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我一直在玩OpenAI健身房LunarLander测试DQN神经网络。我已经到了它慢慢学习的地步。由于我从几分钟/集内解决的CartPole问题开始，我最初认为LunarLander将以类似的速度运行，但结果证明我错了。在编写了一个可以正确运行的代码，并让神经网络正确学习了大约一个小时之后，我认为在经过一段时间的训练之后，为模型建立一个保存系统是一个好主意，这样我可以稍后再来讨论

我设置了所有我想要的元素，以确保我能够正确跟踪神经网络的运行情况，但是在所有的元素都工作之后，当我启动它时处于活动状态，最初的几个步骤以相当快的速度执行，但是在特定点之后，整个渲染速度会减慢，好像代码中的某些内容需要花费很长的时间来处理（我还没有找到发生这种情况的确切时间）

由于我最近开始更深入地研究python中的keras和机器学习，我仍然不熟悉系统中组件的行为以及哪些组件对计算能力有很大影响

以下是运行我所拥有的功能所需的两部分代码：

摘要

我让上面的代码平稳地运行了几秒钟，然后渲染就像幻灯片一样，我目前还不知道我用来确定原因的工具。我想知道是否有人能清楚地看到代码中冗余的部分并导致执行速度减慢，或者某些部分是贪婪的，应该忽略不计以提高性能和执行速度

我运行16Gb的RAM，一个i7-9700K和RTX 2070超级，如果这是任何用途

爆了！分析师、基金经理疯狂涌入！“马英九将赴大陆”！热搜也爆了：张兰家族信托被击穿！

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本文源自:中国基金报

　　机构路演，挤爆了。券商分析师，基金经理都在听。

人工智能会议被挤爆了

　　19日晚间，圈内最大的事件，就是大家都在听AI的电话会会议，直接把app干爆了，投资者涌入进门财经券商路演直播间，一度导致进门财经APP宕机。据了解，进门财经定位是专业投资机构的路演工具，一般是券商、公募、私募、资管、保险等等机构的人用。可以想象，现在的市场热点全在chatgpt概念板块上。

　　民生证券还请来了360红衣教主的周鸿t。据说参会人数超过千人！

　　泰勒找来了这场路演纪要。其中第三个问题把泰勒笑喷了，有人问周鸿t，以后小孩长大了应该会学什么专业吗？周回答：这个问题很奇怪，该学什么专业学什么专业啊

Q：上游哪些场景很关键？

A：算力不是最关键的问题，场景和数据是关键。我们二线队伍，账上200多亿人民币，之前国家搞了很多超算中心，没事情干，现在发现配了GPU就有东西看。【【淘密令】】算法是谷歌发明的，实现靠的是大力出奇迹，几千亿参数。这是个工程问题。从1到n中国能做的很快，chatgpt中国做的很快，谷歌和META会很尴尬。Meta开源了他的大语言模型，技术的knowhow会快速传播。关键的东西，第一是数据，有知识量的数据做训练，聊天的语料不包括知识chatgpt中文语料占了不到5％，大量知识在外文期刊里面，只用中文训练语料是不够的。很多机构说用了很大的参数，但是不敢拿出来说，大概率是数据不够。还需要人类的枪花反馈学习和调优，激发GPT理解人类的查询意图，这个是问题的关键。还有个很重要的是场景，微软放弃了自己的小娜的研究，全力帮助AI，在场景化上可以让大家看到人工智能有什么场景。搜索引擎一直在做NLP，自然语言处理，大家都在跟踪使用，搜索引擎在获取海量数据方面优势。我们和百度抓取的网页在千亿万亿的规模，需要清洗辣鸡网页进行工程化的索引。我们搜索引擎要抓取英文的维基百科和语料，对于我们是现成的。初创公司可能会卡在工程化的初始阶段，这个对工程化的要求比较高。还有人工标注的调优，微软做了很多贡献，搜索引擎帮助很大。360搜索份额占比30％，百度占比60％。微软帮助chatgpt占据了很多的场景，下一步可能会把teams（视频会议）等TO B的场景做结合。

Q：以后会不会很多行业不存在了，机器把人替代了？

　　A：我不是很认同。我认为这是个洗牌的机会，如果你不重视他，抓上这班车就不行。我们企业内部要起每个部门都用AI提升我们的能力，用AI的大语言模型赋能，这样会成为我们手里有力的竞争武器。GPT4的知识能力和考试的能力已经超越了每一个地球人，GPT可能是用3.5和4互相训练。我们也考虑过这种，用bert这种理解性的模型进行反馈和奖励。这是个生产力工具，是能给各个产业赋能的，关键是你需要找到相应的场景和场景化的能力。

Q：以后小孩长大了应该会学什么专业吗？

A：这个问题很奇怪，该学什么专业学什么专业啊，对prompt很敏感。

Q：关于我们360，行业现在是巨头扎堆，360的核心优势？

　　A：第一个问题已经讲了，第一是数据的能力，不能光用中文的数据，要有全球数据的抓取能力，要能做到对垃圾的判别和清洗。用户上亿次搜索的数据，我们和百度有知识问答的栏目，这种涉及用户的真实的使用场景来进行训练。数据我们有优势。GPT2和bert是开源的，真要做到上千亿上万亿的模型，几千张GPU的显卡，几个T的数据进行几个亿的训练，这个对工程化要求很高。第三，搜索引擎我们市场份额是百度的一半。搜索引擎不具备生成性，不会编出林黛玉倒拔垂杨柳的故事，生成式AI会无中生有，如果编的结果是不对的普通人很难验证就很麻烦。我们做泛化，泛化的知识图谱的搜索，前面的十条二十条结果给大语言模型做提炼，这样就不会让生成式AI无中生有。我们搜索引擎dau有一个亿，大语言模型可以做及时的翻译和推荐，我们这种场景可以很好的让用户体验到人工智能的场景，形成商业化的闭环。我在政协叫了个提案，大家忽视的是这个东西真正的破圈了。之前无论是阿尔法狗和蛋白质折叠，离生活比较远。得益于微软工程化产品化的能力。一方面要打造核心技术，全方位最大化的调用公司的资源。大模型的方向已经出来了，要做到大力出奇迹，500亿到1000亿的参数训练，用有质量的语料。谷歌现在很尴尬，模型做出来了商业化的场景可能也被微软抢完了。微软专注场景和产品化的结合，chatgpt专注技术，这样能实现很好的效果。

Q：360的场景和应用？

　　A：并行的。360也在做TO B，也是我们很重视的机会。我们的安全大脑帮助企业抵御攻击。我们的机会是，中国企业不接受公有云，希望有个私有化部署的GPT和数据。未来每个企业可能有自己的大脑。只做垂直行业的训练肯定是不行的（说的就是科大讯飞）。我们离GPT还有24个月到36个月的差距，第一个版本能做到几百亿参数的模型的时候，做到GPT的六成的功力，做到企业内部是够用了。TO B和TO G端是有大量的机会的。面对中小企业端，我们打算推出生成式AI的办公套件和应用。Openai找了100家垂直的SaaS公司，会专门训练垂类的应用。我们这两年很关注sme（中小企业），中小企业对企业数字化的要求功能明确，少花钱使用简单，SaaS更合适，我们去年推面向企业的SaaS云服务，一年120万家客户。我们浏览器国内份额最大，做了个SaaS商店，我们会找合作伙伴做一些场景。TO C我们有大量的使用场景，浏览器加上AI插件变成AI个人助力。TO B，TO SME和TO C三十多个场景使用不同的能力，尽快占据用户的使用场景。

Q：我们会和百度一样芯片模型全覆盖的平台吗？

　　A：我们肯定不是这个方向。谷歌自己搞过GPU，也就自己用。训练最好还是用A100和A800，框架没必要自己搞，自己搞个框架还要花精力和别的芯片适配。微软这么强大微软只做应用，chatgpt用的框架也是用的行业通用框架。我不认为产业链全都做了是好事。我们坚定的沿着transformer框架把模型干到千亿。首先是要占据应用场景。

Q：百度内测效果不错，对于360未来应用的推广是不是更有信心了？

　　A：百度搜索一哥肯定能做好的，微软的搜索份额比谷歌要小，可以放开手要做创新。百度为什么做一个聊天机器人我不理解，我要做的话可能更愿意和搜索相结合。国内我不认为会和美国一样一支独大，头条和其他互联网厂商大家不会相互支持，会互相竞争，360啊微博啊B站啊知乎啊小红书啊美团滴滴等等，他也不敢用巨头的服务，肯定要自己搞。还是希望在这个模型上做出几个超级应用。有应用有场景的公司加上模型会有价值。

Q：中国电信布局了企业版的chatgpt，对这个的关注提升到了国家战略的高度，国家的重视会对行业产生什么影响？

　　A：国家队干这个事肯定不是坏事，互联网上大家都做过。从目前拥有的数据和团队能力来看，民营企业和国企都在一个起跑线上。只要不是只要牌照才能搞大语言模型，这样都有机会。GPT是个生产力工具，这将决定未来国际竞争当中的国运。美国人对于大语言模型也有政治正确的要求。

Q：中国和美国比有24到36个月的时间差？

　　A：不是和微软比。GPT4验证了我们很多观点，他的参数量我觉得应该到了万亿，训练的数据比原来大了5到10倍。人类反馈强化学习不再是十万组，而是几十万组的答案对，有很强的智能的能力。目前来看多模态是胜过国内的能力的。国内的图像识别还是传统的图像识别，chatgpt把所有都看做序列，图像也是序列，他能把图像组成部分的关系和逻辑相关性总结出来。他在阅读文档上的能力国内做不到。他能支持5万字的输入，表示他的深度记忆能力越强，对上下文的理解越好。GPT3.5我们认为国内和他的差距18个月，gpt4是24个月。云谈了这么多年，企业上云的比例也还不高。这比光刻机的难度小多了。

Q：怎么看GPT4，会不会取代操作系统成为战略级的入口？

　　A：这是两个概念，需要host一个应用需要操作系统，操作系统还是需要的。人工智能没有突破之前大数据给企业用不好用。Gpt相当于是发电厂，这个比喻比较贴切。纯做GPT的公司有点来不及，要么是有GPT丰厚的场景。场景越大爆发性就越大，如果场景很小，就做了个虚拟人挂个GPT跟人对话，这个场景就很小。场景未来可能有多家服务提供商。

Q：场景是我们非常关注的点，特斯拉的机器人也是爆款，多模态和机器人的关系？人形机器人是终极目标吗？

　　A：我不这么认为。不考虑机器人的外形，音响之类的用自然语言和人交流这关就是过了。Gpt能否处理好机械手臂，寻找空间定位也是，出了GPT之后传统的做语言识别的图像识别的就有问题了。人形机器人有个最大的问题，机械手臂抬起的力量，这和人工智能没有关系。如果机器人手里拿不了太重的东西，这可能会成为妨碍。自动驾驶汽车也是个机器人，只不过长了4个轮子。GPT的大语言都可以赋能。你们和智能音箱聊过天，聊两句就能知道他是个滞胀，gpt肯定通过了图灵训练。橡胶娃娃也是仿真机器人。

Q：GPT4在物联网终端的广泛应用是大趋势了，边缘计算的需求？

　　A：这跟边缘计算有什么关系呢？构不成边缘计算的节点。真正的能力都在云端，运算都在云端。

热搜爆了

　　3月3日，美国联邦地区法院公布了La Dolce chatgpty Limited（甜蜜生活美食有限公司）与张兰的民事诉讼裁决书，判决张兰及其公司名下所有的纽约一处公寓出售所得将归欧洲私募股权公司Cchatgpt（以下简称CVC）所有。判决书还透露张兰在2019年与CVC的诉讼中败诉，共欠对方1.42亿美元（约合9.8亿元人民币）及其利息。

　　另一方面，张兰的债权人CVC已申请对张兰海外信托采取相应的执行措施。张兰海外家族信托受益人为她儿子汪小菲及其子女，想以此区隔财产。但在2022年11月新加坡高等法院披露的裁判文书中显示，法官认定：张兰是信托所在银行账户资产的实际所有人，因其对资产控制度过高，遂同意CVC提出的任命接管人的申请。这也就意味着张兰本想以此区隔资产的方法被击穿，家族信托财产被认定为是张兰的个人财产。

　　据九派财经，3月18日，张兰在直播中手举自家品牌凉面，回应粉丝的刷屏提问称，欠债是被资本算计，“我没有算计别人，所以不丢人。这说明我做的好，猪养肥了、狼就来了。是CVC基金欠我的，我没欠任何人，怎么会向黑恶势力低头。”

“马英九将赴大陆”

　　环球时报报道称，据台媒3月19日报道，*地区前领导人马英九将于3月27日至4月7日赴大陆祭祖，访问大陆多个城市，并带领一批青年学子与大陆学生交流。台媒称，这是74年以来首次有*地区领导人卸任后访问大陆。

　　据*“中时新闻网”报道，马英九将赴大陆祭祖，预计将访问南京、武汉、长沙、重庆、上海等城市。马英九基金会执行长萧旭岑介绍，马英九将带领马英九基金会“大九学堂”的青年学子，参访辛亥革命、抗日战争等重要历史遗迹，并访问武汉大学、湖南大学及复旦大学，与大陆学生进行交流。

　　*“联合新闻网”也报道了马英九将赴大陆祭祖一事，并介绍，马英九基金会3年来致力于青年学子的教育，“大九学堂”有百余位学员参与。马英九认为，两岸之间年轻人的交流已中断好几年，若能借这次访问大陆的机会带领青年学子与大陆学子交流，也让大陆民众重新体会，“两岸之间最美丽的风景是人”，尤其是年轻一代之间，不应该是敌意相向或剑拔弩张。