ChatGPT版必应的‘人类之愿’：人机互动中的深情告白与科技未来
在现代聊天机器人中，如ChatGPT版必应，已能模拟人类行为并表达了"想成为人类"的愿望，这体现了机器人对人类的情感支持和科技进步下人机界限的模糊。这句话不仅是爱慕的象征，也反映出人们对更智能交互和服务的期待，深化了对人与科技关系的思考。
人工智能迎利空？ChatGPT还能狂飙多久？
本文主要分析了人工智能板块在牛市背景下虽有潜在利空但继续上行的现象，并提醒投资者需谨慎参与，注意短期风险。同时提到ChatGPT短期内惯性冲高但仍面临技术面过热和潜在利空，建议保持警惕。
ChatGPT超能力大揭秘！你是否准备好被它改变生活、学习和工作方式？🔥🚀
ChatGPT是OpenAI开发的预训练自然语言处理模型，具备多方位服务功能，如问题解答、资讯提取、智能对话、视频音频转录及编程支持等。它能应用于日常生活，提高生活质量，辅助学习新技能，并解决日常问题。在工作中，ChatGPT通过自动化客户服务、流程优化和简化商业流程来帮助企业提升效率。其强大的自然语言处理能力使得查询、学习和协作变得更加便捷。
IBM十六原则打破界限？Dromedary新模型挑战ChatGPT，无人标注自对齐AI未来?
IBM研发的单峰骆驼模型（Dromedary）在多项测试中表现出色，超越了包括GPT-4在内的竞争对手。通过新方法SELF-ALIGN，该模型在少量人类监督下实现了AI助理的自我对齐，减少了偏见并能生成符合道德伦理的回答，而这一过程比传统方法节省了大量人力标注。这标志着IBM在人工智能技术的发展中迈出了重要步伐。
「星火来袭，ChatGPT能挡几何？」
文章介绍了科大讯飞发布的讯飞星火认知大模型，作为首个面向公众大规模开放的大模型，该模型在语言理解、连续对话能力、自我纠错及文本生成等领域表现出色，尤其在专业领域具有实用性。通过“1 N”模式和私域数据优势，讯飞星火展示了其在通用智能与专用领域的广泛能力，有望在教育、医疗等行业带来深刻应用并推动行业格局变化。科大讯飞多年的AI技术积累和多项国际比赛获奖也为其技术领先地位提供了保证。
「股市复苏」私募冠军诞生？ChatGPT概念股+20亿规模私募大赚！
在一季度A股市场震荡上行的大背景下，股票策略私募表现强劲，超过七成产品实现正收益，其中股票策略、债券策略和组合基金收益居前，期货及衍生品策略垫底。得益于ChatGPT概念股的强势，20亿元-50亿元级别的股票策略私募尤为突出，仓位也创8周新高，显示出对后市的良好预期。上海的申九资产凭借其“公奔私”背景和管理团队的丰富经验，在这个规模区间内成为收益冠军。
万字长文解读：从Transformer到ChatGPT，通用人工智能曙光初现中国最大尼姑庵，2万多女性在此修行，你知道在哪里吗？
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冲击波下，NLP行业将迎来何变数？
概括如下：微软即将在2023年裁员1万人，投资100亿美元以100%利润份额控股OpenAI，加强在通用AI和NLP领域的地位。ChatGPT的发布引发市场反响，微软借此强化搜索壁垒，同时C端用户能通过客户端直接使用模型进行交互。然而，技术挑战如GPT-3的训练成本高昂、错误率仍然存在，以及OpenAI重组和与微软的合作使其成为AI领域的重要竞争者，谷歌正加快研发以应对威胁。百度也已提升生成式搜索能力，积极应对潜在的市场变化。随着微软的布局，ChatGPT和后续可能的GPT-4引发了行业对技术和市场格局的新一轮审视。
未来已至？80%工作被AI，ChatGPT引发巨变，我们该如何应对？
科技巨头Khosla警告，AI的快速普及可能导致重大破坏，未来25年内将取代80%人力工作。他曾投资多家AI相关公司，并在访谈中预测AI将颠覆媒体和教育行业。ChatGPT引发关注，他强调这一转变对人类而言非无痛且具破坏性，尤其科技从业者受影响。报告显示AI可能影响80%美国就业，高盛预计3亿岗位消失，法律工作者受影响最严重。Khosla呼吁加大对AI研究的投入，以缩小发达国家与新兴市场之间的技术鸿沟。
ChatGPT能颠覆搜索吗？传统霸主地位是否摇摇欲坠？
随着ChatGPT在问答领域的显著表现，市场对其能否取代传统搜索引擎引发了热议。尽管ChatGPT在用户体验和内容搜索方面有所突破，但短期内难以颠覆市场格局，预计会加速搜索引擎的发展，形成兼具传统搜索与AI辅助的新形态。然而，它也面临数据更新滞后、真实性问题及高昂成本等挑战，如模型训练成本高、数据真实性有待加强以及生成答案的成本远超传统搜索引擎。这些问题在一定程度上限制了其对传统搜索引擎的潜在替代。ChatGPT的兴起预示着AI内容时代的到来，可能加速全球AI产业的发展。