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千羽卡罗拉
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千羽卡罗拉
2023-03-14
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斯坦福“草泥马”火了：100美元就能比肩GPT-3.5！
千羽卡罗拉
2023-02-09
以后的客服，将都是AI了，它将会回答你的任何问题，也只会回答问题[冷漠]
让ChatGPT造车，能打得过特斯拉吗？
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:1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/650994410","repostId":"1156607844","repostType":2,"repost":{"id":"1156607844","pubTimestamp":1678802744,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1156607844?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-14 22:05","market":"us","language":"zh","title":"斯坦福“草泥马”火了：100美元就能比肩GPT-3.5！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1156607844","media":"量子位","summary":"手机都能运行的那种。","content":"<html><head></head><body><p>作者：梦晨、金磊</p><p>一夜之间，大模型界又炸出个big news！</p><p>斯坦福发布<b>Alpaca</b>（羊驼，网友口中的“草泥马”）：</p><blockquote>只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型，效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5（text-davinci-003）。</blockquote><blockquote>而且还是单卡就能运行的那种，甚至树莓派、手机都能hold住！</blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f436a314f5b3ceb7201c8f95756247b0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"363\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>还有一个更绝的“骚操作”。</p><p>研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。</p><p>所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。</p><p>然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：</p><blockquote>复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜，很容易，还很小。</blockquote><p>而且团队还把数据集（秒省500刀）、代码统统都给开源了，这下子人人都能去微调个效果炸裂的对话AI：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/68958b593daf256edd6979a114b9defc\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"588\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>项目在GitHub发布才半天时间，便已经狂揽1800+星，火爆程度可见一斑。</p><p>Django联合开发者甚至对斯坦福的新研究用“惊天大事”来形容：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/69cba1a83aaa22e8f8d2280f40b1cad1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"540\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不仅如此，斯坦福团队还搞了个demo，在线可玩的那种。</p><p>话不多说，我们现在就来看看这个“草泥马”的效果。</p><p>比肩davinci-003的草泥马Aplaca</p><blockquote>什么是羊驼？它和美洲驼的区别是什么？</blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6eaf97f58b36b62d1b6283548e6d289e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"756\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>草泥马Aplaca给出的答案较为干练：</p><blockquote>羊驼是一种小型骆驼科动物，原产于秘鲁、玻利维亚、厄瓜多尔和智利；它比美洲驼小，羊毛更细，也没有驼峰。</blockquote><p>而后又简单的介绍了二者群居生活的不同。</p><p>同样的问题若是交给ChatGPT（GPT3.5-turbo），则答案就不会像草泥马Aplaca那般简洁：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/31f0675afb185848d0faa38ecc9f539a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1034\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>对此，团队给出的解释是：</p><blockquote>Alpaca的答案通常比ChatGPT短，反映出text-davinci-003的输出较短。</blockquote><p>而后团队演示了让草泥马Alpaca<b>写邮件</b>：</p><blockquote>写一封e-mail祝贺被斯坦福大学录取的新生，并提到你很高兴能亲自见到他们。</blockquote><p>草泥马Alpaca对于这个任务也是信手拈来，直接给出了一个像模像样的邮件模板：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/93c1be735703f0dfbe47245a345918fa\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"564\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>难度再次进阶，团队这次提出了让草泥马Alpaca<b>写论文摘要</b>的需求：</p><blockquote>写一篇经过深思熟虑的机器学习论文摘要，证明42是训练神经网络的最优seed。</blockquote><p>草泥马Alpaca给出的答案从内容上来看，非常符合大多数论文的摘要形式：试图回答什么问题、用了什么方法、结果如何，以及未来展望。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/43d1a4dabcc846a059a0b6656ebf5200\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"426\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当然，也有迫不及待的网友亲自下场试验，发现草泥马Alpaca写代码也是不在话下。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c773549771f136267a717558517bbe21\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不过即便草泥马Alpaca能够hold住大部分问题，但这并不意味着它没有缺陷。</p><p>例如团队便演示了一个例子，在回答“坦桑尼亚的首都是哪里”的问题时，草泥马Alpaca给出的答案是“达累斯萨拉姆”。</p><p>但实际上早在1975年便被“多多马”取代了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/315b5344257dbf54d150f720b6a6ea3b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"443\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>除此之外，若是亲自体验过草泥马Alpaca就会发现，它……巨慢：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/54e16edb14278c847287442588319f48\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"627\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>对此，有网友认为可能是使用的人太多的原因。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9c6b811a1761b5c0eec453557ae21e23\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"903\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>笔记本、手机、树莓派都能跑</p><p>Meta开源的LLaMA大模型，刚发布几周就被大家安排明白了，单卡就能运行。</p><p>所以理论上，基于LLaMA微调的Alpaca同样可以轻松在本地部署。</p><p>没有显卡也没关系，苹果笔记本甚至树莓派、手机都可以玩。</p><p>在苹果笔记本部署LLaMA的方法来自GitHub项目llama.cpp，使用纯C/C++做推理，还专门对ARM芯片做了优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15a0a8eff4f925711ccaa34054e317f5\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>作者实测，M1芯片的MacBook Pro上即可运行，另外也支持Windows和Linux系统。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa5c899aa934423051d6f233d26706b9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"567\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>还是这个C++移植版本，有人成功在4GB内存的树莓派4上成功运行了LLaMA的 70亿参数版本。</p><p>虽然速度非常慢，大约10秒生成一个token（也就是一分钟蹦出4.5个单词）。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b47ea66f1f8734a0717f6f9491b20518\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1100\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>更离谱的是仅仅2天之后，有人把LLaMA模型量化压缩（权重转换成更低精度的数据格式）后成功在Pixel 6安卓手机上运行（26秒一个token）。</p><p>Pixel 6使用谷歌自研处理器Google Tensor，跑分成绩在骁龙865+到888之间，也就是说新一点的手机理论上都能胜任。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e575343b6745ea07266f1cb0b3b1872\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1765\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>微调数据集也开源</p><p>斯坦福团队微调LLaMA的方法，来自华盛顿大学Yizhong Wang等去年底提出的Self-Instruct。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d1b66490bbf86bc32859f7dcc788193a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"369\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>以175个问题作为种子任务，让AI自己从中组合出新的问题以及生成配套答案实例，人工过滤掉低质量的，再把新任务添加到任务池里。</p><p>所有这些任务，之后可以采用InstructGPT的方法让AI学会如何遵循人类指令。</p><p>套娃几圈下来，相当于让AI自己指导自己。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa8c6fc01dbe785d7e936a33bb13fe7d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"688\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>斯坦福版Alpaca，就是花了不到500美元使用OpenAI API生成了5.2万个这样的示例搞出来的。</p><p>这些数据同样开源了出来，并且比原论文的数据多样性更高。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6adcd012d48b595e5632d1b1b6b6ff2e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1140\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>同时还给出了生成这些数据的代码，也就是说如果有人还嫌不够，可以再去自行扩充微调数据，继续提高模型的表现。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8534ff84d3264aca9627f782f40f3270\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"245\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>微调代码也会在HuggingFace官方支持LLaMA后放出。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e654debf4633adb0a51a87a030599f34\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。</p><p>并且由于微调数据使用了OpenAI的API，根据使用条款也禁止用来开发与OpenAI形成竞争的模型。</p><p>One More Thing</p><p>还记得AI绘画的发展历程吗？</p><p>2022年上半年还只是话题热度高，8月份Stable Diffusion的开源让成本下降到可用，并由此产生爆炸式的工具创新，让AI绘画真正进入各类工作流程。</p><p>语言模型的成本，如今也下降到了个人电子设备可用的程度。</p><p>最后还是由Django框架创始人Simon Willison喊出：</p><blockquote>大语言模型的Stable Diffusion时刻到了。</blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3548d5c1ed5453747b3894302f830b70\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1026\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p></body></html>","source":"lsy1569318700471","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>斯坦福“草泥马”火了：100美元就能比肩GPT-3.5！</title>\n<style 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href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/8SP6sKQ21YxeFQe3rwOh8A\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/1e088ec4276659e187dfdd2bf1451142","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/8SP6sKQ21YxeFQe3rwOh8A","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1156607844","content_text":"作者：梦晨、金磊一夜之间，大模型界又炸出个big news！斯坦福发布Alpaca（羊驼，网友口中的“草泥马”）：只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型，效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5（text-davinci-003）。而且还是单卡就能运行的那种，甚至树莓派、手机都能hold住！还有一个更绝的“骚操作”。研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜，很容易，还很小。而且团队还把数据集（秒省500刀）、代码统统都给开源了，这下子人人都能去微调个效果炸裂的对话AI：项目在GitHub发布才半天时间，便已经狂揽1800+星，火爆程度可见一斑。Django联合开发者甚至对斯坦福的新研究用“惊天大事”来形容：不仅如此，斯坦福团队还搞了个demo，在线可玩的那种。话不多说，我们现在就来看看这个“草泥马”的效果。比肩davinci-003的草泥马Aplaca什么是羊驼？它和美洲驼的区别是什么？草泥马Aplaca给出的答案较为干练：羊驼是一种小型骆驼科动物，原产于秘鲁、玻利维亚、厄瓜多尔和智利；它比美洲驼小，羊毛更细，也没有驼峰。而后又简单的介绍了二者群居生活的不同。同样的问题若是交给ChatGPT（GPT3.5-turbo），则答案就不会像草泥马Aplaca那般简洁：对此，团队给出的解释是：Alpaca的答案通常比ChatGPT短，反映出text-davinci-003的输出较短。而后团队演示了让草泥马Alpaca写邮件：写一封e-mail祝贺被斯坦福大学录取的新生，并提到你很高兴能亲自见到他们。草泥马Alpaca对于这个任务也是信手拈来，直接给出了一个像模像样的邮件模板：难度再次进阶，团队这次提出了让草泥马Alpaca写论文摘要的需求：写一篇经过深思熟虑的机器学习论文摘要，证明42是训练神经网络的最优seed。草泥马Alpaca给出的答案从内容上来看，非常符合大多数论文的摘要形式：试图回答什么问题、用了什么方法、结果如何，以及未来展望。当然，也有迫不及待的网友亲自下场试验，发现草泥马Alpaca写代码也是不在话下。不过即便草泥马Alpaca能够hold住大部分问题，但这并不意味着它没有缺陷。例如团队便演示了一个例子，在回答“坦桑尼亚的首都是哪里”的问题时，草泥马Alpaca给出的答案是“达累斯萨拉姆”。但实际上早在1975年便被“多多马”取代了。除此之外，若是亲自体验过草泥马Alpaca就会发现，它……巨慢：对此，有网友认为可能是使用的人太多的原因。笔记本、手机、树莓派都能跑Meta开源的LLaMA大模型，刚发布几周就被大家安排明白了，单卡就能运行。所以理论上，基于LLaMA微调的Alpaca同样可以轻松在本地部署。没有显卡也没关系，苹果笔记本甚至树莓派、手机都可以玩。在苹果笔记本部署LLaMA的方法来自GitHub项目llama.cpp，使用纯C/C++做推理，还专门对ARM芯片做了优化。作者实测，M1芯片的MacBook Pro上即可运行，另外也支持Windows和Linux系统。还是这个C++移植版本，有人成功在4GB内存的树莓派4上成功运行了LLaMA的 70亿参数版本。虽然速度非常慢，大约10秒生成一个token（也就是一分钟蹦出4.5个单词）。更离谱的是仅仅2天之后，有人把LLaMA模型量化压缩（权重转换成更低精度的数据格式）后成功在Pixel 6安卓手机上运行（26秒一个token）。Pixel 6使用谷歌自研处理器Google Tensor，跑分成绩在骁龙865+到888之间，也就是说新一点的手机理论上都能胜任。微调数据集也开源斯坦福团队微调LLaMA的方法，来自华盛顿大学Yizhong Wang等去年底提出的Self-Instruct。以175个问题作为种子任务，让AI自己从中组合出新的问题以及生成配套答案实例，人工过滤掉低质量的，再把新任务添加到任务池里。所有这些任务，之后可以采用InstructGPT的方法让AI学会如何遵循人类指令。套娃几圈下来，相当于让AI自己指导自己。斯坦福版Alpaca，就是花了不到500美元使用OpenAI API生成了5.2万个这样的示例搞出来的。这些数据同样开源了出来，并且比原论文的数据多样性更高。同时还给出了生成这些数据的代码，也就是说如果有人还嫌不够，可以再去自行扩充微调数据，继续提高模型的表现。微调代码也会在HuggingFace官方支持LLaMA后放出。不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。并且由于微调数据使用了OpenAI的API，根据使用条款也禁止用来开发与OpenAI形成竞争的模型。One More Thing还记得AI绘画的发展历程吗？2022年上半年还只是话题热度高，8月份Stable Diffusion的开源让成本下降到可用，并由此产生爆炸式的工具创新，让AI绘画真正进入各类工作流程。语言模型的成本，如今也下降到了个人电子设备可用的程度。最后还是由Django框架创始人Simon Willison喊出：大语言模型的Stable Diffusion时刻到了。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":745,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":625037400,"gmtCreate":1675937537700,"gmtModify":1675937902638,"author":{"id":"3569922558089083","authorId":"3569922558089083","name":"千羽卡罗拉","avatar":"https://static.tigerbbs.com/5371c90bc051ff1750bdb82113ec3b5a","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"以后的客服，将都是AI了，它将会回答你的任何问题，也只会回答问题[冷漠] ","listText":"以后的客服，将都是AI了，它将会回答你的任何问题，也只会回答问题[冷漠] ","text":"以后的客服，将都是AI了，它将会回答你的任何问题，也只会回答问题[冷漠]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/625037400","repostId":"1122905598","repostType":2,"repost":{"id":"1122905598","pubTimestamp":1675926609,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1122905598?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-09 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href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>L3工程师入职测试，年薪18.3万美元；有学生用ChatGPT拿下全班最高分；ChatGPT之所以火爆，原因就是智能化程度之高，令人细思极恐，就连马斯克也在去年12月就曾公开表示称：ChatGPT好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/74d52520e0c0cc9466d8c74a7cbef623\" tg-width=\"600\" tg-height=\"414\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>具体有多吓人？我们先用几个案例来说明。除了帮忙写文章开头之外，ChatGPT还能分析出BBA为什么电动化落后，且列出了几个改善方法。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c8ea16df95b79a1e8673a7eabb07b2f7\" tg-width=\"700\" tg-height=\"274\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>还能直接对比智能汽车与传统汽车的区别，并整理成表格。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/add4e3ff0522c81f1d49e2c04a73ae6c\" tg-width=\"700\" tg-height=\"382\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>甚至能分析<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>与<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>的竞争并随手写成一篇千字左右的文章。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1bf9649ebb7308e809b230dcf748938b\" tg-width=\"700\" tg-height=\"829\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>事实上，ChatGPT是一个生成式AI，即内容生成器，它并非凭空生成或制造产品，而是通过人类向它提供的材料、信息、文献、文体等进行深度学习，模拟人类的反应做出回答和回应。那么，在汇集了全球无数的信息之后，ChatGPT能给智能汽车行业带来哪些影响和改变呢？</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6da3fe76446142ab10f3cf9e00eb1b52\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"278\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>ChatGPT能给汽车行业的发展带来哪些影响与改变？不如我们先听听它自己是怎么说的。</p><p><i>ChatGPT 作为人工智能的一种实现，在智能汽车行业有着广泛的应用。它可以用于语音识别、图像识别、自然语言处理等方面，帮助汽车厂商提高汽车的智能化水平，使得汽车具有更高的安全性和智能化程度。</i></p><p>ChatGPT自己认为在“智能化水平”方面能给汽车行业带来帮助，显然是“谦虚”了，从目前ChatGPT展示的效果来看，至少能给汽车行业带来三种颠覆性的变化，分别作用在设计阶段，生产阶段和销售阶段，我们一个个来说。</p><p>假如我现在要研发一款年轻化的汽车，向ChatGPT求助，请它帮忙分析年轻人的购车需求，最终得到这样的回复：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6df540ea3af7f8e4d983b61c3bd9339c\" tg-width=\"700\" tg-height=\"329\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>智能化、高颜值、价格、便携性等，基本都说到点上了，除此之外，还能帮忙推荐一些关于年轻消费者购车倾向和需求的调研报告，这对于汽车行业从业者来说十分有用，省去了自己查找筛选的时间。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa401e153d5976bcd5a8c20fdf965b02\" tg-width=\"700\" tg-height=\"337\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不过，如果你想让ChatGPT直接帮忙设计一辆汽车，得到的答案是“很抱歉，作为一种语言模型，我并不能直接帮您设计一款汽车”，很Siri的回复，虽然无法设计，ChatGPT还是会提供一些建议，比如“在设计汽车时，您需要考虑年轻人的需求和喜好，并结合市场需求进行分析。”</p><p>在设计阶段，ChatGPT拥有的大数据分析能力，能在最快时间分析大量的汽车数据，帮助行业了解消费者的需求和行为，从而帮助汽车公司更好地设计和开发一款汽车。</p><p>而在生产阶段，如果问ChatGPT“如何改变汽车生产模式”，可以得到这样的结论：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ceeddfef576e815178d2e8cc3781e73a\" tg-width=\"700\" tg-height=\"247\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>简单来说，就是通过对数据的分析和处理，为汽车生产企业提供更准确的生产计划和决策，从而提高生产效率。此外，ChatGPT还可以帮助汽车生产企业实现更加智能化的生产管理，例如通过实时监测生产线上的生产数据，及时发现生产过程中的问题并采取措施，从而降低生产成本和提高生产效率。</p><p>如果继续追问如何提高生产效率，得到的回答是通过自动化生产流程、数据分析、预测需求等方面改善生产效率。至于更加具体的操作，就需要车企提供相关资料给ChatGPT分析了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aeadc388781ff98c6a1d2b6193113126\" tg-width=\"700\" tg-height=\"258\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在最后的销售阶段，ChatGPT也给出了3个改进项目，第一是智能客服，可以为消费者提供专业的咨询服务，目前已经有一些客服岗位被AI取代；第二是通过大量数据分析，帮助销售人员了解客户的需求和购车行为，从而改进销售策略；第三是可以帮助销售快速回答客户问题，并协助管理客户信息，识别潜在客户。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c279619c19efd9d3ed506472c1fbe299\" tg-width=\"700\" tg-height=\"526\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>关于销售阶段的应用，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>已经冲在前面了，上周四，微软旗下Dynamics 365产品线发布视频，宣布旗下客户关系管理软件Viva Sales将集成OpenAI的技术，通过人工智能帮助销售人员完成许多繁杂且重复的文字工作。</p><p>利用ChatGPT人工智能模型，可以为电子邮件里客户的问题生成回复建议。例如，销售人员可以从“提供折扣”、“回复询问”或“自行创建”等选项中进行选择，然后人工智能将创建可使用的内容。</p><p>下一步将会有怎样的应用，取决于人类的想象力。诚然，虽然ChatGPT推出的时间很短，但它对各行各业的影响却具有颠覆性的，而且商业模式正逐渐得到拓展，未来可以探索的空间非常广阔。</p><p>当然新事物的诞生总是伴随着挑战与机遇，ChatGPT也同样如此。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7c9221bd1d43d003be073dd71eb263c6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"278\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>尽管ChatGPT十分具有颠覆性，但<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>却对其充满了警惕，甚至警告员工不要与ChatGPT分享机密信息。微软高级工程师也表示“请不要将敏感数据发送给OpenAI终端，因为他们可能会将其用于训练未来的模型。”</p><p>原因就是我们老生常谈的话题：数据隐私。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/279335e411eb1f82ec7f95ae1ccdf7a0\" tg-width=\"700\" tg-height=\"210\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>以ChatGPT的数据体量，人类在ChatGPT面前没有秘密可言，任何人类留存在网络的信息，ChatGPT应该都搜索得到，包括我们的隐私。</p><p>从ChatGPT的表现来看，小到人类个人都可能成为其受害者，个人或企业肖像、名誉等人格和财产权益可能受到损害，大到ChatGPT会给社会秩序、国家政治稳定和安全造成巨大威胁。</p><p>所幸的是，ChatGPT现在还属于人类管控，而且应该是被冻结了找出隐私的功能，不然不知道有多少90后的非主流黑历史要被翻出来。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1ed8ae45cc2cef79bf7c1b122cc6426e\" tg-width=\"700\" tg-height=\"467\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>因此，不管是汽车行业还是其他行业，在使用ChatGPT上，并不是只管用就行，还存在着技术上的挑战。除了数据安全外，还需要大量的专业知识和高质量的训练数据，以及专业的技术支持，以解决技术上的问题和难题。</p><p>当然，机遇也有，在智能汽车上，语音交互、自动驾驶、高精地图等问题，都可以通过ChatGPT辅助协作，就看谁能先接入ChatGPT的API接口。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aae41f505987f084133d5492d55ade61\" tg-width=\"700\" tg-height=\"467\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在智能汽车上，我们经常吐槽的一个点，是汽车上的智能语音缺少“情感”，这是一个很抽象的词，如何定义情感？ChatGPT就是个比较好的解决方案。</p><p>比如在问“汽车行业有哪些奇怪设计”的时候，一般的语音助手都是说“不清楚”，因为“奇怪”是一个很主观的词，而ChatGPT的回答是“并不是所有设计都被认为是标准的，不同的设计风格和特点在某些人看来是奇怪的，但在其他人眼中可能是合适的”。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95fc565f4ad2f5fde1f623d37f337a2b\" tg-width=\"700\" tg-height=\"203\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>这就是所谓的高情商回复，从中我们甚至能看到ChatGPT的价值观，虽然问题还是没有答案，但这样的回复显然让人更加舒服。</p><p>更加重要的是，ChatGPT是可进化的，也就是说可以通过训练和使用最先进的自然语言处理技术，来改善智能汽车的语音识别性能。例如，它可以通过语音识别技术，例如语音语法、语音识别和语音合成等，实现语音指令识别和处理。值得一提的是，CHatGPT上车并不难，可以直接接入智能汽车系统，并通过 API 的形式与智能汽车系统进行交互。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/26820695514f798c6ce1096a00a2fe34\" tg-width=\"700\" tg-height=\"525\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>而在自动驾驶方面，ChatGPT 可以通过数据分析和人工智能技术来实现自动驾驶功能，帮助驾驶员更加方便和安全地驾驶。</p><p>例如，ChatGPT可以用来分析大量的驾驶日志数据，以找出驾驶员在特定情境下的行为规律，并用这些信息来训练自动驾驶控制系统，从而提高它们在复杂情境下的决策能力。总的来说，ChatGPT的分析能力可以为改善自动驾驶技术的情景判断能力提供有力的支持。</p><p>同时，ChatGPT 也可以为汽车配备智能导航系统，实时分析道路状况，提供最快和最安全的出行方案。可以说ChatGPT+高精地图，才成为了自动驾驶的完整体。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa4c4ab497ea7cbdcd5aac931c466f39\" tg-width=\"700\" tg-height=\"463\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>这样的颠覆不仅限于汽车行业，同时适用于当今社会的各行各业，比如美国迈阿密的一名房地产中介 Frank Trelles 在接受媒体采访时表示，他试用 ChatGPT 写的介绍贴一发出去就收到了顾客的回应，并且很快就达成了交易，因此如果未来 OpenAI 要对 ChatGPT 进行收费，他也乐意付费使用。</p><p>当AI 成为了一种新型工具。对应到历史的话，ChatGPT 于 AI 的使用意义大概相当于第一台计算机的诞生、富兰克林用风筝捕获电、原始人第一次使用火。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e283a9983ef52d85e369f6affc305b83\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"278\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>尽管AIGC潜力巨大，但在技术和商业方面、道德伦理和法规层面，仍面临着客观的问题和挑战。</p><p>比如在技术上，ChatGPT仍然还不够聪明。当你问一些具有时效性的问题时，就会出现“我的知识截止时间是2021年”的回复，偶尔还会产生不正确的信息，有时会编造文献，也会给出错误虚假的答案。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ed19375ee8935e8481fb7f77c95ada02\" tg-width=\"700\" tg-height=\"254\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在教育界及学术界，反对声音也不断出现。一些人认为它可以成为一个很好的教学辅助工具，另一些人则担心学生会利用该程序来剽窃他们的工作。</p><p>1月5日，纽约市教育部门表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。纽约市教育部门发言人詹娜·莱尔指出，这一决定是基于“该工具可能会对学生学习产生负面影响，以及对其内容的安全性和准确性的担忧”。</p><p>1月底，权威学术出版机构Nature，也针对ChatGPT做出规定。Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。如在论文创作中用过相关工具，作者应在“方法”或“致谢”或适当的部分明确说明。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b368680cff9edab8f7004f051c75b1d6\" tg-width=\"640\" tg-height=\"257\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>与此同时，反ChatGPT的产品也已出现。美国斯塔福大学研究人员推出了DetectGPT，用于检测出AI生成文本。另一个反ChatGPT的产品GPTZero在1月底进行了升级，一天之内便有40万的访问量和220万的服务请求。这款产品能在几秒内摸清文字是人类还是AI写的。</p><p>当然，抛开这些争议，当下人们更加关注的一个话题是：<b>人工智能会不会取代人类？</b></p><p>事实上，ChatGPT的爆火最初源于它在一位工程师的诱导下，竟写出了毁灭人类的计划书。步骤详细到入侵各国计算机系统、控制武器、破坏通讯、交通系统等，甚至还给出了相应的Python代码。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bbfbf5a4b4a55a4477a0a77b6702d6c5\" tg-width=\"700\" tg-height=\"341\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/><img src=\"https://static.tigerbbs.com/53e36307cb7bdab10177d8aee89ecb97\" tg-width=\"700\" tg-height=\"460\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>虽然在此后的一次更新上，ChatGPT取消了一些反人类反道德的回答，但当我们问到“未来哪些工作会被ChatGPT替代”时，得到了肯定的回复。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8b504a596db7386aab2f0cf1c2d4a296\" tg-width=\"700\" tg-height=\"178\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>在一些繁琐的、重复的、高度依赖模式的工作中，比如数据录入、文档处理、客服等岗位，是可能被ChatGPT替代的，这方面好坏各占一半，好的方面是人类可以参与更多具有创造性的工作，而不必把时间用在这些枯燥的工作上；坏的方面是，这种重复性的工作可能就是一个人赖以生存的根本，ChatGPT正在剥夺这部分人的利益。</p><p>至于ChatGPT是噱头还是工具，至少从目前的来看，在汽车行业，ChatGPT确实具有重大的影响力，能解决一些实际问题，可以为汽车行业做出一些改变。</p><p>最后，我们通过ChatGPT，给这篇文章写了个结尾。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e6573b718c695f7ce791b461d9c30fba\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"278\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><i>总的来说，ChatGPT对汽车行业具有重要的影响力。它通过改善汽车的语音识别、自动驾驶技术和导航系统等，为消费者提供更加高效和便捷的驾驶体验。在汽车行业不断发展的过程中，ChatGPT将成为一把利器，推动行业技术的提升和创新。我们相信，在未来，ChatGPT将继续为汽车行业带来巨大的价值，并为消费者带来更加美好的驾驶体验。</i></p></body></html>","source":"lsy1629432906522","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/krbjpugtrI_Zjo5uoPKUww><strong>智行驾道</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>人工智能第一次让各行各业感到威胁。随着马斯克与汽车行业的推动，人工智能已经成为了一个不可忽视的力量。在这个领域里，ChatGPT 脱颖而出，以其卓越的自然语言处理能力和巨大的知识体系，成为了汽车行业不可缺少的一员。本文将以 ChatGPT 为例，分析其对于汽车行业的影响与推动作用。以上内容，出自Open AI的智能聊天机器人ChatGPT之手，只需要在聊天框中输入“帮我写一个跟ChatGPT相关的...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/krbjpugtrI_Zjo5uoPKUww\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/14917152d2c4d31343535b94729653a9","relate_stocks":{"IE00B1XK9C88.USD":"PINEBRIDGE US LARGE CAP RESEARCH ENHANCED \"A\" (USD) ACC","TSLA":"特斯拉","IE00BSNM7G36.USD":"NEUBERGER BERMAN SYSTEMATIC GLOBAL SUSTAINABLE VALUE \"A\" (USD) ACC","LU2249611893.SGD":"BNP PARIBAS ENERGY TRANSITION \"CRH\" (SGD) ACC","LU2063271972.USD":"富兰克林创新领域基金","BK4574":"无人驾驶","LU0823414478.USD":"法巴经典能源转换基金","LU0097036916.USD":"贝莱德美国增长A2 USD","BK4581":"高盛持仓","LU0689472784.USD":"安联收益及增长基金Cl AM AT 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AI的智能聊天机器人ChatGPT之手，只需要在聊天框中输入“帮我写一个跟ChatGPT相关的文章开头，关联到马斯克与汽车行业”，ChatGPT就能自动帮你写好。最近一段时间，AI聊天机器人ChatGPT火爆全球，上线不到一周日活用户破百万，2个月破亿……一时间成为现象级消费类AI应用。有人用ChatGPT通过了谷歌L3工程师入职测试，年薪18.3万美元；有学生用ChatGPT拿下全班最高分；ChatGPT之所以火爆，原因就是智能化程度之高，令人细思极恐，就连马斯克也在去年12月就曾公开表示称：ChatGPT好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了。具体有多吓人？我们先用几个案例来说明。除了帮忙写文章开头之外，ChatGPT还能分析出BBA为什么电动化落后，且列出了几个改善方法。还能直接对比智能汽车与传统汽车的区别，并整理成表格。甚至能分析特斯拉与比亚迪的竞争并随手写成一篇千字左右的文章。事实上，ChatGPT是一个生成式AI，即内容生成器，它并非凭空生成或制造产品，而是通过人类向它提供的材料、信息、文献、文体等进行深度学习，模拟人类的反应做出回答和回应。那么，在汇集了全球无数的信息之后，ChatGPT能给智能汽车行业带来哪些影响和改变呢？ChatGPT能给汽车行业的发展带来哪些影响与改变？不如我们先听听它自己是怎么说的。ChatGPT 作为人工智能的一种实现，在智能汽车行业有着广泛的应用。它可以用于语音识别、图像识别、自然语言处理等方面，帮助汽车厂商提高汽车的智能化水平，使得汽车具有更高的安全性和智能化程度。ChatGPT自己认为在“智能化水平”方面能给汽车行业带来帮助，显然是“谦虚”了，从目前ChatGPT展示的效果来看，至少能给汽车行业带来三种颠覆性的变化，分别作用在设计阶段，生产阶段和销售阶段，我们一个个来说。假如我现在要研发一款年轻化的汽车，向ChatGPT求助，请它帮忙分析年轻人的购车需求，最终得到这样的回复：智能化、高颜值、价格、便携性等，基本都说到点上了，除此之外，还能帮忙推荐一些关于年轻消费者购车倾向和需求的调研报告，这对于汽车行业从业者来说十分有用，省去了自己查找筛选的时间。不过，如果你想让ChatGPT直接帮忙设计一辆汽车，得到的答案是“很抱歉，作为一种语言模型，我并不能直接帮您设计一款汽车”，很Siri的回复，虽然无法设计，ChatGPT还是会提供一些建议，比如“在设计汽车时，您需要考虑年轻人的需求和喜好，并结合市场需求进行分析。”在设计阶段，ChatGPT拥有的大数据分析能力，能在最快时间分析大量的汽车数据，帮助行业了解消费者的需求和行为，从而帮助汽车公司更好地设计和开发一款汽车。而在生产阶段，如果问ChatGPT“如何改变汽车生产模式”，可以得到这样的结论：简单来说，就是通过对数据的分析和处理，为汽车生产企业提供更准确的生产计划和决策，从而提高生产效率。此外，ChatGPT还可以帮助汽车生产企业实现更加智能化的生产管理，例如通过实时监测生产线上的生产数据，及时发现生产过程中的问题并采取措施，从而降低生产成本和提高生产效率。如果继续追问如何提高生产效率，得到的回答是通过自动化生产流程、数据分析、预测需求等方面改善生产效率。至于更加具体的操作，就需要车企提供相关资料给ChatGPT分析了。在最后的销售阶段，ChatGPT也给出了3个改进项目，第一是智能客服，可以为消费者提供专业的咨询服务，目前已经有一些客服岗位被AI取代；第二是通过大量数据分析，帮助销售人员了解客户的需求和购车行为，从而改进销售策略；第三是可以帮助销售快速回答客户问题，并协助管理客户信息，识别潜在客户。关于销售阶段的应用，微软已经冲在前面了，上周四，微软旗下Dynamics 365产品线发布视频，宣布旗下客户关系管理软件Viva Sales将集成OpenAI的技术，通过人工智能帮助销售人员完成许多繁杂且重复的文字工作。利用ChatGPT人工智能模型，可以为电子邮件里客户的问题生成回复建议。例如，销售人员可以从“提供折扣”、“回复询问”或“自行创建”等选项中进行选择，然后人工智能将创建可使用的内容。下一步将会有怎样的应用，取决于人类的想象力。诚然，虽然ChatGPT推出的时间很短，但它对各行各业的影响却具有颠覆性的，而且商业模式正逐渐得到拓展，未来可以探索的空间非常广阔。当然新事物的诞生总是伴随着挑战与机遇，ChatGPT也同样如此。尽管ChatGPT十分具有颠覆性，但亚马逊却对其充满了警惕，甚至警告员工不要与ChatGPT分享机密信息。微软高级工程师也表示“请不要将敏感数据发送给OpenAI终端，因为他们可能会将其用于训练未来的模型。”原因就是我们老生常谈的话题：数据隐私。以ChatGPT的数据体量，人类在ChatGPT面前没有秘密可言，任何人类留存在网络的信息，ChatGPT应该都搜索得到，包括我们的隐私。从ChatGPT的表现来看，小到人类个人都可能成为其受害者，个人或企业肖像、名誉等人格和财产权益可能受到损害，大到ChatGPT会给社会秩序、国家政治稳定和安全造成巨大威胁。所幸的是，ChatGPT现在还属于人类管控，而且应该是被冻结了找出隐私的功能，不然不知道有多少90后的非主流黑历史要被翻出来。因此，不管是汽车行业还是其他行业，在使用ChatGPT上，并不是只管用就行，还存在着技术上的挑战。除了数据安全外，还需要大量的专业知识和高质量的训练数据，以及专业的技术支持，以解决技术上的问题和难题。当然，机遇也有，在智能汽车上，语音交互、自动驾驶、高精地图等问题，都可以通过ChatGPT辅助协作，就看谁能先接入ChatGPT的API接口。在智能汽车上，我们经常吐槽的一个点，是汽车上的智能语音缺少“情感”，这是一个很抽象的词，如何定义情感？ChatGPT就是个比较好的解决方案。比如在问“汽车行业有哪些奇怪设计”的时候，一般的语音助手都是说“不清楚”，因为“奇怪”是一个很主观的词，而ChatGPT的回答是“并不是所有设计都被认为是标准的，不同的设计风格和特点在某些人看来是奇怪的，但在其他人眼中可能是合适的”。这就是所谓的高情商回复，从中我们甚至能看到ChatGPT的价值观，虽然问题还是没有答案，但这样的回复显然让人更加舒服。更加重要的是，ChatGPT是可进化的，也就是说可以通过训练和使用最先进的自然语言处理技术，来改善智能汽车的语音识别性能。例如，它可以通过语音识别技术，例如语音语法、语音识别和语音合成等，实现语音指令识别和处理。值得一提的是，CHatGPT上车并不难，可以直接接入智能汽车系统，并通过 API 的形式与智能汽车系统进行交互。而在自动驾驶方面，ChatGPT 可以通过数据分析和人工智能技术来实现自动驾驶功能，帮助驾驶员更加方便和安全地驾驶。例如，ChatGPT可以用来分析大量的驾驶日志数据，以找出驾驶员在特定情境下的行为规律，并用这些信息来训练自动驾驶控制系统，从而提高它们在复杂情境下的决策能力。总的来说，ChatGPT的分析能力可以为改善自动驾驶技术的情景判断能力提供有力的支持。同时，ChatGPT 也可以为汽车配备智能导航系统，实时分析道路状况，提供最快和最安全的出行方案。可以说ChatGPT+高精地图，才成为了自动驾驶的完整体。这样的颠覆不仅限于汽车行业，同时适用于当今社会的各行各业，比如美国迈阿密的一名房地产中介 Frank Trelles 在接受媒体采访时表示，他试用 ChatGPT 写的介绍贴一发出去就收到了顾客的回应，并且很快就达成了交易，因此如果未来 OpenAI 要对 ChatGPT 进行收费，他也乐意付费使用。当AI 成为了一种新型工具。对应到历史的话，ChatGPT 于 AI 的使用意义大概相当于第一台计算机的诞生、富兰克林用风筝捕获电、原始人第一次使用火。尽管AIGC潜力巨大，但在技术和商业方面、道德伦理和法规层面，仍面临着客观的问题和挑战。比如在技术上，ChatGPT仍然还不够聪明。当你问一些具有时效性的问题时，就会出现“我的知识截止时间是2021年”的回复，偶尔还会产生不正确的信息，有时会编造文献，也会给出错误虚假的答案。在教育界及学术界，反对声音也不断出现。一些人认为它可以成为一个很好的教学辅助工具，另一些人则担心学生会利用该程序来剽窃他们的工作。1月5日，纽约市教育部门表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。纽约市教育部门发言人詹娜·莱尔指出，这一决定是基于“该工具可能会对学生学习产生负面影响，以及对其内容的安全性和准确性的担忧”。1月底，权威学术出版机构Nature，也针对ChatGPT做出规定。Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。如在论文创作中用过相关工具，作者应在“方法”或“致谢”或适当的部分明确说明。与此同时，反ChatGPT的产品也已出现。美国斯塔福大学研究人员推出了DetectGPT，用于检测出AI生成文本。另一个反ChatGPT的产品GPTZero在1月底进行了升级，一天之内便有40万的访问量和220万的服务请求。这款产品能在几秒内摸清文字是人类还是AI写的。当然，抛开这些争议，当下人们更加关注的一个话题是：人工智能会不会取代人类？事实上，ChatGPT的爆火最初源于它在一位工程师的诱导下，竟写出了毁灭人类的计划书。步骤详细到入侵各国计算机系统、控制武器、破坏通讯、交通系统等，甚至还给出了相应的Python代码。虽然在此后的一次更新上，ChatGPT取消了一些反人类反道德的回答，但当我们问到“未来哪些工作会被ChatGPT替代”时，得到了肯定的回复。在一些繁琐的、重复的、高度依赖模式的工作中，比如数据录入、文档处理、客服等岗位，是可能被ChatGPT替代的，这方面好坏各占一半，好的方面是人类可以参与更多具有创造性的工作，而不必把时间用在这些枯燥的工作上；坏的方面是，这种重复性的工作可能就是一个人赖以生存的根本，ChatGPT正在剥夺这部分人的利益。至于ChatGPT是噱头还是工具，至少从目前的来看，在汽车行业，ChatGPT确实具有重大的影响力，能解决一些实际问题，可以为汽车行业做出一些改变。最后，我们通过ChatGPT，给这篇文章写了个结尾。总的来说，ChatGPT对汽车行业具有重要的影响力。它通过改善汽车的语音识别、自动驾驶技术和导航系统等，为消费者提供更加高效和便捷的驾驶体验。在汽车行业不断发展的过程中，ChatGPT将成为一把利器，推动行业技术的提升和创新。我们相信，在未来，ChatGPT将继续为汽车行业带来巨大的价值，并为消费者带来更加美好的驾驶体验。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":621,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":625037400,"gmtCreate":1675937537700,"gmtModify":1675937902638,"author":{"id":"3569922558089083","authorId":"3569922558089083","name":"千羽卡罗拉","avatar":"https://static.tigerbbs.com/5371c90bc051ff1750bdb82113ec3b5a","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"以后的客服，将都是AI了，它将会回答你的任何问题，也只会回答问题[冷漠] 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