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本文目录一览- 1、科大讯飞和CHATGPT的关系（科大讯飞和CHATGPT差距）
- 2、科大讯飞国内版CHATGPT
- 3、科大讯飞类CHATGPT
- 4、科大讯飞和CHATGPT差距
- 5、AI和CHATGPT的区别
科大讯飞和CHATGPT的关系（科大讯飞和CHATGPT差距），老铁们想知道有关这个问题的分析和解答吗，相信你通过以下的文章内容就会有更深入的了解，那么接下来就跟着我们的小编一起看看吧。
科大讯飞（iFLYTEK）是中国领先的人工智能（AI）技术公司，专注于语音与人工智能领域的研发和应用。而CHATGPT（Conversational GPT）是由OpenAI开发的一种自然语言处理模型，主要用于生成对话和回答问题。虽然两者都涉及自然语言处理和人工智能，但在一些方面存在差距。
科大讯飞是中国独具领导地位的AI技术公司之一，其技术涵盖了语音识别、自然语言处理、机器翻译等多个领域。科大讯飞在语音技术方面取得了显著的突破，其语音识别准确度和流畅度在多项国际评测中均表现出色。科大讯飞的技术在多个应用场景中得到广泛应用，包括智能家居、智能驾驶等领域。
而CHATGPT是OpenAI开发的一种基于大规模预训练语言模型的对话生成系统。该系统通过训练模型来生成连贯的对话和回答问题，但需要事先进行大规模的数据集训练。CHATGPT获得了很高的关注和评价，但也存在一些局限性。由于数据集的限制，CHATGPT在某些情况下可能会生成不合理或不正确的回答，同时也存在容易被滥用的风险。
在技术实现上，科大讯飞和CHATGPT采用了不同的方法。科大讯飞在语音识别领域使用了深度学习和神经网络技术，通过大量的数据训练模型并进行优化，取得了很好的效果。相比之下，CHATGPT使用了预训练模型，通过对大规模语料库的学习，从中提取语言规律，并根据输入的文本生成对应的回答。
在应用场景和商业化程度上也存在差距。科大讯飞的技术已经在多个实际场景中得到应用，例如在智能客服、智能语音助手等领域。科大讯飞的产品已经商业化，并提供给企业和个人用户使用。而CHATGPT目前还处于研究和开发阶段，尚未实现商业化。
科大讯飞和CHATGPT在技术实现、应用场景和商业化程度上存在差距。科大讯飞在语音技术领域取得了突出的成就，并在多个实际场景中得到了广泛应用。而CHATGPT是一种开发中的自然语言处理模型，虽然在语言生成方面表现出色，但仍处于研究和开发阶段。随着技术的不断进步，未来两者之间的差距可能会逐渐缩小，为人工智能领域的发展带来更多可能性。
科大讯飞和CHATGPT的关系（科大讯飞和CHATGPT差距）
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
科大讯飞国内版CHATGPT
刚刚过去的3月，我们迎来了一波AI人工智能技术的大爆发，真的是让我们体会到了什么是科技的日新月异。
AI高速发展的“人还能做什么”这个问题，几乎悬在了每一个人的头上。但是从上周开始，OpenAI的联合创始人马斯克与近千名专家联名请求暂停AI训练，以免该模型变得更加强大，从而对社会和人类造成潜在风险。刚刚进入4月，意大利就宣布国内禁止使用ChatGPT，同时几乎是在一夜之间，OpenAI注销了数百万个账号，不少朋友都发现了自己的GPT打不开了，特别是使用中文提问的用户们，几乎已经全军覆没，刚兴起不到一个季度的AI人工智能，就这么熄火了？“拔网线”的方式，挡不住AI
起初，不少人还在把ChatGPT当做一个好用一点儿的搜索引擎，甚至大家还会嘲笑ChatGPT做出的一些错误回答，当3月的GPT-4出现后，人们开始感受到了危机，当GPT-4配合Midjourney图片生成器使用之后，美术设计师们慌了，而在配上了AI视频生成器之后，现有的图文视频的生产流程被打破了。一个月之内，人类社会的生产规则面临着巨大挑战。在美国，亚马逊和迪士尼已经裁掉了数万人，就连在迪士尼工作了22年，设计出目前爆火的“玲娜贝尔”的设计师，一样被裁了，在Midjourney这类AI图片生成器面前，人类设计师的创意变得微不足道，速度和效率更是没法比。
虽然这些海外的AI软件，并没有正式引入国内，但是有不少企业是可以直接接触到它们的，已经有不少广告公司开始裁撤设计部门，只留一个设计总监，来微调一下软件生成的图片就可以了。在蒸汽革命、电气革命、信息数字革命之后，AI人工智能革命其实已经以迅雷不及掩耳之势就这样开始了，虽然OpenAI现在遇到了阻力，但是你只能用拔网线的方式挡住它一时。
AI席卷汽车智能化，裁员潮不可避免？
回归到整个汽车行业，智能化转型依然是目前的主基调，传统车企们被新势力们“驱赶着”，智能座舱和自动驾驶也都在拼命往上堆，而且几乎所有车企都在向深度神经网络上努力，可随着语言文字+图片+视频一整套的AI人工智能介入到了智能化的开发中之后，汽车智能化开发的思路和格局会完全改变，在之前自动驾驶迎来一波下岗潮之后，汽车智能化开发的全领域可能也会迎来一次新的裁员潮。不少朋友在最初使用ChatGPT时，已经被输入文字提问后所生成文字回答给震惊了，但那时的其实还是GPT3.5，随着3月中旬GPT-4的到来，事情越发开始不对劲了，最新的GPT可以直接输入图像，并令其用语言描述图像内容。系统可以精确描述图片中心、左侧和右侧分别是什么内容，说到这里的时候其实现在很多软件都有这样的能力，最简单的像路面上的监控摄像头，它们的识别能力也挺强的，这个大家应该都深有体会。
但是GPT-4还能够解读漫画，能够理解这张图的笑点在哪里，也就是它的解读不再限于表面，它能够看到更深层的意思，它还会有一定的感情色彩，同时在研发过程中，GPT还能展示出一些不可思议的推理能力，甚至于有了一定的“思想”。如果把这类技术运用到自动驾驶的研发标定中，几乎就不需要人来做什么了，目前绝大多数厂家都会把各种物体或者事物进行人工的标定。在中国路面上，各种异型车的问题可能会造车非常多的边角案例，比如在开发高速的辅助驾驶中，一些厂家为了防止车辆系统不认识各种样式的大货车，于是就往系统里输入了1万多款各种样貌的货车，如果在接入了GPT之后，它那个永远装不满的数据库（目前数据库是截止到2021年）可以自动去识别筛选，可能真的不需要再去做人工的标定。而且它拥有的理解能力和推理能力，可以用更加贴近人类的思考方式去控制车，自动驾驶的车辆可能也并不会是再像现在依靠程序和地图去做决策。用GPT去训练自动驾驶，可能在几天之内就能走完车企们几年的训练路程，因为我们现在说的并不是一个单独的AI人工智能软件，而是文字+图片+视频等一系列软件在一起协作。
感知在如今已经不是什么问题，各种形式的雷达和高清摄像头已经让车辆周围几乎没有感知死角，而算力可能是一个瓶颈，尽管车辆自身的算力已经冗余度很高，但是在这方面没有“够”这个概念，而在接入GPT之后，算力没有后顾之忧，像OpenAI这类公司的算力储备和车企们完全不是一个量级的，特别是大家在看了我们解析的关于英伟达GTC大会上发布的一些内容后，有英伟达这种大企业全面ALL IN之后的AI人工智能，会有着我们前所未见的潜力。在智能座舱方面，这更是ChatGPT这类AI的主场，接入了大语言模型之后，智能语音系统会完全不同于现在的体验，如今这种简单的执行指令，或者做一些基础问答的功能，在更先进的AI面前，会变得不值一提。
大家试想一下，车辆的DMS驾驶员监测系统，在识别驾驶者的一些动作或者面部表情之后，就可以立马做出反馈，能够先你一步更了解你要干什么。国内像百度、华为、科大讯飞，还有不少大型网络公司其实已经有了一些这种大型语言模型，运用到车上可能就在近几个月的时间内。去年的这段时间，有车企CEO提出了“智能化已经进入下半场”的论断，当时我们还在说会不会以后这个“电动爹”真的能像你的父母一样了解你照顾你，可当AI接入之后，这种场景真的就不远了。
在全面接入AI人工智能之后，车企们真的还需要这么多的开发人员吗？特别是那些要去亲身到真实环境中验证的人员。看了AI图片生成软件自己绘制的“概念车”之后，车企的设计部门人员也该想想出路了。总结
虽然刚一进入4月，AI人工智能仿佛被人为强制熄火了，因为人类社会的秩序经受不起在1个月之内就被打破，但是你认为这种人为制造的限制，又能持续多久？一个能够大幅降低生产开发成本，能够把效率提升到前所未有程度的软件，资本怎么会不追捧呢？又有什么理由不去用它开发它呢？AI在4月份初的暂时熄火，可能是为下一波的改天换地做着准备，大家也会看到马斯克他们说让OpenAI停半年，没说不开发了，因为他们自己可能还没搞明白呢，它的出现终究是要给人类社会一些适应时间的。而OpenAI的GPT-5很有可能会在2023年底发布，更先进的数据模型，更新鲜的数据信息，再配合上已经逐渐有点看清形势的资本，它究竟会有多大的影响，会影响到什么，我们都要做好准备。
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科大讯飞类CHATGPT
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
科大讯飞和CHATGPT差距
撰文 / 涂彦平 编辑 / 黄大路 设计 / 赵昊然
ChatGPT在这个春天霸占了中文互联网，普通人面对它多生出兴奋和焦虑交织的复杂情绪，而大公司不甘落后，纷纷宣布自己也在做类似的AI大模型。
继3月16日百度发布文心一言之后，4月7日，阿里云官宣大模型通义千问开始邀请测试。
4月8日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇分享了盘古大模型的进展及应用。他透露，华为盘古大模型正在推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级。
有多场大模型相关发布会扎堆举办。
4月10日，商汤“日日新SenseNova”大模型体系问世；4月11日，毫末智行自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若发布；由昆仑万维和奇点智源合作研发的天工大模型3.5发布在即，并将于4月17日启动邀请测试；5月6日，科大讯飞“1+N认知智能大模型”即将发布……
互联网巨头、人工智能公司、智能硬件公司、自动驾驶公司等各方力量，都积极参与到大模型这一场盛宴中来。
行业监管也迅速出手。4月11日，国家网信办发布通知，就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》面向社会公开征求意见。根据计算机科学家、自然语言模型专家吴军的说法，ChatGPT背后是一个叫做语言模型的数学模型在发挥作用，这项语言模型技术早在1972年就已经有了，是由他的导师弗莱德里克·贾里尼克(Fred Jelinek)在IBM期间带领团队研发出来的。
只是到了由于算力不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型，并逐步走向大模型的时代。
复旦大学计算机学院教授、MOSS系统负责人邱锡鹏曾这样描述大模型的能力飞跃：“当模型规模较小时，模型的性能和参数大致符合比例定律，即模型的性能提升和参数增长基本呈线性关系。当 GPT-3/ChatGPT 这种千亿级别的大规模模型被提出后，人们发现其可以打破比例定律，实现模型能力质的飞跃。这些能力也被称为大模型的‘涌现能力’（如理解人类指令等）。”
每当有革命性的技术诞生，无一不是由其在具体行业的商用化应用来实质性地推动行业进步。作为连接技术生态和商业生态的桥梁，大模型也将在很多行业应用落地。
只是，这波来势凶猛的大模型热，究竟会催生万物生长改变万千业态，还是继区块链、元宇宙之后又一个看上去很美的泡沫？无限想象空间？
特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中，拉开了AI大模型在自动驾驶领域应用的开端。大模型在自动驾驶行业的应用将提升系统的感知和决策能力，已经被视为自动驾驶能力提升的核心驱动力。4月2日，百度正式发布百度自动驾驶云Apollo Cloud2.0。百度智能驾驶事业群副总裁、智能网联业务总经理高果荣表示，Apollo Cloud2.0基于大模型实现了自动驾驶数据智能的搜索引擎，大模型的能力积累了自动驾驶数据智能的搜索引擎，从海量数据中能够精准找到自动驾驶面向不同场景的数据。
“在自动驾驶领域，BEV(Bird''s Eye View，鸟瞰视图)是当前主流的技术路线，未来可以朝着多模态、通用智能的方向发展。”商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚表示。
他认为，在通用人工智能时代，输入提示词和多模态内容，就可以生成多模态的数据，更重要的是，可以用自然语言生成对任务的描述，用非常灵活的方式覆盖大量的长尾问题和开放性的任务，甚至是一些主观描述。
王晓刚举了一个例子来说明AI和AGI处理任务的不同。给定一张图片，判断是否需要减速，AI和AGI的反应有什么不一样呢？现有的AI系统，会首先做物体检测，然后再物体框里做文字识别，最后做决策。整个过程中每一个模块都是事先定义好的任务。
而在通用人工智能下，给定图像，人们只需要用自然语言去问问题，“这个图标是什么意思？我们应该做什么？”模型本身不会发生变化，它会通过自然语言的方式给出一系列逻辑推理，最后得出结论。它会说，“前面限速30公里/小时”“前面100米是学校区域”“有小孩”“应该小心驾驶”“将车速降到30公里/小时以下”等。
王晓刚还指出，智能驾驶汽车领域有“数据飞轮”的说法，通用人工智能时代则会产生“智慧飞轮”，人和模型之间可以互动，通过人的反馈，模型能更好地理解人需要它展示什么样的能力，而去解锁更多技能。从数据飞轮升级到智慧飞轮，可以实现人机共智。
商汤基于多模态大模型，可做到数据的感知闭环和决策闭环。从前端自动采集高质量的数据，到利用大模型进行自动化的数据标注和产品检测，“能够几百倍地提升模型迭代的效率并降低成本”。
华为云EI服务产品部总裁尤鹏也表示，“整个数据标注是整个自动驾驶领域准确率、效率、成本最高的一部分”，这部分的效率直接影响到自动驾驶算法和驾驶等级的提升。他透露，华为云正在做预训练标注大模型，支撑后续的自动驾驶算法的训练，可能会在几个月后会发布。
除了自动驾驶，很多行业人士相信，智能座舱也将在大模型的赋能下有着质的提升，尤其将为人机交互打开新的大门。
百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇认为人工智能将重塑汽车空间，人与汽车的关系将会截然不同。“我们相信每辆汽车都会搭载一个数字虚拟人。未来的数字虚拟人不仅可以模拟人的外形，还可以注入灵魂，真正拥有对人类意图的理解……同时也不再是单一以前场景的车机助理的身份，而会转化成全能助理。”
他相信，随着通用人工智能的发展，智能座舱将成为汽车创新的新焦点，将会重塑其空间，届时用户和车企之间的距离将缩短，用户和品牌之间的关系将更为紧密。“拥有自然语言交流能力的智能车可以让车企与用户直接进行一对一的对话。当汽车成为全能助理后，车企将面对用户需求爆发式的增长。”
王晓刚称，在智能座舱板块，通用人工智能可以使基模型具备对空间环境的理解、用户状态的感知、多模态指令解析及多轮逻辑对话、内容生成等一系列能力，进而赋能包括情绪感知、智能助手、基于情感的对话、创意内容生成、个性交互等一系列功能，不断地提升个性化体验，进一步拓展应用场景。
“智能汽车是通用人工智能实现闭环的一个非常好的场景，我们已经有人机共驾。”王晓刚表示，“未来我们希望车和模型之间能够产生更有效的互动，那就完成了从人到车到模型这样一个互动闭环，能够让通用人工智能为我们提供更好的驾乘体验，解锁无限的想象空间。”
只是，消费者距离这种有着“无限的想象空间”的汽车生活还有多远，没有人说得出答案。希望在于将来
想象是美好的，挑战也随之而来。
“过去我们一年要做大概1000万帧的自动驾驶图像的人工标定，请外包公司进行标定，大概6到8元钱一张，一年的成本接近一个亿。但是当我们使用软件2.0的大模型通过训练的方式进行自动化标定，效果会非常可怕——过去需要用一年做的事情基本上三个小时就能完成，效率是人的1000倍。”理想汽车创始人、董事长兼CEO李想OK表示，“对于员工来说，他们会感觉用拳头打架遇到了拿枪的。”
他认为，在这样的状况下，如何能够让软件2.0和现有人才进行融合，为他们提供怎样的全新工作流程、激励机制，如何去选用任用人才，给全行业提出了挑战。
更大的挑战可能还在于中外大模型技术的差距。
3月25日，在2023中国发展高层论坛上，360创始人、董事长兼CEO周鸿祎表示，目前来看，中国大语言模型和GPT-4的差距在两到三年时间，GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国在场景化、工程化、产品化、商业化方面拥有巨大优势，应当坚持长期主义精神，迎头赶上。4月9日，由中国人工智能学会主办的人工智能大模型技术高峰论坛上，融汇金信CTO李长亮认为，未来做通用大模型的和做场景的分层很清晰，没有中间态。做通用大模型需要大量的算力、数据、人员、资源等，只有有很强技术储备和资源调配能力的大公司才能做，中小创业公司在这条赛道上会很难；在垂直应用上，基于大模型的发展，结合场景的know-how做一些创新应用，则会有无数的企业诞生。
他还认为，中国在大模型这个产业赛道上是很有机会的，因为在中文场景下，我们更懂我们自己的语言，沉淀了大量的中文知识，会迅速追赶并超越。
我们也注意到，计算机科学家、自然语言模型专家吴军在4月3日晚得到的一场直播中则给当下的ChatGPT热泼了盆冷水。他直言ChatGPT在中国被过度炒作了，中国的大部分研究机构是做不了的。在他看来，ChatGPT的原理很简单，但是在工程上要想做到，其实蛮困难，因为ChatGPT太耗资源，光硬件的成本就要差不多10亿美元，这还没算电钱。ChatGPT训练一次要耗多少电？吴军的说法是，大概是3000辆特斯拉的电动汽车，每辆跑到20万英里，把它跑死，这么大的耗电量，才够训练一次。这是非常花钱的一件事。
他的结论是，ChatGPT不算是一项新的技术革命，带不来什么新机会，最后可能的一个结果就是给几家大的做云计算的公司交钱。
由ChatGPT带起的大模型热，最终会在各行各业开花结果，还是盛名之下其实难副？不妨把这个问题交给时间。本文由汽车商业评论原创出品转载或内容合作请联系说明违规转载必究【本文来自易车号作者汽车商业评论，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
AI和CHATGPT的区别
AI软件中ChatGPT最好。
ChatGPT在众多AI软件中，综合指数高达98.0，是最好的AI软件。ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。
ChatGPT的这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。ChatGPT的技术介绍ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF。RLHF解决了生成模型的一个核心问题，即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT是AIGC技术进展的成果。该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。
ChatGPT的使用上还有局限性，模型仍有优化空间。ChatGPT模型的能力上限是由奖励模型决定，该模型需要巨量的语料来拟合真实世界，对标注员的工作量以及综合素质要求较高。该软件可能会出现创造不存在的知识，或者主观猜测提问者的意图等问题，模型的优化将是一个持续的过程。
以上内容参考：百度百科-ChatGPT
关于“科大讯飞和CHATGPT的关系（科大讯飞和CHATGPT差距）”的具体内容，今天就为大家讲解到这里，希望对大家有所帮助。
ChatGPT中文网地址：chatzh.net
