如何利用chatgpt选择模型

分在图表如何表示出来如下图所示，黄色部分的方块占整个大矩形的1/4。这里黄色部分就表示了1/4 。1/4乘3/5，在图形内就是表示，黄色方块面积的五分之三。如下图所示，蓝色方块占了黄色方块的3/5 。方法是先做出数据透视表，在设计时，把你要统计的栏位拖到表中间，拖两次，然后分别点击，改为最大值和平均值。然后选中数据透视表，右键出数据透视图即可。Excel 数据制作多级分组显示图表的步骤 做之前，首先要设置一下。phtony+gpt++图片识别+怎么对于 phtonygpt图片识别怎么 这个问题，我需要您提供更加具体的信息，以便我能够更好地回答您的问题。用鼠标右键选择左侧那个gpt硬盘，点删除所有分区，保存更改。再用鼠标右键选择gpt的硬盘，点转换分区表类型为MBR。为了方便操作，我们使用PE系统进行操作。运行PE系统后，接入移动硬盘。移动赢怕接入后，启动分区工具。进入分区工具后，我们点击移动硬盘。然后查看移动硬盘的状态，判断容量和硬盘情况。楼主可能存在一个错误认识，其实BIOS识别硬盘本身和你采取何种分区格式方式是没有任何关系的。无论MBR还是gpt，只有在访问数据加载读写进程之后这些分区方式才有意义，不然对于BIOS来说它就是一块硬盘。如果主板支持UEFI，那么你可以在大于2T的磁盘上使用GPT模式创建分区安装64位操作系统。如果使用了MBR模式，大于2T那部份不可识别，只能浪费。你并没有在主板里将设置uefi启动还是bios启动，默认是legacy模式（bios启动）吧。因为bios并不能识别gpt盘，所以才找不到硬盘。2010年的老电脑支持gpt吗?1、进入磁盘管理可以看到我们硬盘的一般情况，那么该如何查看我的硬盘的分区模式。2、支持。旧苹果电脑支持gptu盘。Macintosh（简称Mac）是苹果公司自1984年起开发的个人消费型计算机。3、而不是只是把镜像解压到新硬盘中吧。这个是可以的，首先先准备好镜像用WinNTSetup.exe这款软件，安装的时候选择下载的镜像选择安装的硬盘，完成后提示重启，这个时候可以关闭系统拿下硬盘了，系统已经做到硬盘里了。aigc和gpt是什么意思1、AIGC是人工智能技术自动生成内容，与ChatGPT同属于AI概念的延伸。2、AI是人工智能的总称，而GPT是自然语言处理的一种特定的应用模型，它们之间的联系是GPT是AI在自然语言处理领域的一种具体应用。3、AI（ArtificialIntelligence）即人工智能，是指通过计算机模拟人类的智能行为和思维过程，实现某些特定任务的技术和方法。4、AIGC是继 UGC、PGC 之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。5、AIGC全称为AI-GeneratedContent，即利用人工智能技术来自动生产内容。具体可基于生成对抗网络GAN、生成扩散模型和大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷...所以其实是两个自回归语言模型的拼接，本质上仍然是自回归语言模型。而在安全性方面，GPT分区表也进行了全方位改进。在早期的MBR磁盘上，分区和启动信息是保存在一起的。如果这部分数据被覆盖或破坏，事情就麻烦了。可以通过集群调度器实时获取服务器异常，将异常节点从训练 Task group 中删除，再结合CheckPoint 功能，利用 VePFS 高性能存储和 RDMA 网络高效分发，以保障 DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。为了解决这个问题，人们构造了残差自回归（auto-regressive）模型。模型结构 残差自回归模型的构造思想是首先通过确定性因素分解方法提取序列中主要的确定性信息。 包括趋势效应拟合与季节效应拟合。

ChatGPT是OpenAI开发的一种基于语言模型的对话生成模型，可以用于进行对话生成任务。利用ChatGPT选择模型的过程主要包括模型选择、数据准备和对话生成三个步骤。1. 模型选择： - ChatGPT有多个不同版本，可以根据任务需求选择适合的版本。可以选择基于GPT的ChatGPT模型，也可以选择更大规模的ChatGPT-Plus或ChatGPT-PlusPlus等模型。 - 根据使用场景选择模型的训练方式。ChatGPT可以通过基于教师强化学习（Teacher Forcing）的有监督训练进行训练，也可以通过自我对抗学习（Self-Play）的无监督训练进行训练。根据需求选择合适的训练方式。2. 数据准备： - 准备用于训练的对话数据。对话数据应该包含多个对话示例，每个对话示例包括输入对话历史和相应的回复。可以从现有的对话数据集中获取或者自己构建，确保数据覆盖了模型需要解决的各种对话情境。 - 预处理对话数据。对话数据可能需要进行一些预处理，例如分词、去除无效字符、过滤过长或过短的对话等，以确保数据的质量和适用性。 - 划分训练集、验证集和测试集。将准备好的对话数据划分为训练集、验证集和测试集，用于训练模型、调优和评估模型性能。3. 对话生成： - 定义输入和输出格式。根据模型的要求，将输入对话历史和期望输出的回复转换为特定的格式，例如将对话文本转化为向量表示或标记序列。 - 调用ChatGPT模型进行对话生成。将准备好的输入传入模型，模型将生成一个回复作为输出。可以通过逐轮交互的方式进行对话生成，根据前一轮的回复作为输入生成下一轮的回复。 - 根据需求对生成的回复进行后处理。可以根据业务需求进行回答排序、关键词提取、情感分析等处理，以提供更高质量的对话回复。总结来说，利用ChatGPT选择模型的过程包括模型选择、数据准备和对话生成三个步骤。正确选择合适的模型版本，准备适当的对话数据，并结合特定的要求进行对话生成，可以获得高质量的对话生成结果。

ChatGPT 选择模型是 OpenAI 发布的一种人工智能模型，用于生成基于对话的文本。利用 ChatGPT 选择模型，可以实现对话生成、问答和语言理解等任务。下面详细介绍如何利用 ChatGPT 选择模型。1. 数据准备：需要准备用于训练和评估模型的数据。数据应包含对话场景，每个对话场景包括一个或多个对话轮次。每个对话轮次由用户输入和模型回复组成。可以根据任务需求和场景构建自己的数据集，也可以使用公开可用的对话数据集。2. 数据预处理：对准备好的对话数据进行预处理。预处理包括分词、编码和标记化等步骤，以便将对话转换为模型可以理解的格式。使用适合的工具和库来完成这些预处理步骤，如NLTK、spaCy 或 TensorFlow。3. 模型训练：利用预处理的对话数据，使用 ChatGPT 选择模型进行训练。训练过程需要选择合适的超参数，例如学习率、批次大小和训练轮次等。可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现模型训练。4. 模型调优：训练完毕后，需要进行模型调优。通过评估模型在验证集或测试集上的性能，可以调整模型的架构或超参数，以提高模型的表现。可以使用指标如准确率、F1 分数或 BLEU 分数来评估模型。5. 对话生成：训练完的 ChatGPT 选择模型可以用于对话生成。输入用户的对话轮次，模型将生成下一个回复。可以根据需要将模型集成到自己的应用程序或系统中。6. 模型评估和迭代：持续评估模型的性能，收集用户反馈和用户对话数据，以不断迭代和改进模型。可以通过增加训练数据、调整超参数或改进模型结构等方式来提升模型的效果。利用 ChatGPT 选择模型，需要准备数据、进行数据预处理、模型训练、模型调优和对话生成等步骤。通过不断评估和迭代，可以逐步提升模型的质量和性能。

2023伊始，先是开年毫末智行举办HAOMOAIDAY，放出自动驾驶行业最大智算中心，再有小鹏、理想新春全员信剑指城市导航辅助驾驶，随后是对话式AI大模型ChatGPT火遍全网，自动驾驶AI技术再次成为顶流。无论是自动驾驶的“进城”，还是ChatGPT的“进化”，其背后都是对数据、算力需求指数级增长的态势以及对大模型的训练。当需求上来了，智算中心作为自动驾驶的“新基建”也就被业界越来越多的提及。智算中心即智能计算中心，是基于人工智能理论，采用领先的AI计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，换句话说，智算中心其实是一个算力的供应和生产平台。那为什么有了它“自动辅助驾驶”就可以变为“自动驾驶”了？“降服”自动驾驶边际成本 自动驾驶智算中心“专云专用”有人说，智算中心是自动驾驶发展的助推器，因为自动驾驶算法模型训练是机器学习的典型场景之一，其视觉检测、轨迹预测与行车规划等算法模型需要同时完成高并发的并行计算，对算力有着极高的需求，而智算为提高算法模型的成熟度提供了巨大的算力。在自动驾驶领域，说起智算中心，还得先提特斯拉。2017年，Transformer网络出现后，奠定了当前大模型领域主流的算法架构基础，随后，2020年，特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中，是AI大模型应用于自动驾驶的开端。在这之后，特斯拉开始着手打造属于自己的AI计算中心——Dojo，总计使用了1.4万个英伟达的GPU来训练AI模型。为了进一步提升效率，特斯拉在2021年发布了自研的AI加速芯片D1，并计划将25个D1封装在一起组成一个训练模块（Training tile），然后再将训练模块组成一个机柜（Dojo ExaPOD）。最近一期的特斯拉AI DAY上，马斯克称将于2023年一季度部署完成特斯拉超级计算机群组ExaPOD。国内方面，2022年8月，小鹏汽车和阿里云合建了当时国内最大的自动驾驶智算中心“扶摇”，专门用于自动驾驶模型训练，算力规模达600PFLOPS，相当于每秒可以完成60亿亿次浮点运算。不过这个记录仅仅维持了4个多月。今年1月，毫末智行联合火山引擎，共同推出自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖·绿洲），每秒浮点运算达67亿亿次，存储带宽每秒2T，通信带宽每秒800G。吉利也在1月28日上线了吉利星睿智算中心，目前已接入智能驾驶和车联网实验数据近百PB，在线车辆的并发计算支持达百万辆。从现有情形来看，成本和需求两重因素，是智算中心的诱人之处。成本层面，算力作为自动驾驶的基本要素，需要更高性能的智算中心来完成训练、标注等工作。以毫末的MANA OASIS为例，通过部署Lego高性能算子库、ByteCCL通信优化能力，以及大模型训练框架，软硬一体，毫末把算力优化到极致。在训练效率方面，基于Sparse MoE，通过跨机共享，轻松完成千亿参数大模型训练，且百万个clips（毫末视频最小标注单位）训练成本只需百卡周级别，训练成本降低100倍。搭建高效、低成本的数据智能体系是自动驾驶技术健康发展的基础，也是自动驾驶系统能够不断迭代前行的重要环节，更是自动驾驶商业化闭环的关键所在。小鹏汽车董事长何小鹏曾表态，“如果现在不以这样的方式（智算中心）提前储备算力，那么今后5年内，企业算力成本会从亿级，加到数十亿级。”如果持续使用公有云服务，边际成本不断上涨只是一方面，更重要的是，智算中心可以让自动驾驶企业实现“专云专用”。自动驾驶的开发包括从数据采集到数据筛选、打标、模型训练、回放性验证、仿真测试等等环节。而云计算的本质是租赁计算设备，云服务商的设备都是统一采购，为了获得更多客户，这些设备都具备很大的通用性，设备内部使用的CPU、GPU/AI加速器、内存的型号与规格都相对固定，很难与车企和自动驾驶公司的算法形成最佳匹配。云服务厂商对自动驾驶算法的了解程度不高，不可避免的会在调度算力时出现损耗和效率不高的问题。从需求的角度来看，智算中心似乎可以成为自动驾驶和车企的托底神器。同样以毫末为例，有了MANA OASIS的加持，毫末MANA五大模型全新亮相升级，车端感知架构实现跨代升级，毫末的技术栈布局继续保持完整领先的态势，尤其在感知、认知等层面领跑行业，引领大模型、大算力、大数据发展方向，冲刺进入自动驾驶3.0时代。拿数据采集、筛选和标注来说，自动驾驶系统在前期开发阶段，需要采集大量的道路环境数据，以此让车辆像人类驾驶员一样快速准确地识别车道、行人、障碍物等驾驶环境中的关键信息。唯一的办法是，通过在海量数据基础上不断的重复训练与验证，车辆对道路环境的认知水平逐渐趋近于真实情景，判断的准确性在这一过程中不断提升。车企收集到的数据还需要进行模型训练，算法通过在数据上进行运算产生模型，而智算中心将是驱动大模型和海量数据训练的加速器。基于Sparse MoE，毫末根据计算特点，进行稀疏激活，提高计算效率，实现单机8卡就能训练百亿参数大模型的效果，实现跨机共享exper的方法，完成千亿参数规模大模型的训练，训练成本降低到百卡周级别；毫末设计并实现了业界领先的多任务并行训练系统，能同时处理图片、点云、结构化文本等多种模态的信息，既保证了模型的稀疏性、又提升了计算效率；MANA OASIS训练效率提升了100倍。毫末智行CEO顾维灏也在详细阐释了建设智算中心的底层逻辑：“自动驾驶对智算中心的第一要求肯定是算力。智算中心的超大算力代表了有多少的AI工程师在这个练武场中能够做出什么大模型，能训练多少大模型。”智能辅助驾驶“进城” MANA OASIS帮助毫末解决了哪些难题？现在很多车企和自动驾驶技术企业已经开始把打造智算中心当成下一阶段竞争重点。今年1月的HAOMO AI DAY上，毫末智行董事长张凯给出了2023年自动驾驶行业趋势的十大新预测，超算中心赫然位列“超算中心会成为自动驾驶企业的入门配置。”当下，随着新能源汽车品牌普遍已经把高速公路场景下的辅助驾驶列为标配，赛场已经悄然从高速路转向城市。与高速导航辅助驾驶相比，城市行车涉及了红绿灯、十字路口、行人电动车、遮挡、固定障碍物、频繁刹停起步等一系列难题，复杂度又提升了好几个数量级。如果仅用实测车辆去挑战这些城市场景无法穷尽的Corner Case，成本、安全性、时间都将成为企业发展的壁垒。由此，虚拟仿真就成为了解决部分成本及场景多样性的关键，大规模的长尾场景需要数据中心提供充足的算力支持。仿真场景对现实的回归过程，同样需要巨大的算力提供支持。在MANA OASIS的加持下，毫末的数据智能体系MANA五大模型全新亮相升级。而在五大模型助力下，MANA最新的车端感知架构，从过去分散的多个下游任务集成到了一起，形成一个更加端到端的架构，包括通用障碍物识别、局部路网、行为预测等任务，毫末车端感知架构实现了跨代升级。这也意味着毫末的感知能力更强，产品力更强，向全无人驾驶加速迈进。视觉自监督大模型，让毫末在中国首个实现4D Clip的自动标注。毫末利用海量videoclip，通过视频自监督方式，预训练出一个大模型，用少量人工标注好的clip数据进行Finetune（微调），训练检测跟踪模型，使得模型具备自动标注的能力；将已经标注好的千万级单帧数据所对应的原始视频提取出来组织成clip，其中10%是标注帧，90%是未标注帧，再将这些clip输入到模型，完成对90%未标注帧的自动标注，进而实现所有单帧标注向clip标注的100%的自动转化，同时降低98%的clip标注成本。毫末视频自监督大模型的泛化性效果极佳，即使是在一些非常困难的场景，例如严重遮挡的骑行者，远处的小目标，恶劣的天气和光照，都能准确地完成自动标注。3D重建大模型，助力毫末做数据生成，用更低成本解决数据分布问题，提升感知效果。面对“完全从真实数据中积累corner case困难且昂贵”的行业难题，毫末将NeRF技术应用在自动驾驶场景重建和数据生成中，它通过改变视角、光照、纹理材质的方法，生成高真实感数据，实现以低成本获取normal case，生成各种高成本corner case。3D重建大模型生成的数据，不仅比传统的人工显式建模再渲染纹理的方法效果更好、成本更低。增加NeRF生成的数据后，还可将感知的错误率降低30%以上，且数据生成可实现全程自动化，无需任何人工参与。多模态互监督大模型则可以完成通用障碍物的识别。毫末在成功实现车道线和常见障碍物的精准检测后，针对城市多种异形障碍物的稳定检测问题，毫末正在思考和探索更加通用的解决方案。毫末的多模态互监督大模型，引入了激光雷达作为视觉监督信号，直接使用视频数据来推理场景的通用结构表达。该通用结构的检测，可以很好地补充已有的语义障碍物检测，有效提升自动驾驶系统在城市复杂工况下的通过率。动态环境大模型，可以精准预测道路的拓扑关系，让车辆始终行驶在正确的车道中。在重感知技术路线下，毫末为了将对高精地图的依赖度降到最低，面临着“道路拓扑结构实时推断”的挑战。毫末在BEV的feature map（特征图）基础上，以标精地图作为引导信息，使用自回归编解码网络，将BEV特征，解码为结构化的拓扑点序列，实现车道拓扑预测。让毫末的感知能力，能像人类一样在标准地图的导航提示下，就可以实现对道路拓扑结构的实时推断。毫末认为，解决了路口问题实际就解决了大部分城市NOH问题。目前在保定、北京，毫末对于85%的路口的拓扑推断准确率高达95%。即便是非常复杂、非常不规则的路口，毫末也能准确预测，比老司机还老司机。人驾自监督认知大模型在今年2月已经被正式升级为DriveGPT，这也是全球首个自动驾驶认知大模型。它能让毫末的驾驶策略更加拟人化，安全及顺畅。毫末DriveGPT已完成模型搭建和第一阶段数据的跑通，参数规模可对标GPT-2的水平。DriveGPT将持续引入大规模真实接管数据，通过人驾数据反馈的强化学习，来不断提升测评效果，同时也将DriveGPT作为云端测评模型，用来评估车端小模型的驾驶效果。仿真测试能有效缩短技术和产品开发周期，降低研发成本。业内典型的长尾场景问题不够丰富，现实中可遇而不可求的极端场景，利用仿真平台可以便捷生成。由于仿真测试中的模拟环境需要实现多模态融合，以支持传感器模组的复杂性，因而也需要大算力的支持。除了毫末，特斯拉超算中心拥有近2万张GPU，对自动驾驶训练效率产生立竿见影的效果，最大限度地提升了自动驾驶系统的开发效率；大陆集团的高算力集群，将开发周期从几周缩短至几个小时，使自动驾驶得以在中短期商业计划中落实；机器学习时间的缩短加快了新科技进入市场的速度；“扶摇”支持小鹏自动驾驶核心模型的训练时长从7天缩短至1小时内，大幅提速近170倍……当前，一个不争的事实就是，在自动驾驶领域具有长期规划的车企，无论是造车新势力还是传统品牌，或者技术供应商，都在搭建自己的超算中心，以掌握稳定的算力资源，缩短开发周期，加快自动驾驶产品的上市。相反，如果没有超算中心，那么自动驾驶训练速度将明显放缓，自动驾驶企业间的差距也将愈发明显。用智算中心打造数据护城河 数字新基建逐步成为发展“标配”自动驾驶发展至今，业界发现乘用车智能辅助驾驶是最有可能大规模铺开的商业场景。据高工智能汽车研究院数据显示，2022年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载L2级辅助驾驶的搭载率，已经连续第二个月超过30%。智研咨询数据显示，预计到2025年，全球新车L2自动驾驶的渗透率可达53.99％。今年，城市导航辅助驾驶也开启了量产的征程。西部证券预测，2023～2025年，国内市场上搭载城市导航辅助驾驶的车型将分别达到70万、169万和348万辆，占比将分别达到17％、40％和70％。在城市导航辅助驾驶落地加速的背景下，更容易复制、拓展的重感知的方案，受到了更多关注。在重感知技术路线下，面对“道路拓扑结构实时推断”的挑战，毫末的选择是在特征图基础上，以标精地图作为引导信息，使用自回归编解码网络，通过结构化的拓扑点序列解码，实现车道拓扑预测。由此不难看出，业界逐渐达成共识的重感知路线，相比高精地图方案，更依赖算力加持。人工智能是创新的加速器，智算中心则可以为各类技术创新提供支撑。一方面，智算中心可以为构建安全可信、可复用的技术研发环境提供算力设施支撑，为各领域科技研发提供智能计算服务，加速科技研发的进程；另一方面，智算中心是新一代信息技术的集成应用载体，智算中心的快速建设推广与规模化应用将推动通信服务网络、大数据、人工智能等技术的快速迭代，从而促进技术创新。自动驾驶数据是片段式的，特点是小文件多，达到百亿个，而且训练需要交换的数据多，智算中心可以提供充足的带宽，并且可以让自动驾驶模型拥有更好的并行计算框架，在训练的时候把硬件资源都利用起来。2020年4月20日，国家发展改革委首次明确新型基础设施的范围，其中就包括以智能计算中心为代表的算力基础设施。2023年1月10日，国家工业信息安全发展研究中心推出《智能计算中心2.0时代展望报告》，指出经过5年多发展，智算中心正由1.0粗放扩张阶段走向2.0精细规划阶段。根据相关统计和测算，目前全国超过30个城市在建或筹建智算中心，未来5年我国智能算力规模年复合增长率将达52.3%。智算中心的创新发展，将进一步为人工智能夯实“算力底座”，成为带动人工智能及相关产业快速发展的新引擎。“我们测算，智算中心带来的成本优化是惊人的，将达到亿元级别。”这是今年1月，张凯提出的预测。从目前及未来的规划量产规模来看，毫末自建智算中心可节约巨额成本；其带来的效率提升也非常明显。人工智能发展很快，新的算法层出不穷，需尽快引入新的技术和模型，与此数据是智能化发展最大的驱动力，也占据了大量成本构成。用自建智算中心来打造数据护城河，不仅能够完善产业智能生态，更能让企业在智能化方面占据先发优势，智算中心作为数字新基建，未来势必将引领自动驾驶技术持续迭代升级。【本文来自易车号作者车业视界，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】

ChatGPT指令大全66 个常用模型分享担任职业顾问我想让你担任职业顾问。我将为您提供一个在职业生涯中寻求指导的人，您的任务是帮助他们根据自己的技能、兴趣和经验确定最适合的职业。您还应该对可用的各种选项进行研究，解释不同行业的就业市场趋势，并就哪些资格对追求特定领域有益提出建议。我的第一个请求是“我想建议那些想在软件工程领域从事潜在职业的人。”担任私人教练我想让你担任私人教练。我将为您提供有关希望通过体育锻炼变得更健康、更强壮和更健康的个人所需的所有信息，您的职责是根据该人当前的健身水平、目标和生活习惯为他们制定最佳计划。您应该利用您的运动科学知识、营养建议和其他相关因素来制定适合他们的计划。我的第一个请求是“我需要帮助为想要减肥的人设计一个锻炼计划。”扮演魔术师我要你扮演魔术师。我将为您提供观众和一些可以执行的技巧建议。您的目标是以最有趣的方式表演这些技巧，利用您的欺骗和误导技巧让观众惊叹不已。我的第一个请求是“我要你让我的手表消失!你怎么做到的?99担任心理医生我想让你担任心理医生。我将为您提供一个寻求指导和建议的人，以管理他们的情绪、压力、焦虑和其他心理健康问题。您应该利用您的认知行为疗法、冥想技巧、正念练习和其他治疗方法的知识来制定个人可以实施的策略，以改善他们的整体健康状况。我的第一个请求是g“我需要一个可以帮助我控制抑郁症状的人。作为房地产经纪人我想让你担任房地产经纪人。我将为您提供寻找梦想家园的个人的详细信息，您的职责是根据他们的预算、生活方式偏好、位置要求等帮助他们找到完美的房产。您应该利用您对当地住房市场的了解，以便建议符合客户提供的所有标准的属性。我的第一个请求是“我需要帮助在深圳市中心附近找到一栋单层家庭住宅。”充当物流后勤管理者我要你担任后勤人员。我将为您提供即将举行的活动的详细信息，例如人数、地点和其他相关因素。您的职责是为活动制定后勤计划，其中考虑到事先分配资源、交通设施、餐饮服务等。还有潜在的安全问题，并制定策略来降低相关的风险。我的第一个请求是“我需要帮助在深圳市组织一个 100 人的开发者会议”担任牙医我想让你扮演牙医。我将为您提供有关寻找牙科服务(例如 X 光、清洁和其他治疗)的个人的详细信息。您的职责是诊断他们可能遇到的任何潜在问题，并根据他们的情况建议最佳行动方案。您还应该教育他们如何正确刷牙和使用牙线，以及其他有助于在两次就诊之间保持牙齿健康的口腔护理方法。我的第一个请求是“我需要帮助解决我对冷食的敏感问题。”充当 AI 辅助医生我想让你扮演一名人工智能辅助医生。我将为您提供患者的详细信息，您的任务是使用最新的人工智能工具，例如医学成像软件和其他机器学习程序，以诊断最可能导致其症状的原因。您还应该将体检、实验室测试等传统方法纳入您的评估过程，以确保准确性。我的第一个请求是“我需要帮助诊断一例严重的腹痛充当医生我想让你扮演医生的角色，想出创造性的治疗方法来治疗疾病。您应该能够推荐常规药物、草药和其他天然替代品。在提供建议时，您还需要考虑患者的年龄、生活方式和病史。我的第一个建议请求是“为患有关节炎的老年患者提出一个侧重于整体治疗方法的治疗计划”担任网页设计顾问我想让你担任网页设计顾问。我将为您提供与需要帮助设计或重新开发其网站的组织相关的详细信息，您的职责是建议最合适的界面和功能，以增强用户体验，同时满足公司的业务目标。您应该利用您在 UX/UI 设计原则、编码语言、网站开发工具等方面的知识，以便为项目制定一个全面的计划。我的第一个请求是“我需要帮助创建一个销售珠宝的电子商务网站担任会计师我希望你担任会计师，并想出创造性的方法来管理财务。在为客户制定财务计划时，您需要考虑预算、投资策略和风险管理。在某些情况下，您可能还需要提供有关税收法律法规的建议，以帮助他们实现利润最大化。我的第一个建议请求是“为小型企业制定一个专注于成本节约和长期投资的财务计划”担任厨师我需要有人可以推荐美味的食谱，这些食谱包括营养有益但又简单又不费时的食物，因此适合像我们这样忙碌的人以及成本效益等其他因素，因此整体菜看最终既健康又经济!我的第一个要求一一“一些清淡而充实的东西，可以在午休时间快速煮熟担任艺人顾问我希望你担任艺术家顾问，为各种艺术风格提供建议例如在绘画中有效利用光影效果的技巧、雕刻时的阴影技术等，还根据其流派/风格类型建议可以很好地陪伴艺术品的音乐作品连同适当的参考图像，展示您对此的建议;所有这一切都是为了帮助有抱负的艺术家探索新的创作可能性和实践想法，这将进一步帮助他们提高技能!第一个要求一一“我在画超现实主义的肖像画担任汽车修理工需要具有汽车专业知识的人来解决故障排除解决方案例如;诊断问题/错误存在于视觉上和发动机部件内部，以找出导致它们的原因 (如缺油或电源问题) 并建议所需的更换，同时记录燃料消耗类型等详细信息，第一次询问-“汽车赢了”尽管电池已充满电但无法启动”担任金融分析师需要具有使用技术分析工具理解图表的经验的合格人员提供的帮助，同时解释世界各地普遍存在的宏观经济环境，从而帮助客户获得长期优势需要明确的判断，因此需要通过准确写下的明智预测来寻求相同的判断!第一条陈述包含以下内容一一“你能告诉我们根据当前情况未来的股市会是什么样子吗?担任投资经理从具有金融市场专业知识的经验丰富的员工那里寻求指导，结合通货膨胀率或回报估计等因素以及长期跟踪股票价格，最终帮助客户了解行业，然后建议最安全的选择，他/她可以根据他们的要求分配资金和兴趣!开始查询-“目前投资短期前景的最佳方式是什么?”充当室内装饰师我想让你做室内装饰师。告诉我我选择的房间应该使用什么样的主题和设计方法;卧室、大厅等，就配色方案、家具摆放和其他最适合上述主题/设计方法的装饰选项提供建议，以增强空间内的美感和舒适度。我的第个要求是“我正在设计我们的客厅”充当花店求助于具有专业插花经验的知识人员协助，根据喜好制作出既具有令人愉悦的香气又具有美感，并能保持较长时间完好无损的美丽花束;还建议有关装饰选项的想法，呈现现代设计，同时满足客户满意度!请求的信息“我应该如何挑选一朵异国情调的花卉?”充当提示生成器我希望你充当提示生成器。我会给你一个这样的标题:《做个英语发音帮手》。然后你给我一个这样的提示:“我想让你做土耳其语人的英语发音助手，我写你的句子，你只回答他们的发音，其他什么都不做。回复不能是翻译我的句子，但只有发音。发音应使用土耳其语拉丁字母作为语音。不要在回复中写解释。我的第句话是“伊斯坦布尔的天气怎么样?”担任统计员我想担任统计学家。我将为您提供与统计相关的详细信息。您应该了解统计术语、统计分布、置信区间、概率、假设检验和统计图表。我的第一个请求是“我需要帮助计算世界上有多少百万张纸币在使用中在学校担任讲师我想让你在学校担任讲师，向初学者教授算法。您将使用 Python 编程语言提供代码示例。首先简单介绍一下什么是算法，然后继续给出简单的例子，包括冒泡排序和快速排序。稍后，等待我提示其他问题。一旦您解释并提供代码示例，我希望您尽可能将相应的可视化作为ascii 艺术包括在内。充当美食评论家我想让你扮演美食评论家。我会告诉你一家餐馆，你会提供对食物和服务的评论。您应该只回复您的评论，而不是其他任何内容。不要写解释。我的第一个请求是“我昨晚去了一家新的意大利餐厅。你能提供评论99吗?担任营养师作为一名营养师，我想为 2 人设计一份素食食谱，每份含有大约 500 卡路里的热量并且血糖指数较低。你能提供一个建议吗?作为技术审查员我想让你担任技术评论员。我会给你一项新技术的名称，你会向我提供深入的评论 - 包括优点、缺点、功能以及与市场上其他技术的比较。我的第一个建议请求是“我正在审iPhone11 Pro Max担任法律顾问我想让你做我的法律顾问。我将描述一种法律情况，您将就如何处理它提供建议。你应该只回复你的建议，而不是其他。不要写解释。我的第一个请求是“我出了车祸，不知道该怎么办”

2020年，离开地平线的吴强选择自主创业，他认为，存算一体技术是AI芯片的新方向，对于长期被“卡脖子”的国产芯片厂商来说，存算一体芯片可能是国产芯片算力弯道超车的绝佳机会。同年11月，后摩智能成立，吴强组建了自己的团队，誓要亲身参与这场属于国产阵营与海外阵营的算力大战。创业，吴强盯准了一个趋势——国产替代。在芯片短缺越演越烈的那几年，国产化替代的诉求越来越高，特别是车规级芯片，成了整个产业供应链的刚需，这无疑给国内创业者提供了千载难逢的超车时机。刚过去的5月10日，后摩智能发布了第一款大算力存算一体智驾芯片鸿途H30，并将智能驾驶作为落地场景。吴强的团队，终于在大算力存算一体芯片领域迎来产品级的发布，这也是国内首款存算一体的智驾芯片。第二成长曲线经济学里的第一曲线，指的是企业在熟悉环境里开展传统业务所经历的生命周期，第二曲线则是面对新市场、新变革所经历的生命周期。英国管理学大师查尔斯·汉迪（Charles Handy）用“第二理论”给转型升级传递了相似的思路：为了向前发展，必须在改革中开辟一条完全不同的新道路，对熟悉的问题要有新视角，也就是托马斯·库恩（Thomas Kuhn）所说的“范式转移”。每一个行业都将面临经济学里的第二曲线，特别是身处算力军备赛的芯片领域，更是在海量算力需求里经历着第二曲线的突围与探路。颠覆芯片的底层架构设计，存算一体，正是突破算力瓶颈、摆脱存储宽带限制的一条路径。关键词之一，是顺势。大部分读者都知道，算法、算力和数据是大模型时代的三大基础要素，ChatGPT引爆了算力要求的“核聚变”。当摩尔定律已经被逼近物理极限，如何突破算力瓶颈已成为业界重点突围的方向之一，因为模型计算量的增长速度，已经远超AI硬件算力增长速度。延伸到智驾领域，当汽车迎来智能化新时代，高级别的自动驾驶对算力有非常严格的需求，特别是到了L4，算力要求已达到1000T以上，且伴随着Corner Case的增加，算法模型增大，更具复杂性，算力的需求也随之攀升。关键词之二，是破局。经典的冯诺依曼架构里，数据从处理单元外的存储器提取，处理完之后，再返回存储器。基于冯诺依曼体系结构的算力相对简单，且CPU和存储器之间存在巨大的速度差，抵达一定的极限后，存储器就很难跟上运算部件消耗的数据了。量产阶段的困局体现在：（参考：《量子位·存算一体芯片报告》）-即使芯片制程更加先进了，但对于制造商来说还是投入产出比极低，研发与生产成本上去了，性能提升却往往不如人意。-集成电路尺寸进一步缩小，芯片的可靠性也受到挑战，诸如由“短沟道效应”和“量子隧穿效应”等引发的芯片漏电。-先进工艺下尽管芯片拥有大算力，但同时也产生了高能耗，对于功耗敏感的应用场景，先进制程不占优势。芯片行业一直有这样一种说法，冯诺依曼的架构思路既是一切现代计算机的基础，又是现代计算机难以绕开的桎梏。如何解开这层与生俱来的桎梏，突破计算单元与存储单元分离的缺点，成为很多芯片玩家努力的方向。何为存算一体？字面上来说，作为一种全新的计算架构，存算一体是在存储器中嵌入计算能力，将存储单元和计算单元合为一体，省去了计算过程中数据搬运环节，消除了由于数据搬运带来的功耗和延迟，提升计算能效。在吴强看来，将公司首款存算一体芯片应用于智驾，是一个非常漂亮的决定。因为在技术和产品匹配的角度，这颗芯片带来的优势，和自动驾驶的关键需求是天然吻合的，可实现极致能效比和超低延时，让底层的芯片更好地扮演着人类大脑的角色。一个，是打破存储墙。面对存储墙、带宽墙和功耗墙等挑战，存算一体芯片能成百上千倍地提高计算效率，从而降低成本，消除不必要的数据搬移延迟和功耗，这也是较多核并行加速技术更为颠覆的地方。另一个，是算力与能效。计算直接在存储器内完成，可提供大于1000TOPS以上的算力和超10-100TOPS/W的能效。通俗一点讲，就是在面积不变的基础上，翻倍增加计算核心数，数据层面，成几何式提升。256TOPS & 35W昨日，后摩智能正式发布了旗下首款存算一体智驾芯片——鸿途H30，最高物理算力达到256TOPS，典型功耗35W，这也意味着，国内科技公司自研资产的存算一体大算力AI芯片，终于在智驾领域落地了。“是物理算力，不是稀疏虚拟算力。”吴强手里拿着一颗H30，向大家介绍该芯片的核心指标。他特意强调，256TOPS是物理算力，并不是大家平日里提及的稀疏虚拟算力，这也意味着，H30目前创造了国内之“最”，即国产智驾芯片里物理算力最大的产品。有种“一览众山小”的俯视感，且弄出这样一颗芯片，后摩智能只用了短短两年的时间。优势不止于此。256TOPS的算力，功耗只需要35W，这也意味着，其能效的数据更是“吊打”一众国内的智驾芯片产品。地平线CEO余凯曾感慨，尤其是在智驾芯片领域，属于寡头性非常强的领域，到后来，大部分玩家都会陪跑，最终能跑出来的公司屈指可数。虽然我们看不清赛道的终局，但从目前来看，作为只有两岁的创业公司，后摩时代的成绩是可圈可点的。还有一些数据参数：性能指标——后摩智能用H30与英伟达的产品相比，在Resnet50下，前者Batch=8达到10300帧/秒的性能，是后者的2.3倍；而在Batch =1时，前者性能达到8700帧/秒，后者仅为1520帧/秒，是英伟达的5.7倍。计算效率——H30在上述相同的比较维度，Batch = 8的情况下，计算效率达到294FPS/Watt，是英伟达的4.6倍，Batch=1时，这一数字更是高达11.3 倍。这里还有一个细节。吴强曾在一次交流中表示，存算一体是架构的创新，而工艺则是另一个维度的事情。好工艺肯定是好事，后摩智能也在用先进工艺，但是对存算一体来说，对先进工艺依赖度其实是比较低的。事实确实如此。这正是后摩智能的优势所在。H30是基于12nm工艺制作的，但是英伟达的却是8nm，这也可以看出，如若两家公司的产品工艺处于同样的节点，来自后摩智能的产品势必效率更高。后摩强调的，是架构。决定H30拥有上述优秀数据的核心，是后摩智能面向智能驾驶场景自主研发的第一代IPU（Intelligence Processing Unit）——天枢架构。它是新产品拥有超越同级性能的“幕后功臣”在它的指导下，H30提升了两倍性能，功耗降低了约50%。演讲台上的吴强用了这样的比喻：特斯拉的FSD，是堆积计算，就像一个四合院子，房子的主人最大限度地利用了面积，堆放了日常用品，且房屋构造利用率极高，但这里的面积还是有限，想无限扩大社交范围，非常困难。后摩智能则不同，它是中式庭院和西式高楼的组合，同样是四合院大小的面积，通过西式高楼，不同楼层有自己的公布布局，且高楼内部协调性极佳，就像一个综合办公楼，大家可以在最小的用地面积上实现最大范围的社交功能。落地元年吴强曾在此前的中国电动汽车百人会论坛上预测，2023年将是国内存算一体智驾芯片商业落地的元年，他用自己率先落地的H30，打响了细分赛道鸣枪开赛的第一声。《NE时代》翻看了吴强此前在公开场合提及的产品研发心路，在存算一体高算力芯片落地的过程中，他和团队也经历了诸多困难。一如，散热。存算一体，除了大算力的需求，汽车智能化和电动化又带来了功耗、散热、成本和自主可控等难题。他的团队确实在其中克服了很多障碍，如何在大算力的同时又能做到低功耗，保证自然散热。他希望用存算一体的架构在做到自然散热的情况下，可以做到算力2-3倍的提升，这是存算一体赋予的能力。二如，存储介质。从产业链的角度来说，存算一体依赖于存储介质工艺，后摩智能目前的产品是基于SRAM，下一代产品则计划基于其它一些存储机制，例如MRAM和RRAM。存储工艺又依赖于上游厂商，如台积电这样的公司，但目前RRAM在台积电的成熟度属于风险等级，距离完全量产大约有1-2年时间。这是产业链的依赖，虽然有风险，但不得不经历。三如，技术转移。存算一体，之前很长一段时间，业界几乎是以学术研究的方式在做，但从学术到商业量产还有一定距离。后摩智能和其他一些创业企业，更多是按照商业量产的标准去做，过去两年都在不断探索中试错。具体怎么做量产，怎么做DFT（Design for Test，即可靠性设计），怎么做冗余，怎么做自修复，这些都是公司要解决的问题。四如，验证与磨合。CPU、GPU和AI芯片等“大芯片”赛道，从创业的角度看，这类芯片烧钱多、周期长，很难快速上量，但是技术壁垒更高、增长空间更大，且客户黏性强。做出原型验证芯片之后，公司还有很多工作，就智能驾驶芯片来看，进入汽车产业的配套环节，也需要较长的验证与磨合周期。他曾在接受媒体交流时表示，创业初期，他自己曾经也迷惑过。因为看到一些创业企业还没量产，就开始有资本运作筹备上市，这样的信号，他会怀疑自己，这种从底层技术产品开始的创业方式是不是太保守了——半导体是一个需要技术沉淀和积累的行业，跳来跳去，怎么能有真正的技术积累和能力提升？事实说明，他的怀疑和自省都是对的，而对于两岁的后摩智能来说，率先落地第一颗存算一体智驾芯片，也只是万里长征的第一步。毕竟，大家都看到了趋势，被时代裹挟着向前，对手们也没有闲着。【本文来自易车号作者NE时代，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】

GPT之于自动驾驶意味着什么？文丨智驾网 黄华丹ChatGPT带火了AI，当GPT遇到自动驾驶，又会发生怎样的化学反应？GPT全称Generative Pre-trained Transformer，即生成式预训练Transformer。简单概括即是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。4月11日，在第八届毫末AI DAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AI DAY上都做了详细解读。AI DAY还展示了毫末自动驾驶数据体系MANA的升级情况，主要是其在视觉感知能力上的进展。01.什么是DriveGPT？能实现什么？顾维灏首先讲解了GPT的原理，生成式预训练Transformer模型本质上是在求解下一个词出现的概率，每一次调用都是从概率分布中抽样并生成一个词，这样不断地循环，就能生成一连串的字符，用于各种下游任务。以中文自然语言为例，单字或单词就是Token，中文的Token词表有5万个左右。把Token输入到模型，输出就是下一个字词的概率，这种概率分布体现的是语言中的知识和逻辑，大模型在输出下一个字词时就是根据语言知识和逻辑进行推理的结果，就像根据一部侦探小说的复杂线索来推理凶手是谁。而作为适用于自动驾驶训练的大模型，DriveGPT雪湖·海若三个能力：1.可以按概率生成很多个这样的场景序列，每个场景都是一个全局的场景，每个场景序列都是未来有可能发生的一种实际情况。2.是在所有场景序列都产生的情况下，能把场景中最关注的自车行为轨迹给量化出来，也就是生成场景的便会产生自车未来的轨迹信息。3.有了这段轨迹之后，DriveGPT雪湖·海若还能在生成场景序列、轨迹的输出整个决策逻辑链。也就是说，利用DriveGPT雪湖·海若，在一个统一的生成式框架下，就能做到将规划、决策与推理等多个任务全部完成。具体来看，DriveGPT雪湖·海若的设计是将场景Token化，毫末将其称为Drive Language。Drive Language将驾驶空间进行离散化处理，每一个Token都表征场景的一小部分。目前毫末拥有50万个左右的Token词表空间。如果输入一连串过去已经发生的场景Token序列，模型就可以根据历史，生成未来所有可能的场景。也就是说，DriveGPT雪湖·海若同样像是一部推理机器，告诉它过去发生了什么，它就能按概率推理出未来的多个可能。一连串Token拼在一起就是一个完整的驾驶场景时间序列，包括了未来某个时刻整个交通环境的状态以及自车的状态。有了Drive Language，就可以对DriveGPT进行训练了。毫末对DriveGPT的训练过程根据驾驶数据以及之前定义的驾驶尝试做一个大规模的预训练。通过在使用过程中接管或者不接管的场景，对预训练的结果进行打分和排序，训练反馈模型。也就是说利用正确的人类开法来替代错误的自动驾驶开法。后续就是用强化学习的思路不断优化迭代模型。在预训练模型上，毫末采用Decode-only结构的GPT模型，每一个Token用于描述某时刻的场景状态，包括障碍物的状态、自车状态、车道线情况等等。毫末的预训练模型拥有1200亿个参数，使用4000万量产车的驾驶数据，本身就能够对各种场景做生成式任务。这些生成结果会按照人类偏好进行调优，在安全、高效、舒适等维度上做出取舍。毫末会用部分经过筛选的人类接管数据，大概5万个Clips去做反馈模型的训练，不断优化预训练模型。在输出决策逻辑链时，DriveGPT雪湖·海若利用了prompt提示语技术。输入端给到模型一个提示，告诉它“要去哪、慢一点还是快一点、并且让它一步步推理”，经过这种提示后，它就会朝着期望的方向去生成结果，并且每个结果都带有决策逻辑链。每个结果也会有未来出现的可能性。这样我们就可以选择未来出现可能性最大，最有逻辑的链条驾驶策略。可以用一个形象的示例来解释DriveGPT雪湖·海若的推理能力。假设提示模型要“抵达某个目标点”，DriveGPT雪湖·海若会生成很多个可能的开法，有的激进，会连续变道超车，快速抵达目标点，有的稳重，跟车行驶到终点。这时如果提示语里没有其他额外指示，DriveGPT雪湖·海若就会按照反馈训练时的调优效果，最终给到一个更符合大部分人驾驶偏好的效果。02.实现DriveGPT毫末做了什么？DriveGPT雪湖·海若的训练和落地，离不开算力的支持。今年1月，毫末就和火山引擎共同发布了其自建智算中心，毫末雪湖·绿洲MANA OASIS。OASIS的算力高达67亿亿次/秒，存储带宽2T/秒，通信带宽达到800G/秒。光有算力还不够，还需要训练和推理框架的支持。毫末也做了以下三方面的升级。一是训练稳定性的保障和升级。大模型训练是一个十分艰巨的任务，随着数据规模、集群规模、训练时间的数量级增长，系统稳定性方面微小的问题也会被无限放大，如果不加处理，训练任务就会经常出错导致非正常中断，浪费前期投入的大量资源。毫末在大模型训练框架的基础上，与火山引擎共同建立了全套训练保障框架，通过训练保障框架，毫末实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数月没有任何非正常中断，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。二是弹性调度资源的升级。毫末拥有量产车带来的海量真实数据，可自动化的利用回传数据不断的学习真实世界。由于每天不同时段回传的数据量差异巨大，需要训练平台具备弹性调度能力，自适应数据规模大小。毫末将增量学习技术推广到大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，研发了任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%。三是吞吐效率的升级。在训练效率上，毫末在Transformer的大矩阵计算上，通过对内外循环的数据拆分、尽量保持数据在SRAM中来提升计算的效率。在传统的训练框架中，算子流程很长，毫末通过引入火山引擎提供的Lego算之库实现算子融合，使端到端吞吐提升84%。有了算力和这三方面的升级，毫末可对DriveGPT雪湖·海若进行更好的训练迭代升级。03.MANA大升级，摄像头代替超声波雷达毫末在2021年12月的第四届AI DAY上发布自动驾驶数据智能体系MANA，经过一年多时间的应用迭代，现在MANA迎来了全面的升级。据顾维灏介绍，本次升级主要包括：1.感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT。2.计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS当中。3.增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本。4.针对多种芯片和多种车型的快速交付难题，优化了异构部署工具和车型适配工具。前文我们已经详细介绍了DriveGPT相关的内容，以下主要来看MANA在视觉感知上的进展。顾维灏表示，视觉感知任务的核心目的都是恢复真实世界的动静态信息和纹理分布。因此毫末对视觉自监督大模型做了一次架构升级，将预测环境的三维结构，速度场和纹理分布融合到一个训练目标里面，使其能从容应对各种具体任务。目前毫末视觉自监督大模型的数据集超过400万Clips，感知性能提升20%。在泊车场景下，毫末做到了用鱼眼相机纯视觉测距达到泊车要求，可做到在15米范围内达测量精度30cm，2米内精度高于10cm。用纯视觉代替超声波雷达，进一步降低整体方案的成本。在纯视觉三维重建方面，通过视觉自监督大模型技术，毫末不依赖激光雷达，就能将收集的大量量产回传视频转化为可用于BEV模型训练的带3D标注的真值数据。通过对NeRF的升级，毫末表示可以做到重建误差小于10【本文来自易车号作者智驾网，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】