExec RLC RLC：通过他们的 Web3 市场开发的 Web3 应用程序 iExec RLC 是一个允许开发人员创建和部署 web3 应用程序的平台。该平台旨在成为一个可互操作的去中心化网络，使开发人员能够创建安全且可扩展的应用程序。对于那些希望参与 web3 应用程序开发的人来说，iExec RLC 是一个很好的代币。 Numeraire NMR：开发机器学习模型 Numeraire 是一个旨在开发机器学习模型的项目。该项目基于“随机优化”的概念，这是一种使用数据优化各种任务模型的方法。对于那些希望参与机器学习模型开发的人来说，Numeraire 是一个很好的代币。 The Graph GRT：收集数据以便将它们集成到 Dapps 中 The Graph 是一个旨在收集数据并将其集成到去中心化应用程序 (Dapps) 中的平台。该平台旨在为开发人员提供一种安全可靠的方式来访问来自各种来源的数据。对于那些希望参与 Dapps 开发的人来说，Graph 是一个很好的代币。结论总之，本文讨论的五种 AI 代币将成为加密领域的下一个大趋势。这些硬币中的每一种都有自己独特的特点和优势，使它们成为有吸引力的投资。投资者在投资任何这些硬币之前应该进行自己的研究。了解每种硬币背后的技术以及与每种硬币相关的潜在风险非常重要。通过这样做，投资者可以确保他们做出明智的决定并最大化他们的潜在利润。来源：金色财经
金色财经2023-03-04
OpenAI逆天正式开放ChatGPT API 100万个单词才18元全民AIGC时代真的要来了
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中间商们也一个个赚得盆满钵满。这次，OpenAI终于下定决心——正式开放ChatGPT API！ ChatGPT API地址：https://platform.openai.com/docs/guides/chat 现在，不要耗费数年，不要投资数十亿美元，企业、个人开发者就能使用ChatGPT这样的当红顶流模型了！而且，每输出100万个单词，价格才2.7美元（约18元人民币），比之前的GPT-3.5，成本直接降低了90%。这个操作可谓拳拳到肉，所以，在ChatGPT背后苦追的硅谷大厂们，比如谷歌，还有活路吗？太长不看版： ChatGPT API——0.002美元，1000个token Whisper API——0.001美元，10秒语音转录基于gpt-3.5-turbo模型，在微软Azure上运行大客户（每天超过4.5亿个token）选择专用实例更实惠默认情况下，提交的数据不再用于AI训练价格打1折，人手一个ChatGPT 从今天起，开发者可以正式将ChatGPT集成到自己的产品和服务中了。并且，价格比其他现有的语言模型要便宜得多。 OpenAI此举，大大降低了技术研发成本。开发者将ChatGPT集成到自家应用和服务的门槛，将大大降低。现在，谁都可以开发自己的ChatGPT了！这无论对于企业还是个人开发者，都是重大利好，看来，全民AIGC时代，真的要来了。唯一受到冲击的，当然就是其他研究底层模型的厂商了，比如早早宣布了Bard、但现在还没开放测试的谷歌。显然，现在对于OpenAI来说，快速占据市场，才是一等一重要的事。为了把竞争对手甩在后面，成本什么的，可以暂且先不考虑。 ChatGPT和Whisper模型现已在我们的API 上可用，开发人员能够使用尖端语言（不仅仅是聊天！）和语音转文本功能。通过一系列系统范围的优化，自去年12月以来，我们已将ChatGPT的成本降低了90%；我们会让这些节省的资金惠及API用户。开发人员现在可以在API中使用我们的开源Whisper large-v2模型，获得更快且更具成本效益的结果。ChatGPT API用户可以期待持续的模型改进，选择专用容量，以更深入地控制模型的选项。我们还仔细听取了开发人员的反馈，并改进了我们的API服务条款，以更好地满足他们的需求。此外，ChatGPT API的用法也十分简单，只需「import openai」即可。成本直降90% 从公告中可以看到，OpenAI节省了成本的好处，API用户也可以共享了。这次开放的模型被称为gpt-3.5-turbo，每1000个token的成本为0.002美元，比现有的GPT-3.5模型还要便宜90%。所以，这是一场与谷歌的价格战吗？这个领域的进入成本一直如此之高，以至于LLM服务将成为赢家通吃的市场。之所以能这么便宜，在一定程度上要归功于「系统范围的优化」。虽然1,000个token看起来很多，但其实，发送一段供API响应的文本，可能就会花费多个token。（token是指系统将句子和单词分解成的文本块，以预测接下来应该输出什么文本。）根据OpenAI 的文档，「ChatGPT 很棒！」有六个token——它的API会把这个句子分解为「Chat」、「G」、「PT」、「is」、「great」和「!」。而OpenAI提供了一种工具来检查解释一串文本需要多少token，一般的经验是，「一个token通常对应于英语中的4 个字符」。并且，根据OpenAI的说法，这个名为gpt-3.5-turbo的新模型系列是「许多非聊天用例的最佳模型」。而早期的测试者如果想从text-davinci-003迁移到gpt-3.5-turbo，只需要对提示进行微小的改动即可。 ChatGPT API调用示例： # Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to workimport openai openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"}, {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."}, {"role": "user", "content": "Where was it played?"} ]) ChatGPT API回应示例： { 'id': 'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve', 'object': 'chat.completion', 'created': 1677649420, 'model': 'gpt-3.5-turbo', 'usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87}, 'choices': [ { 'message': { 'role': 'assistant', 'content': 'The 2020 World Series was played in Arlington, Texas at the Globe Life Field, which was the new home stadium for the Texas Rangers.'}, 'finish_reason': 'stop', 'index': 0 } ]} 官方认证：更快，更准，更强如果要问，除了成本的差别，gpt-3.5-turbo这样的ChatGPT模型与旧的GPT模型还有什么不同呢？答案是，前者处理的是「具有元数据的信息序列」，后者处理的是非结构化文本。而且，gpt-3.5-turbo与必应使用的模型也不同，微软称之为「新的下一代OpenAI大型语言模型」，它比 ChatGPT 和 GPT3.5 「更快、更准确、更强大」。当然，考虑到微软在OpenAI上投入的资金，它能够获得普通开发人员无法获得的技术，也就不足为奇了。更何况，微软还在Bing上大量使用自己的技术，就能获得更多的反馈。有趣的是，有网友发现，此次开发的API比网页版ChatGPT限制更小，更加「狂野」。比如，它可以细节地描述黄色和暴力的场景，还可以告诉你它不是AI，甚至是有意识的。老板再也不用担心我泄密了与此同时，OpenAI还表示，如果开发人员通过API运行大量数据，他们还能够获得专用的ChatGPT实例。这样可以让开发者更好地控制正在使用的模型，比如你希望它需要多长时间响应请求，以及与机器人的对话可以持续多长时间。另外，OpenAI还宣布了一些政策的变更，这些变更都是基于开发者的反馈。划重点！除非客户明确同意，否则它将不再使用通过API提交的数据来训练模型。这种变化，大概会缓解很多人的担忧。此前很多公司就禁止员工使用ChatGPT，因为担心ChatGPT把用户输入的数据吐给其他人，从而泄露商业机密。 OpenAI表示，正在努力提高正常运行时间，现在「工程团队的首要任务就是是生产用例的稳定性。」此前，就有很多开发者在自己的应用中使用OpenAI的常规GPT API了，而如今，官方ChatGPT API的引入彻底打开了闸门。对API具体的更改包括：通过API提交的数据不再用于服务改进（包括模型训练），除非企业选择加入为API用户实施默认保留30天数据，并根据用户需求提供更严格的保留选项删除发布前审查（通过改进自动监控解锁）改进开发人员文档简化服务条款和使用政策，包括有关数据所有权的条款：用户拥有模型的输入和输出语音转文字，1秒仅需0.1美分除了ChatGPT API外，OpenAI还发布了Whisper API——一个由AI驱动的语音到文本模型。它可以用来转录或翻译音频，费用为每分钟0.006美元。从技术上讲，Whisper模型不仅是开源的，而且还受到了开发者社区的盛赞。但如果需要实现语音到文本的快速转录，或者在手机等边缘设备上运行，那么能够利用OpenAI强大的硬件的Whiper AI，就是最佳选择了。和ChatGPT AI一样，import一下openai就行了。社交、学习、购物，这些APP都已经用上了既然OpenAI开放的是API，那么我们思路就要打开了。毕竟，AI聊天机器人能做可不只是「聊天」。 Snapchat 本周，Snap公司为Snapchat+订阅用户推出了My AI——一项基于ChatGPT API的实验性功能。据了解，这个可定制的聊天机器人不仅可以提供建议，甚至可以在几秒钟内为朋友写一首俳句。目前，Snapchat的月活用户已经达到7.5亿。 Shop Shopify通过ChatGPT API，为自家用户量达到1亿的应用程序Shop创建了一个「智能导购」。当消费者搜索产品时，AI就会根据他们的要求进行个性化的推荐。据了解，Shop的AI助理将通过扫描数百万种产品来简化购物流程，从而帮助用户快速找到自己想要的东西。 Quizlet Quizlet是一个6000多万学生都在使用学习平台。过去三年，Quizlet与OpenAI合作，在多个用例中利用GPT-3，包括词汇学习和实践测试。随着ChatGPT API的推出，Quizlet也发布了Q-Chat——一个可以基于相关的学习材料提出自适应问题，并通过富有趣味性的聊天体验来吸引学生的「AI老师」。 Speak Speak是韩国发展最快的英语学习应用，可以为不同水平的语言学习者提供真正的开放式对话练习和高度准确的反馈。现在，Speak正利用Whisper API为一个新的AI语音产品提供技术支持，并迅速将其推向全球其他地区。此前，有些开发者试着自己在应用中接入OpenAI的常规GPT API，却无法达到ChatGPT的效果。这次，OpenAI正式打开了官方的ChatGPT API，为广大开发者打开了新的大门。不管OpenAI此举是抢夺市场的商业策略，还是希望所有开发者共同参与模型功能的迭代，开发出更有商业价值和创造力的应用，现在可以说，ChatGPT是真正成为了全人类的财富。参考资料： https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis https://www.theverge.com/2023/3/1/23620783/chatgpt-api-openai-pricing-whisper https://the-decoder.com/openai-opens-api-for-chatgpt-and-whisper/ 来源：新智元转自：DeFi之道来源：金色财经
金色财经2023-03-04
承认转向！马斯克拟研发ChatGPT竞品推文曝光：过去投入加密货币、如今对AI更感兴趣
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FX168财经报社(香港)讯 OpenAI团队开发的AI聊天机器人ChatGPT风靡全球，亿万富翁马斯克(Elon Musk)此前曾批评该团队已被微软控制成为盈利工具，现如今却承认自己已经转向，有意筹组团队研发ChatGPT竞品。他在推文表示，过去他投入加密货币，如今却对AI更感兴趣。马斯克实际上曾参与创建OpenAI，他周六(3月4日)在推特上专注力已转向AI领域，他积极布局AI领域早就出现迹象。The Information援引消息人士所称，马斯克最近几周已经与人工智能研究人员联系，商讨欲成立一间新的研究实验室，以开发ChatGPT竞品。 (来源:推特) 此外，马斯克还一直在招募稍早离开谷歌母公司Alphabet旗下Deep Mind AI部门的知名研究员Igor Babuschkin。他1日在推特贴出梗图提到BasedAI，使得部分网友猜测，这是否是马斯克下一个AI企业的名字。 (来源:推特) 回顾2月中的表态，马斯克曾批评OpenAI的发展，已经和他创建时的初衷背道而驰。 “OpenAI的创办是要成为一家开源、非盈利导向的公司，所以名字里面才带有Open字眼，目标是为了制衡谷歌。但它现在成为一家由微软控制的闭源、追求利润最大化的公司，根本与我的初衷背道而驰。” 特斯拉前AI主管加入OpenAI 特斯拉前人工智能主管Andrej Karpathy發推宣布，他选择加入OpenAI。他表示：“我将加入OpenAI，与许多人工智能圈内圈外的人一样，我被这家公司的成果所鼓舞，我个人也从中受益良多。它的未来潜力令人振奋，重新加入其中并参与建设，是一件非常愉快的事情。” (来源:推特) 据了解，Andrej Karpathy是OpenAI的创始成员和研究员，在特斯拉任职五年以后，再度重返OpenAI。事实上，Andrej Karpathy可以说是此前特斯拉最重要的成员之一，更被号称为特拉斯自动驾驶之父，他在五年多前加入特斯拉，担任神经网络和电脑视觉专家。而在他加入时，特斯拉正在从使用Mobileye的技术来实现自动驾驶辅助功能过渡到自己的电脑视觉系统。 Karpathy打造特斯拉的机器学习和电脑视觉团队而备受赞誉，并因此迅速获得晋升，成为特斯拉自动驾驶团队和开发完全自动驾驶系统项目的重要成员。随着特斯拉将其自动驾驶扩大到更广泛的人工智能，他后续又被提升为特斯拉AI、自动驾驶(Autopilot)负责人。不过到2022年3 月，Karpathy突然宣布他将休假四个月，也为离职埋下了伏笔，随后在7月他发推表示将与特斯拉分道扬镳，结束在特斯拉5年的职业生涯。路透社指出，马斯克周三在2023年特斯拉投资者日上阐述其长期愿景，即宏伟计划第三部曲(Master Plan 3)，表示人工智慧在其中将发挥重要作用，帮助特斯拉扩展并将世界导向洁净能源。在当日特斯拉的宣传视频中，显示人形机器人Optimus升级到可以行走并完成任务。特斯拉高层还详细介绍特斯拉如何使用AI技术训练车辆自动驾驶。马斯克表示，他打算将Optimus用于特斯拉工厂并向公众出售。不过，迄今他并未公布正式推出机器人的时间表。马斯克预测，未来AI 机器人与人类的比例可能大于1比1，人形机器人的数量有一天会超过人类。 “我认为，特斯拉带来的其他人没有的东西是我们拥有现实世界的人工智慧。你可以把汽车想像成一个带轮子的机器人，而这是一个有腿的机器人。我认为在解决现实世界的人工智能问题上，没有人比得上特斯拉。” 马斯克2022年12月曾在推特上表示：“ChatGPT非常好，我们离危险的强大人工智能不远了。”#ChatGPT火爆全网# 周三，他言论再提及这些担忧。“我有点担心AI，我们需要某种监管机构或监督AI 发展的机构，确保它的运作符合公众利益。这是一项非常危险的技术。我担心我可能已经做了一些事情来加速它。” “AI让我压力很大。”
颜辞2023-03-04
股权激励是如何零成本“造富”的？
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则是决定算力的硬件基础。从2018年OpenAI推出GTP模型，到2022年底推出ChatGPT，四年多的时间里，GTP系列飞速迭代，这一切都离不开工程师们的夜以继日。 02 澜起科技零成本“造富”员工芯片设计行业属于典型的资本与技术密集型产业，是以科技创新为核心竞争力的行业，对技术人员的依赖度较高。很多芯片设计企业在面对人才流失风险时，除了通过独特的企业文化、高薪高待遇以及有吸引力的创新项目留住人才之外，基本还会选择一些符合企业实际情况的管理工具。澜起科技的第一期股权激励就因为基本覆盖了全公司员工而出圈。该计划拟向激励对象授予1650万股限制性股票，首次授予1350万股，预留300万股。授予对象人数306人,占公司员工总数的96.84%，仅有10人未被列入名单。与其他科创板上市企业相同，澜起科技同样选择了第二类限制性股票作为激励工具，但是，对于授予价格的制定，澜起科技却与其他企业不同。一般情况，上市企业制定股权激励授予价格时，原则上不得低于下列价格较高者：（一）股权激励计划草案公布前1个交易日的公司股票交易均价的50%；（二）股权激励计划草案公布前20个交易日、60个交易日或者120个交易日的公司股票交易均价之一的50%。按照当时的股价计算，澜起科技股权计划草案公布前1个交易日的均价为58.64元/股，50%为29.32元/股；前20个、60个交易日均价分别为66.89元/股、75.48元/股，50%分别为33.45元/股、37.74元/股。但是，澜起科技却直接选择不低于企业首次公开发行的发行价作为定价依据，将本期股权的授予价格定为25元/股，仅仅高于其发行价0.2元。对此，澜起科技的考量为：随着行业及人才竞争的加剧，如何吸引、激励、留住人才成为科技型企业的重要课题。实施股权激励是对员工现有薪酬的有效补充，且激励对象的收益取决于公司未来业绩发展和二级市场股价，使员工利益与股东利益高度一致。本期股权激励计划第一个归属期于2021年1月11日开启，2月18日为首次归属股票上市流通日，如果按照当日收盘价94.18元计算，股价涨了近4倍。而澜起科技本期股权激励股票来源为定向增发，说明澜起科技没有花钱就实现了员工“造富”。关注一心向上微信号，免费获取《2022年度科技型初创企业股权激励研究报告》、《外管7号文知识包》等相关报告。 03 “人才”是核心竞争力为了更好地留住人才，稳定员工团队，澜起科技还在归属安排及考核标准上做了文章。不同于其他企业在股权的归属比例上倾向于平均分配，澜起科技股权激励计划四个归属期的比例是阶梯递增，分别为10%、20%、30%、40%。在职时间越长，能够获取的激励股权越多，尤其第四个归属期40%的归属比例，十分具有诱惑力。在考核指标方面，澜起科技同样分为两个层面：个人层面绩效考核、企业层面业绩考核。个人层面，绩效考核在S、A、B+三档均可获100%归属，对员工友好，将激励股权最大程度鼓励到个人。图源：《2019 年限制性股票激励计划（草案）》企业层面，澜起科技也从两个维度进行考核：（1）企业净利润澜起科技将第一个归属期的考核指标定为2019年净利润值，当该年利润达到7.59亿时即可完成100%归属。但澜起科技2018年公司归属净利润为7.37亿元，所以这条标准对澜起科技并不难。（2）研发项目在综合考虑到项目研发速度及行业产业化相关进程后，澜起科技将两款新款芯片的研发及产业化加在了2021、2022年度考核研发项目产业化指标中。从项目上留人，这是澜起科技董事长杨崇和在2021年年度股东大会时强调的。一个完整的项目，从立项到完结，能够完整参与其中的员工，除了能够得到很好的学习与锻炼，必然也能在项目成功那一刻获得巨大的喜悦与成就感。所以，将研发项目与企业业绩考核挂钩，通过股权激励的归属时间安排将员工与项目研发周期相互绑定，也是进一步稳定团队、减少人员流动、保证企业核心竞争力的方法之一。 04 澜起科技再次全员持股去年，澜起科技又再发布了新一期股权激励计划。这期激励计划仍然选择第二类限制性股票，共授予325万股，授予价格30元/股，分三个归属期授予，归属比例分别为25%、30%、45%，依旧延续了澜起科技的一贯作风。值得注意的是，本期股权激励的授予对象为董事会认为需要激励的人员，不包括公司董事、高级管理人员及核心技术人员。换句话说，这或许是澜起科技为了再次实现全员持股的一次“补充激励”。关注一心向上微信号，免费获取《2022年度科技型初创企业股权激励研究报告》、《外管7号文知识包》等相关报告。
老虎证券2023-03-03
元宇宙周刊 | 中国移动携元宇宙比特景观参展MWC2023
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深度应用。 Web3浏览器Opera与OpenAI达成合作。花花公子即将推出MetaMansion虚拟世界。去中心化社交协议Nostr账户总量突破300万。 Snapchat将推出基于ChatGPT的自有聊天机器人。富士通宣布推出全新的5G vRAN解决方案，将富士通的虚拟化CU(vCU)和虚拟化DU(vDU)与NVIDIA的GPU技术相结合。 Meta将组建顶级AI团队，拟开发自家ChatGPT。普华永道发布2023元宇宙展望，预计未来3至5年将进入高速增长期。由DatChat提供支持的社交元宇宙平台Habytat宣布推出基于专有人工智能支持的元宇宙宠物。化妆品巨头美宝莲推出首个数字Avatar“May”。 Cocos-BCX与NodeReal将基于OP Stack共同开发BNB Chain Rollup Layer2。 Polygon发布名为Polygon ID的Web3身份识别服务。 OpenAI宣布开放API，开发人员可将ChatGPT集成到自己的产品中。 Web3通信平台Push Protocol推出聊天应用Push Chat。 DMCC与DWF Labs合作面向Web3、区块链企业推出500万美元的增长平台。 Animoca Brands与Manga Productions达成合作，将在中东创建Web3试点项目。 IOST生态将集成AWS Web3.0解决方案。投融资新闻 Aptos与Outlier Ventures合作推出Web3加速器计划。红杉资本Surge启动第八批孵化加速计划：2家元宇宙游戏创企入围。 Magic Eden Ventures已投资11家Web3游戏工作室。 Web3用户社区参与平台Passion Labs获Animoca Brands Japan投资。 3D数字孪生技术提供商Prevu3D完成1000万美元A轮融资。区块链国际运输文件数字化平台eTEU完成“6位数”融资，Jenson Funding Partners领投。 NFT交易平台NeoSwap AI完成200万美元融资。 NFT Tech完成对Web3开发公司Run It Wild的收购。众筹平台Republic取消7500万美元的元宇宙基金。 a16z去年投资11家区块链公司，占其金融科技领域投资笔数的22%。链游公会Merit Circle向Web3游戏平台ParticleInk投资25万美元。红杉中国种子基金完成4.8亿美元新基金募资开始布局AIGC领域的早期企业。 Omniapp.ai完成Pre种子轮融资，Meldstone Capital等参投。 Prevu3D完成千万美元融资，将扩展平台部署。 Arbitrum生态健康应用Gosleep完成200万美元融资。时尚NFT平台OWND完成75万美元Pre种子轮融资。元宇宙游戏平台Avalon Corp完成1300万美元融资。 NFT认证协议Wakweli完成110万美元种子轮融资，Summit等参投。 Web3基础设施公司Portal完成530万美元融资。 Orange Comet在股权融资中筹集700万美元。 AR眼镜电致变色材料供应商伯宇科技千万元融资成功。 VR/AR冥想体验开发商Healium完成360万美元种子轮融资。 The Sandbox收购德国游戏工作室Sviper。去中心化云平台Impossible Cloud完成700万美元种子轮融资。 Polychain Capital计划为第四只基金募集4亿美元。 Redeem完成250万美元Pre-seed融资。 Hashed联创Alex Shin和资深投资者Sandeep Ramesh将加入Mysten Labs CEO的新基金。 Web3游戏和NFT分析平台Helika完成400万美元融资。以色列3D元宇宙资产管理平台Hexa完成2050万美元A轮融资。 Web3射击游戏Lowlife Forms完成300万美元Pre-种子轮融资。 Insrt Labs完成220万美元Pre种子轮融资。元宇宙公司Mapxus完成500万美元B轮融资。观点 Raoul Pal指出在完全数字化的世界中，NFT确实是价值、所有权、ID和合同的基础构建块。微众银行马智涛指出数字世界和实体世界深度融合的三个可探索方向。 Animoca联创Yat Siu表示放弃NFT版税将“杀死”Web3。 OpenAI创始人提出新摩尔定律：宇宙中的智能数量每18个月翻倍。英伟达CEO认为未来十年会让人工智能再加速100万倍。周鸿祎建议打造国产版“微软+Open AI”组合引领大模型技术攻关。新华社指出加快Web3.0应用场景建设，有望重塑互联网全新生态。工信部表示加快布局元宇宙等前沿领域。 The Sandbox联创强调元宇宙需要“开放”。全国政协委员皮剑龙认为加快网络虚拟财产保护立法。欧盟反垄断负责人表示已需要对元宇宙中的竞争进行审查。更多新闻详情关注我们： https://www.metaversehub.net 来源：金色财经
金色财经2023-03-03
币安推出的Bicasso大火背后还有哪些NFT项目正展开生成式AI叙事
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，而当时project7就发布推文称，OpenAI应用到NFT工具中会非常有趣，所以他连夜制作的Chatcasso项目，只需输入文字，AI就会生成一幅画。这是一个可以绘制图像、发布收藏甚至创建铸币界面的工具。目前，币安尚未对此作出回应。 02、速览主打生成式AI的NFT项目作为最先进的人工智能算法之一，内容生成式AI可以利用现有文本、音频文件或图像创建新内容。近年来，生成式AI迎来爆发式增长，OpenAI打造的聊天机器人ChatGPT爆红后，我们看到各行各业大量相关模型接连从实验室走向现实世界的各个应用场景之中。而著名科技咨询机构Gartner发布的一份2022年最有前景的技术预测榜中列举了十二种技术，其中生成式AI位列榜首。 “生成式AI产品将服务于各种用例，从消费者‘只是为了好玩’制作内容，到创作者或个体企业家通过内容获利。”a16z曾撰文指出，生成式AI平台将成为下一个消费级平台。当下，有哪些加密项目正在开展内容生成式AI叙事。 Solvo 今年2月，加密初创公司Solvo宣布将使用生成式AI技术，用户可以生成自己的NFT，并通过上传或拍照的方式来设计自己的NFT，也可以通过输入描述他们想要的图像来实现。目前，Solvo在Optimism链上可以免费铸造AI生成的NFT。在未来的版本中，用户将能够存入和取出该NFT及其他NFT。 Nicho 近期，基于BNB Chain的NFT平台Nicho已在主网部署了新的功能AI Image Generator，该功能允许用户们将自己任何想法用文字表达出来，并会自动通过强大的AI算法直接生成图片，帮助用户用最简单的方式铸造自己的NFT而无需任何绘画技能。 IgmnAI AI图像生成项目IgmnAI主要产品Nai是一个人工智能图像生成机器人，允许Discord和电报用户通过简单的文本命令生成艺术作品。IgmnAI正寻求以5000万美元估值融资750万美元。 CharacterGPT 研发工作室Alethea AI开发了一个多模态生成型人工智能系CharacterGPT，将允许任何人在Polygon上作为NFT快速创建、训练和交易AI角色。来源：金色财经
金色财经2023-03-03
区块链行业大事件汇总：马斯克将开发ChatGPT替代品 BUSD市值跌破100亿美元
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355.html 内容概要：3月2日，OpenAI正式开放了ChatGPT的API接口，开发人员可以将ChatGPT模型集成到他们的应用程序和产品中。ChatGPT API调用的价格以Token（数字代币）计算，0.002美元可以获得1000 Token，1000个Token约等750个单词。这个价格比ChatGPT刚刚开放测试时大幅下降，OpenAI官方称，12月以来，OpenAI为ChatGPT降低了90%的成本。 3、稳定币”野猫“时代：DeFi协议纷纷发行稳定币会产生什么影响相关链接：https://www.jinse.com/blockchain/3164355.html DeFi协议正在行动。随着基于费用的商业模式的回报率下降和链上活动的枯竭，蓝筹DeFi协议正在寻求可替代的收入来源，以强化协议并实现协议的多样化。我们已经看到了这种扩张的早期迹象，比如Frax推出了流动性质押和借贷产品，Ribbon开发了期权交易所，Maker使用Spark Protocol进入了借贷领域。 4、数据：BUSD市值跌破100亿美元，较去年11月高点缩水近139亿美元相关链接：https://www.jinse.com/lives/337271.html 金色财经报道，据Coingecko数据显示，BUSD市值已跌破100亿美元关口，截至目前为9,632,022,901美元，较2022年11月时234.9亿美元高点减少138.6亿美元。 5、美专注于数字资产的众议院金融服务小组计划与众议院农业委员会合作制定加密立法相关链接：https://www.jinse.com/lives/337249.html 金色财经报道，最近成立的一个专注于数字资产的美国众议院金融服务小组的主席French Hill表示，该小组计划与众议院农业委员会就加密货币的监管框架进行合作。众议员French Hill周四在米尔肯研究所未来数字资产研讨会上说“我们将尽最大努力在这个过程中与House Ag合作。” 众议院农业委员会对商品期货交易委员会（CFTC）拥有管辖权，并且是比特币监管机构之一。委员会主席Glenn Thompson去年提出了一项允许加密货币交易所在CFTC注册的法案。Hill周四还表示，“我们的目标”是为加密货币创建监管框架，第一步可能是关注稳定币。 6、美参议员要求币安提供 2017 年至今的资产负债表 https://www.jinse.com/lives/337290.html 金色财经报道，三名美国参议员对币安创始人赵长鹏和其美国最高副手 Brian Shroder 发信表示，币安及其相关实体故意逃避监管机构，将资产转移给犯罪分子和制裁逃避者，并向其客户和公众隐藏基本财务信息。参议员要求赵长鹏和 Brian Shroder 提供币安自 2017 年以来的资产负债表副本，以及在此期间其平台上美国用户的数量。此外参议员还要求提供币安反洗钱政策和程序的文件；有关全球交易所与其美国附属公司之间关系的信息；以及披露任何涉嫌限制合规的通信，以及要求币安在 3 月 16 日之前做出回应。对此币安在一份声明中表示，关于公司的许多错误信息已经传播，但感谢参议员的要求，将提供信息以帮助他们更好地了解公司。 7、风投公司Kinship Ventures募集7500万美元基金，将投资Web3等新兴领域相关链接：https://www.jinse.com/lives/337287.html 内容概要：金色财经报道，风险投资公司Kinship Ventures正在为旗下首支基金募集7500万美元资金，该基金将专注于投资Web3、早期消费品等新兴领域。去年4月，Kinship Ventures参投了加密货币支付平台MoonPay的8700万美元融资，但Kinship Ventures未透露具体投资金额。 8、以太坊开发人员将于3月14日在Goerli测试网进行上海升级相关链接：https://www.jinse.com/lives/337223.html 内容概要：金色财经报道，以太坊开发人员计划于3月14日Goerli测试网络（testnet）完成上海升级（上海升级版也称为Shapella），以太坊的主网将在Goerli升级之后3-4周进行Shapella升级，这意味着质押的ETH提款将在4月份进行，与最初以太坊开发人员设定的三月时间表略有延迟。本周早些时候，Sepolia测试网通过了Shapella，以太坊开发人员表示一切运行顺利。 9、马斯克将开发ChatGPT替代品 https://www.jinse.com/lives/336810.html 金色财经报道，马斯克最近几周接触了人工智能研究人员，希望成立一个新的研究实验室，开发ChatGPT的替代品。 10、Layer2“红蓝争霸”：Optimism 与 Arbitrum，谁会成为最终赢家？相关链接：https://www.panewslab.com/zh/articledetails/v2u72pdi.html 内容概要：Optimism和 Arbitrum是以太坊上最受欢迎的 Rollup 解决方案，其目标是使 DeFi 变得更快、更便宜、更方便。两种协议各有自身的独特之处，他们也是最被看好的 DeFi 乐土之一。什么是 Optimism 和 Arbitrum？ Optimism 和 Arbitrum 是在以太坊主链之外运行的 Rollup 解决方案。它们可以批量处理交易，并将压缩后的结果返回到以太坊主网。来源：金色财经
金色财经2023-03-03
中国式ChatGPT“大跃进”
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作者：齐健编辑：陈伊凡 3月2日，OpenAI正式开放了ChatGPT的API接口，开发人员可以将ChatGPT模型集成到他们的应用程序和产品中。ChatGPT API调用的价格以Token（数字代币）计算，0.002美元可以获得1000 Token，1000个Token约等750个单词。这个价格比ChatGPT刚刚开放测试时大幅下降，OpenAI官方称，12月以来，OpenAI为ChatGPT降低了90%的成本。与ChatGPT一同开放API的还有OpenAI的语音转文字模型Whisper，如果开发人员把这两个模型结合起来应用到自己的App中，没准也能造出一个钢铁侠的“贾维斯”。与科技行业大环境的停滞与衰退不同，AI产业正在逆流而上，关于ChatGPT和通用AI大模型的讨论一浪接着一浪，现在几乎每周都会有几条关于生成式AI以及AI大模型的热点新闻。在加密货币频频暴雷后，风险投资领域太需要一个刺激神经的技术了。 2月28日，百度官宣了将在3月16日召开发布会，公开自己的类ChatGPT产品“文心一言”。在此之前，Meta也宣布将开源一个用于科研的大模型系列LLaMA。在微软高调把ChatGPT推到New Bing的台前后，硅谷巨头们就开始紧锣密鼓地推动大模型研究，谷歌仅用两个月就发布了类似ChatGPT的Bard。在这方面，中国并不落后。2023年2月起，百度、阿里、腾讯、京东、字节等纷纷发声表示自己在大模型领域已经开展了深入研究，且获得了很多成果。一时间，追逐大模型成了国内AI行业的标准动作，“大练模型到炼大模型”的过度期似乎已经接近尾声，下一阶段大有“全民大模型，ChatGPT进万家”的架势。不过，AI技术研发不是谁都能做的，需要真正的专家。硅谷巨头之所以能在大模型领域迅速反应，一方面因为他们在这条赛道上有多年的技术积累，更重要的是他们在AI研究方面有着大量的人才储备。谷歌的人工智能研究团队一直处在全球领先地位，旗下还有与OpenAI齐名的实验室DeepMind；另一家科技巨头Meta则有被称为卷积神经网络之父的图灵奖得主Yann LeCun以首席AI科学家的身份坐镇。微软手下的急先锋OpenAI，也是基于强大的科研团队才奠定的领先地位。科技情报分析机构AMiner和智谱研究发布的《ChatGPT团队背景研究报告》显示，OpenAI的ChatGPT研发团队中，27人为本科学历，25人为硕士学历，28人为博士研学历(注：5人信息缺失)，占比分别为33%、30%、37%。 ChatGPT团队学历分布而另一份来自猎聘大数据的国内AI人才市场调查则显示：近一年，预训练模型、对话机器人和AIGC三个ChatGPT相关领域中，国内企业明确要求本科以上学历的职位分别占71.33%、82.30%、92.53%；要求硕、博士学历的占比分别为16.49%、9.86%、18.22%。对比ChatGPT团队，国内AI人才的平均水平差距较大，硕博比例明显不足。而在今天这种大家齐上大模型赛道的“加速”发展态势下，要在短时间里“大干快上”，势必要先比试比试谁的团队技术实力强，谁更能在自己的麾下聚拢一批大模型人才。抢人大作战技术大战开打之前，各家的大模型团队先得打赢一场关键的人才争夺战。如果你是一个清华博士，有5-10年NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）行业经验，那么你的资料只要出现在招聘平台上，不需要任何详细履历，就可以在注册完成后的48小时内，接到多家猎头公司的询问电话，以及数十条HR、猎头、业务经历甚至BOSS本人发来的站内信息。在这些信息中，不乏阿里、美团、小红书等大厂，还有诸多创业公司，以及研究机构。猎头们提供的NLP算法研究员岗位年薪也大多会在百万元上下。根据猎聘大数据调查，过去五年，人工智能和互联网的招聘薪资均处于上涨态势，人工智能年均招聘薪资明显高出互联网。2022年，人工智能招聘平均年薪为33.15万元，比互联网高出4.27万元，即14.78%。五年来人工智能与互联网招聘平均年薪对比在ChatGPT爆火后，这样的情况越来越明显。据上述调查显示，与ChatGPT相关的岗位工资均超过平均水平，AIGC为39.08万，对话机器人为34.89万，预训练模型为33.93万。“ChatGPT一火起来，AI工程师的薪资水平也越来越高，你不开高价就抢不到人。”某AI领域投资人对虎嗅说。从技术的角度看，大模型发端于NLP领域，自然语言处理岗位在人工智能领域一直都处于人才稀缺的状态，薪酬水平处于高位。科锐国际调研咨询业务负责人&高科技领域资深专家景晓平对虎嗅表示，“人工智能行业典型岗位按产业链划分，技术层和基础层薪酬水平处于高位，高于互联网其他领域薪酬水平，应用层和互联网常规岗位薪酬一致。” 事实上，近年来国内AI人才的硕博占比也在逐年提升，很多企业对AI领域的人才要求学历至少是硕士。薪酬结构则与企业的性质密切相关，国有企业、研究所的薪酬主要是固定薪酬、项目奖金和津贴，例如，国内第一梯队的AI实验室，清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）挂在官网上的博士后招聘待遇为年薪30万，享受清华大学教职工社会保险、住房公积金等待遇。提供公寓或每年4.2万的租房补贴，同时可以解决子女入园、入学。 IT大厂和AI创业公司的薪酬结构则多为，固定薪资+浮动奖金+股权期权激励。在猎聘、脉脉、BOSS直聘三个平台搜索ChatGPT，硕博学历职位的月薪普遍高于3万，最高达9万。“在薪酬方面IT大厂并不会占多少便宜，AI大模型的研发都是高举高打，创业公司给出的薪酬可能更有竞争力。”西湖心辰COO俞佳认为，没有资金支持很难在大模型的基础训练领域推动一家初创公司，对于这个领域来说，钱的问题可能“不是最大的问题”。猎聘、脉脉、BOSS直聘，搜索ChatGPT的前排结果此外，在诸多岗位信息中，工作地点集中在北京、上海、杭州和深圳，但其中一些职位也并不限制办公地。景晓平表示，目前国内AI人才北京占据第一位，上海、广东省分列二三位，近些年互联网发展极为活跃的浙江省，在人工智能发展上也丝毫不落风头，成都作为科技新秀城市，有优质相关生源的地域，也储备了不少人工智能人才。但从需求总量来看，国内AI人才还有很大缺口。 OpenAI的专家团队为何强 OpenAI官网挂出的参与过ChatGPT的项目团队共87人，该团队平均年龄为32岁，其中90后是主力军。《ChatGPT团队背景研究报告》显示，ChatGPT研发团队绝大多数成员拥有名校学历，成员最集中的前5大高校是：斯坦福大学（14人）、加州大学伯克利分校（10人）、麻省理工学院（7人）、剑桥大学（5人）、哈佛大学（4人）和佐治亚理工学院（4人）。 ChatGPT 团队成员毕业前10名高校此外，很多成员都有名企工作经历，包括：Facebook、Stripe、Uber、Quora、NVIDIA、Microsoft、Dropbox、DeepMind、Apple、Intel等公司，其中有10人来自谷歌，OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever亦是从谷歌转会而来，Ilya Sutskever是AlphaGo的作者之一，师从人工智能学界泰斗Geoffrey Hinton。 ChatGPT团队成员流动示意图 1985年出生在苏联的Ilya Sutskever，如今已经是英国皇家学会院士。据说Ilya Sutskever退出谷歌，与Sam Altman、Elon Musk等人一起创立OpenAI时，年薪曾大幅缩水。但他参与创立OpenAI的初衷是“确保强大的人工智能造福全人类”的大义和情怀。 OpenAI初创之时是一家非营利研究机构，从这点上来看，无论是否带着情怀加入这家公司的研究人员，还是给“非营利”事业烧钱的投资人，多少都有一点对技术的“信仰”，这种驱动力，可能是钱买不来的。不过OpenAI给这些科技精英们提供的薪酬待遇并不低。据纽约时报报道，2016年，OpenAI向Ilya Sutskever支付了超过190万美元。另一位行业大佬级的研究员Ian Goodfellow（对抗式生成网络的提出者）2016年从OpenAI得到的报酬则超过80万美元，而他在这一年中只工作了9个月，不过Ian Goodfellow在OpenAI没有待很长时间就离开了。一直以来，硅谷的AI研究员都是高收入人群。在谷歌发布的官方招聘信息中，在美国工作的全职“高级软件工程师，大型语言模型，应用机器学习”（Staff Software Engineer, Large Language Models, Applied ML）岗位基本工资范围为年薪17.4万-27.6万美元（约120万-190万元人民币）+奖金+股权+福利。这份工作的主要职责是：为谷歌大型语言模型的关键冲刺做出贡献，将尖端的 LLM（Large Language Mode，大型语言模型）引入下一代谷歌产品和应用程序，以及外部用户。在建模技术方面进行协作，以支持全方位的 LLM 调整，从提示工程、指令调整、基于人类反馈的强化学习 (RLHF)、参数高效调整到微调。微软研究院的研究员岗位“博士后研究员-机器学习和强化学习”（Post Doc Researcher-Machine Learning and Reinforcement Learning）年薪则在9.4万-18.2万美元（约64万-125万元人民币）。工作职责是“与其他研究人员合作制定自己的研究议程，推动有效的基础、基础和应用研究计划。” ChatGPT团队中另一个有意思的点是团队中有9位华人成员，其中5人本科毕业于国内高校，美国学界对人才的虹吸效应也正是硅谷巨头以及“OpenAI”们强大人才竞争力的基础。 “中国的AI人才是从14亿人里挑，美国是从80亿人里挑，全世界优秀的人很多都到美国去了。”图灵联合创始人、原智源研究院副院长刘江表示，要承认差距确实存在，不过他也表示，“在这方面，我们也不用气馁。中国也有自己的优势，比如市场化、产品化的能力，近年来我们不比美国同行差了。” 国内大厂的实力如何？除了人才问题，国内大模型研究落后美国另一个原因是在生成式AI和大模型研究方面起步略晚，而起步晚的原因，则还是与“钱”脱不开关系。从技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 来源：金色财经
金色财经2023-03-03
ChatGPT概念股走低：汉王科技触及跌停，海天瑞声跌超6%
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。海天瑞声在近期特定对象调研中表示，OpenAI不是公司客户。BAT一直以来都是的公司的重要客户，公司为其提供智能语音、计算机视觉以及自然语言等各类数据集产品或服务，但出售的数据集具体应用领域还请以客户的相关发布为准。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
有连云2023-03-03

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