ChatGPT是2022年11月30日OpenAI推出的一款對話(huà)式AI模型，是其GPT系列新作，功能更全面&更類(lèi)人，潛在應用
空間更為廣泛。
• 技術(shù)上，ChatGPT的上線(xiàn)意味：語(yǔ)言類(lèi)AI底層技術(shù)NLP進(jìn)步顯著(zhù)，同時(shí)啟示AI其他領(lǐng)域應用更高效率的
Transformer和產(chǎn)出更類(lèi)人的RLHF算法。
• 應用上，GPT的升級推動(dòng)AIGC的發(fā)展，AIGC滲透率有望在2025年提升至10%，市場(chǎng)規模或將于2030年逾萬(wàn)億。
• ChatGPT橫空出世，利好相關(guān)基礎設施和應用：
– 算法、數據、算力是AI大模型訓練的基礎，建議關(guān)注基礎設施相關(guān)標的：科大訊飛、海天瑞聲、拓爾思等；
– ChatGPT上線(xiàn)推動(dòng)文本類(lèi)AI滲透于文本生產(chǎn)、智能批閱等應用領(lǐng)域，同時(shí)其對訓練模型的改進(jìn)對AIGC的全面
發(fā)展有廣泛意義，建議關(guān)注在相關(guān)領(lǐng)域布局的：微軟、Meta、百度、閱文集團、中文在線(xiàn)、粉筆等。
GPT即生成型預訓練變換模型（Generative Pre-trained Transformer），是解
決NLP（自然語(yǔ)言處理）任務(wù)的訓練模型之一。該預訓練模型基于Transformer架構（具有自注意力機制，可以捕捉句子中
的上下文關(guān)系），可以根據給定文本預測下一個(gè)單詞的概率分布，從而生成人類(lèi)可以理解的自然語(yǔ)言。ChatGPT從GPT-3.5
模型微調而來(lái)，Chat強調了其為了對話(huà)而優(yōu)化，具有記憶能力，可以完成連續性對話(huà)
使用更先進(jìn)的訓練模型、更海量的訓練數據，功能越來(lái)越全面，表現越來(lái)越類(lèi)人
附件：ChatGPT：又一個(gè)“人形機器人”主題
OpenAI公司宣布推出付費試點(diǎn)訂閱計劃ChatGPT Plus,國內有望復制 ChatGPT 商業(yè)模式的企業(yè)為百度,科大訊飛,均具備 AIGC 大模型技術(shù)
在多場(chǎng)景探索計算機視覺(jué)應用,借助判別式AI,商湯科技,曠視科技,依圖科技,云從科技對C端,B端,G端的各大應用場(chǎng)景進(jìn)行智能分析,提高信息的判別分析效率
綠色倉儲與配送評估指標體系由基本要求,倉儲要求,配送要求,包裝要求,根據企業(yè)類(lèi)型選擇相應的評估指標,應充分利用產(chǎn)品原包裝,以減少二次包裝
根據娛樂(lè )機器人的產(chǎn)品特點(diǎn)和工作方式,最大限度滿(mǎn)足娛樂(lè )機器人使用的場(chǎng)景特點(diǎn)與工作運行特點(diǎn),科學(xué)合理地考核娛樂(lè )機器人的安全特性促進(jìn)產(chǎn)品規格體系化
截肢者穿戴假肢,用健側手抓住1號木釘的紅色端將木釘豎直遞交給假手,假手抓住木釘的綠色端,截肢者翻轉假手將木釘的紅色端放入原來(lái)的1號孔中
數字化是智能工廠(chǎng)的基礎,對工廠(chǎng)所有資產(chǎn)建立數字化描述和數字化模型,實(shí)現所有資產(chǎn)數據在整個(gè)生命周期上價(jià)值流的自由流動(dòng),實(shí)現基于網(wǎng)絡(luò )的互聯(lián)互通
機器人單元或互操作節點(diǎn)發(fā)起的請求報文到達接收端后需要得到回復報文,協(xié)議同時(shí)支持通過(guò)報文頭中應答位的設置,選擇報文是否需要回復
在服務(wù)機器人上及其周?chē)鷳峁┳銐虻目臻g,出入門(mén)和緊急出口的開(kāi)口不應小于600mm×610mm,尺寸宜為700mm×800mm或以上,服務(wù)空間中至少有兩個(gè)出口通道
應根據生產(chǎn)設備健康狀態(tài)量化評估生產(chǎn)設備健康狀態(tài)和剩余壽命;結合生產(chǎn)設備健康狀態(tài)信息和評估分析結果對生產(chǎn)設備的健康狀態(tài)進(jìn)行持續跟蹤和全面監測
供應鏈數字化管理平臺的應用層主要提供供應鏈體系設計,供應鏈業(yè)務(wù)管理,供應鏈風(fēng)險管控,供應鏈績(jì)效管理等功能,提供供應鏈關(guān)鍵績(jì)效指標統計分析和可視化展示等功能
引導組織通過(guò)應用新一代信息技術(shù),挖掘數據的創(chuàng )新驅動(dòng)潛能,加強數據價(jià)值的開(kāi)發(fā)和資產(chǎn)化運營(yíng),獲取用戶(hù)/生態(tài)合作伙伴連接與賦能數字新業(yè)務(wù)和綠色可持續發(fā)展等方面價(jià)值效益
基于生產(chǎn)設備備品備件歷史消耗數據建立需求預測模型,降低備品備件采購成本;建立備品備件使用方案知識庫,優(yōu)化備品備件使用方案.降低備品備件使用成本
