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chat GPT方向毋庸置疑，是当前市场上热度最高的方向，chat GPT的上限意味着语言类AI底层技术NLP进步显著，同时启示AI集团领域更高效的transformer和产出更类人的RLHF算法。应用上作为GPT的升级，chat GPT推动了AIGC的发展，AIGC渗透率有望在2025年提升至10%，市场规模或将于2030与万亿。 chat GPT解决了人工智能模型的一些核心技术痛点，应用前景非常广阔，技术、内容、硬件的相关企业都将受益，相关技术在金融、政府、医疗等领域的落地也值得期待。该主题具备中长期投资价值，所以，今天特意花时间整理出菜特gpd，概念十元以下最具翻倍潜力的五朵金花，供大家参考研究！ 相关概念股 吉宏股份 公司2021年年报显示利用客服历史数据和自然语言处理系统建立自动回帖数据模型,实现Facebook广告帖子的自动回复的项目已完成。 宇信科技 公司现有的产品中，呼叫中心是一套集多渠道触达的全媒体智能化客户联络管理系统，支持语言、文本、视频等媒体流的呼入和呼出，支持基于NLP技术的智能交互体验，全面集成客户管理、客户视图、客户交易系统，可实现客户中心、信用卡中心、远程银行、在线客服、视频客服等多种应用。 岭南股份 2023年2月9日互动易回复：公司已与腾讯建立长期战略合作关系，在AI、云计算、大数据等领域进行全方位的布局。ChatGPT是AI的具体应用领域之一，属于双方合作领域。 三六零 目前360搜索是中国搜索引擎的Top2，市场份额为36%，公司的人工智能研究院从2020年开始一直在包括类ChatGPT技术在内的AIGC技术上有持续性的投入，投资规模及技术水平与当前的ChatGPT 3相比还有较大差距，各项技术指标做到略强于ChatGPT 2。 荣联科技 ? 2020年3月6日公司互动回复：公司一直密切关注人工智能领域的发展变化，并在自然语言处理（NLP）和机器学习等领域取得重要进展，智慧新闻产品iNEWS、智能客服平台、互联网疫情资讯数据平台等相关具有自主知识产权的产品和解决方案已经应用到行业客户。

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来源：DeepTech深科技作为 AIGC 的典型应用之一，ChatGPT 正以势不可挡的态势席卷全球。国内外科技互联网巨头纷纷入局。ChatGPT 爆火后，许多科技公司纷纷跟进，或将其整合进自家产品，或尝试开发类似的语言模型。从短期（目前的技术水平）和长期（技术成熟之后）的角度来看，ChatGPT 类的模型和产品到底有哪些典型应用场景？美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系教授李博表示，目前搜索是一个比较热门的应用场景。从短期来看，她觉得 ChatGPT 作为文章写作 Coding 生成的辅助查错工具还不错，但是还不能完全依赖 ChatGPT 来做回答和搜索，因为它的回答不能保证正确性。从长期角度来看，她认为 ChatGPT 可以和不同的 AI 模型工具结合，做更友好的自动问答系统、学习工具等辅助性工具。有人认为 ChatGPT 的影响力不亚于互联网的诞生，它将带来下一次技术革命。据介绍，ChatGPT 是依赖大量语料训练出来的，所以它从某些 Task 和场景下来看有很优秀的表现，比如 Summarization、Dialogue 之类的，所以她对这项技术非常看好。不过她觉得，如果要长久发展并用于重要领域中，ChatGPT 的可信赖性保证、纠错能力等非常重要。比如，ChatGPT 之类的模型目前仍存在一些根本问题，它会言之凿凿地给出看似准确的错误答案，或者在用户的刻意引导下输出本不应该输出的内容。原因在于，ChatGPT 的训练数据本身就是大量现有语料，所以它生成数据的 Distribution 和现有的其实非常接近，所以在统计角度上很难判断。不过，也可以使用一些水印的方式，但是目前水印的方式很容易被破解。所以区别 ChatGPT 生成文本还需要做更多功课，比如使用更有效的 Cryptography Based 的水印方式等。解决这些问题是任重而道远的，毕竟 ChatGPT 是个纯 Data-driven 的大模型，之前模型存在的 Vulnerabilities 等问题它也都会有，所以从长远看来，我们还需要做很多事情。比如：1）引入 Knowledge、Symbolic reasoning 等去强化他的逻辑性和正确性；2）设计更多好的 Supervision 使得模型可以有效学习正确的星系；3）设计更好的奖励机制；4）提出更好的数据清理整合方法；5）设计有效的解释机制，以便人们更容易 Debug 模型的输出。还有一些研究指出，以 ChatGPT、Stable Diffusion 为代表的 AIGC 技术可能涉及到隐私和道德问题。由于?ChatGPT、Stable Diffusion 需要用大量数据来训练，所以会有泄漏训练数据隐私的问题等。针对此，我们可以：1）用 Privacy-preserving 的方法来训练模型，但是一般会影响模型的准确性，而且大模型很难用 Differentially private 的方法来训练；2）可以生成 Synthetic Data 来训练模型，但这同样会损失一些模型准确性；3）可以用一些其他方法比如加上一些扰动，使得生成的数据离元数据比较远，目前已经有人用该方法来保护艺术家的 IP。更多关于 Privacy Protection 的方法也值得研究，预计这会是一个非常有意思的领域。目前，李博团队在 Privacy-preserving model training and data generation 方面也有一些工作，其主要专注于研究 ChatGPT 在内的大模型的可信赖问题，包括安全问题、公平问题、以及优化大语言模型不要输出 Toxic Languages 等。同时，该团队还和英伟达合作了 Retrieval-Augmented Visual-Language 大模型，以让模型可以利用 Vision 和 Language 的信息做有效的信息整合，以及 Retrieval-Augmented 9.5B 语言模型。当然，中国做 ChatGPT 之类的模型也有自己的优势。澜舟科技创始人兼 CEO、AI 科学家周明博士认为，在追赶 ChatGPT 上，中国需要更懂中文、更懂中国、更懂中国人的 ChatGPT，在基于中文的认知智能赛道中，中国有换道超车的优势，国内产学研必须“组队对抗”，“新技术、新研究一定要落到产业中，再通过产业反馈带动新技术、新研究的新一轮飞跃。另据悉，澜舟科技将与中文在线共建 AIGC 技术在文学创作领域的辅助技术，探索在漫画、动画、视频等 IP 衍生业务领域的新型内容生产方式。支持：Ren

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