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金融界2023-05-11

浪潮的背景下，企业数字化转型很急迫，而ChatGPT又教育了C端和B端用户，让用户看到了大模型的潜力和价值。应用于B端客户场景的垂直领域大模型需求空间将会非常巨大公司紧跟前沿技术，开展了大模型和垂直领域专业模型的融合实践，启动了公司自有垂直大模型BonGPT技术框架和应用系统的研发。以垂类领域预训练大语言模型为核心，面向包括运营商、金融、工业、政府等在内的行业特点开展深度指令优化和模型精调，打造面向to B典型场景需求的基础能力。东方国信深耕电信、金融、工业、政府等领域20余年，跟行业客户深度绑定，具备非常强的行业Know-How，不同细分领域诸多业务场景落地实践中沉淀了大量行业特有的业务经验和规则，帮助各行各业上千家企业建设、运营和维护大量的PB级大数据平台，积累了大量的领域专业语料，具备了AI模型训练的数据基础。公司将用更垂类的数据去训练出在某个特定方向上更具深度、更细致、更精准、更具专业性的大模型。公司目前在加速推进BonGPT在客户场景的上线，如有进一步进展也会向投资者及时更新。谢谢！投资者：Man AHL机器学习在4月发表了两篇新论文——《ChatGPT能否解读美联储表态？》和《ChatGPT可以预测股价走势吗？回报可预测性和大型语言模型》，将这一人工智能聊天机器人应用于市场相关的任务，一项是解读美联储的声明是鹰派还是鸽派，另一项是确定消息面对某只股票而言是利好还是利空。ChatGPT在两项测试中都取得了出色的成绩，暗示人工智能在金融领域发展潜力。请问贵公司AI在金融领域有哪些运用？东方国信董秘：您好，感谢您的关注。公司深耕金融领域多年，在不同细分领域诸多业务场景有落地实践，积累了大量的金融领域专业语料，通过金融领域大模型可以为金融客户提供数据分析、风险管理、精准营销、智能客服、虚拟数字人以及智能推荐等能力，支撑金融客户进行深层次数字化转型。谢谢！投资者：贵公司在机器视觉方面是否有所布局东方国信董秘：您好，感谢您的关注。公司在深度学习技术上已有积累与布局，图像和视频智能处理是深度学习的重点方向之一。目前已形成训练、推理和算法三位一体的技术能力构建。公司智能视觉分析平台已与华为AI框架昇思MindSpore完成兼容性测试验证。智能视觉分析平台是一套通用、灵活、智能的视频分析平台，支持接入各类视频采集设备及环境传感器终端，基于人工智能和大数据挖掘等核心技术，提供实时监视与事件报警、视频语义推理、智能研判、任务派单、报警反馈与评价等全流程智慧服务。公司的机器视觉技术在运营商、工业、政府等领域均有实际项目落地。在工业领域应用方面，通过平台沉淀的AI模型，应用于工厂的电子围栏、安全帽佩戴检测、仪表盘读数、工业设备的跑冒滴漏、危险作业行为等典型工业应用场景。例如，针对智能化煤矿生产需求，通过5G+机器视觉、激光扫描及传感器检测技术，利用大数据及人工智能分析工具，实现对井下精准空间数据的融合应用；通过数字孪生构建的透明化三维工作面和设备位姿解算，实现煤矿井下设备集群精准定位、自主导航及远程集控；通过巡检机器人、固定摄像头、传感器等设备的环境感知能力，利用人工智能视频分析识别技术和多源数据融合分析技术，实现井下的工况安全与环境安全。谢谢！投资者：您好，meta开源sam大模型，请问公司是否对此有关注研究，公司如何应用好这样的模型助力公司发展？东方国信董秘：您好，感谢您的关注。公司在图像识别领域一直有投入和积累，同时在工业质检、安全生产、智慧无人化矿山等场景有落地应用。SAM图像分割模型能在零样本下实现跨场景迁移学习，能大规模降低工业智慧城市等细分领域图像识别应用的建模成本，公司后续会在相关领域进行应用，通过MaaS方式对外提供服务。谢谢！投资者：2023全球元宇宙大会18号在北京举行。大会上，GPT产业联盟正式成立。GPT产业联盟由中国移动通信联合会、中国电信、中国移动、中国联通、中国广电等单位共同发起成立。公司主要客户就是运营商，请问这个联盟成立对我们有哪些方面的优势和好处东方国信董秘：您好，感谢您的关注。GPT产业联盟的成立为中国的人工智能产业开启了一个新的篇章，也给我们带来了更多的机会和发展空间。谢谢！投资者：公司有自己的算法算子库，有自己的MLOs，公司的GPT平台是国内某一通识平台下的垂直领域平台，还是独立开发了通识平台只做了垂直领域的训练？如果是开发底层为通识平台，公司会不会考虑和某些数据企业合作训练成正宗通识平台？如果是某通识平台下的垂直领域平台，公司接入的是哪一家企业的通识平台？东方国信董秘：您好，感谢您的关注。公司大语言模型产品基于开源大模型进行二次精调，垂直训练的同时对大模型数据安全、权限管理、错误过滤等方面进行加强，使其适配企业应用环境。谢谢！东方国信2023一季报显示，公司主营收入5.01亿元，同比上升6.77%；归母净利润4596.42万元，同比上升11.04%；扣非净利润1541.8万元，同比下降47.29%；负债率18.66%，投资收益81.03万元，财务费用719.3万元，毛利率40.57%。该股最近90天内共有3家机构给出评级，买入评级2家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为14.0。近3个月融资净流入1.91亿，融资余额增加；融券净流入206.5万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，东方国信（300166）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力一般，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标1星，综合指标0.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）东方国信（300166）主营业务：为客户提供企业级大数据、云计算、工业互联网等平台、产品、服务及行业整体解决方案。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2023-05-11

别太天真了！索罗斯前军师：美国经济正走向“硬着陆”，恐很快陷入衰退

是一项改变游戏规则的技术。最近几个月，ChatGPT和其他生成语言模型的推出重新点燃了人们对这个领域的热情。他说：“人工智能是非常、非常真实的，可能会像互联网一样有影响力。” Druckenmiller抨击美国政府支出过多，并认为政府将别无选择，只能削减社会项目。此外，他还批评了美联储在新冠威胁消退后没有加息的做法。 “我们基本上浪费了所有的子弹，”他说。 Druckenmiller最近将美国过去十年的财政政策描述为一部“恐怖电影”，并将过度支出的潜在后果比作“200英尺高的海啸”。低利率和创纪录的政府支出，再加上乌克兰冲突等供应冲击，推动去年通胀升至40年高点。作为回应，美联储将利率上调至5%以上。加息挤压了消费者和企业的利益，加剧了人们对经济衰退的担忧，并引发了人们对贷款机构可能缩减贷款规模并导致信贷紧缩的担忧。

风起2023-05-11

微软王涵：OpenAI智能驱动决策提升零售企业运营效率

微软AI技术在零售业的应用。王涵介绍，ChatGPT已成为全球用户增长最快的现象级AI应用，AI 2.0时代，每个应用程序都将由AI智能驱动，AIGC也将开启新一代生产力革命。具体到零售行业业务场景中，微软Azure OpenAI可通过广告与营销、品牌管理、舆情管理等最大化品牌影响力，通过顾客360视图、智能选品、客服中心洞察等赋能数据驱动决策，通过个性化推荐、生活助手、智能客服等革新用户体验，通过合同管理、报告生成、智能培训/指导等优化企业运营效率。以AI生成对话与话术赋能在线客服为例，更聪明、更高阶的AI智能可提供在线客服机器人和赋能人工在线客服两方面服务，在线客服机器人可智能在线接待，提供用户自助服务，帮助企业降本增效，赋能人工在线客服可提供话术与资料支持，提升复杂场景服务效率与专业度。此次平行论坛由多点DMALL与中国连锁经营协会联合主办，吸引了来自中国便利店行业的近万名零售从业者莅临参会。大会还同期发布了《2022中国便利店发展报告》，对2022年中国便利店行业发展进行回顾复盘，并对未来发展做出展望预判。本文来源：财经报道网

证券之星2023-05-11

巨型AI模型时代已结束？这家AI初创公司再获2.5亿美元融资

随着OpenAI推出ChatGPT在人工智能领域掀起的千层浪，生成式AI开始被普罗大众所熟知。《日本经济新闻》在此前报道中指出，全球100多家大规模生成式AI企业总市值达480亿美元，约为2020年的6倍，OpenAI的确引领了市场对生成式AI企业的投资热潮。实际上，除了OpenAI，AI的发展浪潮中还有Jasper、DeepMind、Stability、Cohere等竞争者。5月3日，《纽约时报》报道称，两名知情人士透露Cohere已获2.5亿美元融资，估值约20亿美元，投资者包括互联网软件巨头Salesforce、芯片制造商Nvidia、多伦多风投公司Inovia Capital和硅谷公司Index Ventures。这是自2022年ChatGPT发布后在生成式AI领域的最新重大投资。而此前，Cohere筹集的总资金已达1.7亿美元，包括2022年由Tiger Global领投的1.25亿美元B轮融资。 “百舸争流，奋楫者先；千帆竞发，勇进者胜”。作为加拿大的一家初创企业，Cohere何以突出重围，斩获众多投资者的青睐？了解该企业的发展历程、其产品区别于ChatGPT的独特优势后，相信我们会对投融资市场风向的选择理由与生成式AI的发展动向有所理解。一篇著名的论文创立于2019年的Cohere是一家自然语言处理 (NLP) 公司，基于大型NLP模型为外界提供API服务，从而提高计算机理解和生成文本、阅读和写作的能力。该公司由艾丹·戈麦斯 (Aidan Gomez) 与两个朋友Nick Frosst和Ivan Zhang一起创办，它的总部位于加拿大多伦多，在美国旧金山、英国伦敦均设有办事处。自合作以来，他们组建了一支约135人的团队，目前还在继续扩建以更好的提供相关API服务。两位联合创始人Aidan Gomez和Nick Frosst曾担任过谷歌研究员，其中Aidan Gomez是大名鼎鼎的《Attention Is All You Need》论文的作者之一。该论文提出了一种新的、被誉为ChatGPT的“祖师爷”的网络架构“Transformer”，ChatGPT通过Transformer模型进行了序列建模，并通过自回归方式进行训练，使得大语言模型能够根据前文内容和当前输入，生成符合语法规则和语义逻辑的拟人化内容，这使得国内外都掀起了一波未平一波又起的大规模语言模型训练的热潮。 Cohere提供了与ChatGPT类似的产品，目前主要包括：搜索文本（多语言嵌入、神经搜索、搜索排名）、分类文本和生成文本三大类产品，帮助企业快速部署对话式AI聊天机器人、生成式搜索引擎、文本摘要总结、增强向量搜索等，是为数不多在技术层面具备与OpenAI进行竞争的AI企业之一，这也是其受到资本市场青睐的重要原因之一。 Cohere曾在2021年9月获得4000万美元A轮融资；2022年2月获得1.25亿美元B轮融资，投资者包括老虎环球基金、“AI教父” Geoffrey Hinton、斯坦福大学教授李飞飞、深度学习专家Pieter Abbeel等。在2022年10月，Cohere便开始与谷歌、Salesforce、Nvidia进行融资谈判，如今，Cohere获得巨额融资将继续与OpenAI展开激烈竞争，继续加快类似ChatGPT产品的技术创新和更新迭代。资本为何青睐？实际上，在OpenAI发布GPT-4之后的一段时间内，大部分人都将目光聚焦于AI大模型，包括Anthropic、 AI21、 Cohere和Character.AI在内的众多资金充足的初创公司都在投入大量资源来构建更大的算法和模型，以期待努力赶上OpenAI的技术。但就在AI竞赛如火如荼开展之时，OpenAI的首席执行官Sam Altman却表示巨型AI模型的时代已结束，“未来新一步的进化，将不会来自于巨型模型”。那同属该领域的Cohere又为何会获得资本的青睐呢？ Cohere AI将其模型分为两类：生成模型和嵌入模型。生成模型通过对互联网上大量的数据进行训练，而嵌入模型是多语言支持的，可以支持超过109种语言。Cohere的模型有不同的规格，公司的指令模型每周都在进步，而同类领域的其他提供商通常要几个月或甚至一年才会发布重要的模型更新。尽管Cohere AI与谷歌合作获取其硬件能力，但其并不仅限于Google Cloud。例如，Cohere在AWS SageMaker上运营，并计划在其他云服务提供商上提供服务。Cohere AI的方法非常开放，并以客户为中心，他们通过在任何云供应商上运行以使客户获得最佳体验和服务。相较于GPT-4，Cohere AI尚未采用多模态方法。Cohere AI的高级副总裁Saurabh Baji表示，“我认为图像和视频非常令人兴奋。但从商业角度来看，这也是一个不同的问题。我们并不关注AGI，而是专注于客户实际面临的问题。很多客户的需求都非常以语言为中心。” 从AI竞争格局的角度来看，Cohere AI和OpenAI都是目前AI领域的重要参与者。虽然两家公司都专注于大型语言模型，但它们的重点和方法略有不同。OpenAI在一系列领域都有所涉猎，包括自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。此外，OpenAI也吸引了大量的资本，其中包括像微软、谷歌和亚马逊这样的科技巨头。相比之下，Cohere AI专注于提供易于使用和部署的大型语言模型，为企业客户提供更好的商业解决方案。尽管Cohere AI在规模和影响力上与OpenAI存在一定的差距，但其在语言模型方面的专注度和灵活性使其成为一个非常有前途的公司。另外，在资本方面，Cohere AI也获得了很多青睐。除了几个知名风险投资公司的支持，该公司还获得了加拿大政府和Google等科技巨头的支持。这些资金的注入有助于Cohere AI继续扩展其业务和规模，并在AI市场上取得更大的份额。总的来说，虽然Cohere AI和OpenAI在AI竞争格局中处于不同的位置，但它们都是这个领域中非常有前途的公司。Cohere AI在语言模型方面的专注度和灵活性使其成为一个与OpenAI进行竞争的关键因素之一，而资本的支持也给了Cohere AI更多的机会来发挥其潜力，并在市场上取得更大的份额。实用角度看大语言模型大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）是一类基于深度学习技术的自然语言处理（NLP）模型，它们具有大量的参数，并能够理解和生成人类语言。这类模型通常采用神经网络架构，尤其是Transformer架构。近期，一篇综述论文《在实践中利用大模型的力量》在AI学术圈爆火，而其中一张名为“大预言模型进化树”的图片引起了不小的轰动，其梳理了2018年到2023年的大预言模型代表作。相较于Open AI不断深耕至今走向AI的前沿，曾经颇具影响力的谷歌BERT似乎从一开始就走向了“岔路”。当我们以年为单位看LLM发展史的时候，忍不住唏嘘“在大模型没有成功之前，一切都是场赌局”。 ◉ 大语言模型发展进化史 2017年的时候，谷歌研究员在《Attention is all you need》一文中介绍了Transformer架构——这也是目前最常用到的架构之一，是BERT、GPT等预训练模型的基础。时至今日，Transformer架构仍是GPT模型的基础架构。 Transformer架构的提出和预训练的方法将大语言模型推向了新的阶段——以谷歌为首的科技大公司在2017年后聚焦于研发能够处理多种自然语言任务的大模型。 2018年6月，OpenAI采用Transformer架构发布了它们的模型——GPT-1。紧接着，谷歌正式向世界介绍了全新预训练模型——BERT。时间来到2019年，微软宣布与OpenAI达成10亿美金的合作。次年9月，OpenAI授权微软使用GPT-3模型，微软成为全球首个享用GPT-3能力的公司。科技巨头Meta当然也不甘示弱，于2022年推出有着“开源版本的GPT-3”之称的OPT，并于今年推出能在单个GPU上运行的大语言模型LLaMA。如今GPT-4也已发布，更强的文本生成能力与详细的逻辑判断能力让OpenAI在四年内快速崛起，并成功“破圈”。 Cohere的联合创始人Nick Frosst对Altman认为大模型不会永远奏效的观点也是表示认同的，他表示“有很多方法可以让Transformer变得更好、更有用，而且很多方法并不涉及向模型添加参数”。Frosst还说，新的AI模型设计或架构，以及基于人类反馈的进一步优化，将会是许多人工智能研究人员已经在探索和有前途的方向。 ◉ 一些有前景的LLM用例利用LLM大模型可以做许多“很酷”的事情，但我们必须承认，基于人类实际需求的创新发展方向才是最根本的逻辑，所以“实用主义”是我们考量LLM应用的重要指标。对于到底是选择只经过预训练的大模型LLM，还是在此基础上经过特定数据集微调后的较小模型问题，《在实践中利用大模型的力量》这篇论文给出的答案是具体情况具体分析，我们可以参照这张决策流程思维导图来获得一些启示。各种基于LLM构建的应用程序在不断刷新我们的认知，计算机科学家Chip Huyen在其文章《为生产构建 LLM 应用程序》中为我们提供了一些有前景的LLM用例：人工智能助手：针对不同用户群体来构建不同的任务，比如安排日程、做笔记、预订航班、购物等。但是，最终目标是打造一个可以帮助你做任何事情的智能助手。聊天机器人：聊天机器人在API方面类似于人工智能助手。如果说人工智能助手的目标是完成用户交给它的任务，那么聊天机器人的目标更多的是成为一个伴侣。例如，你可以让聊天机器人像名人、电影角色、作家等一样说话。学习：ChatGPT不仅可以生成问题，还可以评估学生输入的答案是否正确，以及对论文进行评分和反馈。同时，它也很擅长在同一个辩论话题上采取不同的立场，可以成为学生很好的辩论伙伴。搜索引擎优化：如今，许多公司都依赖于创造大量内容，希望在谷歌上排名靠前。但在未来，搜索引擎优化可能会变得更像一场猫捉老鼠的游戏：搜索引擎会想出新的算法来检测人工智能生成的内容，而公司则会更好地绕过这些算法。人们可能也会减少对搜索的依赖，而更多地依赖品牌（例如，只相信某些人或公司创造的内容）。除此之外，大语言模型可以帮助生命科学研究人员更好地理解蛋白质、分子、DNA和RNA，帮助信用卡公司进行异常检测和欺诈分析以保护消费者，帮助法律团队进行法律释义和抄写等。在未来的模型面前，或许现在我们看到的大模型只是蝼蚁。但我们可以期待，未来更加强大的语言模型将会更彻底改变人们的生活方式。现在，我们可以看到越来越多的企业涌入AI的洪流，个体也不可避免地主动参与或者被席卷进去，我们永远不知道明天会发生什么。未来的另一个五年又会有多少大语言模型出现，谁又将冲在行业最前端呢？让我们拭目以待。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-05-11

从Open AI超百亿美元融资历史发现了资本的投资逻辑

金色财经2023-05-11

慧博云通：公司员工薪酬按照公司的薪酬管理体系进行发放，具体请详见公司披露的定期报告

证券之星2023-05-11

科大讯飞：网上有谣言说讯飞星火大模型“套壳OpenAI的ChatGPT”既不符合事实也不符合逻辑

司自主研发，使用了海量数据训练，但由于ChatGPT比较火，训练数据中出现较多OpenAI、ChatGPT等词汇，因而在有些问答中会错误地出现以上信息。网上有谣言说讯飞星火大模型“套壳OpenAI的ChatGPT”既不符合事实，也不符合逻辑：如果是套壳ChatGPT，就不可能出现讯飞星火大模型的响应速度比ChatGPT还快；更不会出现讯飞星火大模型在文本生成、知识问答、数学能力等方面的结果均优于ChatGPT的情况。公司研究团队正在积极解决该问题，预计6月9日的版本在这类问题上会有大幅度改善。

金融界2023-05-11

《元宇宙可信数字资产应用参考》重磅发布专业解读来了

转化为《星铁》的主角“三月七”。未来类ChatGPT技术可轻松应用到NPC中，将当前用户与语言大模型的对话形式，搬入到一个NPC的角色之中，还能够加入人设、个性，这些都将成为数据资产的重要来源。旧战场渐行渐远，新玩法前景可期。数字资产将成为人类最大的资产，而数字经济的进程将带来人类第一次推动物理、精神、认知三元世界结构数字融合的这么一个深远的历史变革和社会变革。面对如此汹涌的历史洪流，拥抱数字资产对于每个人来说，都是一个必选项，而不是一个可选项。（The RightsVerse Lab供稿，The RightsVerse Lab持续关注区块链、数字营销、数字权益在全球的发展）来源：金色财经

金色财经2023-05-11

奥海科技：公司相关产品的开发、生产、销售等均在有序推进当中，请关注公司后续披露公告！

域有较深的技术储备，请问在现今最火热的chatgpt技术上有没技术储备或技术研究？据市场反应，这项颠覆性技术将涵盖社会方方面面，有巨大的市场前景，谢谢！奥海科技董秘：您好！以ChatGPT为代表的生成式人工智能对算力基础设施有更高的需求，公司的服务器电源产品主要用于AI服务器和数据中心服务器等算力基础设施；ChatGPT结合智能硬件将促进智能终端产品形态和功能的升级，改善消费者的使用体验，提振智能终端消费，公司充储电产品广泛用于各类智能终端。感谢您对公司的关注！投资者：你好！公司有没有研发电动车移动充电宝？可以当电动车移动充电宝又可以当户外电源。户外露营也方便。奥海科技董秘：您好！公司具有大功率储能电源产品以及随车充等技术积累，感谢您对公司的关注! 奥海科技2023一季报显示，公司主营收入9.02亿元，同比下降18.47%；归母净利润8905.82万元，同比下降14.8%；扣非净利润7144.95万元，同比下降26.54%；负债率32.52%，投资收益1502.25万元，财务费用-102.54万元，毛利率24.33%。该股最近90天内共有2家机构给出评级，买入评级2家；过去90天内机构目标均价为43.0。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，奥海科技（002993）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性优秀。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标4星，好价格指标3.5星，综合指标3.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）奥海科技（002993）主营业务：从事充电器等智能终端充储电产品的设计、研发、制造和销售。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2023-05-11

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