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步骤5：千金直播越來越聰明的人工智能會不會跟我們“搶飯碗”？在觀看ChatGPT在三兩分鍾寫出一個完整的撲克遊戲後，程序員群體開始慌了。有負責遊戲開發的程序員對國是直通車表示，看完ChatGPT寫代碼的速度後壓力山大，感覺今年的日子更不好過了。也有觀點表示，這起碼可以減輕程序員的負擔，提高了工作效率。相當於初稿不用自己寫了，隻需要校對一下，輕鬆的代碼就由ChatGPT來做，為自己省了不少事情。財通證券近日使用ChatGPT撰寫了一份關於醫療美容行業的研報，內容包括行業簡介和全球市場概述。“不可否認，ChatGPT在文字表意、標題撰寫等方麵均具有較高水平，但采用這種直接生成+翻譯模式形成的報告仍有問題。”財通證券表示，問題包括標點和術語錯誤、無法得知引用數據來源及可靠性等。迪倫·羅伯茨表示：“ChatGPT將使知識型員工如今從事的普通任務自動化，這樣他們就可以專注於更有價值的任務。”同時，多位業內人士分析稱，在一些較純粹的技術工種看來，ChatGPT的確能有效提高工作效率，企業因此節約人力有一定可能。AI讓我們的生活更方便，使我們的工作變得更有效率，但高度化的人工智能，正潛移默化地影響者人類本身的創造和學習能力。據一項調查顯示，目前美國89%的大學生都是用ChatGPT做作業。目前，紐約的教育係統全麵封殺了ChatGPT，老師們防ChatGPT如“洪水猛獸”，卻還是屢禁不止，學生們已經在用ChatGPT肆無忌憚地作弊了。有攻就有防，斯坦福大學的研究團隊就提出了一種用於檢測AI生成文本的全新算法DetectGPT。此算法可以用於判斷文本是否是機器生成，並且不需要訓練人工智能或收集大型數據集來比較文本。研究團隊聲稱新算法的檢測的準確性能有了實質性的提高，並表明該技術可對未來越來越普遍的人工智能寫作論文事件起到很好的反製作用。總而言之，ChatGPT儼然已是現階段非常出色的AI，也基本可以實現合乎邏輯的對話生成，並能夠在較短時間裏生成大量高質量的文本內容，以及給予相對準確的答案和自我修正。但正如官網中所“警示”那樣，ChatGPT“可能偶爾產生不正確的信息”、以及“可能偶爾產生有害的指示或有偏見的內容”，並且還不具備對複雜和抽象係統的理解能力。。
步骤6：《看片直播》張某透露，疫情期間，上級領導經常下來走訪調研，盡可能解決大家實際業務操作過程中遇到的難題，最近一次是在去年底，“作為外來開發商，我們跟以前一樣感受到懷化政府領導和職能部門對房地產業、對我們的重視程度”。有一點令他歡欣鼓舞，那便是銀行方麵審時度勢調整相關利率，2022年年終，購房按揭年化利率因此從4.9%下調至4.1%（首套置業），此項政策一直延續至今。另一方麵，以前住房按揭額度設限，如今已基本無限製，有單就可放貸，“這個政策很實用”。盡管疫情肆虐，樓市曾經哀鴻遍野，懷化仍與全國很多地方一樣，對房地產業高看一眼，厚愛一層，不敢掉以輕心。2022年3月11日，作為懷化樓市階段性扶持強力杠杆的懷建發【2022】1號文件橫空出世，業界拍手稱好。此文件20條操作細則，被廣泛公認為含金量豐足，可操作性強，並且明確執行期截至2023年12月31日。記者從市建設局獲悉，出台此文的初衷，在於深入貫徹黨中央、國務院關於建立和完善房地產市場平穩健康發展“一城一策”長效機製決策部署，全麵落實“三高四新”戰略定位和使命任務，緊緊圍繞“穩地價、穩房價、穩預期”的總體要求，因城施策，為懷化樓市量身定做。為持續做好房地產市場規範管理，市住建局還出台了《關於規範房地產廣告宣傳和商品房銷售行為的通知》（懷建函【2021】82號），轉發了《湖南省住房和城鄉建設廳<關於進一步做好商品房交易風險提示的通知>》，此前還攜手市財政局、稅務局下發了《關於修改<懷化市中心城區新冠肺炎疫情期間購房契稅補貼實施細則的通知>》（懷建發【2020】23號）等文件。相關作為被叫好叫座，漸次吹糠見米。春回大地，售樓部裏人氣指數穩中見升。底層邏輯，頂層設計“不畏浮雲遮望眼，隻緣身在最高層”。房地產業關聯到大小近百個產（行）業，關係到國計民生，社會穩定，這便是必須確保其平穩落地有序發展的底層邏輯所在。2021年12月11日，國家統計局明確房地產為支柱產業。2022年，“保交樓”首次寫入中央政治局會議文件；中央經濟工作會議也提出紮實做好“保交樓、保民生、保穩定”工作。2022年9月，全國2000億元專項借款資金啟動，“保交樓”資金進入實質性落地階段，懷化也順理成章，共有48個“保交樓”項目申請到專項借款資金逾19億元。。
步骤7：真爱直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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