庆云古诗词

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午评沪指涨1.51%创业板指涨2.49% 午评沪指横创业板指涨近2%

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午评沪指涨046保险板块大涨,午评:沪指大跌1.79%,沪指涨幅排名,沪指股价

  指数早盘震荡走低,截至午盘,沪指跌0.49%,深成指跌0.76%,创业板指跌0.93%,科创50跌0.68%,北证50跌1.32%。供销社、农业、中药、ChatGPT概念涨幅居前,军工、油气、煤炭领跌。两市超3800只个股下跌,半日成交额近5000亿元,北向资金净卖出3.15亿元。

  盘面上,ChatGPT概念早盘表现亮眼,三六零冲击涨停,昆仑万维涨超9%。农业股震荡走高,万辰生物20CM涨停,华绿生物涨超12%。油气股持续走低,海油工程触及跌停。

  板块热度:

  同花顺热股榜:

  异动回顾:

  09:26 A股三大指数集体低开,上证指数跌0.58%,深证成指跌0.67%,创业板指跌0.73%。避险情绪升温,黄金板块开盘活跃,次新股四川黄金10连板;光刻胶、半导体、油气、国资云跌幅居前。

  09:32 法尔胜触及跌停,成交额1.23亿元。

  09:32 国家大基金持股板块异动拉升,佰维存储涨超3%,晶方科技、思特威、长电科技、江波龙等跟涨。

  09:39 美容护理板块异动拉升,爱美客涨超3%,奥园美谷、珀莱雅、贝泰妮、水羊股份等跟涨。

  09:41 汽车整车板块异动拉升,汉马科技涨超7%,ST曙光涨超3%,赛力斯、江淮汽车、海马汽车等跟涨。

  09:46 农机板块异动拉升,星光农机涨停,吉峰科技涨超8%,一拖股份、天鹅股份、新柴股份、华力创通等跟涨。

  09:54 三大运营商携手冲高,中国移动涨近3%挑战A股第一市值宝座,中国电信涨超1%,中国联通转涨。

  09:55 光伏逆变器板块再度跳水,德业股份跌超7%,固德威跌超5%,阳光电源、昱能科技、锦浪科技等跟跌。

  09:57 ChatGPT概念异动拉升,三六零急速转涨,海天瑞声、云从科技、汉王科技、开普云、科大讯飞等跟涨。

  10:02 6G概念异动拉升,三维通信触及涨停,本川智能、盛路通信、中国卫通、金信诺、中国移动等跟涨。

  10:06 CRO概念持续走低,泰格医药跌超5%,药石科技、百诚医药、康龙化成、药明康德等跟跌。

  10:10 供销社板块走强,天禾股份涨超9%,天鹅股份涨超5%,中农联合、浙农股份、ST大集等跟涨。

  10:13 6G概念板块异动下跌,三大运营商集体转跌,中国卫星、中国卫通、中兴通讯等快速下挫。

  10:19 中药板块异动拉升,江中药业涨超7%,奇正藏药、佛慈制药、昆药集团、盘龙药业等跟涨。

  10:26 医药商业板块异动拉升,国药一致触及涨停,国药股份涨超4%,柳药集团、九州通、重药控股、药易购等跟涨。

  10:36 白酒股震荡走高,山西汾酒、今世缘涨超3%,泸州老窖、老白干酒、金徽酒、贵州茅台等集体拉升。

  10:47 ChatGPT概念集体拉升,三六零涨近8%,汤姆猫涨超6%,海天瑞声、云从科技、昆仑万维、科大讯飞等跟涨。

  消息面:

  1、苹果工程师据悉开发类ChatGPT人工智能 有望用于Siri

  据美媒报道,苹果公司正在测试生成式人工智能(generative AI)技术,这些技术有朝一日可能用于Siri虚拟助手,尽管Siri的设计方式存在一些根本性的问题。(新浪科技)

  2、第一共和银行考虑“卖身”

  据知情人士透露,周三被标普和惠誉下调为垃圾级的第一共和银行正在探索包括出售自己在内的战略选择。知情人士表示,该银行也在权衡加强流动性的选择,预计会引起更大的竞争对手的兴趣。他们表示,目前尚未做出任何决定,该行仍可能选择保持独立。第一共和银行周日表示,它有超过700亿美元的未使用流动资金,用于包括美联储和摩根大通在内的各项业务。该公司股价隔夜收跌逾20%,其市值近五个交易日已跌去8成。

  3、赵晓光:过去20多年中国每隔5年一轮牛市 2024年前后牛市可能是两条主线

  据证券时报,天风证券副总裁、研究所所长赵晓光指出,看投资的魅力就在于两类机会:第一,在价值被低估的时候挖掘机会,第二,把握最核心的产业浪潮趋势。“因为我一直讲一个逻辑,过去20多年中国是每隔5年一轮牛市,1999年的5.19,2004年的五朵金花,2009年的4万亿,2014年的互联网和并购,2019年的科创板。如果说2024年前后牛市可能是什么,结论比较清楚,就是我讲的两条主线:一是由AI、物联网、元宇宙带动的这一轮科技行业的新的浪潮重新定义C端和B端,重新提升C端和B端,第二个就是我们国家设计一个顶层的框架,由国企改革为核心的中国特色估值体系。

  4、中信证券:持续看好openAI及全球AI领域的产业投资机会

  中信证券研报指出,近日openAI采用闭源模式发布多模态大语言模型GPT-4 ,该模型采用和GPT-3.5/ChatGPT相同的技术路线,但带来了更好的创造性、协作性、推理能力、安全性等,同时训练过程中采用定制超级计算机进行算力承载,并完善了大语言模型scaling law基础理论,实现训练资源可控。我们判断,GPT-4的良好效果,有望推动全球AI领域技术栈持续向LLM(大语言模型)模型收敛,并通过暴力美学+工程技巧的结合不断加速AI产业发展,带来更多应用场景落地的同时,亦帮助人类不断逼近通用人工智能AGI。我们持续看好openAI及全球AI领域的产业投资机会,并建议持续聚焦芯片、算力设施、模型架构&工程实践、应用场景等核心环节。

  5、瑞信将从瑞士央行借款多达500亿瑞郎

  瑞信表示,计划通过一个担保贷款项目向瑞士央行借款至多500亿瑞郎。瑞信还宣布,瑞信国际拟以不超过30亿瑞郎现金回购某些OpCo高级债务证券。瑞信在声明中表示,这笔额外的流动性将支持瑞信的核心业务和客户。瑞信将采取必要措施来创建一个更简单,更专注于客户需求的银行。瑞信还就10种美元计价高级债务证券提出现金收购要约,总代价不超过25亿美元;还宣布另外一项现金要约,涉及4种欧元计价高级债务证券,总代价不超过5亿欧元。两项要约均须满足要约备忘录所载的多项条件,要约于3月22日到期。

  6、欧洲斯托克50指数期货涨幅扩大至2%

  欧洲斯托克50指数期货涨幅扩大至2%,2年期美债收益率一度转涨,此前,瑞信采取行动增强流动性。

  7、月子中心竟提供代孕服务?官方连夜调查,公布初步调查结果

  据广州卫健委官微,3月14日晚,有媒体曝光广州市个别月子中心涉嫌存在虚假宣传、提供代孕服务等问题。广州市卫生健康委连夜组织市、区卫生监督队伍,联合辖区公安、市场监管、街道等部门对相关月子中心开展核查。经初步调查,报道中所涉及的荔湾区江岚三月月子中心,涉嫌存在未取得《医疗机构执业许可证》,擅自使用医疗器械为产妇提供诊疗服务的行为,已依法予以立案调查;关于该机构是否存在提供代孕服务的问题,正会同相关部门进一步调查。对于报道中涉及的其余两家月子中心,现场检查未发现存在非法开展医疗活动的情况。近期,广州市卫生健康委将对全市月子服务机构开展专项卫生监督检查工作,督促相关单位落实问题整改,持续跟进整改情况,对违反医疗卫生法律法规的月子服务机构,予以坚决查处。

  8、国家能源局:2月全社会用电量6950亿千瓦时 同比增长11.0%

  国家能源局:2月份,全社会用电量6950亿千瓦时,同比增长11.0%。分产业看,第一产业用电量84亿千瓦时,同比增长8.6%;第二产业用电量4523亿千瓦时,同比增长19.7%;第三产业用电量1235亿千瓦时,同比增长4.4%;城乡居民生活用电量1108亿千瓦时,同比下降9.2%。1~2月,全社会用电量累计13834亿千瓦时,同比增长2.3%。分产业看,第一产业用电量174亿千瓦时,同比增长6.2%;第二产业用电量8706亿千瓦时,同比增长2.9%;第三产业用电量2485亿千瓦时,同比下降0.2%;城乡居民生活用电量2469亿千瓦时,同比增长2.7%。

  9、人民币兑美元中间价较上日调降469点至6.9149

  人民币兑美元中间价较上日调降469点至6.9149。

  10、国家统计局:2月份商品住宅销售价格环比总体上涨

  国家统计局:2月份,70个大中城市中,新建商品住宅和二手住宅销售价格环比上涨城市分别有55个和40个,比上月分别增加19个和27个。2月份,一线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.2%,涨幅与上月相同;二手住宅销售价格环比上涨0.7%,涨幅比上月扩大0.3个百分点。二线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.4%,涨幅比上月扩大0.3个百分点;二手住宅销售价格环比由上月下降0.3%转为上涨0.1%。三线城市新建商品住宅销售价格环比由上月下降0.1%转为上涨0.3%;二手住宅销售价格环比由上月下降0.4%转为持平。

  11、《新时代的中国网络法治建设》白皮书发布

  据新华社,国务院新闻办公室3月16日发布《新时代的中国网络法治建设》白皮书。白皮书指出,法治是互联网治理的基本方式。运用法治观念、法治思维和法治手段推动互联网发展治理,已经成为全球普遍共识。中国将依法治网作为全面依法治国和网络强国建设重要内容,努力构建完备的网络法律规范体系、高效的网络法治实施体系、严密的网络法治监督体系、有力的网络法治保障体系,网络法治建设取得历史性成就。中国的网络法治建设不仅有力提升了中国互联网治理能力,也为全球互联网治理贡献了中国智慧和中国方案。

  12、天然气价格联动新政或于上半年出台

  据界面新闻,一位接近国家发改委的人士表示,国家发改委已开始天然气上下游价格联动的政策制定工作,目前正在各地征求相关意见,“相信今年上半年能够出台”。天然气上下游价格联动,是指气源采购平均成本和基准终端销售价格联动。界面新闻独家获悉的一份文件显示,2月国家发改委价格司给各省(自治区、直辖市)发改委发文称,为研究完善天然气终端销售价格与采购成本联动机制,要求各地就建立健全天然气上下游价格联动机制提出具体意见建议,包括如何确定综合采购成本、如何科学设置启动条件、调价周期和调价幅度等。国家发改委还向各省发改委征询意见,“国家层面统一出台相关指导意见有无必要”。

  13、中消协新能源汽车消费与公共充电桩使用调查:价格满意度、结算准确性有待提升

  中国消费者协会今天发布《新能源电动汽车消费与公共充电桩使用情况调查报告》显示,新能源汽车及充电桩政策普及率高,消费者对新能源汽车发展整体较为支持;充电桩安全性、结算便捷性、报修及时性等满意度较高,充电价格满意度、结算准确性有待提升。据介绍,本次调查对消费者选购使用新能源电动汽车的原因及表现也进行了探究。一是购买新能源汽车是全方位考量的结果。新能源汽车购买的主要驱动因素是低碳环保、动力性能强、上牌容易、出行不限号;新能源汽车主要用于日常出行、上下班代步;新能源汽车主流购买区间是10D20万元;新能源汽车购买的主要决策依据是品牌广告、销量评价等方面。二是充电频率、时长、支付方式等具有普遍特点。充电频率主要集中在4D6次/月;充电时间多在午后,充电时长主要在4小时以内;充电支付方式以微信、支付宝等为主;充电等待期间以玩手机、使用车载影音娱乐功能、研究车辆驾乘功能为主。三是充电设施有待完善,服务体验还有待提高。超七成受访者未进行预充值,普遍希望统一收费标准;站点少、不好找、桩不足是充电的主要痛点;近六成受访者经常遇到充电桩损坏或故障的情况;充电桩App/小程序使用体验还不足。

  14、富士康下半年在印度建设 AirPod 工厂

  富士康获苹果Airpods耳机的订单,计划投资超过2亿美元在印度生产Airpods,计划最早于2024年底开始生产,计划于2023年下半年开始在印度建设Airpod工厂。

  15、三六零:计划近期推出一系列类GPT应用产品

  三六零3月16日在互动平台表示,公司计划近期推出一系列类GPT的应用产品。在ToC端,公司将借鉴NewBing的模式,推出新一代生成式AI搜索引擎、AI浏览器、AI个人助理等产品;在ToSME端,公司将推出生成式AI办公套件、AI企业即时通信工具等垂类应用;在ToG&B端,公司已经将国内最完整的安全大数据及最强大的安全专家能力赋能给了360安全AI。目前360安全AI累计发现的高危、严重漏洞数量在全球各大厂商中排名第一,成果入选了中央网信办“人工智能企业典型应用案例”。无论是Bing之于GPT,还是Google之于Bard,搜索引擎是做出大语言模型的必要前提条件。

  16、欧盟将加快制定针对破产银行的规则,以应对美国(银行)危机

  欧盟将加快制定针对破产银行的规则,以应对美国(银行)危机。

来源: 同花顺7x24快讯

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AI和chatgpt背后,百万宝妈在线拉框

ai chat bot,ai和it,ai和aicc,ai和ia

这段时间 【【微信】】 吸引了科技圈内外无数人的目光,最新发布的 gpt-4 的智能性更是让不少人目瞪口呆。

许多人第一反应是,【【微信】】 对于大众工作的冲击性,会不会弄的许多人失业。

今天我就想好好聊聊这个:【【微信】】 等 AI 产品并没有单纯的消灭工作,而是取代了一部分,又创造出一部分,

只是创造出的这部分,并不在大众视线范围内。

例如――拉框

1 拉框

晚上 10 点,在孩子睡下后,小红打开了电脑,登录了众包平台,接下了任务单子,今天的单子价格高,3.8 一条,难度也小,车辆单。随后,小红就这样在电脑前,熟练的在软件上对图片中汽车进行标注,

所谓标注,就是圈出图片中的汽车,俗称――拉框。

熟练工一天能拉完 5000 个框,一个框 0.02 元,一个月下来会有 3000 的收入。

看起来并不高,但问题在于,这个工作,不分地域,不分场所,待在家里一台电脑就能开工。

所以情况就是,很多宝妈,在家休息时就可以干这个。

有人可能问了,你说这个拉框,和今天要聊的 【【微信】】 有什么关系呢?

关系就是,【【微信】】 背后,就藏着无数的拉框工作者。

2 【【微信】】 的本质

【【微信】】 出来的时候,就有许多人提问,为什么国内没有类似的产品。

实际上是有的,比如之前我说过的阿里鲁班,他们也可以用 AI 去自动绘图,速度也很快。

但是,为什么国内这些产品给大家的颠覆性没那么强呢?因为很多产品的界面是这样的:

懂行的人可能会觉得,这个界面已经非常简洁了啊,相比 PS 等设计软件,没有图层蒙版一堆功能,你就把标题写好字体选好颜色选好,只要三个参数,一分钟都不用,然后 AI 就能帮你生成图片了,这还不够简单吗?很智能了啊。

可问题在于,【【微信】】 的界面是这样的

发现区别没有?

【【微信】】 的巨大进步在于,他能理解你在表达什么。不需要参数设置界面,直接输文字就行。

别的软件你需要选择 " 标题黑色 - 宋体 -5 号字,正文黑色楷体 4 号字 "

而 【【微信】】 这里只需要说," 给我的论文排版 "

前者需要懂一点基础知识,后者哪怕是小学生都可以,这就是差异所在。

那么,为什么 【【微信】】 能如此智能的理解你在表达什么呢?

一方面,是算法的进化,逻辑的进化

另一方面,是素材的积累,更多的学习素材,更精确高质量的学习素材。

而学习素材,就是靠无数拉框人拉出来的。

3 拉框史

2007 年,计算机视觉专家李飞飞在图像识别项目中,雇佣了一群普林斯顿的本科生,以 10 美元 / 小时的价格让他们以人工的方式寻找照片并添加进数据集。

很快,她发现这样做效率低,成本也大。

随后有人和她说起了亚马逊的众包平台 Mechanical Turk,随后他们就想到,可以用这个平台来低价雇佣全世界的人为数据做标注。之后有人发现,他们的算法在使用了李飞飞这个更大更精确的 " 学习资料库 " 训练后表现的更好了。

2012 年,Google 的吴恩达和 Jef Dean 训练了一个当时世界上最大的人工神经网络,用来教 AI 绘制猫脸图片。训练数据来自 youtube 的 1000 万个猫脸图片,1.6 万个 CPU 整整训练了 3 天。

2016 年 3 月,Google 的 AlphaGo 战胜围棋世界冠军李世石。

2018 年 6 月 OpenAI 发布了第一版的 GPT-1。具有 1.17 个参数,使用了 5GB 的无标注文本数据,在 8 个 GPU 上训练了一个月,然后再进行人工监督的微调。

2019 年 2 月 GPT-2 发布,使用 40GB 文本数据训练,参数量突破到了 15 亿。

2020 年 5 月 GPT-3 发布,使用了 45TB 文本数据训练,有 1750 亿参数。

不少人的看法是:只有参数达到千亿以上的大模型才可能拥有强大的思维链能力,而这只是必要条件:有些千亿参数大模型没能展现出思维链能力。

4 训练

理解了这些,你差不多就能理解 【【微信】】 们的逻辑了,

比如人像,什么是人像呢?你需要用无数张照片喂给他,就像教小孩子一样告诉他,这个框框里的就是人。

所以拉出的框框要精确,越精确质量越高,AI 学习的越好。

同理,车辆框

甚至文字也一样

再比如句子,以 " 今天凌晨苹果公司发布了 iPhone14" 一句为例,该句中一共有 " 今天、凌晨、苹果、公司、发布、了、iPhone、14" 八个需要标注的词性以及依存句法,其中今天为时间词,标注为 t,该短语又属于定中关系,需标注为 ATT;凌晨同样属于时间词,标注为 t,但在句法上属于状中结构需标注为 ADV。

所以,一个有意思的情况是,目前大众眼里无所不能的 AI,在这些标注员眼里却是另一面

―― " 人工智能也没那么神奇,多少人把几百万、几千万的句子掰开揉碎了教它才教明白,教人才没这么费劲。"

总而言之,你喂给 AI 的案例越多,喂的时候标注的越精确,他越聪明。超过一定级别后,AI 识别能力更是会有突飞猛进的增长。

当然,很多时候也不是你喂给他,而是他做出题目你去审,人工再去对 AI 的判断结果做一次对错判断。

往 AI 里输入的叫数据标注,给 AI 对错纠正的叫数据清洗。

5 岗位

而由于需求旺盛,目前各大招聘网站已经有大量这类岗位的招聘。甚至在大量咨询下,还涌现了不少骗子公司。

很多岗位你会发现并非在一线城市,甚至在三四线。

这些岗位的薪水并不高,但靠着三四线生活成本低又不用背井离乡的优势,往往能轻松招到很多人。

他们许多人并不知道 【【微信】】,他们甚至可能不知道这个项目在干什么,他们只是默默的根据平台发布来的要求,对数据进行标注。数据标注公司千机数据一名 20 多岁的员工鲁冰冰说:「我现在也没有想明白,这个事它到底是做什么,不过我是出来工作的,只要给钱就行了」就拉框本身来讲,「众生皆平等。」

我之前介绍过的阿里的 "AI 豆计划 ",其实也是这个赛道。他们在吕梁山区已经初步形成数字就业产业带,带动 600 多名当地人就业,许多都是之前难以找到工作的留守女性宝妈们。永和县的一家标注公司在风口下快速发展,2022 年所有员工平均月薪甚至超过了 4000 元。

(还是那句话,别单看金额,还要看地域,当地原本是贫困县,这个算高收入)

当然,有类似操作的不止中国公司,比如 【【微信】】,他们没找中国三四线县城工作人员来标注,他们找到的是非洲肯尼亚的工人们来进行数据标注。开出的时薪是 2 美元,在硅谷这是不可能找到人的价格,但在当地一样是争破头的香饽饽。

亚马逊等也一样,2022 年 11 月,The Verge 报道亚马逊在印度和哥斯达黎加聘请了工人负责观看仓库摄像机数以千计的视频,从而改进亚马逊的计算机视觉系统。

所以很多人说中国有廉价劳动力优势,不应该做不过欧美企业的时候,我必须得说一句

老牌帝国主义们在寻找全球劳动力洼地上,那也是经验丰富敢想敢做的。

你觉得硅谷纽约人力成本高,但人家会满世界找便宜劳动力。

用 AI 圈里一句话来说:人工智能,有多少智能,就有多少人工

6 不是取代,而是变迁

明白了这些,你可能对于许多事会有新的看法。

比如前两天我看见不少人说,AI 淘汰画师淘汰设计师,是计算机取代人类。

但其实真正情况是,并不是简单的计算机取代人类

而是,三线城市月薪 4000 的标注员 x10+ 一线大厂月薪 50000 的算法人员》月薪 20000 的画师 X10。

工作人数可能并没有变化,只是群体从一二线画师变成了三四线人员。

ps:很多岗位在 KPI,OKR 等制度的分割下,非常专一化,比如老一代广告公司会有 AE 等专门和客户打交道的岗位。

而新一代画师设计师可能压根不接触甲方,就专注从平台上接单子。

这样的步骤分割非常垂直的模式,和标注员 +【【微信】】 这套模式非常像,我认为这样的岗位就是最容易被 AI+ 标注员取代的。

只是三四线月薪 4000 的标注员们声音不大,大众关注也不多,所以大家光看到 AI 在消减岗位,没注意到 AI 也创造了很多新兴岗位。

就像当年火车淘汰马车一样,大家都能看到马车夫的岗位被取代了,但很少有人意识到,火车本身带来的新兴岗位,其产业和拉动的就业同样是一个庞大的数字。1804 时的人们,很难去想象 " 铁道兵 "" 锅炉员 "" 高铁空姐 " 等事物。

唯有变化,才是永恒不变的

参考资料:

一文读懂:AGI 的进化编年史

那些在人工智能背后打工的人

百度华为阿里腾讯都要搞 ChatGPT,认真的吗?

信息麦田里的数据农民

给 AI 当老师,比教人还费劲