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虹猫蓝兔

七侠传

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2021-12-30

又骗

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2023-11-27

什么叼毛砖家

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2022-12-11

自己搞死别人，以为自己还能有好信誉吗？

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2022-12-06

继续吹

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tg-height=\"479\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>财报之谜</p><p>为了安抚投资者，币安在FTX破产之后采取了一系列措施试图让客户对其资产的安全性放心，但现在看来可能适得其反。</p><p>本周三，币安发布了一份来自玛泽会计师事务所（Mazars）的“加密货币储备报告”——实际上只是一封该所南非分部合伙人写出的长达五页的信。<b>这封信没有涉及到币安内部财务报告控制的有效性，也并没有玛泽的意见出具。</b></p><p>玛泽表示，它使用币安要求的 &#34;商定程序 &#34;开展工作，&#34;我们不对该程序的适当性做任何陈述&#34;。</p><p>但这份简短的“报告”本身也充满疑点。</p><p>在玛泽信件的最后一页，有一个部分叫做 &#34;报告细节&#34;，其中包括三个数字，每个数字都以比特币计价。 其中一个数字被标记为 &#34;客户负债报告余额&#34;，显示余额为597,602比特币。 另一个数字，标记为 &#34;资产余额报告&#34;，显示余额为582,486比特币。</p><p>结果是，玛泽信中引用的比特币负债总额比报告日期（即11月22日）纳入报告范围的比特币资产多3%。</p><p>换句话说，<b>币安没有达到其储备金与客户资产1:1的比例。</b>根据媒体计算，以美元计算，根据当时的比特币价格，负债约为96.8亿美元，而资产约为94.3亿美元，或少2.45亿美元。</p><p><b>这封信没有显示币安的总资产或总负债，而只披露了其比特币资产和负债。</b></p><p>币安方面表示，<b>玛泽的信涵盖了币安交易所的所有比特币资产和比特币负债</b>——尽管玛泽的信本身并没有这样说。币安还表示，玛泽的信还未涵盖币安美国业务的任何资产和负债，后续可能会继续披露。</p><p>币安在11月25日的新闻稿中将这些数字称为 “审计结果”。 美国公众公司会计监督委员会（PCAOB）前任首席审计师Carmichael说：</p><blockquote>把这称为审计是一种严重的误导。</blockquote><p>本是同根生</p><p>用户的担心不无道理，同样是交易所，币安与FTX有太大的相似度。</p><p>华尔街见闻早些时候曾介绍，在三年前，赵长鹏和FTX的CEO SBF还是亲密无间的盟友，币安还曾对FTX进行过战略投资，帮助FTX在短短两年内估值从1亿美元飙涨至180亿美元。</p><p>但不久之后，由于双方业务早已高度重合，并直接产生竞争。2021年7月，赵长鹏宣布币安已从FTX的股权投资中完全退出，正式向外界宣布双方分手。</p><p>表面上看，这源于双方业务生态的布局冲突，但更高的维度来源于二者战略与文化的分歧。</p><p>分手之后，币安与FTX一直相安无事，直到今年11月，那份点燃FTX危机的报告被泄露。</p><p>11月6日，赵长鹏宣布将抛售账面上所有FTT，FTT价格迅速暴跌。随后，他与SBF又展开了一场收购“拉锯战”，而放弃收购FTX更是将其推向了悬崖边缘——11月11日，FTX申请破产。</p><p>在“助力”FTX的倒下后，赵长鹏还发出警告，指出币圈正面临着与2008年时类似的危机：</p><blockquote>2008年的金融危机与本周发生的事件可能是一个准确的类比。</blockquote><p>但现在，火可能已经烧到了币安自己的身上。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>赵长鹏“玩火会自焚”吗？币圈风暴刮到了币安</title>\n<style 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另一个数字，标记为 \"资产余额报告\"，显示余额为582,486比特币。结果是，玛泽信中引用的比特币负债总额比报告日期（即11月22日）纳入报告范围的比特币资产多3%。换句话说，币安没有达到其储备金与客户资产1:1的比例。根据媒体计算，以美元计算，根据当时的比特币价格，负债约为96.8亿美元，而资产约为94.3亿美元，或少2.45亿美元。这封信没有显示币安的总资产或总负债，而只披露了其比特币资产和负债。币安方面表示，玛泽的信涵盖了币安交易所的所有比特币资产和比特币负债——尽管玛泽的信本身并没有这样说。币安还表示，玛泽的信还未涵盖币安美国业务的任何资产和负债，后续可能会继续披露。币安在11月25日的新闻稿中将这些数字称为 “审计结果”。 美国公众公司会计监督委员会（PCAOB）前任首席审计师Carmichael说：把这称为审计是一种严重的误导。本是同根生用户的担心不无道理，同样是交易所，币安与FTX有太大的相似度。华尔街见闻早些时候曾介绍，在三年前，赵长鹏和FTX的CEO SBF还是亲密无间的盟友，币安还曾对FTX进行过战略投资，帮助FTX在短短两年内估值从1亿美元飙涨至180亿美元。但不久之后，由于双方业务早已高度重合，并直接产生竞争。2021年7月，赵长鹏宣布币安已从FTX的股权投资中完全退出，正式向外界宣布双方分手。表面上看，这源于双方业务生态的布局冲突，但更高的维度来源于二者战略与文化的分歧。分手之后，币安与FTX一直相安无事，直到今年11月，那份点燃FTX危机的报告被泄露。11月6日，赵长鹏宣布将抛售账面上所有FTT，FTT价格迅速暴跌。随后，他与SBF又展开了一场收购“拉锯战”，而放弃收购FTX更是将其推向了悬崖边缘——11月11日，FTX申请破产。在“助力”FTX的倒下后，赵长鹏还发出警告，指出币圈正面临着与2008年时类似的危机：2008年的金融危机与本周发生的事件可能是一个准确的类比。但现在，火可能已经烧到了币安自己的身上。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":910,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":629349721,"gmtCreate":1670302382863,"gmtModify":1670304604610,"author":{"id":"3567759976791857","authorId":"3567759976791857","name":"虹猫蓝兔","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"继续吹","listText":"继续吹","text":"继续吹","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/629349721","repostId":"2289118938","repostType":2,"repost":{"id":"2289118938","weMediaInfo":{"introduction":"有视角的商业资讯交流平台","home_visible":1,"media_name":"虎嗅APP","id":"101","head_image":"https://static.tigerbbs.com/98669fe7974e42f3976b3db47528792d"},"pubTimestamp":1670291597,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2289118938?lang=&edition=full","pubTime":"2022-12-06 09:53","market":"us","language":"zh","title":"这么好玩的ChatGPT，不会只是拿来玩的吧？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2289118938","media":"虎嗅APP","summary":"ChatGPT一经发布就被OpenAI挂到官网上，接受广大网友的“检测”。这么好玩的东西不会只是拿来玩的吧？在网友排队“调戏”AI的同时，ChatGPT商业落地问题亦成为产业界关心的话题。这也是ChatGPT要在C端大规模推广，所需要面临的挑战。目前OpenAI以API的形式向开发者客户有偿提供GPT-3模型，并根据token使用量来收费。","content":"<html><head></head><body><blockquote>目前已经有网友尝试让ChatGPT参加美国高考；诱骗ChatGPT规划如何毁灭世界；甚至让ChatGPT扮演OpenAI，在系统内构建ChatGPT套娃。</blockquote><p>OpenAI在12月1日发布的NLP（自然语言识别）新模型ChatGPT，刚刚与广大网友度过了一个愉快而又有意义的周末。</p><p>该模型是OpenAI在2020年推出的NLP预训练模型——GPT-3的衍生产品。在此之前，一直有预测OpenAI将在今年底或明年初推出GPT-4，虽然本次放出的ChatGPT被称为GPT-3.5，而不是GPT-4，但业内人士同样认为这将是对NLP以及人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>领域有重要意义的一款模型。</p><p>ChatGPT一经发布就被OpenAI挂到官网上，接受广大网友的“检测”。 免费公测版本的服务器很快被热情的测试用户挤爆了。</p><p>一时间，针对ChatGPT的调戏、探讨、询问、闲聊贴刷屏了Twitter和朋友圈。周末没有跟踪ChatGPT新闻的“<a href=\"https://laohu8.com/S/NYT\">纽约时报</a>”甚至遭到了已离开OpenAI的创始人马斯克发推奚落。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f6d09dbc01d4434bc7787545903ec59\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1470\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>TED负责人Chris对纽约时报没有报道ChatGPT表示震惊，马斯克也在下面奚落纽约时报应该改名叫“社会正义时报”</p><p>ChatGPT有多厉害？</p><p>GPT-3目前的能力已经接近人类，甚至超过人类了。</p><p>ChatGPT模型看起来比以往的人机对话模型更强大，例如，其敢于质疑不正确的前提和假设、主动承认错误以及一些无法回答的问题、主动给拒绝不合理的问题、提升了对用户意图的理解以及结果的准确性。与之前的GPT3不同，相比于此前海量学习数据进行训练，ChatGPT中，人对结果的反馈成为了AI学习过程中的一部分。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/542b80c586204d328d3906202ab9fa67\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"437\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>马斯克发推称：ChatGPT厉害的吓人，我们距离危险而强大的AI不远了。</p><p>ChatGPT 使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和 AI 助手，AI 训练员可以访问模型编写的对话回复，以帮助 AI 调整回复内容。</p><p>为了创建强化学习的奖励模型，该研究需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型回复。该研究收集了 AI 训练员与聊天<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>的对话，并随机选择一条模型编写的消息，抽取几个备选回复，让 AI 训练员对这些回复进行排名。此外，该研究还使用近端策略优化算法（PPO）微调模型，并对整个过程进行了数次迭代。</p><p>目前已经有网友尝试让ChatGPT参加美国高考；诱骗ChatGPT规划如何毁灭世界；甚至让ChatGPT扮演OpenAI，在系统内构建ChatGPT套娃。</p><p><img 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>ChatGPT在网友的引导下创作的小说</p><p>更多新功能还在持续等待网友开发中……</p><p>这么好玩的东西不会只是拿来玩的吧？</p><p>在网友排队“调戏”AI的同时，ChatGPT商业落地问题亦成为产业界关心的话题。</p><p>ChatGPT或将衍生出一批强大的NLP商业应用。一位人工智能行业专家告诉虎嗅，通用大模型的普及预计会在3-5年内实现，人工智能将很快替代简单重复劳动，甚至是一些流程性的技术岗位，比如翻译、新闻简讯编辑等。通用大模型很可能会在短时间内改变现在生产和生活的很多方式，大量基础性的工作流程会被基于大模型的智能应用渗透甚至取代。</p><p>那么代表着最新AI训练趋势的ChatGPT，在商业化方面有可能面临哪些挑战呢？</p><p>多位业内人士向虎嗅证实，今天的ChatGPT距离实际落地还有一段距离。其中最为核心的问题，在于模型的准确性和部署成本。</p><p>首先，ChatGPT的回答并不能保证准确性，这对需要准确回答具体问题的商业应用来说是致命伤。这也是ChatGPT要在C端大规模推广，所需要面临的挑战。一些业内人士担心，如果AI输出虚假信息的速度太快，可能会在互联网中淹没真实信息，甚至对整个社会产生误导。</p><p>这样的担心不无道理，也并非没有先例。Meta早些时候推出的一款大型科学预言模型Galactica，就因为回答问题过于“放飞自我”，在网上输出了大量凭空捏造的虚假内容，仅上线三天就匆匆下架了。</p><p>ChatGPT也并不能避免这个问题，OpenAI的科学家John Schulman在此前接受采访时曾表示，他们在解决AI编造事实的问题上取得了一些进展，但还远远不够。</p><p>商业化考虑的另一个问题就是经济性。ChatGPT目前尚处在免费的测试阶段，眼前最接近实际的应用场景是搜索引擎优化、营销媒体内容创作辅助和开发者编程。</p><p>由于，ChatGPT现在还处在一个优化迭代的阶段，目前开放的公测应该也是希望搜集大众使用的反馈对模型持续改进。OpenAI首席执行官Sam Altman曾提到过，OpenAI未来的重点更新功能之一，是对ChatGPT生成的内容提供Citation。</p><p>GPT-3参数量达到1750亿，在2020年6月发布之后， OpenAI开始尝试对GPT-3进行商业化。目前OpenAI以API的形式向开发者客户有偿提供GPT-3模型，并根据token使用量来收费。其客户包括传媒、营销等多个领域，基于GPT-3产生的App达300多个。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c664ad9adfd84ef9894b3ec044cff07e\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"553\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c503219c8df44c4a8139cef5994aeded\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"264\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>从OpenAI官网公布的API价格来看，收集莎士比亚作品集的价格在48-24000美元不等</p><p>训练阶段的沉没成本过高，也导致人工智能应用早期很难从商业角度量化价值，也就是算不好“经济账”。随着算力的不断提高、场景的增多、翻倍的成本和能耗，将成为横梗在所有公司面前的问题。尽管OpenAI的估值目前为200亿美元，但此前亦有观点认为OpenAI应该是一家万亿估值的公司，而这家公司目前阶段主要产品和技术仍停留在实验阶段。</p><p>尽管很多小规模的预训练模型在今天的人机对话领域已经有很多成功的商业应用，但像ChatGPT这样大规模的模型，在To B领域中部署的难度很高，部署速度慢、成本高，商业价值也不明确，因此仅能停留在搜索、文化、娱乐等应用领域。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/RAAS\">容联云</a>AI科学院院长刘杰对虎嗅表示，To B行业对人工智能要求更严肃、严谨，目前的人机对话内容主要集中在客服、外呼、营销等领域，需要有针对的模型库，利用BERT（预训练的语言表征模型）基础上的UniLM框架等规模小一些的模型进行快速训练。</p><p>刘杰认为，包括ChatGPT在内的NLP，在商业化上还处在一个螺旋上升的阶段，未来应用场景很广，但当下技术和商业模式还需要尽快找到一个“共振”的频率。</p><p>不过，也有很多人认为ChatGPT未来的应用领域未必局限在人机对话，可能会扩展到更多应用领域，例如程序问题的识别和搜索引擎等。只是不论是哪一点，其都无法避免那些商业化的难题。</p><p>依托云厂商生长</p><p>数据是一切AI算法、AI模型的原料。</p><p>依附于云厂商，显然是一种聪明的做法，原料越丰富，做出来的菜色更多样。</p><p>2019年，OpenAI收到来自<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>的10亿美元投资，此后一直与微软保持紧密合作。ChatGPT和GPT 3.5的训练也都是基于微软的Azure AI的超算基础设施完成的。</p><p>凭借着大规模通用AI模型在实际应用中对算力的需求，Azure AI可以利用ChatGPT秀一波肌肉。</p><p>去年11月，微软宣布，OpenAI的GPT-3将通过新的Azure OpenAI服务提供给开发人员。大幅加强了微软在NLP方面的技术能力。OpenAI的直接竞争对手DeepMind则在2014年被<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司Alphabet收购。谷歌和DeepMind合作的主要项目之一，是后者开发的人工智能推荐系统，这也大大提高了谷歌数据中心的效率。</p><p>微软和谷歌在与顶级人工智能研究实验室的合作中收获颇丰，而在这方面<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>的AWS可能已经落后于另外两家云业务不那么出众的竞争对手。Gartner于2021年3月发布的关于云人工智能的Magic Quadrant报告发现，AWS远远落后于微软、谷歌和<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a>等竞争对手。</p><p>不过，在人工智能研究方面，AWS在2017年也推出了自己的机器学习解决方案实验室，提供机器学习专业知识，用于识别和构建识别AWS客户端的机器学习解决方案。在今年9月还推出了一款据说在机器学习任务上表现优于GPT-3的seq2seq模型AlexaTM 20B。</p><p>人工智能发展的瓶颈</p><p>一位在人工智能领域耕耘多年的业内人士告诉虎嗅，人工智能领域一直以来面临的瓶颈是建立在基础理论之上的，对于算法和架构的突破——大家习惯了用筷子夹丸子，但有没有想过，可能用签子串，效率更高。90年代末期，正在攻读博士的他就经历了一次AI的浪潮，过去40年，发生在AI产业上有三次浪潮，每一次都是由于理论发展的瓶颈最终退潮。</p><p>另一个瓶颈是伦理道德。一提到人工智能的伦理道德问题，多数人会想到自动驾驶定责等严重的问题，一位人工智能领域投资人向虎嗅指出，如今自动驾驶的技术走在了法律法规的前面。而如今，随着生成式AI的逐步成熟，AIGC的版权以及AI的价值观问题都成了制约人工智能发展的大问题。</p><p>在人类与AI交流的过程中，AI如何学习，能否输出正确的价值观？</p><p>大规模训练部分取决于数据的质量，AI无法主观判断什么是正确的，所以AI很容易“学坏”。虽然ChatGPT在“防骗”方面有了很大进步，但它仍然会在“不怀好意”的围观群众诱导下表达出一些不那么“政治正确”的观点，这可能会是通用AI模型商业化的阻力之一。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>TED负责人Chris对纽约时报没有报道ChatGPT表示震惊，马斯克也在下面奚落纽约时报应该改名叫“社会正义时报”</p><p>ChatGPT有多厉害？</p><p>GPT-3目前的能力已经接近人类，甚至超过人类了。</p><p>ChatGPT模型看起来比以往的人机对话模型更强大，例如，其敢于质疑不正确的前提和假设、主动承认错误以及一些无法回答的问题、主动给拒绝不合理的问题、提升了对用户意图的理解以及结果的准确性。与之前的GPT3不同，相比于此前海量学习数据进行训练，ChatGPT中，人对结果的反馈成为了AI学习过程中的一部分。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/542b80c586204d328d3906202ab9fa67\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"437\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>马斯克发推称：ChatGPT厉害的吓人，我们距离危险而强大的AI不远了。</p><p>ChatGPT 使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和 AI 助手，AI 训练员可以访问模型编写的对话回复，以帮助 AI 调整回复内容。</p><p>为了创建强化学习的奖励模型，该研究需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型回复。该研究收集了 AI 训练员与聊天<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>的对话，并随机选择一条模型编写的消息，抽取几个备选回复，让 AI 训练员对这些回复进行排名。此外，该研究还使用近端策略优化算法（PPO）微调模型，并对整个过程进行了数次迭代。</p><p>目前已经有网友尝试让ChatGPT参加美国高考；诱骗ChatGPT规划如何毁灭世界；甚至让ChatGPT扮演OpenAI，在系统内构建ChatGPT套娃。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e24bbc920fd47d380d07fe70a7a856b\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1146\" 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>ChatGPT在网友的引导下创作的小说</p><p>更多新功能还在持续等待网友开发中……</p><p>这么好玩的东西不会只是拿来玩的吧？</p><p>在网友排队“调戏”AI的同时，ChatGPT商业落地问题亦成为产业界关心的话题。</p><p>ChatGPT或将衍生出一批强大的NLP商业应用。一位人工智能行业专家告诉虎嗅，通用大模型的普及预计会在3-5年内实现，人工智能将很快替代简单重复劳动，甚至是一些流程性的技术岗位，比如翻译、新闻简讯编辑等。通用大模型很可能会在短时间内改变现在生产和生活的很多方式，大量基础性的工作流程会被基于大模型的智能应用渗透甚至取代。</p><p>那么代表着最新AI训练趋势的ChatGPT，在商业化方面有可能面临哪些挑战呢？</p><p>多位业内人士向虎嗅证实，今天的ChatGPT距离实际落地还有一段距离。其中最为核心的问题，在于模型的准确性和部署成本。</p><p>首先，ChatGPT的回答并不能保证准确性，这对需要准确回答具体问题的商业应用来说是致命伤。这也是ChatGPT要在C端大规模推广，所需要面临的挑战。一些业内人士担心，如果AI输出虚假信息的速度太快，可能会在互联网中淹没真实信息，甚至对整个社会产生误导。</p><p>这样的担心不无道理，也并非没有先例。Meta早些时候推出的一款大型科学预言模型Galactica，就因为回答问题过于“放飞自我”，在网上输出了大量凭空捏造的虚假内容，仅上线三天就匆匆下架了。</p><p>ChatGPT也并不能避免这个问题，OpenAI的科学家John Schulman在此前接受采访时曾表示，他们在解决AI编造事实的问题上取得了一些进展，但还远远不够。</p><p>商业化考虑的另一个问题就是经济性。ChatGPT目前尚处在免费的测试阶段，眼前最接近实际的应用场景是搜索引擎优化、营销媒体内容创作辅助和开发者编程。</p><p>由于，ChatGPT现在还处在一个优化迭代的阶段，目前开放的公测应该也是希望搜集大众使用的反馈对模型持续改进。OpenAI首席执行官Sam Altman曾提到过，OpenAI未来的重点更新功能之一，是对ChatGPT生成的内容提供Citation。</p><p>GPT-3参数量达到1750亿，在2020年6月发布之后， OpenAI开始尝试对GPT-3进行商业化。目前OpenAI以API的形式向开发者客户有偿提供GPT-3模型，并根据token使用量来收费。其客户包括传媒、营销等多个领域，基于GPT-3产生的App达300多个。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c664ad9adfd84ef9894b3ec044cff07e\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"553\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c503219c8df44c4a8139cef5994aeded\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"264\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>从OpenAI官网公布的API价格来看，收集莎士比亚作品集的价格在48-24000美元不等</p><p>训练阶段的沉没成本过高，也导致人工智能应用早期很难从商业角度量化价值，也就是算不好“经济账”。随着算力的不断提高、场景的增多、翻倍的成本和能耗，将成为横梗在所有公司面前的问题。尽管OpenAI的估值目前为200亿美元，但此前亦有观点认为OpenAI应该是一家万亿估值的公司，而这家公司目前阶段主要产品和技术仍停留在实验阶段。</p><p>尽管很多小规模的预训练模型在今天的人机对话领域已经有很多成功的商业应用，但像ChatGPT这样大规模的模型，在To B领域中部署的难度很高，部署速度慢、成本高，商业价值也不明确，因此仅能停留在搜索、文化、娱乐等应用领域。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/RAAS\">容联云</a>AI科学院院长刘杰对虎嗅表示，To B行业对人工智能要求更严肃、严谨，目前的人机对话内容主要集中在客服、外呼、营销等领域，需要有针对的模型库，利用BERT（预训练的语言表征模型）基础上的UniLM框架等规模小一些的模型进行快速训练。</p><p>刘杰认为，包括ChatGPT在内的NLP，在商业化上还处在一个螺旋上升的阶段，未来应用场景很广，但当下技术和商业模式还需要尽快找到一个“共振”的频率。</p><p>不过，也有很多人认为ChatGPT未来的应用领域未必局限在人机对话，可能会扩展到更多应用领域，例如程序问题的识别和搜索引擎等。只是不论是哪一点，其都无法避免那些商业化的难题。</p><p>依托云厂商生长</p><p>数据是一切AI算法、AI模型的原料。</p><p>依附于云厂商，显然是一种聪明的做法，原料越丰富，做出来的菜色更多样。</p><p>2019年，OpenAI收到来自<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>的10亿美元投资，此后一直与微软保持紧密合作。ChatGPT和GPT 3.5的训练也都是基于微软的Azure AI的超算基础设施完成的。</p><p>凭借着大规模通用AI模型在实际应用中对算力的需求，Azure AI可以利用ChatGPT秀一波肌肉。</p><p>去年11月，微软宣布，OpenAI的GPT-3将通过新的Azure OpenAI服务提供给开发人员。大幅加强了微软在NLP方面的技术能力。OpenAI的直接竞争对手DeepMind则在2014年被<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司Alphabet收购。谷歌和DeepMind合作的主要项目之一，是后者开发的人工智能推荐系统，这也大大提高了谷歌数据中心的效率。</p><p>微软和谷歌在与顶级人工智能研究实验室的合作中收获颇丰，而在这方面<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>的AWS可能已经落后于另外两家云业务不那么出众的竞争对手。Gartner于2021年3月发布的关于云人工智能的Magic Quadrant报告发现，AWS远远落后于微软、谷歌和<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a>等竞争对手。</p><p>不过，在人工智能研究方面，AWS在2017年也推出了自己的机器学习解决方案实验室，提供机器学习专业知识，用于识别和构建识别AWS客户端的机器学习解决方案。在今年9月还推出了一款据说在机器学习任务上表现优于GPT-3的seq2seq模型AlexaTM 20B。</p><p>人工智能发展的瓶颈</p><p>一位在人工智能领域耕耘多年的业内人士告诉虎嗅，人工智能领域一直以来面临的瓶颈是建立在基础理论之上的，对于算法和架构的突破——大家习惯了用筷子夹丸子，但有没有想过，可能用签子串，效率更高。90年代末期，正在攻读博士的他就经历了一次AI的浪潮，过去40年，发生在AI产业上有三次浪潮，每一次都是由于理论发展的瓶颈最终退潮。</p><p>另一个瓶颈是伦理道德。一提到人工智能的伦理道德问题，多数人会想到自动驾驶定责等严重的问题，一位人工智能领域投资人向虎嗅指出，如今自动驾驶的技术走在了法律法规的前面。而如今，随着生成式AI的逐步成熟，AIGC的版权以及AI的价值观问题都成了制约人工智能发展的大问题。</p><p>在人类与AI交流的过程中，AI如何学习，能否输出正确的价值观？</p><p>大规模训练部分取决于数据的质量，AI无法主观判断什么是正确的，所以AI很容易“学坏”。虽然ChatGPT在“防骗”方面有了很大进步，但它仍然会在“不怀好意”的围观群众诱导下表达出一些不那么“政治正确”的观点，这可能会是通用AI模型商业化的阻力之一。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/8515e125d5334ef3a6d56c5c6a0fd72e","relate_stocks":{"LU0109392836.USD":"富兰克林科技股A","IE0004445015.USD":"JANUS HENDERSON BALANCED \"A2\" (USD) ACC","IE00BZ1G4Q59.USD":"LEGG MASON CLEARBRIDGE US EQUITY SUSTAINABILITY 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免费公测版本的服务器很快被热情的测试用户挤爆了。一时间，针对ChatGPT的调戏、探讨、询问、闲聊贴刷屏了Twitter和朋友圈。周末没有跟踪ChatGPT新闻的“纽约时报”甚至遭到了已离开OpenAI的创始人马斯克发推奚落。TED负责人Chris对纽约时报没有报道ChatGPT表示震惊，马斯克也在下面奚落纽约时报应该改名叫“社会正义时报”ChatGPT有多厉害？GPT-3目前的能力已经接近人类，甚至超过人类了。ChatGPT模型看起来比以往的人机对话模型更强大，例如，其敢于质疑不正确的前提和假设、主动承认错误以及一些无法回答的问题、主动给拒绝不合理的问题、提升了对用户意图的理解以及结果的准确性。与之前的GPT3不同，相比于此前海量学习数据进行训练，ChatGPT中，人对结果的反馈成为了AI学习过程中的一部分。马斯克发推称：ChatGPT厉害的吓人，我们距离危险而强大的AI不远了。ChatGPT 使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和 AI 助手，AI 训练员可以访问模型编写的对话回复，以帮助 AI 调整回复内容。为了创建强化学习的奖励模型，该研究需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型回复。该研究收集了 AI 训练员与聊天机器人的对话，并随机选择一条模型编写的消息，抽取几个备选回复，让 AI 训练员对这些回复进行排名。此外，该研究还使用近端策略优化算法（PPO）微调模型，并对整个过程进行了数次迭代。目前已经有网友尝试让ChatGPT参加美国高考；诱骗ChatGPT规划如何毁灭世界；甚至让ChatGPT扮演OpenAI，在系统内构建ChatGPT套娃。ChatGPT在网友的引导下创作的小说更多新功能还在持续等待网友开发中……这么好玩的东西不会只是拿来玩的吧？在网友排队“调戏”AI的同时，ChatGPT商业落地问题亦成为产业界关心的话题。ChatGPT或将衍生出一批强大的NLP商业应用。一位人工智能行业专家告诉虎嗅，通用大模型的普及预计会在3-5年内实现，人工智能将很快替代简单重复劳动，甚至是一些流程性的技术岗位，比如翻译、新闻简讯编辑等。通用大模型很可能会在短时间内改变现在生产和生活的很多方式，大量基础性的工作流程会被基于大模型的智能应用渗透甚至取代。那么代表着最新AI训练趋势的ChatGPT，在商业化方面有可能面临哪些挑战呢？多位业内人士向虎嗅证实，今天的ChatGPT距离实际落地还有一段距离。其中最为核心的问题，在于模型的准确性和部署成本。首先，ChatGPT的回答并不能保证准确性，这对需要准确回答具体问题的商业应用来说是致命伤。这也是ChatGPT要在C端大规模推广，所需要面临的挑战。一些业内人士担心，如果AI输出虚假信息的速度太快，可能会在互联网中淹没真实信息，甚至对整个社会产生误导。这样的担心不无道理，也并非没有先例。Meta早些时候推出的一款大型科学预言模型Galactica，就因为回答问题过于“放飞自我”，在网上输出了大量凭空捏造的虚假内容，仅上线三天就匆匆下架了。ChatGPT也并不能避免这个问题，OpenAI的科学家John Schulman在此前接受采访时曾表示，他们在解决AI编造事实的问题上取得了一些进展，但还远远不够。商业化考虑的另一个问题就是经济性。ChatGPT目前尚处在免费的测试阶段，眼前最接近实际的应用场景是搜索引擎优化、营销媒体内容创作辅助和开发者编程。由于，ChatGPT现在还处在一个优化迭代的阶段，目前开放的公测应该也是希望搜集大众使用的反馈对模型持续改进。OpenAI首席执行官Sam Altman曾提到过，OpenAI未来的重点更新功能之一，是对ChatGPT生成的内容提供Citation。GPT-3参数量达到1750亿，在2020年6月发布之后， OpenAI开始尝试对GPT-3进行商业化。目前OpenAI以API的形式向开发者客户有偿提供GPT-3模型，并根据token使用量来收费。其客户包括传媒、营销等多个领域，基于GPT-3产生的App达300多个。从OpenAI官网公布的API价格来看，收集莎士比亚作品集的价格在48-24000美元不等训练阶段的沉没成本过高，也导致人工智能应用早期很难从商业角度量化价值，也就是算不好“经济账”。随着算力的不断提高、场景的增多、翻倍的成本和能耗，将成为横梗在所有公司面前的问题。尽管OpenAI的估值目前为200亿美元，但此前亦有观点认为OpenAI应该是一家万亿估值的公司，而这家公司目前阶段主要产品和技术仍停留在实验阶段。尽管很多小规模的预训练模型在今天的人机对话领域已经有很多成功的商业应用，但像ChatGPT这样大规模的模型，在To B领域中部署的难度很高，部署速度慢、成本高，商业价值也不明确，因此仅能停留在搜索、文化、娱乐等应用领域。容联云AI科学院院长刘杰对虎嗅表示，To B行业对人工智能要求更严肃、严谨，目前的人机对话内容主要集中在客服、外呼、营销等领域，需要有针对的模型库，利用BERT（预训练的语言表征模型）基础上的UniLM框架等规模小一些的模型进行快速训练。刘杰认为，包括ChatGPT在内的NLP，在商业化上还处在一个螺旋上升的阶段，未来应用场景很广，但当下技术和商业模式还需要尽快找到一个“共振”的频率。不过，也有很多人认为ChatGPT未来的应用领域未必局限在人机对话，可能会扩展到更多应用领域，例如程序问题的识别和搜索引擎等。只是不论是哪一点，其都无法避免那些商业化的难题。依托云厂商生长数据是一切AI算法、AI模型的原料。依附于云厂商，显然是一种聪明的做法，原料越丰富，做出来的菜色更多样。2019年，OpenAI收到来自微软的10亿美元投资，此后一直与微软保持紧密合作。ChatGPT和GPT 3.5的训练也都是基于微软的Azure AI的超算基础设施完成的。凭借着大规模通用AI模型在实际应用中对算力的需求，Azure AI可以利用ChatGPT秀一波肌肉。去年11月，微软宣布，OpenAI的GPT-3将通过新的Azure OpenAI服务提供给开发人员。大幅加强了微软在NLP方面的技术能力。OpenAI的直接竞争对手DeepMind则在2014年被谷歌母公司Alphabet收购。谷歌和DeepMind合作的主要项目之一，是后者开发的人工智能推荐系统，这也大大提高了谷歌数据中心的效率。微软和谷歌在与顶级人工智能研究实验室的合作中收获颇丰，而在这方面亚马逊的AWS可能已经落后于另外两家云业务不那么出众的竞争对手。Gartner于2021年3月发布的关于云人工智能的Magic Quadrant报告发现，AWS远远落后于微软、谷歌和IBM等竞争对手。不过，在人工智能研究方面，AWS在2017年也推出了自己的机器学习解决方案实验室，提供机器学习专业知识，用于识别和构建识别AWS客户端的机器学习解决方案。在今年9月还推出了一款据说在机器学习任务上表现优于GPT-3的seq2seq模型AlexaTM 20B。人工智能发展的瓶颈一位在人工智能领域耕耘多年的业内人士告诉虎嗅，人工智能领域一直以来面临的瓶颈是建立在基础理论之上的，对于算法和架构的突破——大家习惯了用筷子夹丸子，但有没有想过，可能用签子串，效率更高。90年代末期，正在攻读博士的他就经历了一次AI的浪潮，过去40年，发生在AI产业上有三次浪潮，每一次都是由于理论发展的瓶颈最终退潮。另一个瓶颈是伦理道德。一提到人工智能的伦理道德问题，多数人会想到自动驾驶定责等严重的问题，一位人工智能领域投资人向虎嗅指出，如今自动驾驶的技术走在了法律法规的前面。而如今，随着生成式AI的逐步成熟，AIGC的版权以及AI的价值观问题都成了制约人工智能发展的大问题。在人类与AI交流的过程中，AI如何学习，能否输出正确的价值观？大规模训练部分取决于数据的质量，AI无法主观判断什么是正确的，所以AI很容易“学坏”。虽然ChatGPT在“防骗”方面有了很大进步，但它仍然会在“不怀好意”的围观群众诱导下表达出一些不那么“政治正确”的观点，这可能会是通用AI模型商业化的阻力之一。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":927,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":692390611,"gmtCreate":1640839369316,"gmtModify":1640839369316,"author":{"id":"3567759976791857","authorId":"3567759976791857","name":"虹猫蓝兔","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"又骗","listText":"又骗","text":"又骗","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/692390611","repostId":"2195469632","repostType":2,"repost":{"id":"2195469632","pubTimestamp":1640824792,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2195469632?lang=&edition=full","pubTime":"2021-12-30 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href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯控股</a>、美团、小米集团等纷纷创下历史新高。然而，春节过后，港股持续走弱，恒生指数从此前31183.36点的年内高点一路下跌至23000点附近，跌幅超过25%。主投港股市场的基金也普遍遭遇大幅回撤，其中53只产品今年以来跌幅超过20%。</p><p>在经历了近一年的震荡调整后，明年港股市场是否能够迎来转机？临近年末，越来越多机构投资者加入港股的唱多阵营。Choice数据显示，12月以来，南向资金合计净流入超400亿元人民币，另有29只可投资于港股的基金启动发行。</p><p>此外，还有招商中证沪港深消费龙头ETF、富国中证港股通互联网ETF发起式联接基金、国泰中证港股通30ETF发起联接基金等也将开始发行。</p><p>另据Choice统计，易方达中证沪港深300ETF的份额从12月1日的1504万份增至12月28日的4504万份，增幅近200%；华夏<a href=\"https://laohu8.com/S/03032\">恒生科技ETF</a>的份额从12月1日的57亿份增至12月28日的81亿份，增幅为42%；大成恒生科技ETF、华夏恒生互联网科技业ETF的份额本月以来增幅也均超过30%。</p><p>调整后迎来吸筹时机</p><p>在多位基金经理看来，港股的“至暗时刻”正是获取便宜筹码的好时机。</p><p>“以往港股每次从高点下跌25%以后，如果持有一年时间，都会获得非常好的投资回报。”万家港股通混合基金经理刘宏达称。在他看来，风险是涨出来的，机会是跌出来的，只有跌得够多，很多股票才能获得较大的向上弹性。此外，从性价比角度来看，当前港股配置时机也较好。</p><p>“当前AH溢价指数接近150，历史上，AH溢价指数每次达到150以后，港股都可以跑赢A股。比如，2015年下半年，AH溢价指数达到150，2016年、2017年连续两年，港股均跑赢A股；去年9月末，这一指数也达到150，之后港股跑赢了A股大概两个季度。”刘宏达称。</p><p>景顺长城基金表示，港股一些优质公司具备稀缺性，目前其估值已回落至历史较低水平，若后续在海外流动性收紧的冲击下继续调整，中长线资金将获得更好的配置时机。</p><p>错失最强“风口”能否翻身？</p><p>也有基金经理对明年港股的投资机会持谨慎态度，其理由是，错失新能源这一最强“风口”的港股市场，仅凭互联网巨头们，或难以在短期内“翻身”。</p><p>“当前最受关注的产业方向是新能源，A股市场在锂电池、光伏、电动车等各个环节均有多家龙头公司，相比之下，港股新能源标的并不多。而在吸引新能源公司上市方面，港股市场也并不具备明显优势。可以说，在对未来产业方向的把握上，A股已经走在了港股前面。”沪上一位资深基金经理称。在他看来，在港股市场占据最大市值比重的互联网公司发展已经陷入瓶颈，难以依靠过去的垄断优势赚取超额利润。</p><p>“在这些互联网巨头寻找到新的盈利模式前，我对这些公司仍会保持回避。”该基金经理称。</p><p>全球资管巨头联博集团资深市场策略师黄森玮表示，资本市场每隔几年都会出现一个全新的主题，过去的5至10年是互联网时代，其中很多龙头公司在港股上市，未来的主题则是碳中和。“我们会把更多关注点放在这个时代的一些主流公司上，其中大部分公司都在A股上市。因此，在A股与港股之间，我更加青睐A股。”</p></body></html>","source":"sina","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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