AI行业腰部力量崛起:数据标注行业的职业化与规范化前景
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AI行业腰部力量崛起:数据标注行业的职业化与规范化前景

2023年第一季度,国内多家互联网企业推出类ChatGPT产品,复旦大学邱锡鹏教授团队发布国内首个对话式大型语言模型MOSS,并邀请公众参与内测。同时,数据标注行业从业者杨科琪感受到业务量短期增长,但也担忧其持续性。他认为,随着自动驾驶AI算法升级迭代及模型训练数据量增长,数据标注行业将向规范化与职业化发展,但目前仍面临入门门槛提高、价格下降等问题。
《ChatGPT背后的GPU力量:AI芯片的崛起》
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《ChatGPT背后的GPU力量:AI芯片的崛起》

ChatGPT的诞生是AI行业发展的一个里程碑,其能力过于突出,引发了全球首富马斯克及其千人的请愿。马斯克的呼吁吸引眼球是因为他曾经是ChatGPT的母公司OpenAI的联合创始人,但被现任CEO“奥特曼”挤出,而且他一直是站在新兴技术风口上的人,不可能容忍当今最新潮的技术和自己没关系。马斯克购买一万块GPU芯片主要是因为GPU的性能决定了行业天花板,GPU在人工智能行业被细分到“AI芯片”领域,相对于通用的CPU,GPU在人工智能行业被细分到“AI芯片”领域,也就是针对AI算法做了特殊加速设计的芯片。
AI聊天机器人ChatGPT引领科技热潮,科技巨头争相布局
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AI聊天机器人ChatGPT引领科技热潮,科技巨头争相布局

ChatGPT是AI领域的热门话题,引来了科技巨头和创业者的关注。文章介绍了人工智能的发展历程,从最初的“图灵测试”到AI在各种领域的应用,再到ChatGPT的问世。ChatGPT的流行引发了A股市场的AI板块热炒,并促使许多企业进入该领域。尽管AI并不是新鲜事物,但ChatGPT的出现被视为人工智能革命的代表。
微软2023财年三季度财报:触底反弹,利润超预期
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微软2023财年三季度财报:触底反弹,利润超预期

本文 summarizes the third-quarter financial results of Microsoft (NASDAQ: MSFT), highlighting key points such as the turnaround in revenue and profitability, the flattening of the growth trend of its cloud business, and the resurgence of its productivity and personal computing businesses. The report suggests that while...
《ChatGPT培训课风靡市场:课程收入统计揭示吸金能力惊人》
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《ChatGPT培训课风靡市场:课程收入统计揭示吸金能力惊人》

本文主要探讨了今年初至今,ChatGPT和AIGC成为市场热点,吸引了众多巨头和创业者参与。然而,除ChatGPT本身盈利情况尚待观察外,其相关培训课程却表现出了惊人的吸金能力。一份统计表显示,一些ChatGPT培训课在短时间内吸引了大量学员,收入颇丰。这些课程多以“ChatGPT变现”、“玩赚ChatGPT”等为主题,且价格从279元到279万元不等。为了验证统计表的真实性,红星资本局在知识星球APP中进行了检索,发现排名前四的课程在运营时间不足30天的情况下,收入已经超过100万元。
《ChatGPT:人工智能助手如何颠覆传统行业》
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《ChatGPT:人工智能助手如何颠覆传统行业》

文章讨论了人工智能助手 ChatGPT 的发展及其对人类职业的影响。几个月来,ChatGPT 展示了令人惊叹的能力,能够完成人类的工作如撰写文章、编写代码和生成网站等。随着其在法律、外语、高考等方面的高分通过,人们开始担忧是否会因此失业。然而,例如盈腾科技的创始人云飞,通过尝试各种基于 ChatGPT 的衍生产品,成功将公司文案模版与 ChatGPT 结合,实现了高效的文案创作。这一案例表明,机器确实能够替代一部分人类工作,但人类可以通过更好地训练和使用机器,实现避险。
《清华智能产业研究院院长张亚勤与著名经济学家朱民的精彩对话》
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《清华智能产业研究院院长张亚勤与著名经济学家朱民的精彩对话》

本文记录了清华大学智能产业研究院院长张亚勤与知名经济学家朱民的对话。张亚勤分享了自己从百度总裁到清华研究院院长的成长经历,以及如何将理论与实践结合,推动人工智能产业发展。朱民赞扬了张亚勤的成果,并询问了他对生成式AI的看法,张亚勤表示,通过图灵测试的ChatGPT是人类历史上首次出现的智能体,标志着人工智能技术的重大突破。
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篇文章主要讨论了人工智能技术的发展和全球科技巨头们在这一领域的竞争。其中,ChatGPT的出现打破了传统科技巨头和创新权威的界限,使得苹果、微软和谷歌等 companies也开始调整自己的战略,投入更多资源研发 AI 技术。然而,由于企业文化基因和组织架构等问题,苹果在人才招募和数据使用等方面面临着更大的挑战。因此,苹果需要重新思考自己在人工智能领域的发展方式,以应对日益激烈的竞争。