ChatGPT：提竿的秘密，到底隐藏在哪？
ChatGPT以其出色的语言处理能力成为全球最受欢迎的聊天对象，尽管应对大量问题时服务器压力大，但它在求职指导、个人关系建议等方面提供了一些实用建议，但也存在无法预测精准和回避模糊回答的问题。有时，它能以智慧和理解给予安慰，但关于情感决策或具体财务事务，ChatGPT因其缺乏感情和自我意识而显得有限。总的来说，尽管ChatGPT能提供一些帮助，人类的问题和复杂性仍使其难以给出所有答案。
ChatGPT：超能对话机器人，颠覆你对AI的认知？🔥
ChatGPT，一个以对话形式提供高质量服务的人工智能应用，通过强化学习微调及用户反馈，在交互中展示出色的能力，引发全球范围内的关注和热议。它以流畅自然的对话方式应对各种任务，从基础答疑到复杂创作，其生成代码和解答能力也让专业人士感到威胁。OpenAI作为背后的研究实验室，致力于通用人工智能的发展，ChatGPT的成功标志着AI技术的进步和可能的变革。然而，如何平衡技术发展与伦理问题、以及对传统职业的影响仍待探讨。
如何让感情重新升温？女孩子会因哪些因素决定与前任复合呢？
文章《机器人，给爱以回答》探讨了现代人寻找伴侣的方式，尤其是通过科技辅助如ChatGPT的角色。文章提到，找女朋友时，要保持独立个性，关注兴趣和梦想，积极参与社交活动；而找男朋友则强调参与共同爱好和真诚沟通的重要性。对于异地恋，文章认为只要有感情基础和努力维持，都可能有前景。分手的原因多种多样，包括信任问题、沟通困难等，但复合的关键在于理解和解决彼此的问题。
ChatGPT编假新闻旋涡，百家号黑手背后的利润游戏？
该文章揭露了一个利用ChatGPT生成假新闻并在百家号非法获利的案件。深圳一自媒体公司法人洪某弟购买大量账号，通过AI软件篡改热点新闻进行流量变现，但最终因发布虚假火车事故新闻被警方查处。警方发现21个百度账号在同一时间发布内容不实的文章，此行为严重违反了网络诚信和媒体职责，对当前的国内新闻媒体审核提出了批评，并强调了利用虚假信息获取利益的不道德性和长期风险。文章结尾呼吁所有自媒体从业者要坚守诚信，拒绝违法行为以维护信誉和声誉。
国内ChatGPT龙头股强势涨停，星火大模型能否超越？
国内ChatGPT龙头股科大讯飞强势涨停，旗下星火认知大模型发布会展示了其在教育、办公等多个领域的能力，并计划年内实现多次升级超越ChatGPT。尽管市场对此板块有波动，掌阅科技曾拉涨停但未能回封，而学而思MathGPT和网易子曰等细分领域的AI模型也崭露头角。AI大模型被看好推动计算机行业历史变革，尽管近期回调引起讨论，但分析认为其仍具上行空间。
ChatGPT概念再掀高潮？科技领域新主线？TMT板块蓄势待飞！
2月15日，A股收跌，但TMT行业特别是ChatGPT概念大幅上涨，因赛集团等多只公司涨停，科技有望成为2023年投资主线。ChatGPT的热度和政策支持推动了科技股如信创、充电桩等领域的放量增长。北京人工智能产业发展白皮书发布，强化了政府对TMT产业的支持。尽管市场情绪炒作风气浓厚，但专家指出ChatGPT仍面临研发成本高和技术短板等问题。全面注册制预期将提升资本市场效率和企业上市吸引力，TMT板块潜力被机构看好。2022年下半年，内地TMT企业IPO数量显著增加，科创板成为主要上市地。
汤姆猫跟进ChatGPT浪潮，20CM涨停背后的真实逻辑是什么？
文章讲述了A股上市公司汤姆猫因与ChatGPT相关技术的研发布局而股价大涨的情况。公司在3月2日因产品功能原型接入ChatGPT并投入资源，封上了涨停板，市值达新高。此前，公司已进行测试并计划利用ChatGPT进行AI交互产品的开发，以提升其IP的智能交互属性。在此期间，汤姆猫接受了大量机构和个人调研，并计划通过非公开发行股票来进一步布局和优化资本结构。然而，公司对相关技术直接拥有权以及未来商业化的不确定性也引发了市场关注和深交所的询问。尽管如此，股价上涨及对公司未来的期待促使了这一系列动作。值得注意的是，公司实控人朱志刚已有多次减持行为。
「股市复苏」私募巨头们如何乘风而起？20亿-50亿股票策略再夺冠军！
在今年一季度，A股市场上涨带动了股票策略私募的投资收益，超七成产品实现正收益，其中股票策略表现最优，受益于ChatGPT概念股票的强势。20亿-50亿元级别的股票策略私募尤为突出，加仓并取得高仓位，期货及衍生品策略则因市场表现垫底而收益负面。管理人申九资产以其在20-50亿量级的出色表现成为黑马，其业绩增长显著。
万字长文解读：从Transformer到ChatGPT，通用人工智能曙光初现2015年，四川知名主持人酒后路边“方便”，10分钟后只剩下一只高跟鞋
ChatGPT掀起的NLP大语言模型热浪，不仅将各家科技巨头和独角兽们推向风口浪尖，在它背后的神经网络也被纷纷热议。但实际上，除了神经网络之外，知识图谱在AI的发展历程中也被寄予厚望。自然语言处理是如何伴随人工智能各个流派不断发展、沉淀，直至爆发的？本文作者将带来他的思考。作者 | 王文广出品 | 新程序员自ChatGPT推出以来，不仅业内津津乐道并纷纷赞叹自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）大模型的魔力，更有探讨通用人工智能（Artificial general intelligence，AGI）的奇点来临。有报道说Google CEO Sundar Pichai发出红色警报（Red code）并促使了谷歌创始人佩奇与布林的回归，以避免受到颠覆性的影响[1][2][3]。同时，根据路透社的报道，ChatGPT发布仅两个月就有1亿用户参与狂欢，成为有史以来用户增长最快的产品[4]。本文以ChatGPT为契机，介绍飞速发展的自然语言处理技术（如图1所示）。 图1 ChatGPT引发 Google“红色警报” [1][2][3]从机器翻译到ChatGPT：自然语言处理的进化自然语言处理的历史可以追溯到1949年,恰好与共和国同龄。但是由香农的学生、数学家Warren Weaver发布的有关机器翻译的研讨备忘录被认为是自然语言处理的起点，比1956年达特茅斯会议提出“人工智能（Artificial Intelligence，AI）” 的概念还略早一些。二十世纪五、六十年代是自然语言处理发展的第一阶段，致力于通过词典、生成语法（图2）和形式语言来研究自然语言，奠定了自然语言处理技术的基础，并使得人们认识到了计算对于语言的重要意义。这个阶段的代表性的成果有1954年自动翻译（俄语到英语）的“Georgetown–IBM实验”，诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）于1955年提交的博士论文《变换分析（Transformational Analysis）》和1957年出版的著作《句法结构（Syntactic Structures）》等。 图2 句法分析示例，来自《知识图谱：认知智能理论与实战》图4-5，P149[6]在二十世纪六、七十年代，对话系统得到了发展，比如SHRDLU、LUNAR和ELIZA（图3）。麻省理工学院的SHRDLU采用句法分析与“启发式理解器（heuristic understander）”相结合的方法来理解语言并做出响应。LUNAR科学自然语言信息系统（Lunar Sciences Natural Language Information System）则试图通过英语对话的方式来帮助科学家们便捷地从阿帕网（ARPA net）获取信息，这倒像是当前爆火的ChatGPT雏形。ELIZA是那时对话系统的集大成者，集成了关键词识别（图4）、最小上下文挖掘、模式匹配和脚本编辑等功能[5]。 图3 ELIZA对话系统，摘自维基百科ELIZA词条 图4 ELIZA系统中关键词挖掘的流程图[5]随着自然语言处理任务愈加复杂，人们认识到知识的缺乏会导致在复杂任务上难以为继，由此知识驱动人工智能逐渐在二十世纪七、八十年代兴起。语义网络（Semantic Network）和本体（Ontology）是当时研究的热点，其目的是将知识表示成机器能够理解和使用的形式，并最终发展为现在的知识图谱[6]。在这个阶段，WordNet、CYC等大量本体库被构建，基于本体和逻辑的自然语言处理系统是研究热点。进入二十世纪末二十一世纪初，人们认识到符号方法存在一些问题，比如试图让逻辑与知识覆盖智能的全部方面几乎是不可完成的任务。统计自然语言处理（Statistical NLP）由此兴起并逐渐成为语言建模的核心，其基本理念是将语言处理视为噪声信道信息传输，并通过给出每个消息的观测输出概率来表征传输，从而进行语言建模。相比于符号方法，统计方法灵活性更强，在大量语料支撑下能获得更优的效果。在统计语言建模中，互信息（Mutual Information）可以用于词汇关系的研究，N元语法（N-Gram）模型是典型的语言模型之一，最大似然准则用于解决语言建模的稀疏问题，浅层神经网络也早早就应用于语言建模，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和条件随机场（Conditional Random Fields ，CRF）（图5）是这个阶段的扛把子。在搜索引擎的推动下，统计自然语言处理在词法分析、机器翻译、序列标注和语音识别等任务中广泛使用。 图5...
微软豪投OpenAI，ChatGPT冲击谷歌，NLP市场会迎来怎样的巨变？
微软将在2023年裁员1万人以应对经济和客户需求变化，但计划投资100亿美元给OpenAI，这表明企业对OpenAI的发展前景持有信心。此次投资背后是ChatGPT带来的影响，它强化了微软在搜索领域的竞争力，并推动公司通用型AI和NLP商业化。ChatGPT的用户量快速增长及增值版发布引发了市场担忧，特别是对其可能挑战谷歌的威胁评估。技术上，ChatGPT基于微调后的GPT3.5模型，展示了强大的预训练能力。然而，其大规模应用带来的训练成本和复杂性问题也不容忽视。OpenAI与微软的合作深化，预示着未来在AI领域的竞争将更加激烈，双方有望通过整合ChatGPT推动各自产品AI化，并对谷歌构成挑战。