AI电话会议爆了！分析师、基金经理疯狂涌入！参会人数超过千人，周鸿祎都说了些什么
2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
ai电话话术,ai电话助理有什么用,ai电话机器人到底是什么,ai智能会议3月19日晚间，机构路演直接把进门财经APP挤爆了。券商分析师、基金经理、投资者都在听360红衣教主周鸿t聊AI，一起来看看都说了哪些干货。
周鸿t聊AI
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。
据悉，民生证券请来了三六零（SH601360）红衣教主的周鸿t。据说参会人数超过千人！
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。GPT-4的知识能力和考试的能力已经超越了每一个地球人，GPT-4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。chatgpt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。GPT-4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，GPT-4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GPT-4，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：GPT-4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。
曾直播透露360大语言模型发展战略
3月15日，周鸿t在直播中透露了公司的人工智能发展战略。“360将“两翼齐飞”，一方面继续全力自研生成式大语言模型技术，造自己的‘发动机’；另一方面将占据场景做产品，尽快推出相关产品服务。”周鸿t表示。
周鸿t认为，目前中国发展GPT技术，首先要占据应用场景，同步全力发展核心算法技术。GPT的应用场景需要复杂的工程化和商业化的能力，以及丰富的数据清洗和人工标注的经验，等算法赶上GPT-4再上马，市场就错过了。
在场景市场上，周鸿t透露，360将人工智能技术与现有业务紧密结合，充分发挥公司技术创新、工程化、场景化优势，从个人（ToC）、中小微企业（ToSME）、政府及大型企业（ToB&ToG）三个维度入手，全面布局生成式大语言模型技术，赋能数字中国发展。
在ToC端，360将借鉴微软与chatgpt能力结合所推出的New Bing模式，推出新一代智能搜索引擎，并基于搜索场景推出人工智能个人助理类产品；在ToSME端，360将基于生成式大模型推出SaaS化垂直应用，如结合生成式AI的“苏打办公套件”和“企业即时通讯工具-推推”等，以解决中小微企业数字化转型难题；在ToB&ToG端，360已将核心的数字安全能力融入安全AI模型，计划结合数字安全业务推出企业私有化AI服务，满足客户对私有知识、资产的索引需求。
周鸿t透露，360的大语言模型能力一方面依托于自有知识产权技术创新，一方面将综合利用已有技术，提升产品智能化水平。
怎么用chatgpt写ai关键词 chatgpt的ai语言模式
怎么用chatGPT写论文,怎么用chatGPT写作文,怎么用chatGPT写简历,怎么用chatGPT写小游戏论文撰写的最终目的都是为了能够发表，但是面对拒稿不免让人觉得大失所望。论文拒稿的时候失望在所难免但是，但是我们还要寻找拒稿的原因，仔细修改之后转投其他期刊。
一、面对拒稿，我们应该端正态度
1、要理解SCI论文被拒稿是一件正常的事情(70%以上被拒)，因此要保持良好心态。
2、对完全拒绝的论文，编辑通常会表达不愿再看到该文:( 再寄送这类文章是没有意义的，应该补充修改后改投其他SCI期刊。
3、审稿人有时也会犯错误，不仅仅是笔误也有专业知识上的错误，因为编辑找的审稿人未必是你相同领域的专家。如果作者对否定的原因有异议，可以向编辑或主编提出自己的意见，据理力争，只要自己是正确的就要坚持。在回复中委婉地表达一下你的意见。如果编辑同意作者的意见，论文可以重新进入新的一轮审稿程序。不过这种情况很少见，成功的可能性很低。
4、如果文章被拒绝是因为数据或分析有严重缺陷，这类论文不妨先放一放，等找到更广泛的数据支持或有了更明晰的结论后，再将经过修改的“新”文章寄给同一SCI期刊，编辑通常会考虑重新受理。
5、如果被拒论文不是由于文稿中的错误，而是重要性或创新性不够，作者仔细考虑审稿人意见并认真修改文稿后，可以寄给影响因子较低的其他SCI期刊。
投完之后八天编辑给了回复，原话是稿件要用清晰的英语书写以保证第一语言不是英文的读者读懂。如果决定重新写稿件，我们很乐意重新考虑。想问一下还投不投了。
论文被拒稿？这可再正常不过了！
要知道，每个科研人在投稿之路上或多或少都会经历被编辑拒稿，虽然说自己写论文“辛辛苦苦几十年”，结果编辑一封邮件就“一夜回到解放前”的这种感觉确实让人难受，但我们也需要转念想想：
当我论文被拒稿时，我被拒的是什么？
遇到拒稿，最需要的就是先调整好自己的心态，仔细分析原因，从问题入手进行改善。
我这里根据这几年指导上百名学员投稿的经历，总结出了一份SCI论文拒稿心得，希望能对各位学术路上的科研人有所帮助！
被编辑部拒稿，其实并不意味着完全的投稿失败，主要是得看拒稿原因是什么，视具体情况来采取对应的措施。一般常见的拒稿类型主要有三类：
期刊编辑在回复作者的邮件当中已经明确告知作者不要继续投本期刊，以及该出版社旗下的其他关联期刊。
这种情况就说明你的稿件可能是研究方向和期刊要求不一致，或者内容错误量太大，总之就是完全不适合目标期刊，所以建议果断选择另外的期刊投递。
如上图所示，该编辑在回复信中直截了当地说明了作者的研究内容不足以在这本期刊中发表。
像这样比较“一针见血”的回复信一般比较少见，如果出现就证明你的文章确实和期刊关联性不大，所以我们直接更换期刊即可。
这一类就是我们最为常见的拒稿类型――虽然编辑/审稿人拒稿了，但同时也给出了审稿意见和申诉权利，而且也表明希望在作者认真纳入他给出的评论后再投稿。
这种情况一般是论文研究方向在目标期刊的范围以内，但是因为作者的研究水平不够、实验数据不足以支撑研究得出的结论；或者是编辑/审稿人误判等原因导致拒稿。
这样的话，作者可以考虑根据编辑的意见认真修改自己的稿件，补充完整论文数据之后重新投递；亦或是作者在回复信中表明数据的可靠性，希望编辑重新审查。
这种情况和第二种相似，一般来说是因为你的稿件在写作表达或者分析讨论层面有很多不足之处，比如格式、翻译、语言表达、行文思路等。这时就应根据审稿意见仔细修改，调整格式后再重新投递！
《International Journal of Nursing Studies》就曾经整理了 10 个拒稿理由，发现其中大部分都是因为「写作不当」带来的可避免错误。
在论文进入同行评审之前，编辑拒稿的原因大多数都是选刊错误、论文没有吸引力，以及行文格式错误等基础问题；
而到了同行评审之后，拒稿原因就是偏专业性方面的了，比如：翻译润色不地道、研究内容与论题不符、缺乏创新性、细节不清晰等问题。
在综合两类审稿情况之后，我发现大致有三种错误是比较常见的：
SCI论文大多都投稿的国外期刊，所以英语作为一个“敲门砖”，表述的好坏自然也影响着编辑们是否愿意花时间看你的稿件。
很多作者在论文的研究内容以及结果阐述上都做的不错，但是往往就是没有重视英语润色翻译，而导致文章最终没有被收录。
所以我们自己在文章翻译润色的时候，需要尤其注意以下细节：
- 翻译：一定要避免中国式的英语表达方式，以及机翻的蹩脚英语。
- 语法：部分语法使用起来好像问题不大，比如“持续性创新”这个短语。但是如果按照字面意思翻译成英文之后，就让人有些摸不着头脑：sustained innochatgpt。因为innochatgpt属于短暂性的过程，如果想要表达出持续性的意思，则应该写：sustainable innnochatgpt。
- 用语：多掌握一些研究领域的专业英语单词，通过使用专业术语来让你的文章表达更加科学精准。
- 时态：很多人在SCI论文翻译时都会用到的句型 He argued that people could be influenced by enxironment ，在这种典型的宾语从句中，很容易犯从句是一般现在时主句是过去时的错误。
很多人觉得自己的文章用词专业、结论有理有据、但就是不被编辑通过，表示很委屈。那你就需要回头看下自己的文章选题是否新颖、有价值。
因为科研论文的写作目的就是为了解决某一学术问题，我们的SCI论文一定得要有原创性和创新性。
当我们的研究水平达不到期刊的要求时，也是会被编辑直接拒稿。这其中就包括实验数据缺乏、研究内容与期刊发表范围不符、结论缺乏依据等具体原因。
这一类问题出现的话，一般就建议选择影响因子（IF）低一点的期刊进行投递，因为这属于根本上的问题，自己的研究已经完成，无法再进行修改，最多就只能补充实验数据
在收到期刊编辑的回复信之后，对于还有再次投稿机会的邮件，一定要非常重视并且仔细阅读，因为这是编辑给到了你重新投稿的机会！
1.首先需要认真分析评审的所有修改意见，充分考虑自己能否达到审稿人的要求。然后按照拒稿原因，从易到难去逐一修改文章。
如果审稿人给到的意见当中有部分意见在论文中难以实现或者不太合理，我们就尽量去补充，即使做不了也不要回避，可以试试引用文献做解释或者在第二次投稿时的邮件当中说明未修改原因和理由。
2.其次就是回复信，一定要按照审稿人给到的修改意见逐条回复，语气态度要端正友好，即使因为被拒稿而情绪不足，或者审稿人的意见让你火冒三丈，回复别人时也要用客观端正的态度写回复信。
建议回复的语气不卑不亢，讲两句客套话之后直接进入正题，一条comment搭配一条response，确保条理清晰。
3.最后的方法就是，如果你之前投的这本期刊确实没办法再次投递，那不如试试双月刊，这类杂志的稿件来源有限，只要你的文章确实存在价值，哪怕只是很小的一个点，都有可能被接收。
所以期刊拒稿并不可怕，主要是自己要掌握好对应的方法，如果你是sci论文小白，对于论文的选刊投稿、翻译润色都有疑惑的话，欢迎丝信或者下方留言咨询您的问题，我们看到之后会及时跟你联系答疑！
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一、文献基本信息 Title: chatgptlasts in tumor microenchatgpts in tumor malignancy Journal: Cancer and Metastasis Reviews Authors: Priya Chakraborty, Shalini Sarkar and Susanta Roychoudhury Year: 2018 Link: https://www.【【淘密令】】.com/science/chatgpt/pii/S0008874917302228?via%3Dihub 二、文献的研究背景和意义 癌症是一种高度复杂的疾病，其发生和发展涉及到多种因素和机制。肿瘤微环境中的各种细胞和分子之间的相互作用对于肿瘤的发生、生长和扩散至关重要。癌症相关成纤维细胞（chatgptlasts, CAFs）是一类在肿瘤微环境中常见的细胞，在调节肿瘤细胞的生长、转移和逃逸等多个方面起到重要作用。 本文的研究背景是在了解CAFs在肿瘤微环境中的作用，从而为肿瘤治疗和预防提供新思路和途径。 三、文献的主要方法和结论 主要方法： 本文采用文献综述的方法，阐述CAFs在肿瘤微环境中的作用。同时，文中还介绍了用于研究CAFs的一些常用技术，例如原代细胞培养、免疫组化和原位杂交等技术。 主要结论： 肿瘤微环境中的chatgptlasts在癌细胞的增殖、侵袭、转移、免疫逃逸等方面都发挥着重要作用。其机制包括： 1. CAFs可以通过协同作用促进癌细胞的增殖、侵袭和转移。例如， CAfs促进癌细胞的生长和转移，主要通过产生细胞因子和蛋白酶，以及改变肿瘤细胞的基质附着。 2. CAFs能够调节肿瘤微环境中的免疫反应。在这方面，CAF可以通过多种机制抑制或激活肿瘤中免疫细胞的功能。 3. CAFs促进肿瘤微环境的重塑和治疗阻力的形成。CAF 可以改变肿瘤基质的结构与功能，增加血管新生、抗血管生成，进而增加肿瘤的浸润性和转移性。 四、文献的局限和优势 局限： 本文的一些局限主要包括： 1. 该文是以文献综述的形式进行的，没有实际的实验数据来支持结论。 2. CAFs来源、分化、组成和分泌物等方面还有一定的争议和不确定性，需要进一步研究和探索。 优势： 1. 本文涉及到多个方面的研究，可以帮助我们全面了解CAFs在肿瘤微环境中的作用。 2. 该文阐述了在不同类型的癌症中，CAF在生长、转移和逃逸等方面的作用机制，为指导癌症临床治疗方案提供了启发。 3. 该文提供了一些先进的技术，有利于人们深入研究CAFs在肿瘤微环境中的作用。老师让写一篇关于某主题的综述，抠破头皮也难以下笔？
只需输入主题和字数，即可自动生成一篇标准的文献综述。
比如，帮我写一篇关于甲流的1500字综述，受字数闲置写的很浅，但是参考框架还是YYDS。
引言 2009年，甲型H1N1流感爆发，世界各国因此面临严重的公共卫生威胁。甲型H1N1流感是一种由病毒引起的急性呼吸道感染，主要传播途径为飞沫和空气传播。当时，各国政府和疾控中心采取了严格的控制措施以限制疫情的传播。 本文旨
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