ChatGPT是2022年11月30日OpenAI推出的一款對話式AI模型，是其GPT系列新作，功能更全面&更類人，潛在應(yīng)用
空間更為廣泛。
• 技術(shù)上，ChatGPT的上線意味：語言類AI底層技術(shù)NLP進步顯著，同時啟示AI其他領(lǐng)域應(yīng)用更高效率的
Transformer和產(chǎn)出更類人的RLHF算法。
• 應(yīng)用上，GPT的升級推動AIGC的發(fā)展，AIGC滲透率有望在2025年提升至10%，市場規(guī)�；�?qū)⒂?030年逾萬億。
• ChatGPT橫空出世，利好相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用：
– 算法、數(shù)據(jù)、算力是AI大模型訓練的基礎(chǔ)，建議關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)標的：科大訊飛、海天瑞聲、拓爾思等；
– ChatGPT上線推動文本類AI滲透于文本生產(chǎn)、智能批閱等應(yīng)用領(lǐng)域，同時其對訓練模型的改進對AIGC的全面
發(fā)展有廣泛意義，建議關(guān)注在相關(guān)領(lǐng)域布局的：微軟、Meta、百度、閱文集團、中文在線、粉筆等。
GPT即生成型預訓練變換模型（Generative Pre-trained Transformer），是解
決NLP（自然語言處理）任務(wù)的訓練模型之一。該預訓練模型基于Transformer架構(gòu)（具有自注意力機制，可以捕捉句子中
的上下文關(guān)系），可以根據(jù)給定文本預測下一個單詞的概率分布，從而生成人類可以理解的自然語言。ChatGPT從GPT-3.5
模型微調(diào)而來，Chat強調(diào)了其為了對話而優(yōu)化，具有記憶能力，可以完成連續(xù)性對話
使用更先進的訓練模型、更海量的訓練數(shù)據(jù)，功能越來越全面，表現(xiàn)越來越類人
附件：ChatGPT：又一個“人形機器人”主題
OpenAI公司宣布推出付費試點訂閱計劃ChatGPT Plus,國內(nèi)有望復制 ChatGPT 商業(yè)模式的企業(yè)為百度,科大訊飛,均具備 AIGC 大模型技術(shù)
在多場景探索計算機視覺應(yīng)用,借助判別式AI,商湯科技,曠視科技,依圖科技,云從科技對C端,B端,G端的各大應(yīng)用場景進行智能分析,提高信息的判別分析效率
綠色倉儲與配送評估指標體系由基本要求,倉儲要求,配送要求,包裝要求,根據(jù)企業(yè)類型選擇相應(yīng)的評估指標,應(yīng)充分利用產(chǎn)品原包裝,以減少二次包裝
根據(jù)娛樂機器人的產(chǎn)品特點和工作方式,最大限度滿足娛樂機器人使用的場景特點與工作運行特點,科學合理地考核娛樂機器人的安全特性促進產(chǎn)品規(guī)格體系化
截肢者穿戴假肢,用健側(cè)手抓住1號木釘?shù)募t色端將木釘豎直遞交給假手,假手抓住木釘?shù)木G色端,截肢者翻轉(zhuǎn)假手將木釘?shù)募t色端放入原來的1號孔中
數(shù)字化是智能工廠的基礎(chǔ),對工廠所有資產(chǎn)建立數(shù)字化描述和數(shù)字化模型,實現(xiàn)所有資產(chǎn)數(shù)據(jù)在整個生命周期上價值流的自由流動,實現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)互通
機器人單元或互操作節(jié)點發(fā)起的請求報文到達接收端后需要得到回復報文,協(xié)議同時支持通過報文頭中應(yīng)答位的設(shè)置,選擇報文是否需要回復
在服務(wù)機器人上及其周圍應(yīng)提供足夠的空間,出入門和緊急出口的開口不應(yīng)小于600mm×610mm,尺寸宜為700mm×800mm或以上,服務(wù)空間中至少有兩個出口通道
應(yīng)根據(jù)生產(chǎn)設(shè)備健康狀態(tài)量化評估生產(chǎn)設(shè)備健康狀態(tài)和剩余壽命;結(jié)合生產(chǎn)設(shè)備健康狀態(tài)信息和評估分析結(jié)果對生產(chǎn)設(shè)備的健康狀態(tài)進行持續(xù)跟蹤和全面監(jiān)測
供應(yīng)鏈數(shù)字化管理平臺的應(yīng)用層主要提供供應(yīng)鏈體系設(shè)計,供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)管理,供應(yīng)鏈風險管控,供應(yīng)鏈績效管理等功能,提供供應(yīng)鏈關(guān)鍵績效指標統(tǒng)計分析和可視化展示等功能
引導組織通過應(yīng)用新一代信息技術(shù),挖掘數(shù)據(jù)的創(chuàng)新驅(qū)動潛能,加強數(shù)據(jù)價值的開發(fā)和資產(chǎn)化運營,獲取用戶/生態(tài)合作伙伴連接與賦能數(shù)字新業(yè)務(wù)和綠色可持續(xù)發(fā)展等方面價值效益
基于生產(chǎn)設(shè)備備品備件歷史消耗數(shù)據(jù)建立需求預測模型,降低備品備件采購成本;建立備品備件使用方案知識庫,優(yōu)化備品備件使用方案.降低備品備件使用成本
