任正非谈华为自动驾驶技术是真的吗,联手华为进军自动驾驶,华为的自动驾驶达到什么级别,如何看待华为自动驾驶

华为 2022 年全球销售收入 6423 亿元

3 月 31 日消息，华为今日发布 2022 年年度报告，报告显示，华为实现全球销售收入 6423 亿人民币，净利润 356 亿人民币。

面向未来，华为持续加大研发投入，2022 年研发投入达到 1615 亿人民币，占全年收入的 25.1%，十年累计投入的研发费用超过 9773 亿人民币。

华为 2022 财报透露，ICT 基础设施业务保持稳定增长，终端业务下行趋势放缓，数字能源和华为云业务快速增长，智能汽车部件竞争力和用户体验显著提升。

其中，云计算业务实现销售收入 453 亿元人民币，智能汽车解决方案部件业务营收为 21 亿元。（来源：IT 之家）

Twitter 对外披露部分源代码, 包括其推荐算法

正如首席执行官埃隆-马斯克多次承诺的那样，Twitter 已经向公众开放了部分源代码，包括它用来在用户时间线上推荐推文的算法。

在 GitHub 上，Twitter 发布了两个代码库，其中包含使社交网络运转的许多部分的代码，包括 Twitter 用来控制用户在"给你的时间线"上看到的推文的机制。

Twitter 正在开发工具以管理来自社区的代码建议，并将变化同步到其内部存储库。

源代码的公布是在最近几个月涉及 Twitter 推荐算法调整的几场争议之后发生的。据 Platformer 报道，今年 2 月，马斯克呼吁 Twitter 的工程师重新配置算法，以便他的推文能被更多人看到。（来源：cnBeta）

任正非发文重申「华为不造车」，强调不能使用华为问界等字眼宣传

3 月 31 日消息，华为近日再次关于汽车业务发出决策公告。公告由华为创始人、董事长任正非署名发布，再次强调「华为不造车」，有效期为 5 年。

此外，任正非还强调不能使用华为 / HUAWEI 出现在整车宣传和外观上，并且重点指出不能使用「华为问界」以及「HUAWEI AITO」等字眼进行宣传。

这并不是任正非首次签发此类文件，早在 2020 年 11 月，他就曾签发文件强调「华为不造车」，摆明了华为的造车立场。（来源：36 氪）

谷歌在英国遭出版商集体诉讼：索赔 34 亿英镑

北京时间 3 月 31 日晚间消息，据报道，谷歌今日在英国遭到一起新的集体诉讼，指控谷歌滥用其在线广告业务的主导地位，并索赔 34 亿英镑。

这起集体诉讼是由英国《卫报》前科技编辑查尔斯?阿瑟（Charles Arthur）代表出版商而发起的，指控谷歌非法利用其在线广告的主导地位，减少了出版商可以从这些广告中赚取的收入。

谷歌对此表示，将大力打击这种「投机性」行为。

目前，英国反垄断监管机构「竞争与市场管理局」（CMA）正在调查谷歌在广告技术方面的主导地位。（来源：新浪科技）

意大利宣布禁止使用 ChatGPT

3 月 31 日，意大利数据保护机构对 OpenAI 公司非法收集用户信息展开调查。意大利个人数据保护局今天宣布，即日起禁止使用聊天机器人 ChatGPT，并限制开发这一平台的美国人工智能公司 OpenAI 处理意大利用户信息。

据悉，意大利个人数据保护局指出，本月 20 日，ChatGPT 平台出现了「用户对话数据和付款服务支付信息丢失」的情况。有报道称，OpenAI 公司「必须在 20 天内通过其在欧洲的代表向意大利个人数据保护局通报公司执行保护局要求而采取的措施」，否则将被处以最高 2 千万欧元或公司全球年营业额 4% 的罚款。（来源：财经网）

即日起恢复旅行社经营外国人入境团队旅游业务

为贯彻落实党中央、国务院决策部署，进一步服务经济社会发展，促进旅游交流合作，文化和旅游部于 3 月 31 日印发通知，即日起恢复全国旅行社及在线旅游企业经营外国人入境团队旅游和「机票+酒店」业务。

通知要求，各地要按照属地管理原则，稳妥有序推进旅行社恢复经营外国人入境团队旅游业务工作。指导本地旅行社同境外旅行社做好线路设计和产品对接，落实好各项防疫要求。要求旅行社严格落实团队旅游管理各项制度和规范，提升入境旅游服务质量，切实维护旅游市场秩序，展示中国旅游的良好形象。（来源：新华社）

网易云音乐与中国移动视频彩铃达成合作，用户可一键设置彩铃

3 月 31 日，在第十届中国网络视听大会 5G+视频彩铃产业发展论坛上，网易 CEO 丁磊与中国移动咪咕公司总经理刘昕共同启动了中国移动视频彩铃与网易云音乐的创新合作发布仪式，网易云音乐也正式加入 5G+视频彩铃产业联盟。

据了解，网易云音乐 App 将与中国移动视频彩铃平台接口打通，实现一键设置能力互通。据悉，用户可以在网易云音乐 APP 上通过歌词视频制作生成短视频内容，并一键设置成视频彩铃。此举也是网易云音乐探索音乐宣发与社交的全新尝试。（来源：36 氪）

苹果史上首次！iPhone 15 Ultra 确认搭载潜望式长焦

这段时间以来，外界关于新一代的 iPhone 15 系列的爆料越来越密集，其中 iPhone 15 Pro 和 iPhone 15 Ultra 更是将带来不少方面的升级，尤其性能和影像两个方面获得了极高的关注度。

现在有最新消息，近日有海外知名爆料达人进一步晒出了该机影像方面的更多细节。

全新的 iPhone 15 系列将搭载潜望式长焦镜头，值得注意的是这将是苹果史上首次搭载潜望式长焦镜头，当然，仅限 iPhone 15 Pro 和 iPhone 15 Ultra 两个版本，甚至有消息称仅有超大杯会搭载。

结合此前相关爆料，该模组由大立光独家供应，将实现 6 倍的光学变焦，比常规安卓手机上的 5 倍更强。（来源：TechWeb）

微型电动车王炸要来了，比亚迪海鸥官图公开

3 月 31 日消息，比亚迪今日正式对外公开了全新车型海鸥的官图，新车预计将于今年上半年上市。

外观方面，海鸥设计较为硬朗，整体造型棱角分明，与海豚相对圆润一些的设计大为不同。车身尾部设计较为简洁，采用贯穿式灯组的设计，晚上点亮后效果应该会很不错。

车身尺寸方面，海鸥的长宽高分别为 3780/1715/1540mm，轴距为 2500mm。动力方面，新车将搭载一台型号为 【【微信】】 的永磁同步驱动电机，最大功率为 55 千瓦，配备 30 度和 38 度两种容量电池，CLTC 续航里程分为 305 公里和 405 公里。（来源：TechWeb）

罗永浩直播间成交一笔卫星订单

罗永浩淘宝直播间 3 月 31 日晚成交一笔卫星订单。该 1U 立方星官方售价约 200 万元，直播间折后价格为 100 万元。

该卫星可应用于大学开展航天科学研究与教育，具有低成本、功能密度大、研制周期短等特点，可实现对海洋、大气环境、船舶等监测。该卫星由九天微星唐山卫星工厂生产。

九天微星成立于 2015 年 6 月，是国内小卫星全产业链服务商，主营业务包括卫星整星研制及在轨交付服务、卫星星座组网及通信服务等。（来源：财联社）

*图片来源：视觉中国

什么是 prompts, completions, and tokens

从字面上看，任何文本都可以用作提示――发送一些文本并取回一些文本。 然而，尽管了解 GPT-3 对随机字符串的处理方式很有趣，但真正的力量来自于理解如何编写有效的提示。

Prompt是让 GPT-3 做你想做的事情的方式。 这就像编程，但使用简单的英语。 所以，你必须知道你想要完成什么，而不是编写代码，你使用文字和纯文本。

当您编写提示时，要记住的主要事情是 GPT-3 试图找出接下来应该出现的文本，因此包括说明和示例等内容提供了帮助模型找出最佳可能完成的上下文 . 此外，质量也很重要――例如，拼写、不清楚的文本和提供的示例数量都会影响完成的质量。

另一个关键考虑因素是提示大小。 虽然提示可以是任何文本，但提示和生成的完成加起来必须少于 2,048 个标记。 我们将在本章稍后部分讨论标记，但那大约是 1,500 字。

因此，提示可以是任何文本，并且没有像编写代码时那样必须遵循的硬性规定。 但是，有一些关于构建提示文本的指南可以帮助获得最佳结果。

我们将在整本书中深入探讨提示写作，但让我们从不同的提示类型开始。 这些概述如下：

• Zero-shot prompts
• One-shot prompts
• Few-shot prompts

Zero-shot prompts 是最简单的提示类型。 它仅提供任务描述或 GPT-3 入门的一些文本。 同样，它实际上可以是任何东西：一个问题、故事的开头、说明――任何东西，但是你的提示文本越清晰，GPT-3 就越容易理解接下来应该发生什么。 以下是生成电子邮件消息的零样本提示示例。 完成将从提示结束的地方开始――在本例中，在 Subject:: 之后

以下屏幕截图来自名为 【【淘密令】】 的基于 Web 的测试工具。注意原来的提示文字是粗体，补全显示为常规文字：

图 1.1 C Zero-shot prompt?示例

因此，零样本提示只是几句话或对任务的简短描述，没有任何示例。 有时这就是 GPT-3 完成任务所需的全部。 其他时候，您可能需要包含一个或多个示例。 提供单个示例的提示称为一次性提示。

One-shot prompts提供了一个示例，GPT-3 可以使用它来学习如何最好地完成任务。 以下是提供任务描述（第一行）和单个示例（第二行）的一次性提示的示例：

仅仅从描述和一个例子中，GPT-3 就知道了任务是什么以及应该完成它。 在此示例中，任务是创建电影《星球大战》中的演员列表。 以下屏幕截图显示了从此提示生成的完成：

图 1.2 C One-shot prompt示例?

One-shot prompt非常适合列表和普遍理解的模式。 但有时您需要的例子不止一个。 在这种情况下，您将使用几次提示。

few-shot prompt?提供了多个示例――通常是 10 到 100 个。多个示例对于显示 GPT-3 应该继续的模式很有用。 Few-shot 提示和更多示例可能会提高完成质量，因为提示为 GPT-3 提供了更多可供学习的内容。

下面是生成模拟对话的少量提示示例。 请注意，这些示例提供了一个来回对话，其中包含对话中可能会说的话：

在下面的屏幕截图中，您可以看到 GPT-3 继续在提示中提供的示例中开始的模拟对话：

图 1.3 C ?Few-shot prompt示例

现在您了解了不同的提示类型，让我们看一些提示示例。

Prompts 示例 OpenAI API 可以处理各种任务。 可能性范围从生成原创故事到执行复杂的文本分析，以及介于两者之间的一切。 为了熟悉 GPT-3 可以执行的任务种类，OpenAI 提供了许多提示示例。 您可以在 【【淘密令】】 和 OpenAI 文档中找到示例提示。

在 【【淘密令】】 中，示例称为预设。以下屏幕截图显示了一些可用的预设：

图 1.4 C?Presets

OpenAI 文档中还提供了示例提示。 OpenAI 文档非常出色，包括许多很棒的提示示例，以及在 【【淘密令】】 中打开和测试它们的链接。 以下屏幕截图显示了来自 OpenAI 文档的示例提示。 请注意提示示例下方的 Open this example in 【【淘密令】】 链接。 您可以使用该链接在 【【淘密令】】 中打开提示：

图 1.5 C OpenAI 文档提供提示示例

现在您已经了解了提示，让我们来谈谈 GPT-3 如何使用它们来生成补全。

同样，完成是指作为提供的提示/输入的结果生成并返回的文本。 您还会记得，GPT-3 并未经过专门训练来执行任何一种类型的 NLP 任务――它是一种通用语言处理系统。 但是，可以使用提示向 GPT-3 展示如何完成给定任务。 这称为元学习。

Meta-learning 对于大多数 NLP 系统，用于指导系统如何完成任务的数据是在训练底层 ML 模型时提供的。 因此，为了改善给定任务的结果，必须更新基础训练，并且必须构建新版本的模型。 GPT-3 的工作方式不同，因为它没有针对任何特定任务进行训练。 相反，它旨在识别提示文本中的模式并通过使用底层通用模型来继续模式。 这种方法被称为元学习，因为提示用于教导 GPT-3 如何生成最佳完成，而不需要重新训练。 因此，实际上，可以使用不同的提示类型（零样本、单样本和少样本）为不同类型的任务对 GPT-3 进行编程，并且您可以在提示中提供大量说明――向上 到 2,048 个代币。 好吧――现在是谈论代币的好时机。

当一个提示被发送到 GPT-3 时，它被分解成令牌。 标记是单词的数字表示，或者更常见的是单词的一部分。 数字用于标记而不是单词或句子，因为它们可以更有效地处理。 这使 GPT-3 能够处理相对大量的文本。 也就是说，如您所知，组合提示和生成的补全仍然有 2,048 个标记（大约 1,500 个单词）的限制。

您可以通过估计将在您的提示和结果完成中使用的令牌数量来保持在令牌限制之内。 平均而言，对于英文单词，每四个字符代表一个标记。 因此，只需将提示中的字符数与响应长度相加，然后将总和除以四即可。 这将使您大致了解所需的令牌。 如果您想要了解许多任务需要多少令牌，这将很有帮助。

获取令牌计数的另一种方法是使用 【【淘密令】】 中的令牌计数指示器。 它位于右下角大文本输入的正下方。 以下屏幕截图中的放大区域显示了令牌数。 如果将鼠标悬停在数字上，您还会看到完成后的总计数。 对于我们的示例，提示 Do or do not。 没有尝试。――尤达大师的名言――使用 10 个标记和 74 个标记完成：

图 1.6 C token count

虽然了解令牌对于保持在 2,048 个令牌限制以下很重要，但理解它们也很重要，因为令牌是 OpenAI 用作使用费基础的东西。 您的帐户可在 【【网址】】/account/usage 获取总体令牌使用情况报告。 以下屏幕截图显示了示例使用情况报告。

图 1.7 C 使用统计

除了令牌使用之外，影响与使用 GPT-3 相关的成本的另一件事是您选择处理提示的引擎。 引擎指的是将要使用的语言模型。 引擎之间的主要区别是相关模型的大小。 较大的模型可以完成更复杂的任务，但较小的模型效率更高。 因此，根据任务的复杂性，您可以通过使用较小的模型来显着降低成本。 以下屏幕截图显示了发布时的模型定价。 如您所见，成本差异可能很大：

Chat GPT 是一种工具，可让您通过聊天界面与 GPT-3.5 进行实时交互。 您可以通过向它提供提示来使用它来生成文本，它会根据您提供的信息生成文本。

OpenAI 【【淘密令】】 是一种基于 Web 的工具，可让您以更具交互性和灵活性的方式试验 GPT-3 和其他 OpenAI 模型。 它提供了多种选项和设置，您可以使用这些选项和设置来自定义模型的行为，例如模型的大小、输出类型等。

一般来说，如果您只想通过提供提示来快速生成文本，Chat GPT 是一个不错的选择，而 OpenAI 【【淘密令】】 更适合想要尝试不同设置和选项以自定义模型行为的更高级用户。 Chat GPT 使用 GPT 3.5，【【淘密令】】 使用 GPT 3。但是，Chat GPT 目前处于免费研究预览阶段，您可以免费使用它。 帽子的免费研究预览期过后，您将无法再免费访问该模型。 如果您想继续使用 Chat GPT，则需要注册付费订阅。

Chat GPT 的使用还意味着您的输入和输出将被保存。 所以不要输入个人或敏感信息。

【【淘密令】】 是一个用户友好的界面，用于与 GPT-3 交互，GPT-3 是 OpenAI 开发的一种基于大规模神经网络的语言生成模型。 另一方面，ChatGPT 是 GPT-3 的较小版本，专为会话语言理解和生成任务而设计。 换句话说，【【淘密令】】 是使用 GPT-3 的工具，而 ChatGPT 是 GPT-3 的特定版本，针对类似聊天机器人的交互进行了优化。

最后，两者之间的区别在于“【【淘密令】】”是一个 【【淘密令】】，而 Chat GPT 是一个独立的应用程序。 一个可以使用参数并查看它如何影响令牌使用和输出性能的空间，因此您可以查看在使用 API 将 GPT 3 实施到您的项目中后要选择的参数。

下面是playground地址，可以自己玩玩

【【网址】】/playground