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步骤5：辣椒直播作為中國的高科技公司，我的觀點是技術一定要有團隊去跟蹤。《中國企業家》：在底層的，它還是大廠的遊戲，因為你的技術能力，算力，模型的訓練，隻有大廠做得了，在生態上創業公司才行。周鴻禕：我不這麼看，它為啥能變成一個革命，五個鏈條都做得很好。第一，ChatGPT能做出來，除了OpenAI的努力，實際上所有的成果都不是OpenAI，裏邊用到的各種算法，各種模型，都是美國幾十年下來，包括穀歌很多公司、大學、實驗室，公布了開源的算法、論文，這種集大成者，所以ChatGPT是很恰當地把這些成果用到了一起，這是對我們第一個啟發，我管它叫Open Source（資源開放）。我認為是新時代的集中力量辦大事，大家一定要相互交流成果，而不是封閉起來，畫地為牢。第二，OpenAI和微軟的合作模式，OpenAI更像是有理想的研究機構，它選擇了一條最難的任務就是做強人工智能，用通用大模型解決通用問題。如果沒有這種格局和長期主義，即使是微軟、穀歌、Meta這些公司也不行，公司大到一定時候，最大的障礙是實用主義，我承認我們有人工智能研究院，也培養了很多專家，但我們也是實用主義觀念。第三，確實需要產業化公司的介入。大廠的介入，不光是算力，它要解決幾個問題：1.ChatGPT的成功一部分是技術，一部分是產品體驗，還有一部分是工程化，這裏邊看起來很簡單，把多少億的數據送進去進行訓練。我認為這次ChatGPT成功，微軟出了很多算力、工程師，幫它解決工程化的問題。2.公司比較擅長的是用戶產品體驗，很多做研究的科學家可能技術完成了，但這東西有人沒有人用，因為用戶體驗很重要。蘋果手機再有App Store，如果它的體驗界麵做得不好，這個產品也是不能成功的。所以我覺得微軟在這方麵的貢獻應該做了很多。3.最後這件事還要找到商業模式，因為運算的成本很高，訓練、推理、運轉的成本高，如果找不到商業模式，這事難以為繼，但你讓科學家們去想掙錢的事，可能會錯位。這應該是商業公司來做。4.生態。光有大廠是不夠的。大家現在都意識到了這東西像一個操作係統或者像雲服務、App Store一樣，無論你打什麼比喻它上麵一定要有垂直的應用。我是覺得國內要做，無論誰做這大模型，都要早點開始考慮不能把它做成封閉的，而是把它變成開放的市場的概念。5.麵對用戶。強大的用戶流量的反饋，上億的用戶，個人和企業都能用極低的門檻，使用ChatGPT，這裏麵用戶使用意圖的猜測，使用問題滿意度的反饋，都會給ChatGPT帶來不斷的改進，推動智能飛輪越轉越快。中國不能缺席《中國企業家》：剛才您說的ChatGPT在美國是開放的勝利，而不是大家關起門來自己搞。周鴻禕：我力圖總結它成功的經驗，我覺得從技術、語料、戰略上，我們都能做。我們中國人的工程化能力很強，模仿能力也很強，後來居上也不是不可能，現在最關鍵的難題是大方向和目標，別人已經給你驗證出來了，剩下就是時間問題。我覺得可能需要在機製上有真正的創新，要不然很有可能畫虎不成反類犬。我粗略總結幾個詞：第一肯定是開放，第二是合作，第三是Open Source。《中國企業家》：咱們之前已經談過一部分，數據的汙染有可能會存在自我修正嗎，怎麼樣讓它避免和人類為敵呢？。
步骤6：《星秀直播》連煮咖啡都和數學有關係？學渣：有被冒犯到！自傳入中國以來，咖啡從一種奢侈飲品逐漸成為了人們生活中的常見飲品。現代年輕人“月亮不睡我不睡”的生活狀態，讓咖啡等提神飲品成為了他們的“快樂源泉”。大家不僅會去店裏買咖啡，有條件的還會選擇在家煮咖啡，但是煮咖啡和煮出好喝的咖啡卻是兩個不同的概念，那怎麼才能煮出好喝的咖啡呢？工作時喝咖啡沒想到吧，咖啡萃取也有公式！咖啡的口感與咖啡豆的品種、產地、烘焙度、釀造方法以及衝煮咖啡時的水質、水溫、研磨度、用量、擠壓度都有關。咖啡的萃取更是煮咖啡時重中之重的一個環節，是獲得好喝咖啡的關鍵步驟。萃取是利用係統中組分在溶劑中有不同的溶解度來分離混合物的單元操作，簡單來說，就是用水衝煮咖啡時從咖啡粉中帶走其中的可溶性物質的過程。經過萃取，我們所喝的咖啡便是可溶性物質與水的混合。通常用萃取率（%）來衡量萃取的程度。計算公式為：萃取率（%）=萃取出的咖啡物質質量÷原始加入的咖啡豆質量舉個例子，用20克的咖啡粉製作咖啡，最後咖啡殘渣經過幹燥後稱量為17克，那麼可溶性的成分就是3克，咖啡的萃取率為15%（3÷20=0.15）。這時候可能會有人說了，這所謂的萃取公式真的靠譜嗎？在這個公式下什麼樣的咖啡才好喝呢？這個問題其實早就有了答案，20世紀50年代，美國咖啡釀造研究所驗證最理想的萃取率在18-22%之間。當萃取率小於18%時，即被認為是咖啡萃取不足，這樣的咖啡口味會偏酸；當萃取率大於22%時，則被認為是萃取過度，這樣的咖啡口味會偏苦，有燒焦的味道。由此可見，控製咖啡的萃取率便可實現不同口味咖啡的製作。。
步骤7：我秀直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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