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今日核心看点:
1、王小川:用电脑工作时间越长 越容易被 ChatGPT 取代
2、OPPO 小布助手将具备 AI 大模型能力 基于 AndesGPT
3、UC伯克利教授惊人预测 2030年GPT可执行人类180万年工作
4、NFT 内容创作者的收入 较 2022 年峰值下降 98%
王小川:用电脑工作时间越长
越容易被 ChatGPT 取代
百川智能创始人、CEO 王小川在「中国企业未来之星年会」上表示,ChatGPT 背后是人类历史的文字积累,可以做到「读万卷书」,但由于缺少线下经验,所以无法做到「行万里路」。
因此,王小川认为,坐在电脑面前的工作大概率都会被取代,而且在电脑面前坐得时间越长,这个工作就会变得越「危险」。
王小川称,「比如在电脑面前做平面设计,现在发现基本上不需要这个职业了,几行指令就能做到」。此外,在其看来,记者也面临一定程度的「危险」—— 在电脑前长时间写写稿子的会很难,但那些常年去采风、踩点、与人交流的记者,就会好很多。
他还直言,「程序员是自己的掘墓人,坐在电脑面前写代码,写完代码回头就是把自己取代了」。
OPPO 小布助手将具备 AI 大模型能力
基于 AndesGPT
继华为鸿蒙 4.0 为小艺接入 AI 大模型、小米大模型首曝之后,OPPO、vivo 也逐渐开始在大模型领域发力。
OPPO 官方宣布,基于 AndesGPT 打造的全新小布助手即将开启大型体验活动。
据称,升级后的小布助手将具备 AI 大模型能力,拥有更强的语义理解对话能力,可以根据需求的文案撰写用户需要的内容,而且归纳总结等 AI 能力也将大大增强。
据介绍,AndesGPT 是 OPPO 安第斯智能云团队打造的基于混合云架构的生成式大语言模型。该团队在两年前开始对预训练语言模型进行探索和落地应用,自研了一亿、三亿和十亿参数量的大模型 OBERT,OBERT 也曾一度跃居中文语言理解测评基准 CLUE1.1 总榜第五名、大规模知识图谱问答 KgCLUE1.0 排行榜第一名。
人类数据告急
OpenAI用AI喂AI
据《金融时报》介绍,不少公司正把大模型生成的结果、也就是所谓的合成数据(Synthetic data),喂给参数量更小的大模型吃,发现效果还不错。
对于使用合成数据,OpenAI的CEO Sam Altman不仅不介意,还放话“未来所有数据都将变成合成数据”。
估值20亿美元的大模型初创公司Cohere同样在用合成数据。公司CEO、经典大模型Transformer论文作者之一Aidan Gomez甚至认为:
合成数据可能加速通往“超级智能”AI系统的道路。这些所谓的合成数据,本质上是用当前表现较好的大模型生成的数据,经过人工调整后,再喂给稍微小一点的大模型。
UC伯克利教授惊人预测
2030年GPT可执行人类180万年工作
一天学2500年知识
现在是GPT-4,时间是2023年。7年之后,2030年,那时的GPT会是什么样子?伯克利的一位机器学习教授Jacob Steinhard发表长文,对2030年的GPT作了预测。
为了更好地进行预测,Jacob查询了各种来源的信息,包括经验缩放定律、对未来计算和数据可用性的预测、特定基准的改进速度、当前系统的经验推理速度,以及未来可能的并行性改进。概括来看,Jacob认为,GPT 2030会在以下几个方面超过人类工作者。
1. 编程、黑客任务、数学、蛋白质设计。
2. 工作和思考的速度:预计GPT 2030每分钟处理的单词是人类的5倍,而每FLOP都多5倍的话,总共就是125倍。
3. GPT 2030可以进行任意复制,并进行并行运算。算力足够的话,它足以完成人类需要执行180万年的工作,结合2中的结论,这些工作只需2.4个月,就能完成。
4. 由于具有相同的模型权重,GPT的副本之间可以共享知识,实现快速的并行学习。因此,GPT可以在1天内学完人类需要学2500年的知识。
5. 除了文本和图像,GPT还能接受其它模态的训练,甚至包括各种违反直觉的方式,比如分子结构、网络流量、低级机器码、天文图像和脑部扫描。因此,它可能会对我们经验有限的领域具有很强的直觉把握,甚至会形成我们没有的概念。
NFT 内容创作者的收入
较 2022 年峰值下降 98%
根据 Token Terminal 的数据,NFT 内容创作者的收入较 2022 年峰值下降 98%,该市场的交易量已从 2022 年 1 月的 170 亿美元下降了 95%。Nansen的研究人员 表示,当月特许权使用费达到 2.69 亿美元的峰值,但今年 7 月仅为 430 万美元,因为每笔交易支付的费率从高达 5% 降至 0.6%。
小红书:虚构和剧情演绎内容需显著标明
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