AI_News周刊：第一期
2023.02.06—2023.02.12
关于ChatGPT的前言：
在去年年末，OpenAI的ChatGPT在技术圈已经火了一次，随着上周它的二次出圈，ChatGPT算得上是人工智能领域的一颗明星，它在聊天机器人领域有着不可忽视的影响力。其准确、快速、人性化的回答令人惊讶，让人感到未来已经到来。
各大厂家也坐不住了，除了国外谷歌连夜发布的Bard，国内玩家也接连爆出加紧开发中国版ChatGPT的消息。一众互联网玩家包括百度360阿里网易京东科大讯飞官宣入局之际，关于谁能打造中国版ChatGPT的问题也争得一塌糊涂。
但是我想，无论是谁继而打造出第二个类似ChatGPT的产品，也终是对其的追随与效仿，如何打造出另一种划时代的产品，才是厂家所考虑的，而不是一味的追随热点（但是我相信由于OpenAI的一些限制，国内还是有不少用户没有领略ChatGPT的魅力所在）。
作者在1月初，就曾对话过ChatGPT，但是我主要是针对一些编程的问题进行沟通，发现其可以直接通过函数名给你续写函数，其实这没有什么因为我一直是一个GitHub Copilot的使用者，在使用Copilot的期间，便体会过在编程问题上此类AI的强大，但是ChatGPT与Copliot的不同时，GPT可以通过输出的报错告诉你错误大概出现在哪里并如何解决，也可以为您解释一段代码的含义，此外还能帮你优化代码，在我测试的几个基础问题上还是解决的很好，详情见下图。
虽然国内社区团购、外卖、短视频等领域可以更快地获得商业回报，这些领域的商业模式更为成熟，更易于实现盈利。相比之下，训练一个高效的语言模型需要大量的数据和强大的计算资源，并且要经过长时间的训练和评估，很难在短时间内实现商业回报。
此外，目前国内市场对语言模型的需求还不是很高，需要不断的推广和教育，这对企业来说也是一个挑战。ChatGPT确实非常的优秀，但是我想在这次浪潮的影响下能给国内企业一些启示，在竞争激烈的市场中，把握机遇并走在行业前沿，是所有科技公司都应该思考的问题。只有在不断创新和提升技术的同时，才能保证自己的竞争力并领先于他人。同时，还需要注意科技公司的社会责任，积极地推动人工智能的发展，为人类带来更多的惠益。总之，追随热点是没有意义的，重要的是要探索未来，创造未来。
彩蛋：上面的话有一些是ChatGPT续写的
News
1.Quora 向公众开放其新的 AI 聊天机器人应用程序 Poe
国外“知乎” Quora 已开放其新的 AI 聊天机器人应用程序 Poe 的公共访问权限，该应用程序允许用户提出问题并从一系列 AI 聊天机器人中获得答案，包括 ChatGPT 制造商、OpenAI 和 Anthropic 等其他公司的聊天机器人。该公司表示，除了允许用户试验新的 AI 技术外，Poe 的内容最终将有助于发展 Quora 本身。Quora 于 12 月首次发布了 Poe 的移动应用程序，但当时需要邀请才能试用。随着周五的公开发布，任何人现在都可以使用 Poe 的应用程序。目前，它仅适用于 iOS 用户，但 Quora 表示该服务将在几个月内登陆其他平台。
2.谷歌推出 Bard，一项由对话应用程序语言模型 (LaMDA) 提供支持的实验性对话式 AI 服务
Bard将与我们的 LaMDA 轻量级模型版本一起发布。这个小得多的模型需要更少的计算能力，使我们能够扩展到更多的用户，从而获得更多的反馈。我们会将外部反馈与我们自己的内部测试相结合，以确保 Bard 的回答在质量、安全性和真实信息的基础性方面达到高标准。我们很高兴这一阶段的测试可以帮助我们继续学习和提高 Bard 的质量和速度。很快，您将在搜索中看到基于 AI 的功能，这些功能将复杂的信息和多个视角提炼成易于理解的格式，这样您就可以快速了解全局并从网络中了解更多信息：无论是寻找其他视角，例如既弹钢琴又弹吉他的人的博客，或深入探讨相关主题，例如作为初学者的入门步骤。这些新的 AI 功能将很快开始在 Google 搜索中推出
3.越南的 VinBrain 将医疗保健 AI 模型部署到 100 多家医院
总部位于越南的健康科技初创公司 VinBrain 正在确保 AI 诊断能够对生命体征、血液测试、医学图像等进行类似的整体观察。VinBrain 首席执行官 Steven Truong 表示：“多模态数据是提供可改善患者预后的精准护理的关键。“例如，我们的医学成像模型可以分析胸部 X 光片，并自动观察患者心脏、肺部和骨骼的异常发现。”Truong 解释说，如果医学成像 AI 模型报告患者的扫描显示肺部实变，医生可以将 X 射线分析与读取健康记录的大型语言模型结合起来，以了解患者是否发烧——帮助临床医生更快地确定肺炎的诊断更具体。
4.人工智能加入追捕外星人：研究发现 8 个潜在的外星信号
研究人员开发了一种人工智能系统，在寻找外星信号方面优于传统方法。早期的结果非常有趣，足以让科学家们重新使用他们的射电望远镜进行第二次观察。这项研究于上周发表在《自然天文学》杂志上，强调了人工智能技术将在持续寻找外星智能中发挥的关键作用。该论文背后的团队训练了一个人工智能来识别自然天体物理过程无法产生的信号。然后，他们为它提供了一个由位于西弗吉尼亚州的世界上最大的射电望远镜之一的格林班克望远镜收集的超过 150 TB 数据的庞大数据集。AI 标记了超过 20,000 个感兴趣的信号，其中八个显示了科学家称之为“技术签名”的明显特征，例如可以提示科学家存在另一个文明的无线电信号。
期待下周与你相见
