中美人工智能芯片领域的博弈:ChatGPT的背后是“算力之争”?【白呀白Talk】
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- Опубликовано: 16 авг 2024
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拔草向视频,为什么ChatGPT不适合投资,更不适合创业。
Chapters章节 :
00:00 开头Intro
01:21 超级计算机受限迎来的挑战
05:06 AI芯片自主可控成为关键
07:10 巨额的投资成本
09:21 国内最有潜力的三家企业
12:06 AI的竞争本质是算力
14:03 Long China AI
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我是老白,一名在深圳搬砖的BSP工程师。这是我的个人频道,频道的内容主要是关于科学、科技和一些个人的观点。同时,我会在每周写一篇博客,谈一些感兴趣的科技内容。
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#白呀白 #白呀白Talk Наука
感谢大家的观看,对此你有什么观点,欢迎随时留言!大家的留言有时间我都会去看的。
关于智能驾驶,突然有点想法,与其提高车机算力,其实还有一种可以更加可靠的方法,把每辆车(手机含在内)当成一个数据,集中计算+云计算,建立一个整体的大数据模型,人或者车就相当于在电路中运行的数据包,以目前的清理来看,只有中国也只有中国可以建立这种体系
如果量子芯片成功,可能有很大帮助。
我对你 - 没什么意见。
只是希望你查询一下: Charles Liebie 为什么会被提控。
中国真的是自己研发科技,而不是没有许可之下 - 偷窃吗❓️❓️❓️
看了老白的视频学到了很多,想留言又欲言又止。衷心希望国内大厂不要再去割韭菜了,在国家需要你们的时候站出来。
对国内大厂很失望,占据垄断位置却不作为
本来还梦想着靠人工智能实现逆袭,自己真正走上这条赛道后发现,人工智能比拼的是‘钞能力’,作为码农的我不禁怀念起软件开发的手工作坊时代!
那得看你拿他作什么
都是泪
@@howdareyouare 🤣不管做什么,训练新的更大规模的模型就是钞能力,用别人的就不用
在AI賽道有兩個 : 1.投資AI應用的公司-如醫療AI智慧平台、交通智慧平台、工業應用智慧平台 ...2.自我發展-結合人、數據來和既有算力結合,生成某領域智慧平台--古董金融化智慧平台.....
现在的ai,基本就是靠大模型,大数据,大算力来运行的。我们这种人工智能研究生,就是普通跑个小任务,来作为毕业。国内高校搞ai和国外的差别还是很大的,毕竟没有那么有钱🥲
好像每當歐美有新的創新,中方的討論就是一個XXX中國版
雖然說要走自己的道路確實是很艱困的事情,但整天鎖定別人做的東西想怎樣抄襲模仿,難怪讓人家看不起
Meta對於是否要發展大型語言模型就有自己的看法 (持否定態度),不論成敗與否,但這也是內行人的意見
如果整天只想百度是否可以追上谷歌,華為是否可以對抗蘋果.....長期看來,都不覺得這種討論有什麼意義與價值
最后一句话说得太暖心了。可惜我不是如你一般的高科技人才。感谢白兄给予肯定的希望。中国加油!
感谢老白,说得太好了。国家确实应该大力促进数据共享
谢谢咖啡~😘
学学chatgpt就好了 但不可以在中国开放
白呀白说的很好,给你点个赞.
中國的高速網互聯網用戶是世界上最多的,可以考慮p2p的模式通過大批量的分佈式運算來做。
带宽不够,PC算力更无从谈起。
我们的后辈高薪就需要华为这种公司越来越多
分析透彻, 聽得出是花了很多时间整理的, 谢谢分享🙏🙏👍👍👍
感谢白老师分享知识和观点!对Open AI做了深入的解读,对未来中国在AI竞争中的优劣也做了清晰的阐述,赞同白老师的客观角度和积极态度。AI领域可能又是一个国际性的颠覆性竞争,国际语言和文化优势,全球视野也极为关键,不容易呀,期盼国家走好。
我感兴趣的是,在互联网处处都是违禁词汇的情况下,怎么训练ai?
百度GPT 搜出來的資訊如果都是大量被中宣部封禁的字辭,請問這要如何使用與競爭。
本来产业升级是自然而然的事,经济发展到一定程度,资本自己会选择升级,但你非要吹牛逼,吹的被人制裁了,看看这两年经济。
道理明确,思维活跃,逻辑准确,
学习了,谢谢!
博主是一个真正的爱国者!给你点赞👍
有高度,有远见,大格局!
不知道博主有意还是无意忽略了一个最关键的因素: 政策; 别的不说,光是内容审核就要付出比国外同行数倍的精力吧
把chatgpt当作一个2c产品,眼界就局限了。实际的chatgpt是2b的,哪有审核问题
你是真把chatgpt 当聊天软件了。。
不懂就不要bb
不是付出数倍精力的问题,再中国的体制下,永远做不出类CHATGPT的AI,或者国内可以做一个理工类的AI, 不可能做出文史类的AI🐱🐱🐱
當然是要先讓黨訓練過,違反黨規則的就是錯誤資訊,這不難
个人看法AI领域最重要的不是芯片而是算法。另外确实研发机构需要有点合作团结意识。中文至今连像样的数据集都很缺乏,没人愿意免费共享,这方面邪恶西方世界做得很好:开源软件,高质量共享数据集,公开的AI评价指标。很值得我们学习。算力自然是必要的,但那是验证和执行阶段,我们芯片技术被卡脖子所以就算能设计AI专用芯片,短时间也造不出高制程低能耗的。另一个方向,模拟计算芯片也许可以弯道超车。如果能研发出来,意义深远可大大促进AI研发。
數據的整合方式 很重要,整合好了 數據才有質量,對於訓練來説是必要的。
算法差不多的情况下,算力就是决定性因素了
@@waterspoutgogo 真的,企業不能賺錢,是沒有存在的意義,光靠政府補助基本上不可持續
不過中國AI還是面對各種敏感詞彙和思想審核的問題 要怎樣確保AI不會偏離黨的意志
AI 如果到了ChatGPT這種程度,對於思想審核的能力,將比人類更强。如果黨有需要,只要將“審核”這種優先級提高即可。ChatGPT本身就有審核問題的能力以及不回答某些問題的能力,不用太擔心。
注重专利?外国公司在中国打专利官司全部都输。你还好意思说注重专利!!😜😜
同意
老白讲东西总是有融会贯通的感觉。另外赞老白不为五斗米折腰(一个专家访谈小几千块呢)
想像個問題,當文本資料輸入的過程動不動就出現 404 跟敏感詞,這樣的狀況對學習有多傷。很多完全不相干的文字組合都會指到"屏蔽",造成他擁有超高的權重,這種環境怎麼有辦法訓練出好的對話AI呢?
Thanks. Very informative. Very positive view of China's AI. Hopefully, China can make breakthrough in higher-end chip manufacturing.
结尾这励志很正能量啊! 建议理性地谈谈胃啥老跟着人家跑? 又是巨贵体制, 又是核心,又是大基金, 又是历害国, 又是伟光正,结果除了人脸识别和防控技术, 以及廉价工程师和人矿能发挥优势的领域,啥时候咱中国人在伟光正的旗帜下也能来点能让全世界有点记忆的创新?比如小红粉为建筑狂魔激动不已,其实就是个人力便宜的优势, 人家德国日本早不干这类体力活了;比如这么一个大国, 那么多院士, 为啥把芯片给忽略了?是院士无能?还是举国体制的两面性?百多年的经济史, 早证明了国有企业的扯淡, 为啥还要国进民退, 书记政委们胡汉山都回来了, 还要拔苗助长自己搞自己过期的重新估值!国企高估值的结果, 不外乎国企人员多分点红,国企人员都是谁啊?估计大部分是那局长这主人的亲戚, 轮得到韭菜吗? 红粉韭菜无脑就罢了, 专业人士该多思考, 不能跺跺脚跑去美国了事。
6:42 说得太好了👍 我们唯有努力追赶,以后照葫芦画瓢,加倍奉还😤
簡單易懂的解説👍🏻👍🏻👍🏻
中国必定输掉这场竞赛,原因一,是中国没有芯片来构建足够的算力,原因二是中文内容原本就比英文少,尤其专业类资料,原因三是中国的内容审查制度导致中文输入内容缺陷,比如中国的gpt搜集不到足够的讨论64的资料,同时严厉的审查制度也导致中文输出内容成本变高。
不是说清华本来就有个ai可以写诗,结果因为自动生成疑似反诗就被禁了。这个土地想发展ai?
@Ragnar Allen 怎么,你也认为中国民众压根不能知道64?那么64之外中国民众还可以谈白纸运动,以及新疆集中营吗?
@@林天逸 清华ai这个我还不了解,但显然会出现类似的事情,因为中国禁止民众谈论的话题实在太多了,除64不能谈外,比如白纸运动,新疆集中营等等,都是不准谈论的。
@Ragnar Allen 请问:举着白纸喊习近平下课这事在中国能谈论不?
多年前就有人说硬件为王,看来确实是这样。
纽约时报中文网发表了一篇题为 “为什么ChatGPT没有出现在中国” 的文章,也提到了算力的问题,但更多的是其他因素。
为什么不看好字节跳动呢?
巨头合资成立新公司,共同投入
可行。
八个月前 仿佛就在昨天 如今中国速度 华为再一次向世界展示遥遥领先的不仅仅技术人才的培养 还有引领技术的发展的盘古大模型 🎉🎉🎉
Thanks!
chatGPT实现的应该是搜索算法!如果用自建数据库,那就太庞大了!
这三家如果自己的数据互不共享也是个问题吧?
是的,会是问题
这个问题好像已经有方案了,就是数据确权,付费分享,也有利于各个企业制作更多高质量的数据,不止这三家,很多媒体企业,数据处理企业都有一个统筹管理共享的方案
正在尝试微调定制gpt模型,这是我唯一能做的了!
都是問題,在這英文霸權時代,AI的數據將是問題,從學術論文到編程語言,都是英文,美國人可以不學中文,而中國人可以不學英文嗎?發論文在學術期刊上,基本都有英文,這個數據量差太多
還有目前全球經濟基本都受打擊,又有多少公司能撐得住這種燒錢開發,還有這種AI獲利方式也也在摸索
以上這兩點影響的人才的培養,說穿了這也是大陸AI開發者嘆氣和欲言又止的原因
以学术期刊举例没有任何道理,学术论文即便不是免费公开,也大多是付费公开。大多数学术资料美国人可以获得,中国人一样可以获得。而对于AI算法而言,英文或者中文区别根本不大。真正的问题归根结底只有一点,就是芯片制造,其他都是次要问题。
@@HiHi-yl9wd 很多論文是英文原文,翻譯過來都有偏差,而且目前AI光是學習一種語言就很吃力,多種語言更難,還有有些非英語系國家,論文也是英語,請問這種再一次翻譯或參雜本國語言論文,對AI學習難度又如何
@@HiHi-yl9wd 中國復旦大學類ChatGPT聊天機器人MOSS崩潰 團隊致歉:技術不成熟
團隊負責人、復旦大學計算機學院教授邱錫鵬日前受訪時表示,MOSS 有倫理判斷和法律知識,但目前它最大的缺點為中文水準不夠高,主要原因是網路上中文網頁干擾訊息較多,清洗難度很大。
@@binghsuanyu9724 这与我之前的回复没有关系。我的前提是: 基于英文学术期刊的信息库---这个库对于全球是绝大部分公开的---对该信息库训练出的模型加上一个中文IO并不是天大的难事(相较于芯片制造),即便是现在的ChatGPT也能做得不算坏。至于中文网络世界的公共信息, 尤其是学术相关信息水准不够,我完全同意。
@@HiHi-yl9wd 中文IO你的翻譯準確嗎?光是一堆語系英文就一堆,連中文都搞不好,外加亂七八糟翻譯,你認為這AI能準確回答你嗎?
流浪地球2里的量子计算机550A-550C-550W的迭代,更强大的硬件算力才支撑了更智能的 AI。
感觉你的内容还是很有深度,价值,以及自己的思考的。比油管那些蹭chatGPT流量的好多了。
支持老白,加油!
如果你问中国 版 AI GPT,它会给出与中央电视台广播相同的信息和答案。这便他们不会被审查和封闭.
谢谢你小白!👍!
周鸿祎认为是中国app造成数据孤岛,AI的基础是数据,在数据层面落后,硬件和算法无法你补。
我觉得各个大厂可以签署数据共享协议,仅仅在训练大模型的时候进行数据共享,互相开放模型训练需要数据的API。
@@user-wk6qw2bc8e 现在已经有联邦学习的解决方案了,问题是大家不用啊
周鸿祎就是个蹭流量的
中文文本數據在最近這幾年是越來越看不懂,一堆代表詞隱喻句特殊符號等,
最後甚至都直接不給回復張貼文章,若是要拿這些文本數據進行訓練,
這AI訓練的成效是感覺夠嗆啊?
算法的提升,会降低对算力的要求,人的大脑所需要能量,远比计算机小,所完成的运算效率与速度,是计算机所不及的。很多东西都是此消彼长的关系,不能把自己吓死了
世界上绝大多数人都是因为看到而相信,只有极少数人能因为相信而远见。
我恰恰觉得中国的人工智能一点也不落后,反而是最有变现希望的
是的 统一大市场优势 中国人受教育水平放在大国也算也很高
博主是否考量了政治正确因素,AI需要独立思考,没有认为因素,这样才可给出客观答案。但如果总考虑“敏感词”之类的,怎么开发真正的AI?
你可以试试问chatgpt俄乌战争的看法,看他中立否
客观?不存在的,你的观点一输出就是主观了。明感词你认为大漂亮就没有了吗?真是太年轻了你
@@tonychen5636 要少的多,限制也少的多
@@robinlee8814 側重不同而已 怕是未感受過 LGBT 種族問題的 cancel culture
哈哈哈,up主及其粉丝很难面对这个问题。
chatgpt 在国内不好应用说实话。国内的信息流其实是分割成区块的,字节系,阿里巴巴系,百度系等等。其中很多都是视频流,chatgpt 没法在这其中获取信息。。。那结果可想而知。
归根结底,差距是在芯片制造,而芯片制造的差距是在光刻机。
我看过比较靠谱的预测,中国大概还需要15年才能造出 EUV光刻机
虽然说光刻机的研发进度很慢,但15年ASML 是否会推出更先进的光刻机呢?
光刻机这一个科技点中国打不开,很多高科技产业都有卡脖子的危险。
中国的自主可控的EUV光刻机快的话3~5年,慢的话5~7年,15年按市场经济的路中国会整垮美国的所有的代工厂包括三星。现在的3纳米制程的成本业界已经承受不起了,往前推进的速度会慢很多,中国的机会还多的很。
@@richardliu4939 3到5年不可能造出EUV光刻机,DUV 光刻机还差不多。
3年前就开始说国产DUV光刻机快出来了,但现在还没有。EUV 绝对是10年以后的事了。
28纳米浸润式制程的光刻机已经落地了(就是出来了,前工信部长去年的一次采访中说2021年落地了,里面的关键部件有可能有日本的,新的情况需要面对,可能要在新的政策生效前备足部件,同时加紧攻关),产线验收一般会需要2~3年时间。别人说中国不可能的事,结果中国做到的多去了。梁孟松说他的团队3年完成了别人10年的活,北斗3号的林总说他们3年做了别人20年的事。2027年,中国在EUV光刻机方面一定会有消息的,说不定有产线验收的消息。中国的EUV光刻机方面有3条技术路线在走,光源方面在基础理论和验证方面已经有突破,在镜面加工方面央视的视频就有说能做到1纳米的光洁度(我看到一个视频说0.1纳米的平整度)能够满足EUV的镜面,双工台需要升级,现在的控制测量工具有清华和哈工的成果,华为的专利技术可以降低对光源功率的要求(清华的那个光源技术可以做到千瓦级,ASML的是250瓦)和提高良率,中国现在的EUV光刻机应该已经在做工程样机阶段,而且是3款样机,3~5年完成工程样机,再花2~3年完成产线调试,保守一点7~8年,这跟各路信息是相符的。很多信息指向2030年,我认为会提前2~3年,说2035年的,基本是对外忽悠的。
复制光刻机应该不需要很长时间,但是这些东西是商用,不是军用,所以需要专利,或者就是自己搞出来专利。所以15年恐怕是说中国自己有专利的光刻机,就等于15年后超越了ASML。
@Ragnar Allen 谢谢!
感谢老白的视频分享,华为的大模型在未来竞争机会大吗?
说得好,点赞
国产要做好政治正确
无知
@@evechen4262 之盲
說得好!
我認為最可怕的是當AI可以真正取代某些工作,例如AI 會計師,律師,醫生等等。美國公司可以用AI來節省大量人力成本和時間,這些由AI取代人工而做成生產成本的優勢差距,可能會帶來另一場市場壟斷,沒有取得AI幫助的公司,可能會失去原本的生產成本優勢而失去市場,這會是中國公司在沒法取得AI協助所面對的大困局。
@xiaosheng zhang 值得我们重视的是这个趋势,蒸汽火车刚出来时也跑不过马车。这个赛道上我们起码要跟紧,不能再落后了
如果没记错的话,美国GDP,这些人贡献很大,都ai了GDP不得缩水
@xiaoshengzhang6019 这不會兩三年內發生,不過若中國沒法突破現時光刻机,AI大數據共享的限制,我們有生之年肯定會發生
至少现在在大陆 , 很多医生的诊疗水平还不如我自己去网上各种搜查得到的结果。代替掉也没什么可惜的。创造的更多收入可以用于科研投入。就像白白老师说的,中国人口众多,很容易形成大规模的应用市场,跟移动互联网一样。日本和欧洲可是连门都没挨到。。规模化本身就是一个巨大的优势,技术差距是可以想办法的,造核武器也这么过来的。。
@xiaosheng zhang 你是民科吗?你做过AI吗,真以为这玩意容易呢,打模型就跟光刻机一样,结构复杂,需要人为调整的参数多,根本不可能一触而就好吗,别在这误导人了
差距有很多:核心算法,内容限制,政治体制,创新体制都是,算力从来不是差距
中國的人工智能一定會很強的,不過不是給中國人用的,是給黨用的,讓中國的禁言禁詞,封號刪帳,監控人民更有效率
如果只是錢的問題,對中國那就不是問題
单独一个AI不担心,如果未来大量的AI在网络上形成聊天社区,结成联盟。从而有了意识。人类就危险了
能让坏人拥有超能力吗?
落后就要挨打,别人的光刻机,软件,配套,包括军力,不想你染指很正常
没有训练芯片 哪里来的希望。
硬件是瓶颈
中国目前只是碰到了又一个“令人绝望的差距”,我们曾经也遇见过,只要方向对,还是很有希望追赶的
谈不上鸿沟。 chatgpt 没法有效获取中文信息流(比如我把产品教程放在抖音快手,那通过 chatgpt是没法得到正确反馈的)。国内的这类 ai 对比是有相对优势的。
@@waterspoutgogo 还没赢,不过有赢的希望,你还是乖乖地待在井里得了
@@waterspoutgogo 井蛙凑什么热闹,跟你有关系么
@@waterspoutgogo 所以嘞,还不滚?
量子计算机的出现呢 ?我弱弱的问一下,
1與0的差距
我并不看好国内大厂的责任义务说,最主要是看需求,有需求才有钞能力,有了钞能力才有投入的动力。好坏就不论了。
不明白 芯片都做不出来 如何体会什么力量
中国的文化单独搞不成的,中国的文化骨子里就是保守的,既得利益者都是被动进步的
真不知道那些人是怎么想的,这完全就是无赖的做法。
阿里百度腾讯?他们的芯片从哪来
芯片只是一个方面,更重要的是数据量,这点中国相对美国有优势。目前传统芯片技术马上就要到达物理极限,量子计算机才是未来。如果中国首先造出专门用于AI的量子计算机那芯片问题就会大为缓解。
@@waterspoutgogo 论互联网,世界上只有中美两国,其它的国家都是可以忽略的零头。
理性
雖然美國兩黨表面看起來爭鬥很厲害,但是大方向依然是美國深層政府在牢牢掌控。中國受到的壓力,比我們看到的更大,美國提前佈局的打擊面真的太寬了。可怕
就知道钱 有个毛创新 还是跟着别人屁股后面
人工智能最大的底层逻辑区别是民主与威权,,到底你拿人工智能干什么,是做邪恶的事还是让它为人类快乐自由幸福服务
為施暴者找理由及檢討被害人,放在哪裡都適用
想到中文与英文, 26个字母组合, 大数, 中文6万多个已是极限, 相对来说, 单个中文的信息量是大于英文的, 也可说, 算力在有限的空间内消耗的能量会小不少, 非专业人乱猜的😇
互联网公司也是要吃饭的,跑一次数据花那么多钱,真的熬不起,这波可能会要百度的命😅
老白的格局还是差了点儿。真正创新的驱动力不是民族的责任,祖国的期望,伟大领袖的指引。
怎么感觉相机没有对焦到老白,虚焦了?
沒有半導體技術 說甚麼AI都是空談
看了海外博主很多人说中国做不了AI 原因有以下几点:1、硬件AI芯片被封锁 2、算力成本高昂 ,创业公司没钱,3、大公司又很浮躁,没沉下心做数据库,简中内容单薄;
主要是訊息被政府的網路警察管制
China needs advanced AI chip and 3nm tech.
为梦想
很多行业,只要放开给中国人搞,不要这样限制那样限制,中国人一定能干出一番天地。我相信中国人。
不清楚有没有读Google和OpenAI的论文,得出视频的观点结论。感觉没有看这些公司做的成果,就下的轻易判断。不想赚钱,你把RUclips广告关闭啊。
我很喜欢听你聊天,
但是
把希望给阿里百度腾讯,还不如把希望留在openai
也许是对自己的最大善了
美国制裁中国到这样的程度了,你还把希望留在 OpenAI😂白啊白那么多讲芯片制裁的视频真是白做了
宁可自己萝卜白菜,也要给吃火鸡大餐的老美鼓掌,你这是基于人类视角的「大爱」啊。🤣
这东西就跟之前阿里云一样,是可以直接盈利的工业基建设施。谁先出来,谁占领市场;谁没有,谁跌落巨头神坛。
@@macing2010 太主观了,你什么知道给老美鼓掌,我没有肉吃?没肉吃,现在哪有力气鼓掌?
@@macing2010 这个世界没有莫名其妙的爱,也不需要莫名其妙的恨
半导体制造技术我们必须要赶上
有一点,现在的人工智能是朝着大模型堆算力堆数据的方式发展,可是至少我身边很多搞科研的人对这种模式是很不屑的。一个很常见的疑问是人脑一天只用消耗不到500卡路里就能做到智能,为什么人工智能要消耗这么多电力,还不如人聪明。所以人工智能未来的发展是否就是聚焦在算力之争上还要看未来的发展。如果这个行业接下来的爆发点在小模型,少样本学习上,可能算力又不是那么重要了。当然一切都是未知数,从当前的时间节点看,算力确实是人工智能发展最重要的东西。
补充一句,我觉得部分搞科研的看不上大模型,也有可能是因为他们没有那么多算力,做不了大模型只能研究小模型,小数据集。
@@zhaohorse4234 所以是在酸是么
可见你们这帮人科研搞得不怎么样。假如A I用1千倍甚至1百万倍的能源达到或超过人类的智力,那对产生无法估量的影响。机器学习的成果可以接近零成本零时间的复制。连着点都看不清还能搞什么科研?
为何不合作?让资本更有效的发挥!
中国的公司问题就是浪费资源!
嘿~让政府去拉去统筹安排~
我怎么感觉这玩意是先炒起来让大家去玩,让大家去帮它完善,好像公开的内测一样,关键大家都是免费帮它
为什么每样每个赛道。每个项目都要去比第壹呢???chat cpt 有那么重要吗?(花大量资源金钱)有那么多其他重要赛道不去追赶,什么都想No 1, 哈哈。。。
啥也不多说。。。台湾no#1
台湾早已堕落到难以救助深潭,没必要去提她!!!
人工智慧的发展会导致大规模的失业,现在还看不出来,五到十年内必浮现,到时候就惨了
是的。
坦率地讲,虽然也试着用了一下ChatGPT,但是我真的不知道/看不出它起码现在有什么用。难的我比它强,简单的它写的太low,不知道的它顺嘴胡诌。提高效率的工具?
它在学, 高速地
写辞职信 请假理由 和各种书面模版 和部分取代那种杂志类或yutubeer 的文字编辑 也可以当维基百科 只要是事实上的东西都能快速查到
@@user-vs7gp1yt3u好吧,这个我真的不太确定。不信你问它几个关于《红楼梦》这部小说内容的事实,他的回答让你惊掉下巴。其实,当你对于它任何基于事实的回答表示质疑后,他都改为相信谎言。
@@weihawang4246他只是在很安全和很low的抄袭与模仿。无疑地,它怎么可能会是一个critical thinker呢。
👍👍👍👍👍
三家都是英伟达的大客户,做chatGPT越好,英伟达赚得越多,说白了就是小米和高通的关系。
昇腾不是GPU,mindstudio也不是对标CUDA-X
是,严格意义上,mindstudio不对标CUDA-X。在chatGPT场景中,需要大规模的矩阵运算,确实多用GPU并行计算,而非ASIC卡。谢谢指出。
@@aaronwhitetalk 另外,麒麟算ARM生态,没有自己的生态,xPU领域,还没看到能挑战CUDA的生态。
你的 chat 的發音跟我查字典的發音不太一樣