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步骤5：木瓜直播第三個進化，ChatGPT的GPT能力沒有打開。它用同樣一個模型，或者叫編碼了人類的文本知識，這是基礎。你再想象一下，它同樣處理音頻、視頻和圖片呢，這個能力對它來說已經不是問題了。這是我講的第三種可能。第四種可能，它今天還沒有手跟腳，沒有行動力，有人說做個物理機器人，這個想法就太狹隘了。ChatGPT今天需要的手跟腳是什麼？API（應用程序接口）。《中國企業家》：有API接口就行了？周鴻禕：Web service（Web服務），比如你今天能夠在美團訂餐，通過滴滴叫車，在淘寶、京東上購物，都是網站提供了這樣的按鈕可以下單。今天ChatGPT輸出的是一段語言代碼，明天它輸出的可以是一段指令，這段指令可以是格式化電腦，這段指令可以是把一個文件送到哪裏去，也可以是下單，當它有了這種能力之後，ChatGPT無所不能了。OpenAI今天沒有讓它自動去扒全網網頁，不是OpenAI不能，是不願意。為什麼？《中國企業家》：沒有讓它主動搜索。周鴻禕：最近微軟把它跟主動搜索結合起來，弄出很多問題，原因有兩個，有個原因是因為所有的網頁需要清洗數據和定期來進行訓練。一旦它學了摩爾定律，當訓練的成本急劇降低，算力每18個月又提高可能好幾倍，它能索引全世界網頁之後，它可以自己閱讀，我覺得這件事就有可能會失控。為什麼很多機器人一放出來就被人教壞了呢？因為網頁裏充滿了大量正確、不正確的東西，也充滿了很多新的東西。這樣訓練出來的人工智能，就不知道學出來什麼樣的價值觀了。《中國企業家》：所有科幻電影當中的預言都實現了。周鴻禕：對，在我的想法中，可能大部分都是錯的，我也希望我的想法是錯的，可能我本身並不是人工智能專家，但因為不是專家，使得我們沒有用顯微鏡看它，沒有用放大鏡去看它，而是說用一個整體的外部視角去看它。我提的這些觀點不一定都對，供大家拍磚。真正可怕的是什麼《中國企業家》：大家都在爭先恐後地要搭上ChatGPT這個車，我記得您也說過類似這樣的話，上不了這趟車，你會錯過很多東西，而且有可能會被淘汰，你怎麼看這種熱潮？周鴻禕：我剛才給你論調ChatGPT，因為它實現了通用智能，它實現了對人類知識基本的理解和編碼。第二，它也實現了有能力隨時更新和學習各種推理和計算的技能，也顛覆掉了很多傳統的垂直人工智能領域。它巨大的進步，使得它有可能成為各個行業的水跟電的支撐。我還是那一句話，你把它看成雲服務，把它看成API，它對消費者是聊天機器人的界麵，那隻是一個連接端，聊天機器人之所以強大，不是聊天機器人強大，是聊天機器人背後的雲端，智能大腦非常牛。你可以想象一下，今天如果把智能大腦通過API的方式，相當於把雲服務的方式連到目前各個業務係統裏，今天所有的產業，所有的行業是不是都可以被它賦能之後，都被它提升一下？我覺得它的發明，如埃隆·馬斯克說不亞於iPhone，比爾·蓋茨說不亞於重新發明互聯網，我覺得這些溢美之詞都不為過，我更願意說它可能會帶來一場新的工業革命，有點像蒸汽機和電力的發明。很多人忽視了一個概念，大家都把ChatGPT當作一個to C的應用，其實它做to C，僅僅是牛刀小試。它真正野心在哪裏呢？微軟今天是一家做to B的公司，微軟有Bing，有Edge，但市場份額都很小，微軟在Bing和Edge裏加這種東西，我認為叫柔道戰略，以小博大，去對付穀歌。穀歌占據了全球92%的搜索市場，微軟隻有5%。這有點像當年麵臨免費殺毒的窘境一樣，穀歌要不要引刀自宮?最後可能即使自宮也未必成功，因為Chrome的市場份額也比Edge大很多。今天微軟真正的價值在於雲服務。換句話說，微軟可能將來要在自己to B領域真正地把這些能力用上。據說ChatGPT已經找了100家左右的垂直類的創業小公司跟他們來合作，他們在ChatGPT的雲服務的基礎之上，來孵化100個垂直應用。我認為這才是ChatGPT可怕的。《中國企業家》：培養它的生態。周鴻禕：實際上我認為是叫SaaS的生態。我早就鼓吹SaaS應用是對企業數字化最好。ChatGPT本身就是SaaS服務，部署容易，有瀏覽器就能用，門檻極低，會聊天就能用。當然價格也很便宜了。ChatGPT一個月收費，一個賬號也就幾十美金，將來一年可能199美元或者幾百美元。所以它要扶植的一定是垂直應用。如果沒有App Store，蘋果不可能成為一個平台，蘋果就是一個觸摸屏的諾基亞。所以這是一種非常去中心化，市場化的思想，就是群體智慧。ChatGPT它做的是通用人工智能，在通用的人工智能上搭建垂類，我覺得是非常聰明，也是非常省力的方法。數字化浪潮來的時候，我說所有的行業值得重做一遍。這句話叫正確的廢話，肯定是要重做，很多傳統企業問我怎麼重做？我還回答不出來。但現在很多企業如果用ChatGPT重塑一遍就比較容易，你買個SaaS服務就好了，把SaaS服務跟你現在已有的業務流程對接起來。。
步骤6：《花儿直播》六百年的故宮裏，看文化與科技融合遊客走進故宮，看到的是皇城，是建築，是文化。而看不到的，是背後的技術。讓科技與文化共生，讓科技助力文化創新，引導社會向上向善發展，是故宮一直在思考的課題。它曆史悠久，也擁抱創新。故宮與社會機構、科技企業展開廣泛合作，利用科技手段提升文化遺產保護、展示傳播和服務遊客能力，創造出大量文化和科技融合的創新性成果；也在文化和科技融合發展理念的指導下積極探索，將傳統修複技藝與現代科技相結合，典守珍護，不斷提高遺產保護能力。形成一批有自主知識產權的監測技術古老的故宮裏，其實布放著很多現代化的遺產監測設施——這也是開展文物預防性保護所采取的必要監測手段。故宮博物院擁有全國體量最大、體係最完備的文化遺產保護與研究團隊。近年來，故宮博物院在不可移動文物預防性保護方麵的探索取得了係列成效。針對目前古建築等不可移動文物保護的關鍵技術問題，故宮以國家重點研發計劃為依托，聯合國內高水平科研隊伍，形成產、學、研、用四位一體的聯合攻關隊伍，開展技術研發和理論研究。例如在“不可移動文物本體劣化風險監測分析技術和裝備研發”項目中，針對監測裝置“小型化、低功耗、高精度、多參數、智能化、實時穩定”的重大需求，項目團隊研發或集成了7類14種專用監測裝置，已經實地驗證，形成一批擁有自主知識產權的監測技術。“大型明清古建築(群)安全風險預警關鍵技術研究”項目麵向大型明清古建築(群)，基於建築物規模、密度、結構、材質、整體空間與景觀、可移動文物數量與保存等多維度特征和曆史風險數據，研究古建安全風險評估指標體係，編製安全風險判定與預警體係及綜合防控指南。例如，以古建內人員異常行為風險分析預警算法模型，研究高密度人流人群動態精準計數技術；結合古建自身屬性和曆史風險數據，研究不同季節、不同時段、複雜天氣等因素影響下的火災動態風險感知及分析預警方式能力；基於人工智能和大數據技術，對火災探測器及監測技術提出新要求，構建古建築(群)安全風險感知與預警平台，並開展應用驗證。目前，故宮已形成完整的不可移動文物監測與應對體係，以人工智能、大數據、雲計算等高新技術為依托，建立起故宮世界文化遺產監測數據平台體係與應急指揮平台，實現了“變化可監測、風險可預報、險情可預控、保護可提前”的預防性保護管理目標，使得遺產真實性、完整性得到有效保護。用數字技術讓文物曆久彌新眾多技術手段當中，文物的數字化是最重要的預防性保護措施。利用數字科技加速文物的數字化資源轉化，可以完整、準確、真實地永久保存文物信息，形成文物的數字檔案，為故宮博物院文物的保護、研究以及展示等提供了有力支撐。。
步骤7：真爱直播連煮咖啡都和數學有關係？學渣：有被冒犯到！自傳入中國以來，咖啡從一種奢侈飲品逐漸成為了人們生活中的常見飲品。現代年輕人“月亮不睡我不睡”的生活狀態，讓咖啡等提神飲品成為了他們的“快樂源泉”。大家不僅會去店裏買咖啡，有條件的還會選擇在家煮咖啡，但是煮咖啡和煮出好喝的咖啡卻是兩個不同的概念，那怎麼才能煮出好喝的咖啡呢？工作時喝咖啡沒想到吧，咖啡萃取也有公式！咖啡的口感與咖啡豆的品種、產地、烘焙度、釀造方法以及衝煮咖啡時的水質、水溫、研磨度、用量、擠壓度都有關。咖啡的萃取更是煮咖啡時重中之重的一個環節，是獲得好喝咖啡的關鍵步驟。萃取是利用係統中組分在溶劑中有不同的溶解度來分離混合物的單元操作，簡單來說，就是用水衝煮咖啡時從咖啡粉中帶走其中的可溶性物質的過程。經過萃取，我們所喝的咖啡便是可溶性物質與水的混合。通常用萃取率（%）來衡量萃取的程度。計算公式為：萃取率（%）=萃取出的咖啡物質質量÷原始加入的咖啡豆質量舉個例子，用20克的咖啡粉製作咖啡，最後咖啡殘渣經過幹燥後稱量為17克，那麼可溶性的成分就是3克，咖啡的萃取率為15%（3÷20=0.15）。這時候可能會有人說了，這所謂的萃取公式真的靠譜嗎？在這個公式下什麼樣的咖啡才好喝呢？這個問題其實早就有了答案，20世紀50年代，美國咖啡釀造研究所驗證最理想的萃取率在18-22%之間。當萃取率小於18%時，即被認為是咖啡萃取不足，這樣的咖啡口味會偏酸；當萃取率大於22%時，則被認為是萃取過度，這樣的咖啡口味會偏苦，有燒焦的味道。由此可見，控製咖啡的萃取率便可實現不同口味咖啡的製作。。

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