电商资讯抖音回应将新增外卖服务 团购配送项目仍在试点当中

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阿里国际站物流小程序新增移动支付及订单管理功能

2月9日消息,阿里巴巴国际站跨境供应链公众号日前宣布,阿里巴巴国际站物流小程序移动支付及订单管理上线。

深圳关区跨境电商业务量去年同比增长近七成

2月9日消息,2022年,深圳海关通过智慧监管、畅通物流、助企纾困等一系列措施支持跨境电商新兴业态健康快速发展,深圳关区共监管跨境电商业务量同比增长近七成,货值增长近一倍,成为拉动深圳外贸增长的重要驱动力。

亚马逊云科技增加合作伙伴新项目 持续强化“3+3 战略”

2月9日消息,亚马逊云科技进一步强化合作伙伴“3 3 战略”,推出合作伙伴 ProServe Inside 和合作伙伴解决方案工厂两大新项目,通过提供多元化的精准赋能,助力合作伙伴成就价值。

SimilarWeb:今年1月巴西电商Americanas访问量下降57%

2月9日消息,SimilarWeb数据显示,今年1月1日至1月31日期间,巴西电商Americanas网站访问量下降57%,与2022年同期相比下降了56%。在公司披露其财务问题之前,Americanas的网站流量已经开始下降。

2022年杭州通过海关跨境电商平台出口150.4亿元

2月9日消息,有媒体从钱江海关处获悉,2022年,杭州市进出口值7564.8亿元,外贸规模再创历史新高,占浙江省进出口总值的16.2%,其中出口达到5140.6亿元,同比增长10.6%,首次突破5000亿元大关。其中,2022年,杭州市通过海关跨境电商平台出口150.4亿元,同比增长22%。

拼多多筹划出海加拿大 最快将于一季度推出

有消息称拼多多跨境电商平台Temu已在加拿大建站,并陆续将美国站点的商品同步至加拿大站点。但这一消息并不准确,北美的Temu平台用户依然无法选择美国以外的收货地址,这意味着加拿大用户仍然无法使用Temu。

不过,与此前不同的是,Temu已允许美国以外的手机号码进行注册,而部分跨境电商商家也反馈收到了拼多多即将开通加拿大站点的通知。今年1月末,拼多多的运营人员已通知部分商家准备加拿大站点的规划。预计最快将在今年第一季正式上线Temu加拿大站。

2022年天津跨境电商进出口超150亿元 同比增长超5%

2月7日消息,2022年天津市跨境电商进出口超过150亿元,同比增长超5%。其中,出口表现尤为突出,全年出口达110亿元以上,增长超15%,成为该市外贸发展的重要引擎。

跨境大卖华凯易佰:暂时不考虑开设独立站

2月7日消息,凯易佰近期接受调整调研时称,2022年,精品业务销售收入占整体的9%左右,预计2023年将有较大幅度提高。精品业务重在选品和供应链,执行差异化的产品开发策略,开发有消费需求、头部品牌优势不突出的品类。若未来保持持续增长,将成为公司的业绩增长点。

亚马逊欧洲站:2月15日开始定制产品不再符合退货条件

2月7日消息,亚马逊欧洲站发布公告称,从2023年2月15日开始,在亚马逊上购买的定制和个性化产品将不再符合退货条件。亚马逊称,我们知道很难接受定制产品的退货,因为它们可能难以重复使用或转售。

抖音电商头部SaaS服务商热度星选完成亿元A 轮融资

2月7日消息,抖音电商头部SaaS服务商热度星选近日获得由梅花创投领投、智铭资本跟投的亿元级A 轮融资,这是热度星选成立一年内完成的第四轮融资,累计融资金额达数亿元人民币。本轮融资将主要用于SaaS产品的研发推广、自有品牌孵化以及TikTok海外市场布局。

亚马逊英国业务重组:将转租空置仓库 缩减实体店规模

亚马逊英国业务遭遇有史以来最严重的年度亏损。由于增长计划受阻,亚马逊正在重组其英国业务,包括转租空置仓库、裁员以及缩减实体店规模。在对英国业务进行更广泛的审查之后,亚马逊在今年早些时候宣布,将关闭其英国的三个仓库,裁减1200名员工,并将关闭英格兰的七个快递站。

全球购物App排行榜:速卖通全球排名第7,Temu排名17

第三方数据机构data.ai日前公开了全球购物App中ios用户规模排行,中国电商“出海四小龙”上榜。根据榜单显示,截至2023年1月底,全球购物App中ios用户规模排行榜上,SHEIN排名第2,阿里巴巴全球速卖通排名第7,拼多多海外版的Temu排名第17。正在扩展跨境电商业务的Tiktok则在娱乐App榜单中保持领先。

阿里巴巴旗下电商平台Daraz裁员11%

南亚电商平台Daraz公司CEO Bjarke Mikkelsen 2月6日在一封致员工公开信中宣布,公司将裁员11%以适应未来几年较低的增长前景。阿里巴巴于2018年从Rocket Internet收购了Daraz。

公开信称,在过去的五年里,公司平台的活跃购物者数量由2018年的300万增长到如今的1500万以上。但是在2022年,供应链中断、通胀飙升、当地政府补贴减少让市场环境变得非常艰难,公司增长有所减缓。


智能聊天机器人ChatGPT为何成科技巨头新宠

即使ChatGPT取得了技术上和商业上的成功,它也不会是灭绝许多职业的“幽灵”,我们也不需要担心它会让未来的人类无所事事

文 《财经》特约撰稿人 魏城 发自伦敦

编辑 郝洲

新旧年之交,一个幽灵,一个万能程序的幽灵,在全球游荡。

这个幽灵的名字叫ChatGPT,由于它横空出世的时间如此之近,中文世界还没有想出它的中文译名。

有人说,它是码农的职业杀手、诗人的灵感灭火器、“小镇做题家”的梦想粉碎机……你给它一个简单的指令,它就可以编程、做诗、写论文,它还可以干其他你连想都不敢想的事情。它可能会令许多职业变得无利可图,终至灭绝,就像数码照相机的问世消灭了胶卷行业一样。

微软的百亿美元投资计划

但科技行业的大佬们却不敢怠慢这个“幽灵”,毕竟,他们的起家,就是在众人的嘲笑声中驾驭着当时的“幽灵”腾飞的。

例如,在2022年底推出ChatGPT的人工智能研究实验室“开放式人工智能”(OpenAI),早期的投资者就包括特斯拉的首席执行官埃隆·马斯克、职场社交平台领英(LinkedIn)的联合创始人霍夫曼、专注于信息科技领域的风险投资公司科斯拉(Khosla Ventures)和对冲基金老虎全球管理公司(Tiger Global Management)等。

如今,它的投资者名单,又要添加一位科技业巨头——微软。

据报道,微软公司打算给总部设在美国旧金山的OpenAI投资100亿美元,以获得比例相当大的OpenAI少数股权(约49%),这笔投资完成后,OpenAI的估值将达到290亿美元。

如今,区块链和数字加密货币等投资热潮消退,亚马逊、脸书、推特等科技巨头纷纷削减成本和裁员,而OpenAI将有可能成为全球科技业罕见的成功故事。

ChatGPT属于科技行业最新的前沿领域——“生成式人工智能”(Generative AI),在这个领域,如今全球领先的科技公司都在激烈竞争,抢先占位。分析人士说,如果微软对ChatGPT这个科技新“幽灵”的押注是正确的,那么微软的这笔百亿美元投资就有可能引发人工智能世界的重新洗牌。

ChatGPT虽然尚无中文译名,但如果拆开来解释,Chat的意思是聊天,GPT的意思是生成式预训转换器(Generative Pre-trained Transformer,英文缩写就是GPT),它是OpenAI在2022年11月30日推出的一个人工智能聊天机器人程序,它以对话方式进行交互,在推广期间,所有人都可以免费注册,并在登录后免费使用,以实现与人工智能机器人对话。

但因为这款程序如此火爆,各种仿造品纷纷出笼,包括英文世界的苹果商店、安卓系统Play Store和中文世界的各种应用商店中的假货。

微软为什么要下这么大的赌注?

微软公司的高管认为,ChatGPT背后的技术很快就会对整个科技行业产生更深远的影响。

微软公司的人工智能平台主管埃里克·博伊德表示:“ChatGPT的人工智能模型将改变人们与电脑互动的方式。与电脑对话,就像与人对话一样自然,这将彻底改变人们使用科技的日常体验。”

美国投资公司威德布什证券(Wedbush Securities)的分析师丹·艾夫斯如此评论:“微软显然不愿意在可能改变游戏规则的人工智能投资上落后。”

监管担忧

OpenAI的首席执行官是山姆·阿尔特曼,年仅37岁的阿尔特曼已经有非常丰富的创业经验,是科技业的传奇人物:19岁创立位置服务提供商Loopt,不到30岁成为硅谷著名创业孵化器Y Combinator的总裁,又在2020年与人共同创立了加密货币公司Worldcoin。

2015年12月,阿尔特曼与马斯克等人共同创立了OpenAI,宣称OpenAI的主要目标包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。马斯克是OpenAI早期的投资者,一直担任OpenAI董事会成员至2018年,此后马斯克离开OpenAI,专注于特斯拉和其他公司的经营。

而微软也早就看中了OpenAI,三年前就曾进行过投资。

2019年7月,微软给OpenAI投资了 10亿美元,双方宣称将携手合作,替Azure云端平台服务开发人工智能技术。

2020年6月,OpenAI宣布了GPT-3语言模型,微软在2020年9月取得独家授权。

在推出ChatGPT之前,OpenAI的Dall-E 2软件曾经让技术极客们赞叹不已。Dall-E 2软件可以通过简单的指令创建数字图像。

微软已经把Dall-E 2融合到其多个应用程序中。据报道,微软如今希望把ChatGPT移植到其搜索引擎Bing之中,以与谷歌竞争。

人工智能专家们表示,OpenAI的人工智能工具,从高级研究项目转向日常产品的速度,在科技史上可能是史无前例的。例如Codex,2021年中才在OpenAI的一篇研究论文中被提及,但不到一年,微软就将其转变为商业订阅服务。

OpenAI的一位投资者表示,OpenAI所需要的云计算能力超出了初创企业或风投公司的能力,这让OpenAI别无选择,只能从少数科技巨头那里寻求资金支持。

但如果少数几家科技巨头成为打造下一代人工智能技术的初创企业的投资者兼核心平台,就可能会引发监管机构的担忧。

一位熟悉微软投资计划的知情人士承认,微软与OpenAI的联盟可能会受到监管机构的密切关注,但他补充说,微软打算投资OpenAI的百亿美元仍然属于少数股权投资,应该不会引发监管机构的任何干预。

职业杀手?

生成式人工智能在2022年取得了突破性的进展。

2020年,机器基本只能完成文本生成,2022年,机器可以进行图像生成,未来,机器将能实现视频生成。2016年,机器视觉可以从图片中识别文字;2022年,机器实现了AI绘画,可以通过文字生成图像。

正因为如此,生成式人工智能如今成了硅谷风投的新宠儿。

根据PitchBook的统计数据,2022年投资圈向生成式人工智能公司共投入了13.7亿美元(折合人民币约93.69亿元),几乎达到了过去五年的总和。

PitchBook的数据还显示,仅2022年,生成式人工智能公司的融资事件就发生了78起,和整个风投圈的低迷氛围形成强烈对比。

但这与微软因ChatGPT的横空出世而打算给OpenAI投资的100亿美元相比,无疑是“小巫见大巫”。

ChatGPT有多火呢?

据称,ChatGPT上线五天后,其体验用户已经突破100万。作为对比,当初扎克伯格创立的脸书,用户从0到100万,用了整整一年。

2022年12月4日,马斯克咨询了ChatGPT关于推特经营的建议,并收到了精准的回复,此后,马斯克发推文说:“ChatGPT好得吓人,我们距离强大到危险的人工智能更近了。”

那么,ChatGPT是不是灭绝许多职业的“幽灵”呢?

有人确实这么认为。推崇这款人工智能聊天机器人程序的人说,ChatGPT的厉害之处,就是它擅长自然语言处理(NLP)。简单来说,它的作用就是“有问必答”,而且更像是在跟人聊天,你甚至可以让ChatGPT写一段小说场景,或者写一段实现具体功能的代码,甚至年终总结也可以交给它试一试……总之,它似乎是万能的。

但也有人说,没必要那么耸人听闻,ChatGPT虽然可以编程、做诗、写论文,但它编的程序、构思的诗歌、撰写的论文,都错误百出、没有灵气、逻辑不通,它永远代替不了从事这些职业的人。

甚至有人担心这项技术最终可能会大规模传播错误信息。

有人指出,像ChatGPT这样的生成式人工智能所输出的结果经常是错误的,或者让人误以为是真的,此类模型有时会对同样的问题作出不同的回答,这取决于人类输入的指令和用于训练模型的数据。如果是确定性技术,比如袖珍计算器,当你输入19乘以37时,答案永远是一样的,但如果是概率性技术,比如生成式人工智能,答案就只能是在统计上存在可能的一个近似值。

正是出于这种担忧,码农论坛Stack Overflow已经禁止在其网站上使用ChatGPT。该论坛的版主这样写道:“主要的问题是,虽然它给出的答案错误率很高,但它们通常看起来可能是正确的。”

还有人认为,ChatGPT可能是科技行业的下一个泡沫,因为OpenAI能否将ChatGPT病毒式地成功转化为实实在在的利润,目前看来,仍然还是一个问号。

即使ChatGPT取得了技术上和商业上的成功,它也不会是灭绝许多职业的“幽灵”,我们也不需要担心它会让未来的人类无所事事。

就连OpenAI的首席执行官阿尔特曼也如此安慰人类:“我并不担心‘人工智能取代人类的工作之后,人类何去何从’的问题,虽然未来人类的工作会和现在很不一样,但我觉得人类最终都会找到自己满意的事业,过上充实的生活。”

(作者曾在英国多家知名媒体担任资深记者、编辑。作者微信公众号:魏城看天下)


CHATGPT是什么对A股的影响有哪些

研究报告:chatgpt应用场景

摘要:

近年来,随着人工智能技术的不断发展和应用,chatbot已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。而在这其中,chatgpt技术作为一种基于深度学习的生成式模型,对于智能对话的实现具有极高的灵活性和精度。因此,本篇报告将探讨chatgpt技术的原理和特点,并结合A场上的相关股票进行应用探索。

一、chatgpt技术的原理和特点

chatgpt技术的原理

chatgpt技术是基于深度学习中的自然语言处理(NLP)技术,采用了图灵测试中的“人机对话”思路。它的核心是一种被称为GPT(Generative Pre-trained Transformer)的深度学习模型,旨在能够从输入的文本中预测出下一个单词或字符。GPT模型已经被广泛运用在翻译、文本摘要、文章创作等领域。

chatgpt技术的特点

chatgpt技术具有以下的特点:

(1)生成式模型。与检索式模型相比,chatgpt可以更加灵活地生成与输入内容相关的回答,并且在文本创作和智能客服等场景下有着更高的实用性。

(2)自适应学习。gpt模型在训练过程中采用了自适应学习的方式,通过反向传播和梯度下降等算法,不断优化模型的预测精度和效率。

(3)预处理语料库丰富。chatgpt使用的预处理语料库具有较高的质量和完整度,可以从中学习到更多的语言规律和文化特点,提高了模型的智能水平。

二、chatgpt技术在A场上的应用探索

智能客服

chatgpt技术可以被广泛应用于金融行业中的智能客服领域。其可以接收客户咨询的问题,通过分析问题中的关键词汇并推理出客户的真实需求,最终提供针对性的解决方案。在A场中,它被应用于银行、券商等机构对投资者的在线咨询和服务中。

舆情分析

chatgpt技术也可以被应用于A场中的舆情分析领域。以A场上的上市公司为例,chatgpt可以对公司近期公布的公告、新闻等进行自然语言分析,从而掌握公司的最新信息,有助于投资者做出更加准确的决策。

投资决策

chatgpt技术可以通过文本分析等方式,为投资者提供较为准确的行情预测和投资建议。以A场上的股票投资为例,chatgpt技术可以分析市场热点、板块资金流向等关键信息,为投资者提供科学的投资建议。

结论:

chatgpt技术是一种基于深度学习的生成式语言模型,具有高灵活性和精度。在A场中,chatgpt可以应用于智能客服、舆情分析、投资决策等多个领域。未来,随着技术的不断发展和应用场景的扩大,chatgpt的应用领域将更加广泛。


ChatGPT的提示的一些高级知识

本文约2000字,建议阅读9分钟

本文为你提供使用ChatGPT优化提示的知识和技巧。

作为一个大型语言模型(LLM)接口,ChatGPT有令人印象深刻的潜力,但是真正能否用好取决与我们的提示(Prompt ),一个好的提示可以让ChatGPT晋升到一个更好的层次。

在这篇文章中,我们将介绍关于提示的一些高级知识。无论是将ChatGPT用于客户服务、内容创建,还是仅仅为了好玩,本文都将为你提供使用ChatGPT优化提示的知识和技巧。

2. 自我提问

该方法涉及模型在回答初始问题之前明确地问自己(然后回答)后续问题。

这个听起来就很玄学对吧,其实OpenAI是通过人类反馈强化学习 (Reinforcement Learning with Human Feedback) 的方法训练了他们的 GPT 模型,也就是说人工的反馈在训练中起了很重要的作用,所以ChatGPT 的底层模型与类人的逐步思考方法保持一致的。

4. ReAct

ReAct (Reason Act)方法包括结合推理跟踪和特定于任务的动作。

推理跟踪帮助模型规划和处理异常,而动作允许它从外部来源(如知识库或环境)收集信息。

5. Reflection

在ReAct模式的基础上,Reflection方法通过添加动态内存和自反射功能来增强LLM——可以推理和特定于任务的操作选择能力。

为了实现完全自动化,Reflection论文的作者引入了一种简单但有效的启发式方法,允许代理识别幻像(hallucinations),防止重复动作,并在某些情况下创建环境的内部记忆图。

这样的话无论提示是什么,最后都会将我们指定的目标发送给LLM。

总结

ChatGPT响应是不确定的——这意味着即使对于相同的提示,模型也可以在不同的运行中返回不同的响应。如果你使用API甚至提供API服务的话就更是这样了,所以希望本文的介绍能够给你一些思路。

另外本文的引用如下:

Prompt injection attacks against GPT-3

https://simonwillison.net/2022/Sep/12/prompt-injection/

Ignore Previous Prompt: Attack Techniques For Language Models

https://arxiv.org/abs/2211.09527

Self-ask Prompting

https://ofir.io/Self-ask-prompting/

Large Language Models are Zero-Shot Reasoners

https://arxiv.org/abs/2205.11916

Reflexion: an autonomous agent with dynamic memory and self-reflection

https://arxiv.org/abs/2303.11366

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

https://arxiv.org/abs/2210.03629

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

https://arxiv.org/abs/2201.11903

作者:Ivan Campos

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GPT3能给你带来什么机会前哨

你好,这里是科技前哨,继续跟你分享新兴科技企业有关的新鲜见闻。

2020年6月,OpenAI发布了GPT-3,一个有着1750亿参数的超大自然语言深度学习模型,比一年前的GPT-2扩大116倍。GPT-3 在许多 NLP 数据集上有着出色的性能,包括翻译、问答和文本填空,还包括一些需要推理和语义理解的任务。

我们经常能看到,有人用GPT-3来写文章或者故事,甚至有作家已经出版了利用GPT-3辅助完成的小说。虽然之前也能看到人工智能写的小诗或者聊天机器人出其不意的俏皮话儿,但是GPT-3和真人相似的语言能力以及参数规模都让大家很震惊。

在人工智能领域,数据的训练一直是个非常高的门槛儿,不仅仅是算法,更多的是数量的要求太大。不论是投资金额,还是数据参数,一般的公司都搞不定GPT3这样的预训练模型。

微软这样的巨头花如此大的投入,自然不是为了白给,他们更大的企图就是让GPT3成为人工智能时代的底层基础设施。

既然创业公司没有能力做大规模的数据训练,又对人工智能工具有强的需求,搞懂如何有效地利用GPT3,快速完善自己的商业模式,尽快给客户提供优质的服务,是创业公司的最好选择。

科技前哨也看到越来越多的创业公司已经开始利用GPT-3大打闪电战,他们要么基于GPT3提供服务,要么利用GPT3的API接口,在自己的产品体系里做好人工智能升级,一个很不错的产业生态正在迅速形成。

简单介绍一下几个这样的创业公司:

1 CopyAI 是一家使用 GPT-3 帮助客户改进文案的初创公司。该公司由 Mattan Griffel 和 Jesse Davis 创立,他们看到了利用人工智能帮助人们提高写作能力的机会。

CopyAI 的服务很简单,客户提供他们想要写的内容的简短摘要,CopyAI 为他们编写新的版本。由于文本生成的效率很高,目前微软、Shopify、雀巢等多家公司都在使用它的服务,其中也有类似Forbes、TechCrunch 和 VentureBeat这样的大型媒体。

2 MessageBird 成立于 2011 年,是一家总部位于荷兰的企业,该公司是客户通信工具的领先供应商,其产品套件包括短信、聊天和语音消息,目前估值已经超过了30亿美元。

借助GPT-3,MessageBird 推出了自己的 AI 平台,称为 MessageBird AI, 可以理解客户信息的含义并做出相应的响应,随着时间的推移,这个平台会变得更加智能和准确。

3 AEye Inc 在今年 6 月 宣布成为第一家成功部署全球最大人工智能 (AI) 模型 GPT3 的公司。这个消息让人感到意外,成立于2003年的AEye是一家激光雷达技术服务提供商,为自动驾驶汽车提供技术支持。

激光雷达的一个短板在于它对环境的变化非常敏感,这会导致它提供的环境数据出现偏差。AEye 的解决方案是使用 GPT3 生成环境的虚拟地图,然后使用该地图来校正激光雷达提供的读数。在测试中,AEye 的激光雷达系统即使在困难的条件下也能够准确识别物体,效果十分显著。

4 Deep 6 是一家使用人工智能帮助石油和天然气公司寻找和开发新资源的软件公司,由全球最大的油田服务公司斯伦贝谢的两名前雇员于 2014 年创立。这家公司的软件使用机器学习读取和解释来自公共资源的数据,例如监管文件、新闻文章和公司网站。

Deep6自 2019 年就一直与 GPT3 合作,目前正在使用 GPT3 提高其软件预测石油和天然气资源位置的准确性,也用来改进自己的软件,更好地解释公共来源的数据。

5 Algoworks 是一家提供云、数字和企业领域端到端解决方案的全球技术公司,成立于2006 年。2015 年,他们成为首批采用 Google Cloud Platform (GCP) 的公司之一。2019 年 就开始使用 GPT3 。

目前,Algoworks 正在使用 GPT3 来改进其平台上的语义识别功能、聊天机器人和语音助手功能,开发了很多自定义功能,可以为用户提供更好的体验。

6 Appen的应用更为有趣,他们使用GPT3 生成更真实的合成数据,然后将这些数据用于训练自己的机器学习模型,将准确性提高了 30%。

看了这么多有趣的案例,很多人肯定已经想要尝试基于或者利用GPT3创业,这个过程中会有什么和传统创业不一样的挑战呢?

科技前哨的小伙伴也为大家做了梳理,主要就是两点。

首先是差异化问题,或者说你的护城河在哪里?

如果同类型的公司都在使用GPT3这样的基础设施,如何体现差异化呢?

从人工智能的原理来说,人工智能的技术的优势主要来自于数据质量和丰富程度,不过换个视角来看,能否为有限的技术能力找到恰当的应用空间也很关键,这实际上决定了创业公司推出的AI工具到底好不好用。

以人工智能写作为例,大量的人工智能写作平台已经出现,功能都差不多,效果也都差强人意。但是,在创造力需求不那么大的领域,比如电商的营销文案、日常的邮件来往,招聘或者公关文稿的撰写方面,人工智能工具的短板就被藏了起来,确实能帮上不少忙。

如果你的数据有限,找到这些特定的领域,更好地利用GPT3,才能更好的发挥它的价值。

换句话说,真正的护城河来自于你对行业和客户的了解程度,以及对新的技术的有效利用。

其次,平台风险不可忽视。

GPT3作为平台,自身也会不断地迭代进化,包括算法和商业规则都有可能在未来有调整,也会会有GPT456等系列,合作的价格估计也会随行就市不断变化。对于创业公司来说,这也是个不得不考虑的问题。

当然,化解这种风险也有外部的条件,因为提供这种服务的不仅仅是GPT3一家 。在谷歌的Transformer架构发布之后,神经网络训练有了新的突破。此后的谷歌、微软等机构的产业实践,也的确让人们看到了新的机会。

这个领域的商业创新和探索也开始加速。人工智能专家们正在辞去谷歌、Meta、OpenAI 和 DeepMind 等公司的高级职位,创立旨在提升人工智能水平的公司。

比如Inflection,这家公司有谷歌旗下人工智能公司DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman与Linkedin的创始人Reid Hoffman创办,很快就聚集了不少人工智能领域的大咖加盟。

另一家公司Cohere,2019年成立于加拿大多伦多,致力于开发和商业化尖端的 NLP 技术。CEO Aidan Gomez 是 Transformer 技术的共同发明人之一,CTO Nick Frost 则是人工智能大牛 Geoff Hinton的学生。

类似的公司还有好几家,随着人工智能关键技术的不断突破,更多更好的商业创新机会肯定会大量涌现。对于我们来说,最重要的任务是尽快利用这样的技术,提升自己和企业的竞争实力。

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