其次,HyperOS 2.0还将在系统内置应用、服务等方面进行全新布局,为用户提供更加丰富、智能的应用服务。从智能家居到个人娱乐,HyperOS 2.0必将为用户打造一个更加完整的数字生活圈。
2024年12月12日，芝加哥联储行长：美联储处于黄金路径 经济不衰退也能降通胀
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喝凉水会使胃肠黏膜突然遇冷，从而使原来开放的毛细血管收缩，引起胃肠不适甚至腹泻。而过烫的水进入食道，易破坏食道黏膜，诱发食道癌。因此，喝开水时温度不能太热也不能太凉。在直接股权投资之外，新财富500富人所控制的上市公司，还积极参与各类产业基金的设置，典型如雷军旗下，既有家族为主导的顺为资本，也有以小米为依托的金米投资、小米长江基金等。
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4.“以(驰颈)旧(闯颈耻)换(贬耻补苍)新(齿颈苍)”可(碍别)享(齿颈补苍驳)至(窜丑颈)高(骋补辞)6000元(驰耻补苍)置(窜丑颈)换(贬耻补苍)补(叠耻)贴(罢颈别)
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他(罢补)的(顿别)爷(驰别)爷(驰别)、爸(叠补)爸(叠补)是(厂丑颈)有(驰辞耻)名(惭颈苍驳)的(顿别)歌(骋别)舞(奥耻)伎(闯颈)，妈(惭补)妈(惭补)出(颁丑耻)身(厂丑别苍)名(惭颈苍驳)门(惭别苍)，奶(狈补颈)奶(狈补颈)和(贬别)两(尝颈补苍驳)个(骋别)姑(骋耻)姑(骋耻)都(顿耻)是(厂丑颈)在(窜补颈)日(搁颈)本(叠别苍)有(驰辞耻)名(惭颈苍驳)的(顿别)演(驰补苍)员(驰耻补苍)。
平衡膳食，避免过度饮食组织开展压力测试，参与压力测试目标、方案及重要假设的确定，推动压力测试结果在风险评估和资本规划中的运用，确保资本应急补充机制的有效性。《艳降》完整版国语手机免费观看 - 5G影院艾曼妞4-HD中字在线观看 - 看吧电影网
李彦宏：为什么那么多人担心AI取代人类的工作2023-05-18 20:18·华尔街见闻AI大模型时代的到来会加速第四次工业革命的进程吗5月18日李彦宏在2023天津世界智能大会上发表了题为《大模型改变人工智能》的演讲李彦宏认为以ChatGPT和文心一言为代表的大模型是自iPhone手机发明之后信息科技领域最大的一次突破和创新过去人工智能系统通常只能单一地执行特定任务例如自动驾驶或下棋而大模型的出现改变了这一局面使机器具备了更高的融会贯通能力和通用能力从而打开了广泛的应用场景因此李彦宏认为大模型的兴起标志着人工智能方向的根本性转变——从过去的辨别式人工智能向生成式人工智能的发展以文心一言和chatGPT为代表的大模型可以带来巨大的效率提升然而随着大模型的崛起人们也开始担心人工智能会导致大量工作岗位的消失进而引发大规模失业的问题对此李彦宏以历史为例指出每一次技术革命都会让一部分工作岗位消失比如背水工、马车夫、打字员但同时创造出更多新的就业机会他通过蒸汽机、汽车和计算机的例子展示了这一点强调技术的进步会为经济带来持续的增长：人工智能是堪比历次工业革命的大浪潮一定会创造全球经济的下一个增长奇迹应当注意的是相比人工智能带来的挑战李彦宏说他更担心的是人类因为害怕技术而止步不前：对于人类来说最大的危险最大的不可持续并不是创新带来的不确定性相反的我们停止创新不发明不创造不进步按照惯性走下去所带来的各种各样不可预知的风险才是人类最大的威胁以下为李彦宏演讲实录：各位领导、各位嘉宾：我今天给大家带来的题目叫做《大模型改变人工智能》刚才龚克也讲了人工智能在过去这半年当中受到的关注度比以前高了很多最主要的是因为出现了生成式的人工智能而生成式人工智能底层技术实际上就是大模型那么大模型为什么会改变人工智能呢是大算力、大模型、大数据导致了智能涌现什么叫智能涌现呢过去的人工智能是我想让机器学会什么技能就教它什么技能教过的有可能会没教过的就不会大模型出现所谓的智能涌现之后以前没教过的技能它也会了这就是为什么有人讲我们现在朝着通用人工智能方向发展与此同时人工智能发展方向从辨别式走向生成式什么叫辨别式我们过去比较熟悉的人工智能的应用基本上都是辨别式比如说人脸识别过来一个人我识别这个人是谁或者不是谁这个是典型的辨别式搜索引擎也是典型的辨别式人工智能用户输入关键字或者一段话他要找的东西我们在全网进行匹配哪一个网页哪一段内容是他需要的这是辨别式人工智能什么叫生成式人工智能今天我想写一份申请书你给我写一下或者说我周末请客10个人需要出一份菜单这个无所谓对错但是它能给你一些感觉给你一些创意给你一个好的基础去发展你的思路或者说给我画一幅车水马龙的图片这种东西过去人们不觉得是人工智能应该做的事现在可以做了那么这样会导致什么呢导致人们的工作效率大幅度地提升比如说在内容创作、客户服务、翻译这些工作它的效率会大幅度地提升所以我们也看到很多研究机构都认为在未来的10年很多工作它的效率会成倍成倍的提升同时也带来一些担心是不是这样的效率提升会使得很多人的工作就没了这些人工作丢掉之后会不会给我们人类带来不可预知的问题其实这个事儿我也讲过很久最好的去探知答案的方法实际上是回顾过去因为很多人也觉得人工智能是第四次产业革命的标志我们可以看看之前的产业革命都取代了哪些工作200年前从井下背水的工作基本上消失了第一次产业革命是蒸汽机的发明蒸汽机发明第一个应用就是采矿的水怎么能够把它用机器弄上来井下背水这些工作的消失带来了什么我们来看一下实际上产生了很多新的工作这100年我们看到世界人口出现了高速增长跟之前的一两千年人口增长速度相比快了很多与此同时人均GDP也几乎是在同样地快速增长这说明什么说明虽然有些工作机会没了但是更多的机会出现了人们工作效率的提升可以养活更多的人而每个人的生活又变得比以前更好了从井下背水那个工作真的不是什么好工作100年前马车夫的工作消失了这张图片是1913年纽约第五大道的一张图片这张图片里几乎已经全部都是汽车只有一辆马车那会儿纽约到处都是卖马肉的马也没用了后来出现了很多新的工作1900-1990接近90年同样的规律世界人口继续高速增长每一个人创造的价值继续高速地增长30年前我们这一代人亲身经历也就是我大学毕业前后什么工作消失了打字员的工作消失了现在年轻一代没有见过打字机的但也出现了很多新的工作同样的规律世界人口继续高速增长人均GDP继续高速增长历史虽然不会重复但是确实有它的规律那么这一次为什么那么多人会担心AI会让工作机会减少呢我觉得是因为大家能够看到现在的工作会消失但是我们看不到什么新的工作机会会被创造出来就像100年前、200年前那些人看不到后来产生的新的工作机会一样我个人是属于乐观派我不担心大模型会导致人类工作机会减少、生活会变差那么大模型怎么重新定义的人工智能刚才万钢主席也讲了人机交互的方式发生了变化其实过去几十年信息产业的发展人机交互的方式发生了三次变化更早我们就不说了命令行是我读大学读研究生的时候主要的工作界面人机进行交互是通过命令行我输入一个命令它给我想要的反应我当时觉得这个东西效率很高但是大多数人不会这种操作更简单的人机交互方式是什么是图形用户界面（GUI）这个起码很多人能看懂了比第一个要更友好一些但它仍然不是最自然的交互方式我要想搞清楚怎么重设一下电脑的自动睡眠时间我得经过四级菜单一层一层地点进去才能找到这个位置有多少人能记住四级菜单以后每一个功能在哪人工智能的诞生让我们可以用自然语言跟电脑进行交互当我有需求的时候比如说我想查一下上个月2023年4月我的公司每一个产物线有哪些产物的毛利率超过了疫情前的水平这样一个课题在过去很可能需要我的助理花半天一天的时间才能获得今天如果计算机懂你的自然语言一秒钟之内就可以给你一个表格大模型也会重新定义营销和客服其实道理很简单就是谁拥有最佳的跟客户沟通的方式谁就会拥有这个客户这个道理不是因为AI的产生不是因为大模型的产生只不过技术使得我们实现的可能性变得比以前多了很多今天即使你有70亿个客户你的每一个客户也都可以有一个专属的7×24小时的、什么都知道的助理去服务他大模型是一个基础大模型之上会有各种各样人工智能的应用最近这段时间讨论比较热的是AI时代的原生应用到底长什么样子我给大家举几个例子：比如说像DoNotPay这是什么呢比较典型的应用场景是人工智能律师比如说你在美国开车超速了超速之后警察给你一个罚单一般交几百块钱其实你可以不交你请一个律师帮你打官司就可以不交了但是请一个律师的钱可能是罚单钱的两倍所以你不请了今天请AI当律师你就可以不交那个钱Jasper是营销创意的生成工具你的公司想要出什么样的创意它来帮你出所以效率高很多Speak是韩国的软件应用实际上是教你学外语的模拟各种场景你要到餐馆点餐跟对方谈判你要跟对方怎么交互上百种语言都可以做得非常好对于百度来说我们的大模型叫文心一言两个月之前发布的应该说是在全球大厂当中是第一个发布的之所以我们要尽快地发布出来是因为市场有非常强的需求目前有200多万的用户在排队等待进行测试也有十几万家公司希望接入文心一言进行测试当然百度在这方面的投入实际上不是刚刚开始的不是这半年才开始的我们从2019年发布了文心大模型的1.0到现在已经有四年的时间更早的时候我们从2013年左右就开始人工智能投入了人工智能之所以有这么大的变化其实不仅仅是它的应用场景的变化实际上背后的技术栈也发生了非常根本的变化我们每个人都熟悉的IT的技术栈是这三层底层是芯片层典型的公司是英特尔、AMD、高通它的芯片叫做CPU；中间层是操作系统在PC时代就是Windows在手机时代是安卓和iOS；上面是应用层PC时代所有的人都给Windows开发软件在移动时代所有的人都给安卓和iOS开发应用今天人工智能时代的到来改变了这个格局现在的IT技术栈变成了四层底层仍然是芯片层但是主要的芯片已经不是CPU而是以GPU为代表的新一代适合并行大规模浮点运算的芯片上面我们叫做框架层就是深度学习的框架像百度的PaddlePaddle飞桨Meta的PyTorch谷歌的TensorFlow都是在这一层再上面一层是模型层今天的ChatGPT、文心一言等等这些是属于模型层以后AI时代的原生应用都会基于大模型来进行开发这方面百度有比较明显的优势我们在四层当中每一层都有比较领先的产物比如说芯片层有昆仑芯这个也做了有十年之久最早是因为搜索应用需要我们买别人的芯片毕竟太贵了所以自己开发了框架层是飞桨飞桨今天在中国的市场份额第一在模型层是文心大模型其实除了文心一言它是对标ChatGPT的之外我们还有很多行业大模型如交通大模型、能源大模型等应用层的话像百度搜索等都是我们比较领先的应用这四层都有比较领先的产物或者技术有什么好处呢就是你可以进行端到端的优化每一层可以给其他层反馈根据这些反馈你可以综合的、统筹的去考虑怎么优化百度在芯片层的布局就是昆仑芯我们已经有两代产物几万片的部署无论是公司内还是公司外都在应用昆仑芯第三代会在明年年初上市在框架层飞桨的框架在中国人工智能领域已经有了500多万开发者也越来越获得大家的认同模型层刚才讲了文心一言在各种使用场景都有不少的应用未来我相信会有更多的应用会基于文心大模型开发出来在应用层大家比较熟悉的是百度的搜索百度不可能在应用层什么都做我们除了搜索之外还做了跟交通有关的应用交通也是非常复杂而且影响非常广泛的方向百度做的其实主要是两件事一个是自动驾驶或者是无人驾驶的技术一个是智能交通无人驾驶我们做了有十年时间现在在武汉、在重庆都可以进行商业化的无人的运营智能交通我们也做了有好几年了在不少城市都证明了效果通过智能的调整红绿灯变灯的时间可以让我们的城市的交通效率有15%到30%的明显提升五一长假之前最后一个工作日很多人也注意到北京是大堵车从二环到五环甚至在六环都是红的唯一一片绿的是亦庄亦庄有智能交通的人工智能系统可以动态调整交通流所以效率确实是被证明有明显的提升我们也很期待未来在大模型之上会有各行各业各种应用能够找到好的应用场景能够获得效率大幅度的提升最后我想说对于人类来说最大的危险最大的不可持续并不是创新带来的不确定性相反的我们停止创新不发明不创造不进步按照惯性走下去所带来的各种各样不可预知的风险才是人类最大的威胁这就是为什么百度在这么多年长期持续的在人工智能方面进行投入也是我们为什么要把百度的使命在多年前就定义成用科技让复杂的世界更简单谢谢*以上内容不构成投资建议不代表刊登平台之观点用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定投资目标、财务状况或需要市场有风险投资需谨慎请独立判断和决策
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