揭秘!CiNOR芯片研发真相,边缘设备新宠还是冷门投资?
AI与化学

揭秘!CiNOR芯片研发真相,边缘设备新宠还是冷门投资?

恒烁股份的募投项目CiNOR存算一体AI推理芯片还在研发阶段,主要针对边缘和终端设备的小算力场景,与云端应用如ChatGPT有明显区别。万华化学营收增长但利润下降,受大宗商品价格上涨影响。华中数控收到关注函,购买土地及建筑提案与前次存在差异,交易所要求解释交易的必要性和合理性。韵达速递澄清网络传言,否认网点关闭和营收问题。鸿博股份报告项目运营风险,英博数科初创期面临挑战。三力士创始人逝世,佳缘科技股东拟减持。淮海实业发展集团违规贷款被查,交通投资集团新增借款比例高。房贷年龄讨论持续,但实际操作尚未改变。游戏产业年会显示,尽管市场规模下降,中国游戏出海仍保持一定收入。
电商狂欢!ChatGPT引领潮涌,各厂商纷纷接入,行业变革在即?
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电商狂欢!ChatGPT引领潮涌,各厂商纷纷接入,行业变革在即?

近期,电商平台成为ChatGPT的重要应用场景,众多电商企业开始接入这一AI技术以提升运营效率。其中,吉宏股份已成功利用ChatGPT优化跨境电商业务,节省人力成本,返利科技的如意APP也基于该技术提供AI导购服务。然而,随着竞争加剧和监管关注,企业还需谨慎评估与ChatGPT的关系并确保合规经营。ChatGPT对跨境电商行业的潜力显而易见,但也面临文本生成自然度和数据安全挑战。
没想到,ChatGPT原来是刷题高手,那咱孩子就少刷点了
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没想到,ChatGPT原来是刷题高手,那咱孩子就少刷点了

ChatGPT+小半爸 东西儿童教育 2023-04-19 大家好,我是小半爸。 ChatGPT火了好几个月,2023年也成了人工智能(AI)元年! 在去年11月30日发布后的5天时间里,ChatGPT收获了100万用户。 推出仅两个月,ChatGPT在2023年1月末的月活用户已突破1亿。 2023年3月15日——OpenAI宣布推出ChatGPT 4.0,不仅可以处理文字,还可以处理图片等多种形式的信息,在国内引发了一连串同类AI产品的发布,百度、华为、阿里都有官宣。 我从去年12月,就开始关注ChatGPT,写了一篇科普文章,介绍了史上最强AI(人工智能)机器人,ChatGPT横空出世。 今天我们聊一个,和技术无关,和家庭教育相关,值得每位家长来关注的话题:AI如此强大,我们的教育如何让孩子不输在未来? 我将从以下三个方面来分享我的看法。 未来已来,AI让教育重塑给孩子的教育,要反AI之道而行之解铃还须系铃人,AI建议孩子这么学 文章不长,希望这几分钟能对大家有所启发! 01 未来已来, AI让教育重塑 人工智能将正在改变世界,而无论是ChatGPT的创始人Sam Altman、OpenAI的早期投资人Elon Musk,还是各路专家、学者,都认为:AI对人类社会最为根本的影响,将发生在教育领域! 而且,这些影响已经在机构、学生、家长三个方面都显现了。 机构在创新 一些教育机构,看中了人工智能能够为学生个性定制课程的能力。可汗学院就宣布将使用GPT-4为其人工智能助手“Khanmigo”提供技术支撑,Khanmigo既可以作为学生的虚拟导师,也可以作为教师的课堂助手。 B站上也出现了不少用GPT技术来辅导孩子写作文,学英语听说读写的视频课程。甚至有机构把李白讲唐诗,苏轼讲宋词,华罗庚教数学,杨振宁教物理,周杰伦上音乐课,谷爱凌教滑雪作为未来AI私人定制教学的愿景。 学生在拥抱 学生是ChatGPT绝对的拥护者。ChatGPT公布之后,迅速成为了美国孩子们的心头爱,不断有新闻报道,中小学生利用ChatGPT帮助完成作业,大学生用ChatGPT撰写论文…… 到1月初,因为“担心GPT对学生学习的负面影响”,纽约教育局宣布:限制在纽约市公立学校的网络上使用ChatGPT。 随着中文“类GPT”应用的推出,估计中国的孩子们也难抵诱惑,在他们的日常学习中,使用AI完成作业,帮助刷题。 家长在揪心 让家长们揪心的问题是:AI如此强大的学习能力,会让我们的孩子未来找不到工作吗? 这还真不是杞人忧天,前几次大的技术革新包括之前大热的自动驾驶,淘汰的大部分是“蓝领”工作岗位,但ChatGPT们所具备的文案拟稿、图片设计、医生、律师、编程等技能,都是“白领”的范畴,都是大部分孩子们接受教育后的目标职业。 AI带来的威胁,再加上清华钱颖一教授多年前的一句警言:未来的人工智能会让我们的教育制度下培养学生的优势荡然无存。 让家长和很多教育工作者对孩子的教育产生了困惑:当下的教育模式一定需要改变,但怎么去重塑,并不清楚。 02 给孩子的教育 要反AI之道而行之 师夷长技以制夷,AI如此强大,我们不妨先来科普学习一下ChatGPT的训练原理。 ChatGPT的技术核心——GPT的全称是Generative Pre-trained Transformer,其中Pre-trained预训练,主要包含三个步骤。 第一步:“收集示例数据,训练一个有监督的模型”,从成千上万的问题中,由人工标记出一些问题,并写出参考答案给AI,然后AI理解人类是怎么表达和学习的。第二步:“收集比较数据,训练一个奖励模型”,人们从AI对同一个问题给出的不同回答进行打分排序,通过这种结果的比较,告诉AI什么是好的,什么是不好的。第三步:“根据奖励模型,对有监督模型进行持续的优化”,就是迭代重复前两步,让AI输出的文本越来越符合人的认知。 很眼熟吧,ChatGPT的学习过程是不是很像“刷题”,先做例题,然后对照和熟悉答案,最后就是大量重复,提高速度和准确率。 从中我们可以品出两点:首先刷题确实还是有用的,AI也需要刷题才能让自己更加“聪明”,刷题并不是反智的;另外,通过刷题训练提高智能这条路,AI已经做得“让人无路可走了”。 所以,随着AI时代的强势到来,我们的教育策略,要体现差异化,要反其道而行之。既然AI已经是刷题高手了,那给孩子的教育,就要反着来,轻刷题训练,重思维培养。 看到这,估计大家会嘟囔一句:说的有道理,但具体该怎么做呢? 03...
掌握分子对接艺术,从PDB到药物ADME——新冠病毒主蛋白酶抑制剂的全链路虚拟筛选之旅
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这是一份关于蛋白质-配体分子对接的系统学习教程,涵盖了从数据库使用、软件操作到虚拟筛选和动力学模拟的全过程。课程共七天,第一天介绍工具安装,第二天详细讲解PDB数据库查询与pymol应用,第三天至第四天教授虚拟筛选技术,并提供案例分析;第五天引入Linux和gromacs进行分子动力学模拟;第六天演示溶剂化模拟;第七天实战操作蛋白-配体模拟。每个阶段都有特定的目标和流程,通过这个课程,学员将能熟练掌握蛋白质对接的理论与实践技巧。