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智能金融：ChatGPT等AI模型引领未来

（本文作者朱一峰，中央财经大学金融学院副教授）一、ChatGPT及AI大模型介绍 2022年11月30日，OpenAl发布大语言模型ChatGPT，其上线5天用户数量过百万、2个月吸引活跃用户过亿的成绩，一度刷新纪录，成为史上增长最快的应用。 ChatGPT的爆火使人工智能（AI）再次闯入大众视野，并使其与人们的工作生活相结合。人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学的先驱们开始探索机器模拟人类智能的可能性。1956年，在达特茅斯会议上，这个领域被正式命名为“人工智能”。早期的研究集中在逻辑推理和问题解决上，但很快人们意识到，要让机器真正智能，就必须让它能够理解和生成自然语言。 ChatGPT“无比强大”的能力主要得益于其依托的大型语言模型。最初，自然语言处理（NLP）相关研究主要通过编写语法规则和词典来进行句子分析。20世纪80年代，随着计算能力的提高和大量语料库的出现，统计方法逐渐占据主导地位，这一时期，许多基于统计的机器翻译、分词、词性标注等方法相继出现。随着深度学习技术的发展，人工神经网络和其他机器学习方法已经在自然语言处理领域取得了重要的进展。从循环神经网络（RNN）到长短时记忆网络（LSTM）的语言模型，到以Transformer为基础架构的大模型，语言模型性能不断提升，并逐步实现了文本情感分析、自然语言推断、对话问答、上下文学习和程序代码生成等能力。尤其是Transformer模型的诞生改写了语言模型构建方式，它通过自注意力机制实现了对长序列的有效处理，极大地提高了语言模型的性能，后续各大主流模型也都是在Transformer模型的基础上不断发展。 ChatGPT的横空出世，不仅标志着人工智能大模型时代的到来，更是揭开了通用人工智能（AGI）探索的新篇章。回顾ChatGPT的发展历程可知，美国人工智能实验室OpenAI自GPT-1开始，就将大型语言模型视为通往通用人工智能的必由之路。从GPT-1到GPT-4，OpenAI的GPT系列模型不断推陈出新，每代模型的参数规模都比前一代大一个数量级，GPT-4的模型参数已达1.8万亿。模型不仅在语言理解和推理能力上逐步提升，还特别针对交互提升了其对话能力，并在第4代模型增加了图像输入的形式。2024年5月14日OpenAI新发布了GPT-4o模型，其性能在GPT-4基础上再度升级。该模型跨文本、视觉和音频端到端训练，所有输入和输出都由同一个神经网络处理，提升响应速度的同时，也展现了未来大模型向多模态方向的发展趋势，进一步加快了向通用人工智能迈进的速度。国际大模型发展如火如荼的同时，国内也在奋力追赶，发展迅速。国内大模型与GPT-4差距快速缩小，第一梯队的头部大模型例如ChatGLM4、百度文心一言4.0、讯飞星火V3.5整体表现已经接近GPT-4，在中文领域，国内部分模型表现已经可以比肩GPT-4。 ChatGPT能够成为新一代人工智能里程碑，离不开算力的支持。比如ChatGPT使用的GPT-3.5模型依靠微软云计算进行训练，总算力消耗约3640 PF-days（即按每秒一千万亿次计算，运行3640天）。由此带来一个问题，由于训练和运行模型均需要庞大的算力，资金消耗也加大了公司成本端压力。近年来，随着模型规模的不断扩大，训练成本也在不断增加。2017年Transformer模型训练成本约为930美元。到了2023年，OpenAI的GPT-4和Google的Gemini Ultra的训练成本预计分别约为7800万美元和1.91亿美元。 OpenAI作为大模型赛道目前的领跑者，其商业模式主要分为三部分：用户订阅、开发者付费和微软分成。首先，从2023年年初开始，OpenAI就推出了会员订阅服务，每月收取20美元，到去年7月付费用户已超200万。其次，开发者API接口收费是OpenAI最核心的收入，这种模式下开发者通过大模型满足自身垂直的应用场景，而OpenAI根据流量计费。第三部分来自于OpenAI与微软的合作分成，向企业端客户售卖Azure OpenAI云大模型。成功的商业模式探索为公司带来了可观的收入，2022年OpenAI还面临5.4亿美元的亏损，到2023年公司收入已超过16亿美元。不过，为大众构筑起对人工智能美好前景的期待或许才是OpenAI成功的主要原因，相较之下，商业模式的选择屈居其次。AI领域仍存在无数挣扎在生死线上的AI模型公司，如何探索出属于自己的商业化道路是他们面临的重要难题。二、ChatGPT等一众AI怎样赋能金融业银行业的AI应用方兴未艾，银行业旺盛的数字化转型需求使国内外银行纷纷布局智能客服、智能数据助理、智能评级、智能风控等领域。投资机构对ChatGPT的态度则较为谨慎。此前广受关注的智能投顾、AI×量化投资等AI×金融模式尚未得到广泛应用，不过，目前国内外学者已经发现ChatGPT不仅仅是工具，更具有指导量化交易的能力。今年3月，Sangheum和Cho的研究发现ChatGPT能够根据输入的推特新闻生成买入和卖出的股票代码，并获得正收益。他们还发现，这一结果似乎说明ChatGPT能够处理大量的非公司特定新闻，并据此生成公司特定交易信号。在金融科技领域，继彭博社于2023年3月率先推出金融垂直大模型BloombergGPT后，国内外涌现了一批金融垂直大模型。与通用大模型相比，金融垂直大模型更能适应金融行业合规要求严、精度要求高、风险厌恶的特征。三、AI×金融的未来与建议从宏观层面看，AI×金融是金融机构未来几年战略布局的关键。被视为“新质生产力的重要引擎”的AI技术，未来将作为数字金融的底座和能力与中央强调的金融“五篇大文章”深度融合。在金融监管领域，AI既是监管手段，也是监管目标。目前，金融领域的AI应用存在的问题主要有二，在技术层面，第一，作为合规要求严格的服务业，金融怎样降低AI输出“有毒内容”带来的风险。第二，有着严格保密要求的金融业，在AI时代怎样保护数据隐私。因此，全新的AI×金融模式，也需要全新的监控手段与之匹配。AI能够快速从多渠道获取大量多元化数据，从而有助于全方位形成监管合力，实现发展与监管的“同步化”。从金融行业的细分领域看，以ChatGPT为首的一众AI大模型将会逐渐与各领域业务深度融合。在研究领域，ChatGPT的最新版本GPT-4o引入了数据文档在线分析功能，能够直接上传Excel进行分析。分析师不再需要手动输入Excel函数或自行编写代码，通过GPT-4o在线分析即可得到大量指标。在量化投资领域，ChatGPT将不仅仅作为解放生产力的工具，帮助量化从业者减少基础性工作耗费的时间精力，还能够通过大模型耦合以及大模型涌现等方式优化量化投资的逻辑。在未来，ChatGPT及各类AI大模型能够承担的分析辅助功能或将更加强大，如李闻一等(2024)提出ChatGPT+RPA能够实现两融业务担保资产的风控，可见ChatGPT在金融领域的应用还有更多拓宽、深入的空间。参考文献： [1]2024 AI Index Reporthttps://aiindex.stanford.edu/report/ [2]从GPT-1到ChatGPT及最新的GPT-4，GPT系列技术的发展过程 https://blog.csdn.net/hawkman/article/details/130100177 [3]2023年狂赚16亿美元后，OpenAI还会继续火下去吗？ https://www.woshipm.com/ai/5975746.html [4]朱光辉, 王喜文. ChatGPT的运行模式、关键技术及未来图景[J]. 新疆师范大学学报(哲学社会科学版), 2023, 44(04):113-122. [5]让AI从“用起来”到“有价值”，火山引擎的金融大模型是怎么炼成的？ https://mp.weixin.qq.com/s/BeRfr-y_pXuVb8j1cdyt0A [6]【AI金融新纪元】系列报告(二)——AI+金融大模型的两条技术路线 https://mp.weixin.qq.com/s/YJSPi9YUs9rm0OqZoKNEdA [7]ChatGPT在金融中的应用 https://mp.weixin.qq.com/s/CGEy7Da4hcwtDX_jsPdqFw [8]人人都能成为金融分析师：AI助你轻松分析股价，快速掌握股市波动趋势 https://mp.weixin.qq.com/s/uzmmjotxb1i4BzH2iKkdQg [9]Cho, Sangheum,...

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今日头条GPT指令：情感指令

请你学习以下指令： 1. 真实质朴的语言:文章用词浅显易懂,口语化程度高,读起来亲切自然,让人感同身受。作者直抒胸臆,毫无矫饰,字里行间流露出真情实感。 2. 鲜活生动的细节描写:作者通过具体细致的描写,如老人的一些不合理要求、自己的身心疲惫等,使文章更富感染力,让读者身临其境。 3. 情感真挚动人:文章字里行间饱含着作者对老人的爱,对生活的无奈和困惑,最终领悟到”孝而不顺”道理的喜悦,情感真挚动人,发人深省。 4. 议论说理的穿插:作者在叙述经历的同时,穿插自己的感悟和思考,提出”孝而不顺”的观点,使文章不仅有感染力,还有说服力。 5. 首尾呼应,点题明确:文章开头点明”孝而不顺”的观点,结尾再次呼应,并充实了内涵,使文章主题鲜明突出,给人启迪。如何写出类似文章的一些建议: 1. 选取自己熟悉的真实事例作为写作题材,这样更容易写出感人至深的内容。 2. 多用口语化的语言,以情动人,表达真挚情感,同时穿插一些生动形象的细节描写,增强代入感。 3. 要有自己的观点和感悟,适时穿插议论,使文章有骨有肉,发人深省。 4. 注意文章的首尾呼应,主题集中,避免内容杂乱,中心不明确。 5. 可模仿本文的标题写法,先点明中心,引起兴趣,再简要概括内容。除此之外,还要注意行文流畅,逻辑清晰,避免啰嗦重复,力求精炼。另外文章还可融入一些比喻、拟人等修辞手法,使行文更有文采。插入对话情节，在用一件真实的事件来描述这件事，多加入一些主人公第一视角的内心独白，情绪随着文章的内容可以起伏，可以加入一些动词来表示！还可以加入一下网络热门梗，以及一下金句，整个文章以强逻辑，废话少，总分总结构去写！学习完之后以主题为“{Title}”写一篇爆款头条情感文章！字数1200字左右，直接开始执行！要保持文章逻辑性！在加深一下细节部分，更口语化一点，加入反转元素!字数1200字左右！

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首家“AI医院”年底上线你能接受AI医生吗？

目前，人工智能正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，而医疗领域无疑是极为引人瞩目的一个。近日，清华大学智能产业研究院团队打造的首家“AI医院”Agent Hospital正在进行内测，将于年底正式上线，并于明年上半年对公众开放。此外，一个完全由医生团队发起并主创参与研发、被“喂”了6000余本国内外医学教材的AI医学大模型，已在上海市东方医院门急诊、重症医学科和住院部上岗。 “AI医生”到底怎么样 AI医生的上岗，已在医疗圈引起广泛讨论。如上海东方医院的医生伴侣，可协助完成病史记录、初步诊断建议和分析，以及治疗方案推荐。东方医院门急诊和重症医学科主任张海涛表示，一名专科医生面对复杂的跨专业疾病，需要查询很多文献资料，有时还需要多学科专家诊断。大模型可基于庞大的医学知识数据库辅助决策，这是AI对临床诊疗极具价值的部分。而在口腔护理设备领域，数字化、智能化正在成为主流，随着3D打印、AI诊断等技术的应用，不仅提升了治疗效率，也优化了患者体验。专家认为，尽管人工智能在医疗领域的应用前景广阔，但它并不能完全取代人类医生。人工智能更多的是作为医生的辅助工具，帮助他们做出更准确的诊断和治疗决策。两者是相辅相成的，人工智能可以替代一部分简单重复的工作，使医生从简单重复的工作上脱离出来，在更高层面上进行创造、进行发挥。另外，除了疾病诊断与治疗，人类医生能够给予患者情感上的关怀、支持与鼓励，耐心解答疑问，帮助患者树立战胜疾病的信心。这些是AI所不能给予的。 “AI医生”主打“辅助” 一位医生向记者讲述了一个真实案例——患儿两次住院，前后历时近一年，专家确诊其患有十分罕见的一种自身免疫性疾病。而人工智能几分钟就给出了同样的诊断。不过，即便AI能大大提升看片、审方、诊断等医疗工作的效率，最后“拍板”的仍是身穿白大褂的医生。今年11月，国家卫生健康委等部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教学科研4大类84种具体场景，力求全方位发挥AI的优势。其中，从辅助诊断、辅助决策，到辅助治疗、辅助规划手术，“辅助”是AI医疗的一个关键词。上述由医生团队发起、参与研发的人工智能医学大模型，在上海一家医院已经投入应用，给医生提供辅助。医院负责人介绍，这个大模型的特色是来源于医生、服务医生，将成为与医生共同在医学领域深度探索的有力工具。 “AI医院”需迈过多重门槛尽管人工智能看病水平越来越高，但AI医疗还面临不少挑战，真正意义的“AI医院”更需迈过多重门槛。医疗安全风险如何防范？医疗数据如何确保安全？需要制定一系列监管标准以避免技术滥用。此前，国家药监局发布了《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确提出人工智能医用软件产品管理属性和管理类别的判定依据。专家表示，这有助于保障AI医疗产品的安全性和有效性。国家卫生健康委卫生发展研究中心副主任游茂表示，目前我国AI医疗器械的大多数研究产出都集中在医学影像类，技术发展有同质化倾向，“决策规则”领域研究几乎空白。此外，高质量数据仍然较为缺乏，真实世界数据应用实现机制还需进一步建立。游茂认为，医学AI需要构建一个全生命周期动态评估体系，覆盖质控等标准体系、临床准入体系、临床应用评估体系和真实世界数据。这些将为AI医疗器械的科学监管提供框架和决策依据。文图据新华社、中央广播电视总台中国之声海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

2 weeks前 1

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彭博社推出500亿参数金融大模型BloombergGPT助力AI产业，金融机构纷纷布局

和讯为您带来近期券商看点，供您参考：彭博社发布金融大模型BloombergGPT 彭博社发布了针对金融领域500亿参数的大语言模型BloombergGPT，处理金融专业任务表现比通用大模型实现了大幅提升。大模型席卷金融业今年以来，大模型席卷金融业，各大金融机构采购大模型的需求覆盖了人工智能产业链上的各类厂商。金融机构部署大模型主要有三种方式金融机构部署大模型主要有独立全栈自研、在通用大模型或者专业大模型基础上进行微调、从云端调用。金融大模型竞相出炉市场火热之下，国内金融领域垂直大模型竞相出炉，包括度小满的“轩辕”、马上消费的“天镜”、蚂蚁集团的AntFinGLM、恒生电子(600570)的LightGPT等。可靠性是金融大模型落地最大的鸿沟大模型在金融领域落地的最大鸿沟是可靠性。在金融机构将大模型部署到公司内部时，往往发现挑战不小。数据训练是金融大模型落地的拦路虎在大模型领域流行一句话：“Garbage in，Garbage out”，即输入垃圾数据会导致输出垃圾结果，可见对大模型进行预训练，数据是重中之重。谈论效果尚早受现实条件的限制，金融大模型的落地应用程度并非想象中那么高，谈论效果更为时尚早。共建生态“光靠自己不行” 打通大模型在金融业落地的最后一公里并非易事，各类金融机构和服务商都在交流中多次提到“生态共建”，期待联合多方力量解决算力、算法、数据、安全、监管等问题。看投资段子，轻松一下：听说金融机构最近玩起了大模型，数据训练是个拦路虎，可靠性更是大鸿沟。不过，共建生态是个好主意，毕竟“众人拾柴火焰高”，只要大家齐心协力，金融大模型的落地应用一定会像“火箭升空”一样顺利。和讯自选股写手风险提示：以上内容仅作为作者或者嘉宾的观点，不代表和讯的任何立场，不构成与和讯相关的任何投资建议。在作出任何投资决定前，投资者应根据自身情况考虑投资产品相关的风险因素，并于需要时咨询专业投资顾问意见。和讯竭力但不能证实上述内容的真实性、准确性和原创性，对此和讯不做任何保证和承诺。领和讯Plus会员，免费看更多独家内容：8大财经栏目，最新最热资讯干货独家行情解读，快人一步掌握市场投资风向。

3 weeks前 0

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用高感性超越GPT——论情感元素在营销中的重要性

知识分享案例分享应用报告数字营销商业杂谈导语：2024来了，在年与年的新旧交替之中，在飞速变化的时代里，我们要带着什么奔赴未来？我们所在的时代，正在发生着日新月异的变化，智能化的工具给了我们更高效更便捷的生活。比如GPT4.0 ，在各种专业和学术基准上的表现已经出乎意料。我们突然发现，也许人类与机器无法比拼智力。那么什么才是在未来我们最有竞争力的呢？其实还有很多不确定性，而人要做的就是训练自己的本能，直觉，以更强更好更精细的觉知，精警觉醒，做好自己。新的经验正等着我们去命名，新的现象正急需我们来思考，新的探索即将被实践，新的感受正在被打开。笔者介绍：王黎购物中心营销活动操盘手，多年一线实战经验，擅长话题类活动传播、消费者研究分析。购物中心共情营销3A模型创建者【版权认证：2023-A-00087699】共情是一种能力，也是一种行为，与消费者的情感互动，是我们在进行营销的情感元素方案，是我们获得消费者关注和喜爱的方式，也是我们能够长久发展和持续收益的方向。基于情感营销方式，在大量实际工作经验之上，我们可以不断总结，从总结适提炼出使用于购物中心项目进行具有共情力的内容创作输出和策划有共情力的营销事件的操作要点模型。这个模型就是共情营销3A模型，3A 取自共情营销的整个创作和实施过程三个阶段的首字母“A”【认可 Approve\激活 Activation\启发 Arouse】，这三个阶段完整的体现了从我们与消费者从陌生到产生链接，并获得喜爱的整个过程。第一阶段的核心在于认可，这是共情的基础，也是共情的第一步。所谓“道不同不相为谋”这里的“道”就是一种认可。我们要与消费者共情，首先要彼此认可，我们要理解消费者的需求和想法，消费者要认可我们的营销活动理念。这个是一个双向奔赴的行为。而需求调研就是这个阶段的内核。打个比方“姑娘想要一束花，你给姑娘一捆香菜，你觉得姑娘能高兴吗？”想你之所想，给你想要的，才是我们获得消费者认可的基本态度。在想要了解消费者的态度之下，我们该如何从情感角度去理解认识消费者呢？除开我们以往常规的消费者调研和大数据分析之上，增加对于消费者喜好和反馈评论的重视和收集分析，从当下消费者的集体情绪去分析消费者的心理状态。当下诸多的的消费者调研工具和大数据的完善，让我们有了消费者洞察的理性分析基础，如果加上情感的元素，对于消费者的彼此认可将更加立体且生动。举个例子：在孝感吾悦广场的周年庆活动中，我们通过官方抖音账号下消费者的评论发现，在sp促销中，榴莲这种单价较高的水果促销会比较吸引消费者，而在这个城市，对于无人机表演活动，广大市民充满期待。因此我们针对这两点，进行了进一步宣传推送，并围绕此活动进行相关消费设置和引导，从而吸引了更多市民参与，增加了客流和销售，此话题的讨论也反复成为热点。情感营销是从消费者的情感需要出发，唤起和激起消费者的情感需求，诱导消费者心灵上的共鸣，寓情感于营销之中，让有情的营销赢得无情的竞争。在情感消费时代，消费者购买商品所看重的已不是商品数量的多少、质量好坏以及价钱的高低，而是为了一种感情上的满足，一种心理上的认同。这也是我们区别于GPT的特点所在，用高感性来超越单一理性，更丰富更立体展现我们的吸引力。第二阶段是激活，激活就是激活人们内心的渴望。从什么样的情感角度去切入，去激活人们的渴望，其实在这个方面也有不同的角度的讨论和思考。人类的情感是复杂的，比如说，像欢乐这样的基本情感也有很多方面。欢乐可以是怀旧的、令人向往的、宁静的，也可以是欣喜若狂的。众所周知，爱也分很多种—家庭的、友情的、浪漫的等等。同时，人类的情感也是丰富多变的，既有正面的情感，比如高兴、爱、感激，也有负面的情绪，比如愤怒、悲伤、焦虑。我们在进行情感激活的时候，要多用正面激活，或者用负面引导正面，而不能用负面情绪去激发。我们作为专业操盘手，一定要做符合人心所向的活动，要理解和尊重消费者，不要利用消费者。在激活的第一步，就是让营销动作呈现出人格化特点，把消费者的情感诉求以合适的表达方式进行信息传递，提供消费者情感诉求在信息传播中的地位。致力于消费者情感诉求的深度解读，使宣传内容从情感认知等方面更贴近用户，将提高消费者对于品牌的形象认知和情感认同，更倾向于产生消费行为。举个例子：孝感吾悦广场一直以来都坚持自己的人设，以“爱”为题，不断地通过各种活动和宣传打造自身的人设形象，从而获得了消费者的认可和喜爱。在进行激活的过程中，我们可以抓住3个点：热点、痒点和记忆点。热点，就是当下的大家关注的热门，比较固定的节日、仪式感的行为、传统的文化特点等都是热点所在。痒点，是能激发消费者内心情感的撬动点，比如对于美好事物的欣赏、对于小动物的爱、情侣之间进行爱的表达的氛围等，都是能吸引消费者的痒点。记忆点，是我们持续传递给消费者的具有一致性的行为，这些行为的持续性就能形成记忆点。比如说我们从孝感城市文化历史特征和城市文化内核提炼出“大爱”的代表元素拟定了“ 爱孝感逛吾悦...

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盗龄医生AI万灸堂：让创业者更成功，让每一人更健康

　　盗龄医生传承万灸堂至今天，成为AI万灸堂，一是吸收了现代医学养生理念和科学技术成果的升级，二是融合了互联网、大数据、云计算、人工智能等现代数字技术的升华。而两大因素支持万灸堂成功变为AI万灸堂，最关键的是盗龄医生紧紧抓住了当下传统企业的难点，也就是草根大众创业难以解决，又不得不面对的痛点。　AI万灸堂门店效果图　　当下，很多企业，特别是中小微民营企业都滞留在传统企业阶段，尽管很多中小微企业自认为自己已经进行了“转型升级”，其实只是表层形式做出一些变化，比如趋之若鹜的“线上经营”，但从本质上仍然是传统企业，所以仍在水深火热之中苦不堪言地挣扎。　　“中华养生第一人”万密斋的后人万百万博士指出，互联网已经进入了下半场，世界几乎是在一夜之间变了样。这是一个全新的时代，企业需要重新创业，人才需要重新学习，技能需要迭代更新。“智云”压城城欲摧，霜重鼓寒声不起。在这样的形势面前，传统实体企业要么数字化、平台化，要么随关门大潮悄然泯灭。 AI万灸堂创始人万百万博士后　　传统的网店生意面临着流量成本太高，利润透底的困境。因为没有系统，没有团队，没有借力，四面楚歌单打独斗，所有传统生意都面临一个无法解脱的现实，就是永远归零。就像长跑或者登山，取得的任何一点成绩、高度，都会不断地滑回到原点，任何积淀都瞬间化为乌有。总是在原点起跑，任谁也跑不出成绩来。　　传统生意的天花板太低，已经卷到微利，甚至无利，即便是原来日进斗金的生意现在也只能勉强维持，成本高资产重，一不小心就会亏本。“开门就赔”的困窘景象已不鲜见。曾经令人羡慕的网红只是钻了一段时间的浮躁空子，已经过了流量红利期，无论企业还是个人不再会因为网红的粉丝量而花钱买单。　　“医圣”万密斋精于对症医治，“中华养生第一人”通晓因人施方。针对传统企业及草根大众的痛点，盗龄医生通过两种创新的方式支持创业者创业，帮助草根获得财富和健康。一是打造为草根大众创业服务的OTO生态平台，严格讲是OTO生态平台之上的平台。中华医圣万密斋　　这个平台具有无可比拟的优势，第一，线上赋能线下：盗龄医生全球S2B2C云猫商城和淘宝、拼多多、亚马逊等传统电商比起来，盗龄医生不和小商家竞争客户，而是为小商家提供商城SAAS系统加超级供应链，让小商家可以全品类经营，使创业者拥有一键代发的云店。第二，线下赋能线上：盗龄医生已经是美股上市公司(股票代码AAQL)，盗龄医生AI万灸堂连锁门店是线上平台的流量入口。第三，Web3DAO社区，线下的AI万灸堂与线上的S2B2C商城相互赋能，成为当下市场最先进的商业模式。创造了相互赋能，实现共有、共创、共赢，形成无国界、无业界、无处不在的商业生态，和传统的中心化平台相比，作为平台之上的平台，是一个闭环的生态系统，每一个小商家都是自平台，平台和商家开启了一个划时代的新创业时代。　　二是云猫赋能，第一，盗龄医生是一个客户公司，新消费平台从客户出发，提供精选优选供应链，既是客户的买手，又是客户的管家，盗龄医生大数据和Ai算法都是代表客户的利益，优选精选商品和商家。第二，在这个基础上，盗龄医生建立了超级精选柔性供应链，进行精选。这是去中心化的严选，所有的供应商针对一个商品竞价，价优者得。第三，传统的电商平台是直接和小商家竞争，抢走传统商家的客户。而盗龄医生的S2B2C模式，是给每一个小商家、传统商家赋能;帮助小商家拥有一套商场系统(SAAS)，加上超级精选供应链，让每一个小商家和创业者都变成了全品类经营的自平台，成了入口，真正实现了共赢。　　万百万历经30年的钻研探索、反复实践验证而构建起来的以“新风口、新店商、新流量、新创业、新健康”为核心的产业生态系统，成为万千草根大众通往“财富与健康兼得”目标的平台和桥梁。这是一个前所未有的重大创举，同时彰显了盗龄医生带领草根实现财富自由的强大实力。 AI万灸堂创始人万百万博士后研究万密斋养生理论　　新店商的本质是三个融合(实体经济与数字经济，坐商与行商，批发与零售)，简言之就是实体门店+云猫系统=沃尔玛+亚马逊+美团，开启了自平台的新时代。　　新流量简要地说就是“公域+私域+社区街边”，实现流量赋能。而传统企业要么私域很强，不懂公域;新兴网红懂公域，但是没有私域、没有生态。盗龄医生生态自成闭环，独一无二的公域+私域，私域加持公域，公域导流私域。　　新创业，简单地说就是“医圣”万密斋高尚的医德信仰+盗龄医生先进的商业模式+万百万博士公益性的制度设计。让草根大众实现无风险担忧、无投资压力，稳赚钱、长收益的创业就业。　　新风口，来自于万百万对于美西方国家两百年来和中国几十年来财富风口的深入观察研究和判断。　　新健康，既是万百万研究分析科学判断的结果，也是综合大健康基础上，传承“万密斋的方”理论与实践创新的成果。　　随着我国经济社会的加快发展，人们对生活和生命质量要求的不断提升，万百万新健康理论、商业生态模式与产业实践将放射出越来越强劲的光辉，造就越来越多的成功创业者，造福于越来越多的大众百姓。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

3 weeks前 1

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马斯克声称GPT-4已是AGI，能赢下OpenAI官司吗？

2024.03.04 本文字数：2075，阅读时长大约3分钟导读：马斯克提出的论点是，自OpenAI去年发布GPT-4大型语言模型以来，AGI就已经开始实现，而该公司未来的技术将更加明确地符合构建AGI的标准。作者 | 第一财经钱童心随着AI大模型展现的能力越来越强大，通用人工智能（AGI）何时到来成为科技界热切关注的问题。近期，包括英伟达创始人CEO黄仁勋和谷歌DeepMind CEO哈萨比斯（Demis Hassabis）在内的科技大佬都对AGI来临的时点做出预测。然而，AGI的确切定义仍不明确，这也成为特斯拉CEO马斯克起诉OpenAI的核心争议点。黄仁勋在周五举行的斯坦福大学经济论坛上回应对AGI的预测。他表示，从某些定义来看，通用人工智能可能会在短短五年内实现；但从另一些定义来看，AGI可能还很遥远。 AGI取决于如何定义目标黄仁勋去年12月就曾表示，未来5年内人工智能将有望在某种程度上达到与人类智能相当的水平，AI在许多脑力密集型任务上可以击败人类。AGI是目前全球最先进的人工智能公司共同努力的方向之一，OpenAI在这一竞赛中处于领先。简单来说，AGI是指能够像人类一样思考的计算机。他表示，AGI何时实现的答案很大程度上取决于目标如何定义。如果对AGI的定义仅仅是具有通过人类测试的能力，那么AGI很快就会到来；而如果要让计算机实现工程师的能力，那可能AGI还很遥远。截至目前，人工智能已经可以通过律师资格考试等测试，但在某些医学等专业测试领域仍然会犯错。黄仁勋认为，五年之内AI应该也能通过这些复杂的医学测试，但AI可能五年之内还无法像人类工程师那样完成具体目标的任务。人工智能领域大多数从事AI大模型构建的企业都声称，AGI是可以实现的，并且能够很快实现。DeepMind CEO哈萨比斯也在最近的一次播客采访中表示，他认为AGI最快可能在2030年到来。OpenAI的CEO奥尔特曼（Sam Altman）此前也预测，AGI可能会发生在未来的四五年内。构建AGI是OpenAI的明确目标，这也成为过去的一个周末马斯克起诉OpenAI的核心争论点。OpenAI将AGI定义为“一个高度自治的系统，在最具经济价值的工作中能力胜过人类”。 GPT-4是AGI吗？而在马斯克对OpenAI的起诉中，最值得关注的核心指控是，AGI是否是已经实现并且被私人企业利用而未公之于众。马斯克在起诉中强调，OpenAI在签署与微软的投资协议时，一项重要条款是OpenAI授权给微软的技术许可仅仅适用于“AGI实现前”，当OpenAI真正开始构建AGI，那么对微软的技术许可将不再适用。马斯克提出的论点是，自OpenAI去年发布GPT-4大型语言模型以来，AGI就已经开始实现，而该公司未来的技术将更加明确地符合构建AGI的标准。诉讼书写道：“GPT-4是一个AGI算法，因此明显超出了微软与OpenAI独家技术许可的范围。”诉讼引用的论据为微软研究团队去年发表的论文，根据论文，GPT-4展示了AGI的早期迹象，其中包括“人类推理水平”的迹象。基于上述论点，此次诉讼的争论焦点将会聚焦在对于OpenAI的技术是否已经达到AGI标准的评判。对此，OpenAI否认了该公司已经实现了AGI。该公司首席战略官Jason Kwon在周五发给员工的备忘录中写道：“GPT-4不是AGI，它能够解决许多工作中的小任务，但在具有经济价值的工作中，人类完成的工作比例仍然比GPT-4高出太多。”去年11月，微软总裁布拉德・史密斯（Brad Smith）曾表示，具有超级智能水平的人工智能不太可能在一两年内实现，这需要耗时数年甚至数十年。但这并不妨碍OpenAI朝着实现AGI的方向努力，事实上从目前已经发布的技术进展来看，OpenAI是最接近实现AGI目标的。真正的AGI将是一种极其宝贵的资源，能够使大量人类劳动实现自动化，并为其创造者赚取大量利润，这也是吸引投资者重金押注的原因，其中也包括微软。马斯克等“AI威胁论者”认为，如果AI能够智胜人类，或者变得具有欺骗性、与人类价值观不一致，也可能是危险的，因此，需要防止将这一技术掌握在单个公司或者权力聚焦的实体手中。 AI可能不如你家的猫聪明然而，大多数人工智能行业专家仍然认为，目前的AI大模型还远远不符合AGI的标准，主要因为它们缺乏复杂的推理技能，并且经常犯愚蠢的错误。Meta首席科学家杨立昆（Yann LeCun）一直强调，“人工智能可能还不如你家的猫聪明”的观点。他曾在去年12月表示，人工智能要“进化”到人类智能的水平之前，可能还需要经历很多年“猫狗水平”的人工智能。他预测，当前的人工智能系统距离达到某种人类的感知能力还需要几十年的时间。在LeCun看来，一些公司之所以对具备超级智能的人工智能保持激进，是因为它们受益于人工智能的发展，例如英伟达，该公司正在为人工智能大战提供“武器”——GPU。英伟达昂贵的GPU成为用于训练大规模语言模型的标准工具。例如，Meta通过16000个英伟达的A100 GPU来训练其AI大型语言模型Llama。OpenAI等公司的目标以安全的方式构建通用人工智能（AGI），AGI的实现意味着人工智能可以达到人类智能的同等水平。而在这一过程中，GPU不可或缺。“如果你认为AGI已经流行，你就必须购买更多的GPU。”LeCun在谈到技术人员试图开发AGI时说道。黄仁勋也承认，大模型的发展速度虽然很快，但这并不等同于AGI，虽然它们很相关。他说道：“科技行业距离通用人工智能还有数年时间的原因之一是，尽管机器学习目前擅长识别和感知等任务，但它还无法执行多步推理，这对公司和研究人员来说是首要任务，每个人都在为此努力，技术的发展很快。”微信编辑 | 苏小推荐阅读这个地级市比重庆、天津还有钱

3 weeks前 1

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塔罗占卜GPT上线，工作感情运势都能问，几天上万次访问

克雷西发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 现如今，LLM已经无孔不入，就连玄学领域也在劫难逃。这款塔罗GPT可以扮演占卜师，为你“指点迷津”。上线短短几天，在所在平台就已产生万余次交互，仅次于乔布斯机器人。我们实测发现，无论是询问具体的工作和感情问题，还是直接预测宏观的运势，它都能给出合理的答案。同时，每个问题我们都询问了两次，以确保它真的是在占卜。第一个问题关于升职。这款Copilot给出了详细的分析，燃鹅，重复询问时得到的结果连标点符号都毫无二致。第二个问题则关于爱情。这款Copilot象征性地问我是不是想自己抽牌，但马上就直接越俎代庖。不过这次，总算是没有出现问了两次答案都一模一样的情况。我们接着问了它最后一个问题，这次直接询问比较宏观的运势。出现了一点小意外，话只说了一半就突然停下了。不过第二次询问得到的答案就正常了。通过和塔罗牌教程进行对比，我们发现这款Copilot给出的解释基本上符合塔罗牌自身的含义。需要说明的是，这个机器人本身不是LLM，而是根据提示工程原理，将用户输入的内容进行加工，再调用LLM的产物。虽然开发者并未介绍究竟调用了哪款API，但我们简单问一下它就露出了鸡脚马脚。实际上它就是调用了ChatGPT接口，在它出现回答中断的时候就预感到了。不过和直接使用ChatGPT相比，后者并不能得到答案。文心一言：我不会我们将这款机器人的表现和ChatGPT、Bard、New Bing以及文心一言进行了对比。第一个问题当中，GPT-4在真刀真枪之下现了原形，对之前夸下的海口只能“抱歉抱歉”。至于Bard，它在预测试环节中的回答本就飘忽不定，三次询问只有一次给出了答案。 New Bing则是先搜索了一番，不过这结果怎么有点眼熟？文心一言则坦诚地强调自己不会，还贴心的从其他角度提供了一些建议。第二个问题，我们不再询问ChatGPT和文心一言。 Bard在这一轮中没有给出答案。至于New Bing，由于它回答主要靠搜索，给出的答案和占卜差了十条甚至九条街。只经过简单的两个问题，其它选手就已经全部被淘汰了。还有其他好玩的Copilot，也可以自己创建这款占卜机器人发布在Copilot Hub上，顾名思义，平台中有很多Copilot。平台的创立者是一名工程师兼设计师，曾供职于Tiktok美国分部。除了占卜，这个平台中还有模仿乔布斯、奥特曼等名人的Copilot。也可以扮演英语老师…… 实用一些的，还有为ChatGPT和Midjourney生成提示词的工具。由于互动条数限制，就不一一体验了，感兴趣的朋友可以通过下面的传送门自行感受。...

3 weeks前 1

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朗玛信息：开发“39AI全科医生” 助力基层医疗提质增效

转自：贵州日报为充分释放贵阳市作为全国首个国家大数据综合试验区核心区和数字经济发展创新区核心区的资源优势、政策红利，全力推进人工智能等新兴技术与卫生健康领域深度融合，市卫生健康局、市大数据发展管理局携手贵阳朗玛信息技术股份有限公司推进“39AI全科医生”项目落地。 2023数博会期间，“39AI全科医生”作为国家健康医疗大数据西部中心人工智能建设成果发布。一年过后，“39AI全科医生”通过大模型上线备案，成为全国首个通过国家备案的医学大模型。今年11月8日，在以“数据要素驱动高质量发展”为主题的第六届数字发展论坛上，“39AI全科医生”获2024“互联网助力经济社会数字化转型”中国互联网协会特别推荐案例奖。目前，“39AI全科医生（基层版）”已投用，贵阳市914名医生开通“39AI全科医生”服务账号，累计提供40余万次咨询及问诊服务，为基层医疗机构的日常工作提供支持。 “麻烦医生看一下检查结果。”11月19日下午，在观山湖区云潭街道社区卫生服务中心的儿科门诊室内，市民王女士正向儿科医生邓光谦询问孩子的病情。“检查结果显示是感冒引发的上呼吸道感染。”邓光谦说，随后，她登录“39AI全科医生”PC端，完成“病情描述”和“症状问答”后，系统迅速给出治疗方案和用药推荐，其中，系统给出的病情诊断与她的判断一致，但在用药方面，系统提供的建议更加多样化。结合系统建议和自身经验，邓光谦为患儿制定了后续治疗方案，王女士满意地带着孩子离开诊室。邓光谦说，她虽已从业12年，但“39AI全科医生”给出的辅助诊疗方案和用药建议更加全面，为她提供了参考。“近期气温较低，不少未成年人感冒，门诊日均接诊人数有所增加，‘39AI全科医生’在病情诊断和用药推荐方面帮了不少忙。”邓光谦说。云潭街道社区卫生服务中心于今年2月启用，设内科、外科、妇产科、儿科、口腔科、中医科等科室，还提供体检、预防保健、健康教育等综合性医疗服务。自启用以来，该中心日均接诊120人，覆盖周边近4万名居民。 “中心成为‘39AI全科医生’试点单位后，大家都在使用，目前反馈良好。”云潭街道社区卫生服务中心负责人李星烨说。作为“39AI全科医生”的开发方，贵阳朗玛信息技术股份有限公司十分重视试用单位的意见和建议。“在场景建设中，如文献收集、卫生机构实训等，市卫生健康局都发挥了牵头作用，为项目的日趋成熟提供了大量帮助。”市卫生健康局数据服务中心负责人介绍，目前，已有超100个社区在试用，“39AI全科医生”也在根据试用医生提出的意见和建议逐步完善。 “39AI全科医生”分为针对医生开发的桌面端和针对普通用户开发的微信小程序。“在开发过程中，我们持续收集数据，定期对模型进行维护与调整，最终目标是让‘39AI全科医生’成为更可靠的医疗助手。”贵阳朗玛信息技术股份有限公司人工智能业务产品经理康乐说。 “目前，微信小程序的日访问量已超100万，我们希望通过人工智能技术提高医疗服务效率，促进优质医疗资源下沉到基层医疗机构。”康乐说，“39AI全科医生”依托朗玛信息旗下互联网医疗业务20余年积累下的高质量医疗健康领域结构化数据，深度学习海量医学文献、指南等，强化训练全球医学专家的数千万个临床病例，基于先进的自然语言处理技术和深度学习算法，通过大模型训练方法，形成人工智能“医生大脑”。现阶段，朗玛信息正加紧构建AI医疗大模型的基石，持续扩容海量数据，不断提升产品高效问诊和安全可控的能力。贵阳日报融媒体记者张梅（《朗玛信息：开发“39AI全科医生” 助力基层医疗提质增效》由贵阳日报为您提供，转载请注明来源，未经书面授权许可，不得转载或镜像。）海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

3 weeks前 1

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GPT真的在法律领域翻车了吗？

近日，一篇引起了广泛关注的报道《GPT-4考90分全假！30年资深律师用ChatGPT打官司，6个虚假案例成笑柄》在各大媒体上热播。该文揭示了一个事实：AI在法律领域的应用并非想象中那么完美。作者还大声呼吁“ChatGPT，真的不可信！” GPT-4的解读由于文章篇幅较长，我们这里不赘述原文。我们请GPT来为我们概述这篇新闻的主要内容：我们再来看看GPT对这个新闻会有什么看法？通过GPT的回答，我们能看出它对自身能力的透明化评估，以及对可能出现问题的坦诚承认，这是值得我们肯定的。我的AI认知过程在这样一个AI飞速发展的时代，以AI为主题的文章引发了无数的讨论。有些人将AI神化，忧虑它将取代人类的工作；而有些人则对AI充满疑虑，批评其错误和漏洞频出。那么，我们该如何看待这个问题呢？AI到底有没有实际用处呢？我已经深度使用AI近半年，我发现，对AI的理解，不是一蹴而就的，而是一个逐步深入，认知不断更新的过程。初次接触阶段：我被网络上用StableDiffusion绘制的精美画作，以及GPT仿佛像知识渊博的人类朋友般流畅的对话所震撼，感觉AI就要立即取代人类，甚至要“消灭人类”了。别人用AI画的“美女与野兽” 上手实践阶段：当我开始自己尝试使用StaDiffusion时，绘制出的画作简直让人无法直视；我开始像使用一个智能化的“搜索引擎”那样使用GPT，让它帮我完成一些事实查证，但结果常常出现错误。这使我感到有些失落，开始对AI产生了一些怀疑。我用AI画的“美女与野兽” 学习研究阶段：我开始查阅关于AI的一手资料，阅读一些论文和研究报告，对现在的大型模型和神经网络有了基本的了解，我开始理解它的大致原理，从而对其能力与局限有了初步的认识。微软的一篇GPT4能力探究论文深度理解阶段：我对GPT有了更深入的认知，了解到GPT在“归纳总结”、“分析推理”、“文本工作（包括翻译、扩写、改写等）”方面相当擅长，而在事实认定和计算方面则相对较弱。在《掌握AI，成为高效律师》课程中的总结应用实践阶段：这是一个至关重要的阶段。我开始在思维上有了变化。我们日常学习工作可以拆解为：“吸纳信息知识，形成认知”、“提出正确的问题，明确方向”、“构建解决问题的系统结构和工作流程”和“掌握具体每个生产环节的知识、技能以实现具体产出”四个环节。在这四个环节中，每一个都让我花费大量时间和精力。有了AI后，我开始改变思维和习惯，认为提出正确的问题，明确方向才是未来最需要的，而其他环节我都可以借助AI更高效地完成。这使得我在面对陌生的领域或未掌握的知识技能时，不再感到束手无策。甚至，我曾经引以为傲的能力——构建系统化方法论和搭建高效、可执行的工作流程，可能这些都并非未来的核心竞争力。一旦你掌握了如何借助AI来思考、学习和总结，跨领域学习的门槛就被极大的降低了，未来将出现大量能够跨领域掌握知识和技能的复合型人才，这是一个必然的趋势。有人曾说过，掌握AI技术的人就相当于拥有了一家小型公司，我认为在未来这完全有可能成为现实。 “问对问题”是解决问题的关键，未来会无限放大这个能力的作用工作落地阶段：这也是我当前正在重点探索的阶段。我开始思考如何将我对AI的理解转化为各行业的实际应用方法、工作流程和应用程序。如今，AI已经在我的工作和思考中扮演了重要角色，成为了能够真正帮助我工作和生活的工具。我坚信，这场技术革命将像“电脑的发明”，甚至“电的发明”那样，彻底重塑所有行业。我们现在才刚刚开始这个故事，能有幸能经历这样伟大的时代变革，是极其幸运的。每一种新技术，尤其是具有颠覆性的新技术，都会带来挑战和疑虑。就像最初的汽车无法比马车更快、更舒适，但汽车取代马车就是未来，无人可以阻挡。让我们用开放的心态去体验、探索，享受这一巨大变革来的乐趣。汽车取代马车，无人可以阻挡陆鸣学堂的价值陆鸣课堂坚定地致力于探索如何让人AI真正应用于我们的日常工作和生活，以提高工作效率并开启全新的智能生活方式。为了实现这一使命，我们将专注于以下几个核心领域： AI的资讯或趣闻：我们将追踪并分享最新的AI科技动态和趣闻，帮助你紧跟AI的发展脉搏，了解其最新的进展和趋势。实际应用的AI工具：我们将分享那些能够直接应用到你的工作和生活中的AI工具，为你提供最适用的AI工具，帮助你解决实际问题。系统的、落地的AI应用教程：我们不仅分享工具，更提供系统而详细的教程，让你能够轻松掌握这些工具的使用思路和方法。我们希望你不仅能了解AI，更能运用AI，将其真正融入你的日常生活。今天就聊到这里，如果大家对GPT或者其他AI工具的使用有疑问，可以私信我或者留言。每个人碰到的实际使用场景可能都不相同，我会根据你的具体情况来帮你解答。

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