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步骤5：火辣直播《中國企業家》：它能夠理解。周鴻禕：Facebook首席人工智能科學家最近拚命攻擊ChatGPT，說這個玩意就是一個產品化的成功，沒啥了不起的。我和他們的觀點不一樣。我覺得ChatGPT有了非常強大的理解能力。人腦的神經元工作原理非常簡單，它中間有一個灰度，對一些信號能夠起到反應。人腦裏有100萬億甚至1000萬億個神經元，建立了100萬億個複雜的鏈接，所以人腦產生了智慧。人腦最偉大的地方是，用非常簡單的單元經過無數多層的建構，產生各種複雜的關係。反過來ChatGPT是不是無意中也一樣用自動填空機這樣最簡單的編碼方式，經過強大的算力、數據，比較完美地把人類的知識重新做了一種coding（編碼）？人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。一個技術奇點《中國企業家》：你不隻是從技術的角度看這件事，是從一個進化的角度來看這件事，就是它應該是全世界目前最強的一個學習體？如果按照這個邏輯的話。周鴻禕：那天我開玩笑，ChatGPT像一個油膩中年人，因為它學的知識有很多書、文章的作者就是油膩的中年人，另外訓練它的油膩中年人也很多，所以，它表現出情商很高，說話盡量不偏不倚，一碗水端平。但是，從它的能力側來講， ChatGPT像一個剛小學畢業的小孩，它的訓練過程分成三層，第一層就是給它足夠的書，先不求甚解，生吞活剝，囫圇吞棗，先讀進去。這個有點像大腦的神經元連接的能力。第二，他們稱為人類監督的微調。它是人類提示工程師，編各種答案，這個可能就會有誤解，世界上的問題沒有億萬也有萬億，它是能舉一反三的。第三，實際上是一個價值觀的校正，它有能力做推理回答很多問題了，但就像小孩會犯錯一樣，你問它一些問題之後它會出很多答案，人會挑一個答案，它就會知道人類的偏好。《中國企業家》：所以它是一個奇點嗎？周鴻禕：我覺得是奇點，你看過一個電影叫做《Lucy》嗎？Lucy就說人的大腦的利用率由於受到功率，我認為是受到能量的限製隻有10%，如果能夠挖掘到20%、30%就很牛了，人類可能突破不了這個局限，但是GPT有可能。這就需要巨大的算力。OpenAI現在也拿了微軟100億美元，算力不存在問題，微軟也有Azure雲，ChatGPT很聰明，和微軟合作做了很多工程化的工作。《中國企業家》：這麼聽下來，像知乎這樣的公司應該是最恐懼的？周鴻禕：那倒不一樣，因為知乎裏有很多高質量的問答素材，我認為知識是非常好的語料。語料很重要，過去很多人做機器人，訓練語料用錯了，訓練出來的聊天機器人何止人工智障，還是人工杠精，跟你談的主題毫無邏輯。ChatGPT反而刻意回避了這樣的數據，就像一個人不一定善於聊天表達，但他飽讀詩書，他一張嘴很有邏輯，我們願意跟這樣有知識的人聊天。所以語料非常重要。這是第二個進化。。
步骤6：《洛神直播》根據國家統計局10-12月份全國70城房價數據，易居房地產研究院梳理出了符合上述條件的城市名單，或將在春節後運用房貸利率自由下調的權限。其中二線城市有14個，分別為長春、沈陽、太原、大連、哈爾濱、鄭州、天津、石家莊、福州、南寧、貴陽、廈門、武漢、蘭州。三線城市有21個，包括牡丹江、湛江、洛陽、嶽陽、北海、秦皇島等。相較於新房價格環比基本持平，二手房全麵下行更為明顯。12月份，70城二手住房價格指數環比下跌0.41%，已連續十幾個月下跌，跌幅比11月份微收窄0.03個百分點，同比僅有成都、北京、上海、昆明、南充和無錫在上漲。58安居客研究院院長張波指出，從二手房價環比來看，寧波、成都、昆明、長沙出現小幅上揚，但從實際成交量來看，並沒有出現同步增長，這也顯示出房價上漲本身的動力依然不足，市場依然處於探底階段。廣東省城規院住房政策研究中心首席研究員李宇嘉指出，目前來看，不管是新房還是二手房，絕大部分城市的房價在下跌，且跌幅收窄的趨勢不明顯，特別是二手房同比跌幅還在擴大，顯示供需兩端都較為弱勢。“房價長達16個月環比下跌、同比下跌也接近一年，導致市場預期發生了改變，即預期價格可能會繼續下跌，由此惡化了買房需求，導致市場疲軟。”李宇嘉進一步分析稱，穩房價是穩預期、穩需求、紓困供給端（保交樓、三支箭資金投放、收並購）的關鍵。近期，政策開始多端發力，既有供給端的紓困，也有需求端類似於降低首付比例、房貸利率、購房門檻等激勵。李宇嘉預計，如果疫情感染高峰能在一季度褪去，積極的紓困或許在二季度產生效應，即熱點城市交易量開始企穩並慢慢回升，並在下半年帶動都市圈周圍城市好轉。不過，由於樓市和經濟基本麵較弱，不太可能出現大幅度的反彈，特別是房價的反彈。張波也指出，樓市底部已逐步清晰，預計房價的穩定和上漲數量明顯增長還需等待今年二季度。目前一二線熱點城市的政策工具箱還有較多工具未被使用，尤其是針對改善需求在首付及利率方麵有很大的調整空間。。
步骤7：星秀直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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