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本文目录一览：

• 1、DriveGPT雪湖・海若诞生，将重塑汽车智能化技术路线
• 2、人工智能研究公司OpenAI上周正式推出Chat
• 3、Chat的影响是什么？
• 4、chatDNT有用吗？
• 5、如何看待最近流行的Chat- To- Talk比对？
• 6、chat gpt什么东西

和 ChatGPT 在 AIGC（AI- 【【淘密令】】，人工智能生成内容）领域一样具备颠覆性的事情正在发生。

4 月 11 日，自动驾驶技术公司毫末智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上，重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名「雪湖・海若」，该模型参数规模达到 1200 亿，可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题，并通过能力迭代，最终实现端到端自动驾驶。

此前，受制于传统模型「数据量小、基于规则」等局限性，智能驾驶技术进展一度较为缓慢，甚至不少从业者都对未来产生了自我怀疑，在这样的背景下，两年前，毫末率先投入到大模型技术的研发之中，旨在寻找新的突破。

经历了先行探索和反复验证，毫末成功找到了突破口――生成式大模型，通过在行业首个将 GPT 落地到自动驾驶领域，大大加速了更高阶智能驾驶的落地应用。

「生成式大模型将成为自动驾驶系统进化的关键，基于 Transformer 大模型训练的感知、认知算法会逐步在车端进行落地部署。」毫末董事长张凯在 HAOMO AI DAY 上对行业未来发展趋势作出论断。

毫末 CEO 顾维灏也表示：「DriveGPT 雪湖・海若将会重塑汽车智能化技术路线，让辅助驾驶进化更快，让自动驾驶更早到来。」

顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。

事实上，毫末在 2021 年就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索，并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中，然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级，现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中，目标将实现端到端自动驾驶。

毫末的探索始终走在行业技术探索的前列。

据了解，新摩卡 DHT-PHEV 即将首发搭载 DriveGPT 雪湖・海若量产上市，届时，用户市场还将迎来一轮新的震撼。

「毫型橘末真正重塑了行业信心，」一位业内人士略微激动地说道，「这将是一场革命。」

01、DriveGPT 雪湖・海若，如何颠覆智能驾驶

在介绍 DriveGPT 雪湖・海若之前，先回顾一下 ChatGPT 的概念，其全称是 Chat Generati【【微信】】rmer，字面意思是用于聊天的生成式预训练 Transformer 大模型扒埋。

其中 Transformer 是 ChatGPT 的重点，最早由谷歌在 2017 年提出，该模型基于注意力机制的设计，可以实现出色的算法并行性，因而迅速在自然语言处理（NLP) 领域流行起来，ChatGPT 就是其最新成果。

Transformer 大模型对于智能驾驶来说也不陌生，在 NLP 中奠定了核心地位之后，被逐渐被引入计算机视觉（CV）领域，后又被特斯拉、毫末智行等行业龙头先行引入自动驾驶系统中，用于提升感知端的模型效果。

如今，毫末在 Transformer 大模型的应用上更进一步，将其率先拓展到智能驾驶系统认知端，DriveGPT 雪湖・海若由此诞生。

从同样使用 Transformer 大模型的角度来说，ChatGPT 和 DriveGPT 雪湖・海若属于同宗同源。

其中，ChatGPT 是对话式的生成式自然语言模型，输入是自然语言的文本串，输出是自然语言的文本，可以完成通用的下游春租蚂语言生成任务，比如多轮对话、代码生成、翻译、数学 运算等能力。

而毫末 DriveGPT 雪湖・海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型，输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景 Token 化，形成「Dri【【微信】】」，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。

DriveGPT 雪湖・海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管 Clips 数据完成反馈模型 (Reward Model) 的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。

具体来说，DriveGPT 雪湖・海若会通过人类反馈强化学习的方式进行迭代，用 DriveGPT 雪湖・海若最新模型 (Acti【【微信】】) 对真实场景 Case 做生成，产出多种场景序列结果，再用反馈模型给这些结果进行打分排序，目标是把好的结果排上来，差的结果排下去，然后与初始模型 (Pretrain-Model) 的生成概率做比较，放大比分。最后通过强化学习的方式将参数再次更新到最新模型 (Acti【【微信】】) 中，一直反复这个迭代过程。

其中，Reward Model(反馈模型) 的训练过程是独立的，使用带有偏序关系的 Pair 样本对来训练，这些样本对来自于接管 Case，毫末将与人类驾驶结果相似的模型结果作为正样本，与被接管轨迹相似的作为负样本，这样来构建偏序对集合，再利用 LTR(Learning To Rank) 的思路去训练 Reward Model，进而得到一个打分模型。

此外，DriveGPT 雪湖・海若还可以输出决策逻辑链：即在输入端提供 Prompts(提示语)，根据提示输出含有决策逻辑链 (Chain of Thought) 的未来序列。

毫末 CSS 自动驾驶场景库是 CoT 的重要输入，拥有超过几十万个细颗粒度场景，将 Prompt 提示语和完整决策过程的样本交给模型去学习，学到推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。

除了用作认知决策，DriveGPT 雪湖・海若还可以逐步应用到城市 NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。

有了 DriveGPT 雪湖・海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。

对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。

尽管 DriveGPT 雪湖・海若刚出世就拥有强大的功能，但这还不是它的「终局」，毫末对于 DriveGPT 雪湖・海若的目标是实现端到端自动驾驶，后续毫末会持续将多个大模型的能力整合到 DriveGPT 雪湖・海若中。

与此同时，毫末也对外构建 DriveGPT 雪湖・海若生态，通过对行业提供开放服务，促进自动驾驶的从业者和研究机构，快速构建基础能力，释放创新。

汽车之心获知，毫末 DriveGPT 雪湖・海若首批定向邀请了北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等加入。

事实上，毫末对于大模型的开放从 DriveGPT 雪湖・海若的中文名「雪湖・海若」即可窥见。

据了解，「海若」一词出自《庄子・秋水》中的神话人物北海若，在该书中，另一神话人物河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导河伯说，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。

毫末据此把 DriveGPT 中文名命名为「海若」，寓意着智慧包容、海纳百川，为行业发展贡献力量。

02、自动驾驶生成式大模型「第一枪」，为何由毫末打响

自动驾驶领域顶级玩家众多，毫末凭何在全球首个推出了自动驾驶生成式大模型 DriveGPT 雪湖・海若？

要回答这个问题，首先要理清楚毫末 DriveGPT 雪湖・海若的本质，它是应用在智能驾驶上的人工智能，就必然离不开人工智能三要素：算法、数据和算力，而这三者恰恰是毫末具备领先性优势的地方。

首先在算法的技术路线上，毫末早早就坚定选择走渐进式发展路线，比「跃进式」玩家的量产时间更早，更快形成规模化，从用户真实使用场景中积累足够多的数据。

毫末还清晰地提出了从自动驾驶 1.0 时代到自动驾驶 3.0 时代的演进路径，并率先进入以数据驱动为核心的新时代。

从这时开始，自动驾驶获取的数据量与数据多样性将呈现指数级膨胀，在深度学习主导中，与大模型相辅相成，真正去解决自动驾驶最后的长尾难题。

在 2021 年 12 月第四届 HAOMO AI DAY 上，毫末发布中国首个数据智能体系 MANA，其由四大板块组成，分别是 TARS、LUCAS、VENUS 和 BASE。

其中，BASE 是整个系统架构的底层，包括数据底座、数据融合、PoseidonOS 等。

其他三大板块置于上层：

TARS 代表毫末智行的开发的原型算法，包括感知、规划决策、地图定位、仿真引擎；

LUCAS 是提取数据价值，以数据驱动系统能力持续迭代的核心子系统，解决场景泛化，评测和部署的问题；

VENUS 则是数据看板，以参考标准评价算法的好坏。

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【本文来自易车号作者汽车之心，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】

1；随着越来越多的人加入 ChatGPT，也会使它多的能力越来越完善，这就是AI的特点，就目前 ChatGPT 的表现来看，已经可以替代大部分简单的CRUD，随着它的完善，对程序员的工作我相信是有一定的冲击的，最直接的就是导致大量底层程序员含核的失业。

言归正传，我直到最近才有时间体验ChatGPT，体验之后感觉现阶段的ChatGPT已经有以下几个比普通人强的点。

2；没烂人工智能研究公司 OpenAI 上周正式推出 ChatGPT，这是一种基于对话的人工智能聊天机器人模型，它能够理解自然语言并以自然语言的方式做出回谈察掘应。ChatGPT 基于 GPT-3.5 模型微调而成，以语言服务模型 InstructGPT 为基础，通过人类回馈增强学习训练模型 RLHF，不过数据设置略有不同。它以对话方式进行交互，既能够做到回答问题，也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求，能以更贴近一般人的对话方式与使用者互动。

ChatGPT 和其他自然语言处理技术可能对一些底层程序员的工作造成影响，但并不能使他们完全失业。

自然语言处理技术和 AI 在自动化处理简单任务、数据处理和分析方面有了很大的进展，这可以帮助企业节省时间和成本。因此，一些基于技术的岗位可能会受到影响。

但是，这并不意味着这些程序员完全失业。相反，随着 AI 和 NLP 技术的发展，新的工作机会和需求也将孝贺出现。例如码哗，需要专业人员开发、部署和维护 AI 系统的需求将增加。此外，人工智能领域的其他领域，如机器学习、数据科学等也需要专业人员。

因此，虽然 ChatGPT 和其他自然语言处理技术可能对一些岗迟慎行位造成影响，但并不意味着会使所有程序员失业。它们更多地是对职业生涯进行调整和转型的机会，而不是终结。

外行人总是以为程序员是写代码的，因为总是看到他们面对屏幕上的代码在敲键盘

但是真的当过一个合格程序员就会知道，写代码的时间占比也就20%。

其它80%的时间里 超过 50%是调试和修改代码，30%是沟通协调，包括讨论需求同步信息等等。

即使chatGPT很神奇，可以帮助省掉 所有的写代码时间，那么也就节省了薯竖20%的时间。

除非chatGPT可以保证代码完全没有bug可以直接发布，那么才能省掉 50%的调试修改时间，但这可能吗?

由于代码是chatGPT生成的，枝橡不是程序员自己写的，那么调试和修改时间会变长，因为调试别人写的代码首先要去读懂别人的代码。

可能综合算下来，未必节省什么时间。

除非你的项目小到只有几个函数，否则要考虑多个模块之间的代码接口设计，类型定义，编码风格统一的问题，chatGPT可不保证这个，即使需求不变它每次生成的代码都风格迥异。

你还要去调整所有的代码，来做到接口一致，类型统一，风格规范。

但是突然需求变更了，你只好重新用chatGPT生成代码，然后继续修改调试，做到接口一致，类型统一，风格规范。。。

也许你最后会发现，chatGPT也就是给你个灵感，实际代码还是自己一行猛手旁行写的。

这话题最近是真的火，看了很多博主说的，什么让它考SAT可以击败60%的真人考生，让它做LeetCode 上hard难度的题目，7~8成题目都能做对，自动给你敲出代码只需要10~20秒...又看了一下知乎里，各帖子争论激烈，什么样的观点都有，但关键点几乎都没提到：

某项技术是否需要“完全取代某职业100%的工作内容”，才能说它会导致某职业失业？

我再换句话来问，下面的情景能否得出“底层程序员会失业”的假设？

如果ChatGPT使底层程序员的敲代码效率提高100%，但程序员的工作中仍有1/3是ChatGPT完全干不了的，可以得出以下任一预测吵乎昌吗？

任何一个程序员都不会因此失业？

只有极少数程序员会因此失业？

做过老板，扛过预算，负责过阿米巴或事业群绩效，就会明白：

以上2种预测都是错的，一定比例（≥20%）的程序员被辞退几乎是必然的！

因为虽然岗位职责没有被100%替代，但如果还用眼下这些人，去完成原定工作量的任务，人效必然严重不划算！

在2/3（1-1/3）的工作能被ChatGPT赋能后提高1倍效率的情况下，也就是每个程序员可以比原来多产出1/3的工作产出。

假设公司100个程序员，每人负责100个单位的工作量，一共就是10000个单位的工作量，其中的10000*2/3≈6667的部分中有，我用原来一半的人力不就可以完成？

虽然由于前1/3的部分与ChatGPT无关，因此于等于3333的工作量还得靠原班人马完成，但我留下个70~80个人，把这些人员原本用于后2/3工作的、被ChatGPT优化出来的时间，拼拼凑凑用来完成之前100个人做的前1/3工作，不就行了？

说到这，不用细算，我想你应该已经感觉到了，实际职场是如何看待和使用劳动力的，也基本目标了所谓技术和生产力革命是怎么“一步步”颠覆某些职业的了。

从来就不是一蹴而就，一夜之间就宣布某些技术横空出世，能100%取代某个职业，而是如上述那样，看似不过“小刀割肉”（很多楼层说的“内行完全看不上！”），实则已是“大步流星”，每年能提高工作效率15%，5年就是100%，就可能有10%~30%甚至更多人要面临失业。

也要理解，这里的很多答主其实都不是本问题提到的“底层程序员”，能说出“ChatGPT能编写的代码根本不够看的！”的基本都没从“底层程序员”角度出发。

底层程序员占到了当下整个程序员升扒职业群体中的半数以上，从某个非全日制培训机构学习个半年大半年的，会个mysql、【【微信】】就可以找到工作的！

有没有可能，这种如果5年后还100%没被影响到，或者换句话说，社会对这类底层程序员的总需求相比现在还没有明显下降？

有！可能是黑天鹅中的黑天鹅！小概率中的小概率！

其实程序员的职场就业下行趋势早就有迹象了，这是科技和生产力进步之下必然的，并不只是ChatGPT或别的什么造成的，现在国内几遍没有ChatGPT，程序员在劳动力市场的供需关系早就在持续失衡了：

之前我在写新书（书于21年8月出版）的时候已经写顷携到过计算机程序员相关的分析，贴在这里供参考（强调一下，这是2021年3月写的，出版书籍大家都能找到，不是我说几月写的就是几月写的，不需要互联网的记忆）：

现状：计算机编程人才供给与企业需求的2:1错配

差不多从十多年前开始，随着计算机硬件时代“落幕”和互联网时代的加速发展，“学编程”开始越来越多得进入大众视野。似乎学完编程，成为一名程序员，就能与进入中关村互联网大厂拿两三万的起薪，而所需付出的代价貌似也就是发量少、头冷和996。

这当然是玩笑话，但2020年底有媒体报道，据调研统计分析显示，目前全国各类教育机构每培养出一名“合格的程序员”，能匹配的市场用人需求仅有半个。什么概念？就是人才的供需关系已达2:1错配！也就是每两个应聘程序员的求职者中只有一人最终可以找到工作！

这样的调查数据到底出自何处，准确性如何其实根本不是重点，但凡询问任何一个相关行业从业多年的资深人士该对该新闻的评价，都能得到几乎一致的认同。我们根据大量访谈了解到，不扩张的说目前全国号称具备程序员工作能力的人数在5000万以上，但这其中差不多有大几百万只掌握基础的【【微信】】，大几百万只写过VB，有不少仅仅在各类在线网校里学过几个月，全都号称“合格码农”，但事实上，我们不能说他们不合格，但也绝不意味着“会编程”就能找到“编程工作”！

写本节的目的不是要偏激地告诉大家，现在学编程已经很难找到工作了，而恰恰相反，事实上，只要你学些编程，更多的情况是，类似第三节第三小节提到的商业分析一样，降低要求后找个编程工作依然难度不大，问题是在“预期”上，理想与现实的落差过大，导致最终大量找不到“预期中高薪”码农工作的求职者高不成低不就，对自身的工作不满意，对个人的职业发展也很难如意。

所以说编程类职业劳动力市场的“高端紧缺、中低端过剩”才是该行业的真实写照，而2:1错配也很好理解，假设每100个“合格码农”中只有5个高端码农，95个中低端码农，但却有50个中低端码农和这5个高端码农一起去应聘只有20个名额的高端编程岗位，结果自然就是每2个里边就有1个找不到工作，而大企业却依旧在那日日招、月月招高端编程人才。

chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型，通俗一点说就是一个聊天机器人。

chatgpt的算法介绍

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。以ChatGPT为例，该模型在大量文本对话数据集上进渗含吵行训练，并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。

ChatGPT的特别功能

1、ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。

2、ChatGPT可以进行微调，以回答特定类型的问题，例如与特定领域或主题相关的问题。

3、ChatGPT可以用于创建与用户进老租行对话的虚拟代理或虚拟化身。

4、ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类丛侍的文本响应。

chatgpt背后的机构

chatgpt是OpenAl研开发的一个大型预训练语言模型，OpenAl是一个研发机构，于2015年由硅谷投资者山姆・阿尔特曼和亿万富翁埃隆・马斯克作为非营利机构成立，并吸引了包括风险资本家皮特・蒂尔（Peter Thiel)在内的其他几个人的投资。2019年，该集团创建了一个相关的营利性实体，以接纳外部投资。

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