FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

梁杏+麻绎文：软件调整可能尚未结束，但长期依然看好

，都代表医药行业的高精尖发展方向，依托生命科学技术的进步。这也是我们对医药行业在未来10年到20年看好的原因，因为它依托于生命科学技术的进步。随着技术的不断进步，我们可以攻克更多的疑难杂症，例如心脑血管疾病等。这些技术进步将会为人类带来更好的体验，包括人均预期寿命的延长和身体舒适度的提高。例如，通过更好的药物、器械和服务，患者可能能够更快地从中风中康复，重获健康，这些都是技术改变带来的巨大好处。 3、最近关注军工的人较多，其科技属性也比较强，同时叠加中特估热度，能不能分享一下对军工行业的看法？麻绎文：从基本面角度来看，军工行业的大行情机会来自于十四五期间新式武器装备的大量列装。在过去的十三五期间，国内已经研制了许多新型武器装备，如G20、20、舰艇055等，而在十四五期间，这些装备将进入大规模列装阶段，对国内军工上市公司的业绩将产生较大的推动作用。从短期来看，军工行业还受益于国企改革的催化作用，尤其是从去年下半年到今年以来，军工上市公司出现了许多资本运作，包括企业之间的吸收合并和借壳上市等，这都对整个板块的投资情绪产生了提升作用。此外，除了军用领域外，军工企业也在逐步切入民用领域。例如，去年国内的C919大飞机已经开始商用和交付，今年航空公司也开始使用C919大飞机，因此军工企业在民用领域的融入逻辑也逐渐显现。中国和海外一些国家的合作也来越紧密，军贸逻辑不断强化。综合以上各个角度来看，我们认为军工行业在基本面、国企改革政策层面以及海外合作和民用领域延伸等方面都有较好的行情机会。因此，我们建议大家关注军工ETF（512660）。主持人：梁老师的定投计划里面其实是有军工板块的。梁杏：我对这个现象也感到困惑。军工行业虽然在基本面和国际关系等方面存在积极因素，包括重组和中特估，其股价一直没有上涨，这让我感到疑惑。然而，我相信作为国家必选消费，军工行业最终会有表现。因此，我已经在我的定投计划中加入了军工行业，只要行情上涨，我们的定投策略应该能够抓住这个机会。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-04-14

活动回顾 | 医药大健康企业如何避开股权激励的陷阱？

激励第一课》第二场线下公开课，在中关村生命科学园圆满落幕。一心向上联合创始人李阳方健、复星星熠-星创咨询轮值总经理祁萌、复星星熠-星创咨询资深咨询总监潘保树，就医疗大健康行业股权激励的“激励策略、底层逻辑、工具选择”三大要点做了全面分析解读。此前，在复星医药举办的首场线下公开课已于3月30日在上海圆满落地。生物医药企业股权激励与人才战略李阳方健：一心向上联合创始人，美国Rutgers 信息管理硕士，境内外股权管理及股权激励实施与实操专家公开课上，李阳方健先生的演讲主题为《生物医药企业股权激励与人才战略》，主要围绕生物医药企业之“药企如何依靠股权激励撬动人才价值”、“药企股权激励的‘道、术、器’”、“药企如何避开股权激励的陷阱”三个维度做了深入分享。 #药企如何依靠股权激励撬动人才价值作为关系国计民生的战略性新兴行业，生物医药行业一直是国家政策支持的焦点。 2022 年 1 月，国家工信部、发改委、卫健委、医保局、药品监督管理局等九部门联合发布《“十四五”医药工业发展规划》，文件指出，随着新冠疫情的深远影响以及医药体制改革的全面深化，新发展阶段医药行业亟需加快变革步伐，向创新驱动转型，产品创新和技术突破是未来生物医药行业发展的核心。而医药行业作为典型的人才密集、科技创新型行业，对人才的依赖度极高。 #药企股权激励的“道、术、器” 在医药行业企业中，股权激励设计要素可以从四个维度切入，分别为：股权治理、企业管理、财税制度、法律维度。其中包括激励工具、激励对象、激励总量和制度分配、绩效链接、授予价格厘定、资金来源、股份来源、时间安排、估值和成本测算、特殊情况下的处理、会计税务处理和计划实施管理模式。包含股东及董事会、员工的沟通以及上市地的规划要求等不同角度的关键要素。 #药企如何避开股权激励的陷阱股权激励方案的设计是一个偏理论的过程，在后续方案实施落地的过程中，常因方案细则设计得不科学、不合理，及执行过程的不专业等，给公司和员工留下隐患。伴随股权激励方案的实施流程，常见“坑”有设计“坑”、管理“坑”、税务“坑”。关注一心向上公众号，获取《生物医药企业股权激励与人才战略》完整版课件PPT。不同商业模式下的科创企业激励要点祁萌：复星星熠-星创咨询轮值总经理，复旦大学法律硕士，10年管理咨询经验，擅长全面薪酬，长期激励、组织薪酬绩效等人力资源咨询。祁萌女士分享的主题为《不同商业模式（投资/组建）下的科创企业激励要点分享》，主要从自主创业模式、内部创业模式、并购模式、合资公司模式、孵化器模式五个维度做深入探讨。 #自主创业模式自主创业模式主要是指由创始团队作为原始股东出资设立公司，创始团队有技术及少量启动资金，并通过资本市场实现融资。这种模式的创业模式，在长期激励的过程中可能会遇到两个层面的问题：创始股东层面股东之间没有提前约定退出机制，某位股东中途退出，导致股权回购纠纷；时间长了发现某股东贡献与股份不匹配，影响后续人才引进；股东之间代持问题注意投资协议中关于员工股权激励池及落地细节的投资人审批权限团队层面创业早期风险大，即使按注册资本价格给到员工，员工跟投意愿也可能较低； IPO上市时间太长，股份难以兑现；研发方向转变，老人换新人的股份调整问题；员工在总部持股/在子公司持股问题。课后，祁萌女士解答学员问题，并与学员深入沟通讨论。初创药企长期激励设计的底层逻辑潘保树：复星星熠-星创咨询资深咨询总监，曾任职四大咨询经理，初创科创企业长期顾问，深耕生物医药行业，擅长于中长期激励、薪酬福利体系、战略与绩效管理、组织管控与转型、岗位体系优化等领域。潘保树先生就《初创药企长期激励设计的底层逻辑》做了主题分享，并从“估值回购理性，药企长期激励的变化趋势”、“对于VC投资人，长期激励的合格画像”、“不同孵化模式下，药企长期激励案例分享”三个章节做了详细演讲。 2022年IPO，在生命健康领域，共有82起IPO，其中，医疗器械占29%，位居首位，创新药16起，传统制药9起；在资本市场的分布情况中，科创板占23.28%，创业板占22.27%，港交所占23.28%，98%的企业会选择A股或者港股上市。这就意味着，在药企成长并走向IPO时，股权激励方案设计、股权架构、融资规划、法律与财务安排、税务筹划等均需重点适配A股（科创板、创业板、北交所）、港股（H股、红筹）的合规要求。精彩集锦上海站主会场北京站主会场茶歇甜品活动主持人：武莉莉（星未来研究院CEO，科创委联席秘书长）学员听课中学员听课中学员讨论交流学员讨论交流学员讨论交流学员提问关注一心向上公众号，获取《生物医药企业股权激励与人才战略》完整版课件PPT。

老虎证券2023-04-13

华测检测：蔚思博在一季度已纳入公司的合并报表范围，目前整合工作进展顺利，协同效应将逐步显现

贸易保障检测、消费品测试、工业品测试和生命科学检测业务。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-04-13

上任仅3个月硅谷银行首席风险官离职

·帕特尔（Sunita Patel）、生命科学和医疗健康业务负责人凯瑟琳·安德森（Katherine Andersen）、科技和医疗健康银行业务负责人大卫·萨博（David Sabow），以及将负责科技行业服务的科技信贷解决方案负责人梅丽莎·斯捷帕尼斯（Melissa Stepanis）。

金融界2023-04-13

增收不增利！诺禾致源2022年归母净利同比下滑超两成

大会审议通过后方可实施。公司业务覆盖生命科学基础科研服务、医学研究与技术服务、建库测序平台服务，为全球研究型大学、科研院所、医院、医药研发企业、农业企业等提供基因测序、质谱分析和生物信息技术支持等服务。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-04-12

京东产发赴港上市：领先的现代化基础设施开发及管理平台

策及消费升级的支持下，电子商务、物流、生命科学与健康、先进制造、信息技术及可再生能源等中国新经济产业对推动中国经济转型及增长发挥着重要作用。蓬勃发展的新经济带动不断增长的新经济领域现代化基础设施的市场需求，并推动其快速发展。根据仲量联行报告，截至2022年底，中国新经济领域现代化基础设施总建筑面积达到19.4亿平方米，到2027年底预计将达到22.5亿平方米。按新经济领域中在管及开发中现代化基础设施的总建筑面积计，截至2022年12月31日，京东产发在中国新经济领域现代化基础设施供应商中排名第二。不仅是在国内处于领先地位，京东产发还不断推进国际化战略，拓展海外市场，为全球客户提供优质的基础设施服务，以实现更快的增长。目前，京东产发已经在印度尼西亚、泰国、越南等东南亚国家开展了业务，并与当地政府和企业建立了良好的合作关系。总的来看，京东产发是一家以供应链为基础的技术与服务企业，为新经济领域的客户提供现代化基础设施解决方案。公司在行业处于领先地位，积极开拓海外市场，同时与京东集团发挥协同作用，具有较大的发展空间，是一家值得关注和期待的新经济企业。 $京东(JD)$ $京东集团-SW(09618)$

老虎证券2023-04-11

中国版OpenAI赛道又迎来一位互联网大佬！沉寂已久王小川官宣复出，大谈上ChatGPT，追上于GPT-4或需3年时间

???” 　　王小川沉寂已久曾向往生命科学领域　　在投身OpenAI赛道之前，2021年王小川把“心头肉”搜狗卖给了腾讯。2021年9月4日，搜狗已宣布与腾讯完成合并。合并完成后，搜狗将成为腾讯控股间接全资子公司。　　2021年10月15日，在腾讯向搜狗发出收购邀约383天后，搜狗正式并入腾讯。王小川发布内部邮件卸任搜狗CEO的，与搜狗的正式告别。内部邮件称从搜狗融入腾讯大家庭，向新而行，共赴山海。　　当时，王小川透露曾透露动向。王小川称“二十年来萦绕在我心中的还有对生命科学的好奇。往后二十年，若能为生命科学和医学的发展尽一份力，为大众健康做出一点贡献，生命就更有意义了”。　　以下是王小川公开信全文：　　今天我正式宣布，创建“百川智能”，一家研发并提供通用人工智能服务的中国公司。　　生活在二十一世纪初是如此幸运，波澜壮阔的互联网革命还没有谢幕，通用人工智能时代又呼啸而来。多年前我曾断言，机器掌握语言，通用人工智能时代就来了；我也有畅想，搜索的未来是问答。ChatGPT的腾空出世，地动山摇，这一切都开始成为现实。ChatGPT发布到今天，仅仅131天，每天都有扑面而来的新进展、新突破。131天恍如隔世！　　大半个世纪以来，科学家们前赴后继，努力创造通用智能机器。这一天终于到来，我们找到了一条巧妙的路径，用AI成功将语言转化成了数学模型。语言是知识、思考、沟通和文化的载体。维特根斯坦说，语言的边界就是世界的边界。当AI掌握了语言后，就开始认知世界，成为有知识、能思考、善表达、会学习的智能体。我把这样的智能体称为“语言AI”。　　人类个体总有消亡的一天，但能够将毕生的知识通过语言记录下来供新生命学习、继承，文明因此延续。人类协作也需要个体之间通过语言沟通。掌握了沟通和世界知识的语言AI不再只是人类的“工具”，而将成为我们的伙伴和超级助理，成为人类文明的一部分。　　智能时代会改写互联网时代的范式。‘连接’会被‘陪伴’取代，‘信息服务’会被‘知识服务’取代，‘免费与广告’会被‘付费与高品质’取代。　　智能时代也会改写自工业时代以来的范式。曾经是专业化社会分工带来规模效应与效率提升，而未来会是逆专业化分工：之前需要很多公司协作完成的工作，会因为AI的赋能‘端到端’的完成。　　智能时代将再一次开启“文艺复兴”。每个人都会因为AI的助力而变得更加强大。用好AI，一个人就可能做一个公司，解决之前难以解决的难题，也更容易成为自己想成为的人。社会也会更加扁平，以前少数人才能享有的智力服务，也能更普惠。　　告别搜狗后，我已开启新的远征：立志往后二十年，为生命科学和医学的发展尽一份力，为大众健康做出一点贡献，核心路径是构建生命健康数学模型，并已经付诸行动。ChatGPT的出现，也将成为新远征的重要助力。　　不仅如此，ChatGPT是我过往经历的延续和升华。2019年我将搜狗的使命升级为“让表达和获取知识更简单”，愿景定义为“帮助每个人轻松地对话和书写。便捷地获得知识和服务，提升工作效率和生活品质”。　　搜狗输入法和搜狗搜索的数据制备和产品形态，也与ChatGPT接近。它们都是把互联网上的全部语言数据收集、清洗，压缩成数据库并构建超级产品。随着深度学习的发展，这些产品都多次迭代升级，全面用上了Transformer/Bert等技术。输入法猜你想说什么，搜索猜你想要什么。而ChatGPT把这些能力推到了一个全新的高度，是输入法、搜索之外，第三个把全网数据转化成语言服务的超级产品。搜狗未尽的使命在机器掌握了语言后终于可以实现。　　很多朋友认可我的技术理想主义和技术驱动的创业经验，鼓励和支持我做中国的OpenAI。也有很多搜狗和非搜狗的技术大拿，得知我有做大模型的想法，主动申请参与组队，甚至“带资入组”。　　我最动心的是，能和一群有理想的人，用极致的技术驱动创造出颠覆性的智能产品。这一次，百川智能将借助语言AI的突破，构建中国最好的大模型底座，并在搜索、多模态、教育、医疗等方面增强，帮助大众轻松、普惠的获取世界知识和专业服务。　　筹建百川智能不到两个月，已有多位技术合伙人和领军人物的加入。到这个月底将会有近50人规模的精英团队。大模型的训练也已经启动，进展顺利。按照现在的进度，争取年内发布国内最好的大模型和颠覆性的产品。　　我们是中国公司，但我们并不希望只是“中国的OpenAI”，而是能建立世界级的视野和技术品质，让中国享有世界级的产品，产生有世界影响力的技术的突破，进而服务海外。百川本意是众多的河流汇集奔赴海洋，象征着众多数据、行业知识汇聚成为一个强大的智能体系，生生不息。百川也象征着集百家智慧，更多人与我一道共赴山海。我们呼唤中国的领军人物、行业产品经理和远在美国的同仁的加入。　　通用人工智能时代刚刚开启，我们作为第一批跨入新时代的人类，带着焦虑和好奇去拥抱它，思考和探索“我是谁？”我们还可以把自己的智慧注入它，做新时代的开创者，让后代们有一个更美好的未来，繁荣和延续人类文明。　　百川智能CEO 王小川　　2023年4月10日

金融界2023-04-10

东兴证券：给予利安隆买入评级

大，打造新增长点。　　第三生命曲线：生命科学业务处于培育期。公司目前涉及 2 个产业方向，分别是生物砌块和合成生物学。其中，生物砌块方面，子公司奥瑞芙年产 6 吨核算单体中试车间已于 2023 年第一季度投料试产；合成生物学方面，公司已完成聚谷氨酸和红景天苷的成果产业化探索。公司涉足国家新兴战略产业，拓展成长空间。　　公司盈利预测及投资评级：我们看好公司作为国内高分子材料抗老化助剂龙头企业，借助其在创新、产品、技术、服务等方面的优势，进一步做大做强主营业务，同时积极拓展润滑油添加剂业务和生命科学业务，驱动未来持续发展。基于公司 2022 年年报，我们相应调整公司 2023~2025 年盈利预测。我们预测公司 2023~2025 年净利润分别为 6.53、 7.75 和 9.27 亿元，对应EPS 分别为 2.85、 3.37 和 4.04 元，当前股价对应 P/E 值分别为 15、 13 和11 倍。维持“强烈推荐”评级。　　风险提示：原材料成本大幅波动；项目建设进度不及预期；市场竞争加剧。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，开源证券金益腾研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达92.55%，其预测2022年度归属净利润为盈利6.09亿，根据现价换算的预测PE为16.34。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有7家机构给出评级，买入评级5家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为54.85。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-04-10

华测检测最新公告：一季度净利润预增18%–22%

贸易保障检测、消费品测试、工业品测试和生命科学检测业务。公司董事长为万峰。公司总经理为申屠献忠。重仓华测检测的前十大基金见下表：其中持有数量最多的基金为嘉实新兴产业股票，目前规模为81.33亿元，最新净值4.363（4月7日），较上一交易日上涨1.16%，近一年上涨16.47%。该基金现任基金经理为归凯。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-04-09

下一个“AI王炸” 别只盯着OpenAI DeepMind也在憋大招

没有完全释放出来，AI技术在生物制药和生命科学中的应用，还停留在少数环节中探索、案例级尝试的阶段。DeepMind也正在与行业展开合作，比如与Isomorphic Labs 合作，以“AI-FIRST”原则重构药物发现过程，在著名的生物医学研究中心弗朗西斯·克里克研究所（Francis Crick Institute），建了一个湿实验室，加强AI技术与生物实验的结合，同时还在不断扩大AI for science团队，加快基础生物学的研究。或许，下一个抗癌新药、生物计算领域的大突破，就会在DeepMind诞生。（AlphaFold揭示了蛋白质宇宙的结构）你可能会说，生物学是一门实验科学，有成熟的程式，被AI技术改变很合理。数学、物理这样的基础科学，突破几乎来自天才式的直觉和灵感，有的数学家甚至是在梦中取得突破。比如阿基米德就是在洗澡时灵光一现，发现了浮力定律；拉马努金在梦中发现了3900个公式……AI估计就不好使了吧？数学、物理，这些涉及抽象世界和人类深层直觉的领域，DeepMind也已经取得了突破。帮助数学家发现他们从未发现的发现——DeepMind发表在《自然》杂志上的一篇论文显示，研究人员与顶级数学家合作，为一个几十年来都没有结局的数学猜想，通过机器学习（ML）找到了突破口。使用AI来处理海量或无法直接推理的数据，可以大大增强数学家的洞察力，从而更快地找到证明猜想和新公式的方法，已经被DeepMind证明是可行的。牛津大学数学系教授Marcus Du Sautoy形容AI技术在纯数学中的应用，“就像伽利略拿起望远镜，能够深入凝视数据宇宙，看到以前从未发现过的东西”。未来随着探索的增多，很多未被证实的数学猜想，都有可能因AI的加入而突破。希望届时大家不会又以为AI进化出了什么超能力，被“AI取代数学家”之类的标题给骗了。 AI参与核聚变的研究进程——核物理无论从学术还是社会政治经济的角度，都是非常重要的。大家可能都听过中国核物理学家造原子弹的艰苦故事，其中很多工作和牺牲能不能由AI来代劳呢？DeepMind还真搞成了。它们与瑞士等离子体中心，合作开发了一个AI系统，通过强化学习，控制系统可以很好地协调TCV（由许多磁线圈组成），确保等离子体永远不会接触容器壁，这样就可以减少核聚变的热量损失。同时，还能将等离子体精确地雕刻成不同的形状，方便科学家研究等离子体在不同条件下的反应，从而提高对核聚变反应堆的理解。总之，在过去的几年里，DeepMind在数学、物理、化学、生物学、量子、气象、材料等多个科学领域，创造性地探索了大量AI for science的可能，带来了全新的科学研究方法，必然会催生全新的科学发现和技术突破，下一个“AI王炸”很可能就在其中。现实版《西部世界》够不够炸裂？ DeepMind的目标也是实现通用人工智能。具体怎么做呢？OpenAI专心搞语言，DeepMind就专注“训狗”——搞强化学习。弱人工智能，只能在有限的环境中解决特定问题，没有发展出人类身上那种通识智能。那种“通用”智能的机器，大概就类似于《西部世界》或者《底特律》中的机器人，能够在复杂的环境里执行任务。实现AGI，OpenAI是用大量数据和充分训练来促成大语言模型的“智能涌现”，而DeepMind则选择了“正向教育”——希望通过强化学习，给AI系统以“奖励最大化”的刺激，驱使智能体自主去学习复杂的能力。因为只有表现出这些能力，智能体才能获得奖励（比如生存下去）。听起来，是不是跟工作犬执行主人的口令，主人根据结果来进行奖励或惩罚是一个路子？在一篇论文中，DeepMind的研究人员写道：“奖励足以推动智能体表现出通用智能的迹象和行为，包括学习、感知、社会智能、语言、概括和模仿。” 上一只震惊世界的狗是击败人类棋手的“阿尔法狗（AlphaGo）”，而下一只可能就是被DeepMind用强化学习训练出来的AI了。（ANYmal机器人的运动技能是通过模仿狗MoCap来学习的）比如这只机器狗，就通过强化学习不断试错，从而具备了两个重要的能力：一是使用历史经验，一般来说电机控制的AI智能体，一开始不知道对每个关节施加什么力，需要大量数据才能迈出步子，不然就会随机抽搐并迅速摔倒，而借助RL可以利用以前学到的运动技能，从而缓解“起步”时的尴尬。二是减少特殊行为，此前智能机器人一般会用一种很不自然、不够人性化的方式来避障，虽然看起来很有趣，但不够实用。DeepMind采用强化学习训练，偏向于让智能体学习更多的自然行为，可以安全高效地控制真实世界的机器人/机器狗，将机械控制与认知智慧相结合。类似的强化学习实验还有很多，比如让智能体在网络游戏中展开随机互动，让智能体在模拟的三维世界里搭积木、打扫房间……基本逻辑都是基于人类反馈的奖励模型。 ChatGPT只能解决语言问题，《西部世界》里的人机融合新物种，更灵活的通用家政机器人，可能还真得靠DeepMind的强化学习路线来实现。像人脑一样思考的AI，够不够有趣？ DeepMind虽然没有跟风推出类ChatGPT的大语言模型，但并不代表它对这个领域毫无建树，只不过二者关注的技术方向不太一样罢了。随着使用者的增多，大家可能都发现了类ChatGPT模型的一些限制，比如非常注重数据和语料。深度学习靠规模数据、庞大算力、充分训练而“大力出奇迹”的暴力美学，在大模型时代发挥到了极致。这带来了一系列问题，比如中文语料不足，训出来的大模型效果不好，有的中文LLM会用英文语料进行训练，再将答案翻译回中文，这种做法当然是符合业界常规的，但问题在于很多价值观、常识性的东西，是没有办法对齐和翻译的。而且“暴力计算出奇迹”的大炼模型，打造的语言模型是不可解释的黑盒，金融、政务、工业等行业是不敢用的，无法支撑可靠的决策。不知道OpenAI和国内厂商打算怎么解决“暴力计算”的弊病，反正DeepMind倒是一直在琢磨不同的路线——不搞暴力美学，大搞神经科学。 DeepMind认为大脑才是机器智能模仿的对象，希望通过对脑科学、神经运动学、元学习等“人类本位”的研究，来提升深度学习模型的鲁棒性、可解释性、可靠性等，让AI达到人类水平的理解能力。比如重新认识大脑的工作机制，借鉴多巴胺通过调节神经元之间突触连接的强度，提出了一种基于奖励的强化学习理论；在3D游戏世界中创建了模拟心理学实验室Psychlab，能够实施经典的心理实验，显著改进了智能体UNREAL的性能；发现在人工神经网络倾向于避开精确设计的代码，倾向于对成本函数进行暴力优化（不追求奖励最大化，而是追求成本最小化，不做错就没有损失），而人脑的机制却往往会专注在任务实现和奖励上，从这个角度去优化深度神经网络的结构。 2023年发表的一篇新论文中，DeepMind则针对大脑中的回放（replay）机制，提出这是一种组合计算的形式，可以衍生出新的知识，在神经网络中整合回放机制，有望让AI用极少的数据学到新东西，提高认知智能，更接近“智能涌现”。大脑的智慧让人类爬上了万物之灵的宝座，AI不靠人工而靠智能，为什么不可能呢？当初OpenAI要走NLP这条“冷门”的路，很多人也觉得不可能，直到产品虽不成熟、但能力十分惊艳的ChatGPT出现，人们才开始纷纷夸赞OpenAI的长期主义。这些年DeepMind默默搞的研究，可能就是下一个“王炸”。我们都希望中国AI也能诞生影响世界的元创新，其实AI领域并没有那么多独门秘技，很多灵感或技术路线都是公开的，但我们为什么总是听过就算、见过就忘呢？除了灵光一现的idea， OpenAI和DeepMind不断投入的耐心，强大的工程能力，前沿研究与商业化的平衡，也是值得学习和借鉴的。不能总是热泪盈眶，总是不长记性，直到下一个《震惊！XXX的XXX又颠覆世界了》…… 来源于：36氪来源：金色财经

金色财经2023-04-09

24小时热点