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人工智能行业专题报告:GPT将如何影响我们的工作?
GPT能够快速处理大量信息，生成高质量的文本和报告，从而显著提高工作效率。例如，在金融行业，GPT可以自动生成投资分析报告、市场预测等，减少人工分析的时间和成本。改变工作性质 GPT的广泛应用将促使一些传统职业向更加智能化、自动化的方向发展。工人需要不断提升自己的技能和知识，以适应这种变化。
人工智能行业进入爆发期，应用场景持续拓展技术积累与突破：人工智能发展历经符号主义、机器学习、深度学习等阶段，近年来以ChatGPT为代表的技术突破引发全球关注。专家预测，未来每个行业都将与人工智能深度融合，自动化和智能化设备需求激增。
首先，人工智能无法完全取代我们的工作，因为它没有我们的创造力和判断力。人工智能只能根据给定的任务和数据做出有限的决策，它缺乏我们拥有的自主思考能力。此外，人工智能的应用也仍然存在一定的技术限制，因为它不能完全取代我们的工作。
工作流程颠覆性优化流水线式工作正被AI改造：工厂质检员通过AI视觉系统能同时监测20条产线良品率；文字工作者用GPT类工具3分钟完成1000字初稿；程序员借助Copilot编码效率提升55%。这类工具底层支撑是自主学习的预测性算法，像某物流企业用路径优化AI后，配送成本下降了21%。
“商汤日日新”大模型体系全面升级,飞速迭代赋能百业日日生新
1、“商汤日日新”大模型体系全面升级，飞速迭代赋能百业日日生新 在2023世界人工智能大会（WAIC）上，商汤科技作为战略合作伙伴，隆重推出了“商汤日日新SenseNova”大模型体系的多方位全面升级，以及在该体系下的一系列大模型产品更新和丰富的落地成果。
2、商汤科技在2023年4月10日的技术交流日活动中，正式公布了其“日日新SenseNova”大模型体系。这一体系旨在通过“大模型+大算力”的战略布局，推进AGI（通用人工智能）的发展，并为各行各业提供强大的创新引擎。
3、SenseCore商汤AI大装置：作为AI基础设施，SenseCore商汤大装置中包含了AI原生基础设施层、深度学习平台层、算法模型层，打通了算力、平台、算法。基于SenseCore，商汤科技可以将不同技术层集中建设、按需调配，从而为千行百业提供解决方案，降低AI模型应用的边际成本。
4、此次大会上，华为“盘古”、商汤“日日新”、网易“伏羲”等30多款国产人工智能大模型集中亮相，展示了中国在人工智能大模型领域的强大实力。这些大模型不仅技术先进，更重要的是它们着眼于行业应用的探索，体现了应用牵引的中国特色。
5、我们以AI大装置SenseCore打造AGI时代的基础设施，并基于此将大模型体系命名为‘日日新SenseNova’，寓意‘苟日新、日日新、又日新’，希望在模型的迭代速度及处理问题的能力上可以日日更新，不断解锁AGI的更多可能。
6、商汤在2023年发布了日日新大模型体系，已迭代至5版本，宣称是全国首个音视频流式交互大模型，在通用能力、多模态能力方面达到行业领先水平。即将发布的日日新0，综合性能和多模态能力预期对标国际一流水平。
人工智能与大模型是什么
1、人工智能（AI）是模拟人类智能行为的科学系统，大模型是AI中参数量超百亿级的深度学习子集。具体解析如下：人工智能（AI）的核心定义与技术分支AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，核心能力体现在感知、决策、执行三大维度。
2、定义：大模型是人工智能领域中的一个术语，特指具有大量参数的机器学习模型，这些模型通常需要大量的数据来训练。范畴：大模型是AI技术中的一种具体实现方式，属于机器学习或深度学习的范畴，但因其规模庞大而具有独特的特点和应用价值。
3、大模型是人工智能技术手段之一，通过其强大计算能力，提升特定任务性能。人工智能还包括其他技术方法，解决更复杂问题。
4、包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。大模型：是人工智能领域的一种技术实现方式。大模型通常具有庞大的参数量，能够通过学习大量数据，掌握复杂任务的解决方法。它们是人工智能技术在特定方向上的深化和发展。
5、与弱人工智能不同，大模型通过扩大参数规模和海量数据训练，能够支持各类人工智能任务。大模型是指那些参数规模巨大的人工神经网络。由于参数规模巨大，这类模型展现出强大的能力，并在多个任务中表现出优秀性能。 大模型由于学习了丰富的知识和大量数据，具备了良好的通用性。
6、大模型是智能体的大脑：赋予智能体强大的理解与生成能力。智能体是大模型的指挥：通过配置不同类型的大模型，智能体可以适应各类场景，成为关键决策和操作者，可以帮助处理一些复杂的任务与工作。
大模型在哪些领域最火
大模型在自然语言处理（NLP）、汽车、推荐系统、自动驾驶、医疗诊断、金融分析等领域最为火热。自然语言处理（NLP）：大模型在自然语言处理方面的应用极为广泛，包括对话系统、自动翻译、语音识别、文本生成和语义分析等。这些技术已经成为现代人工智能的重要组成部分，极大地推动了人机交互和信息处理的发展。
物理学与宇宙学：大模型在处理量子纠缠等复杂物理问题上展现出强大的能力，辅助了凝聚态物理的研究。在高能物理数据分析中，它能分类粒子碰撞事件，识别稀有物理现象，如希格斯玻色子的信号。此外，大模型还能通过模拟暗物质的分布或星系的形成，验证理论假设。
大模型常见的四个应用领域及场景如下：自然语言处理：大模型在该领域应用广泛，可进行文本生成，用于创作小说、诗歌、新闻报道等；能实现高质量的机器翻译，支持多种语言互译；还可用于问答系统，理解用户问题意图，从大量知识中提取准确答案，应用于智能客服、智能助手等场景。
金融：在金融领域，大模型被用于风险评估、欺诈检测、投资建议等方面。通过分析大量金融数据，大模型能够识别出潜在的风险和机会，为金融机构提供决策支持。医疗：在医疗领域，大模型的应用包括疾病诊断、药物研发、患者护理等。
图像识别：大模型在图像识别领域具有出色的性能，可以用于人脸识别、物体检测、场景识别等任务。视频分析：通过对视频帧的逐帧分析，大模型可以实现对视频内容的智能理解，如行为识别、异常检测等。语音识别与合成：语音助手：大模型可以识别用户的语音指令，并执行相应的操作，如查询天气、播放音乐等。
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