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步骤5：看片直播“模具之鄉”如何打破“模式之困”——“製造之都”探信心係列之二千年永寧江，猶如一條綠色的玉帶，流經浙江黃岩的心髒，彙入東海碧波。澄江如練，滋潤兩岸瓜果飄香，馳名中外的黃岩蜜橘，成為無數人的美食記憶和鄉愁味道。與蜜橘同樣聲名顯赫的，是台州市黃岩區的模具產業，其在技術水準、產業規模、市場份額等方麵領先全國，為黃岩區贏得了“中國模具之鄉”的稱譽。從牙刷、垃圾桶、小家電，到飛機、動車組、航天器……這些或貼近生活或高端無比的產品，都離不開一種東西——模具。模具，號稱“工業之母”，製造業的效率高低，全賴於這一個個模子的水平。模具之於製造業，產業帶動比約1：100，即模具產業規模增長1億元，帶動相關產業100億元的增長。自20世紀50年代以來，在不產鋼材、不產塑料、基礎為零的黃岩，幾代模具人用自己的汗水和智慧，書寫了一個行業的傳奇。然而，模具行業本身，卻一度被“裝在模子裏”，有著難以突破的框框——比如，行業舢板多、巨輪少，億元企業鳳毛麟角，被稱為長不大的“小老”行業。《新華每日電訊》曾在頭版頭條報道，10年前（2013年），黃岩模具有從業人員5多人，行業產值135億元。即便最好的企業，產值到了1億元左右，就再也做不上去。比如，低端模仿多、創新少，一擁而上後剩下一地雞毛，依賴拚價格、搶訂單難以為繼……近日，記者再次來到這個製造業重鎮，撲麵而來的是行業“騰籠換鳥、鳳凰涅槃”的新氣象，去年億元以上模具企業已有21家，有的年完成訂單超10億元，“草根”已然長成“森林”。模具企業如何“脫胎換骨”，行業巨變如何悄然發生？記者在蹲點中向代表性人物探尋答案。韌帶拉滿，力破“羸弱”之困“人生是一場馬拉鬆，做企業也是。”梁正華酷愛長跑。每天早上5點起床，跑上10公裏，帶著肌肉的興奮感投入一天的工作，“每天跑步，可以保證我精神百倍地工作到晚上11點。”他的助手告訴記者，如果下雨天，梁總會在房間裏轉圈跑，確保一天不落。。
步骤6：《晚夏直播》周鴻禕：第一，ChatGPT現在還是事件驅動型的模式，你問它的時候，它才會被激活。第二個缺陷是它沒有記憶能力，它跟你聊完天，你把聊天窗口關掉了，它這個東西並沒有訓練和補充到模型裏去，它隻是短暫記憶。這些在工程上都是可以解決的，（人工智能）產生意識之後會怎麼樣，會不會產生對人類的（影響），這個就沒法回答了。《中國企業家》：人工智能會不會毀滅人類？這是特別可怕的事，你想起來最後不管我的後代多麼優秀，但是他都會被ChatGPT秒殺。周鴻禕：這個問題也有人問過我，我也回答不出來。目前ChatGPT的能力還是知識麵廣，推理能力一般，現在的創新力和想象力不足，或者沒有創新力和想象力。《中國企業家》：在ChatGPT之前，這都是科幻小說當中的場景，但是到了三五年之後，好像覺得不是那麼不可能變成現實的事。周鴻禕：對，對於GPT，我的建議還是要多用，在用的過程中，仔細體會，測試它人工智能的能力。首先，中國要做自己的ChatGPT，中國的算力不太缺，要集中起來；第二，算法，別人已經指出道路了，算法很多也是開源的，這裏重要的是兩個東西，一個是語料知識，一個是能力的訓練，能力的訓練是ChatGPT中唯一沒有公開的，這塊可能也是一個重點。語料上，我提幾個觀點。第一，我個人覺得工業革命級的創新，最好國家有包容創新的支持政策，這事一定要做，中國至少沒有缺席。我剛才講開源+眾包可能是很重要的合作，包括生態，可能有很重要的策略。但是有很多人顧慮它種種風險，我認為如果不做，可能才是對我們國家發展最大的不安全。第二，客觀地講，要把ChatGPT訓練好，要用全人類的知識。整個全世界中文網頁大概是其他語言網頁的1/10吧，書籍的數目也不足。大家訓練一定要有開放的思路。國外的，雖然是不同語言，也是人類共有的知識積累，這裏邊要用ChatGPT學習，要用全球的知識來做訓練。國外雖然APP也取代了Web，但國外很多APP基本保留了Web版，用瀏覽器還是能在網頁之間跳來跳去，能夠自由使用。國內信息都被APP私有化了，如果這些巨頭互相把握著，誰的數據都不全，最後訓練出來的大腦肯定能力是比不上的。在這方麵，我覺得國家應該像當年工信部要求大家不能互相阻攔對方網址一樣，要求我們APP都應該有Web版本。這樣的話，大家手裏才都有數據。我是覺得在這方麵，國家可能要有相應配套的產業政策，來鼓勵行業裏良性競爭，開放合作。。
步骤7：水仙直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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