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自从OpenAI推出了CHATGPT，用户量就一直在不断增加，如今已突破了百万大关。CHATGPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，可以与用户进行自然语言交互，并提供有用的信息和回答用户的问题。它的用户数量的快速增长，不但反应了人们对人工智能技术的日趋热中，也证明了CHATGPT在满足用户需求方面的出色表现。

CHATGPT的用户量突破百万，不但源于OpenAI在人工智能领域的技术储备和研发能力，也得益于其在推广和营销方面的努力。OpenAI通过将CHATGPT与各种利用场景相结合，如智能助手、客服机器人、教育辅助工具等，吸引了大量用户的关注和热忱参与。CHATGPT的用户数量的快速增长也表明了人们对人机交互技术的兴趣和需求的大幅提高。

CHATGPT作为一种聊天机器人，有着强大的语义理解和生成能力。通过深度学习算法和大范围数据的训练，CHATGPT可以根据用户输入的问题或指令，生成自然流畅的回答，并且能够理解上下文的语义关系，实现更加智能化的交互体验。用户可以通过与CHATGPT进行对话，获得所需的信息，解决问题，乃至进行文娱和闲谈。CHATGPT的用户数量突破百万，也意味着愈来愈多的人开始意想到CHATGPT在信息获得和问题解决方面的独特价值。

除提供有用的信息和回答，CHATGPT还在许多领域展现出了潜力。教育领域可以利用CHATGPT作为辅助工具，为学生提供问题解答和学习指点；商务领域可以将CHATGPT利用于在线客服系统，提升用户体验和服务质量；文娱领域可使用CHATGPT作为虚拟角色与用户互动，创造出更加丰富多样的文娱体验。随着用户数量的增加，CHATGPT在各个领域的利用也将进一步扩大和深化。

随着CHATGPT用户量的不断增加，也引发了一些问题和挑战。怎么处理用户隐私和安全问题，避免用户个人信息被泄漏，是OpenAI需要重视的重要问题。如何有效管理系统的负载和用户需求，保证CHATGPT的稳定性和响应速度，也是OpenAI需要关注和解决的问题。与用户进行交互的方式和内容，也需要斟酌到道德和伦理的因素，确保CHATGPT的使用不会引发不良影响和负面效果。

CHATGPT用户量突破百万，标志着人工智能技术在人机交互领域的快速发展和广泛利用。随着CHATGPT的不断完善和创新，相信其在未来能够为用户提供更加智能化和个性化的服务，满足人们多样化的需求。也需要注意解决相关的问题和挑战，确保人工智能技术的正面价值得以最大程度地实现。

CHATGPT用户量突破百万（CHATGPT用户数量）

开年以来 ChatGPT、GPT⑷ 的相继面世再度掀起计算机科学领域通用人工智能（AGI）研究热潮，也不断刷新我们对 AI 的认知。

作为具有人类水平表现的大型多模态模型，GPT⑷ 被视为迈向 AGI 的重要一步，标志着创新范式的深度变革和生产力的重新定义，也势必带来更多元的产品迁移。

截至全球已有超百万家初创公司宣称使用这一秘密武器来创造新产品，而这些产品将完全改变从法律到股票交易，从游戏到医疗诊断的近乎一切领域。

虽然其中很多是营销泡沫，但与所有技术突破一样，总会存在炒作周期和意想不到的远期效果。

事实上在另外一边，进入 2023 年智能汽车领域一样十分热烈。

智能化已然成为上海车展全场关注的最大焦点，除激光雷达等关键传感器的单点式突破，各大巨头也纷纭展现智能驾驶全产品矩阵，城市场景辅助驾驶量产落地加速推动。

更加BEV、大模型、超算中心等计算机热词正在与自动驾驶、行泊一体、城市 NOA 等智驾焦点火速排列组合，很有相互融合、双向奔赴的味道。在这背后，一方面是最近几年来智驾、智舱延续升级对 AI 在汽车场景落地的数据、算法、算力不断提出更高要求，另外一方面，AGI 的重大突破也已将触角伸向智能汽车，将其视为实现闭环利用的重要场景，很多企业布局已相当高调。日前，商汤科技 SenseTime 举行技术交换日活动，分享了以「大模型+大算力」推动 AGI 发展的战略布局，并公布该战略下的「日日新 SenseNova」大模型体系。

在「大模型+大算力」加持下，本次上海车展商汤绝影驾、舱、云一体产品体系已全栈亮相，近 30 款合作量产车型集中展出，商汤也再度分享了智能汽车时期的 AGI 落地新思考。本次上海车展亮相的部份绝影合作车型展现

01、算法：AI 正式步入大模型时期

如商汤科技联合开创人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚所言，「AGI 催生了新的研究范式，即基于一个强大的多模态基模型，通过强化学习和人类反馈不断解锁基模型新的能力，从而更高效地解决海量的开放式任务。」通用大模型并不是为自动驾驶而生，或为满足自动驾驶的特定任务需求而设计。但智能驾驶开发的诸多新需求已在推动算法从专用小模型向通用大模型快速演进。

应对海量数据处理和 Corner Case 问题的迫切需求。

对感知系统低频出现但相当重要的小目标及带来的潜伏安全隐患，算法开发需要面对海量数据，传统的 AI 小模型将难以同时处理大数据量和高复杂度的任务。通用大模型则可用在长尾目标的初筛进程，并叠加语料文字处理得到很好的效果。

再比如智驾算法开发对自动化数据标注、下降人工本钱的诉求。相比于人工标注，通用大模型将自动化对海量数据完成标注任务，大幅下降标注数据获得的时间本钱和本身的金钱本钱，从而缩短研发周期、提升本钱效益。

处于类似的考量，最近几年来国内外巨头企业已围绕大模型纷纭展开各自智驾布局。

继 Google 于 2017 年提出将 Transformer 结构利用在 CV 领域图象分类，大模型已在 GPT⑵、GPT⑶、BERT 等当中不断证明实力，特斯拉率先站台 Transformer 大模型征战图象视觉。

国内企业也紧随其后：

毫末智行已宣布自动驾驶认知大模型正式升级为 DriveGPT，百度表示利用大模型来提升自动驾驶感知能力并将大模型应用到数据发掘，华为也已宣布加入大模型争霸赛，自研「盘古」行将对外上线。

作为行业领先的人工智能公司，商汤在大模型领域可谓披荆斩棘，过去一两年则全面将大模型能力在各业务线 20 多个场景落地，包括智能驾驶。

商汤「日日新 SenseNova」大模型体系背后是大模型研发中深厚的积累。商汤有自己的全栈大模型研发体系，其中就包括针对大模型的底层训练及实行进程中的各种系统性优化。

商汤近期向社区发布的用于真实感知、重建和生成的多模态的数据集 OmniObject3D 中包括 190 类 6000 个物体，数据质量非常高。

商汤在 2019 年就已首次发布 10 亿参数的视觉大模型，到 2022 年参数范围已到达 320 亿，这也是世界上迄今为止最大的视觉模型。

商汤也在智驾领域延续展现大模型能力。2021 年开发的 BEV 感知算法在 Waymo 挑战赛以绝对优势获得冠军，2021 年 BEV Former 的 Transformer 结构至今或者行业最有影响力的 BEV 工作，今年开发的 UniAD 是业内首个感知决策一体化的端到端自动驾驶解决方案。

在技术实力的另外一端是量产进度。商汤也给出了自己的智能驾驶量产公式：

自动驾驶技术能力=场景数据 x 数据获得效力 x 数据利用效力 =场景数据 x 数据获得效力 x 先进算法 x 先进算力。

而先进的算法大模型不但将通过跨行业数据会聚提升驾驶场景数据资源，通过数据闭环开发模式和自动数据标注提升数据获得效力，更将大幅提升感知精度和感知丰富度进而成倍提升数据利用效力。

依托原创 AI 算法和模型积累，商汤领先的 BEV 感知算法推动国内首批量产利用，并采取 Domain Adaption 算法有效解决跨域泛化问题。商汤首创的自动驾驶 GOP 感知体系将目标数据获得的人力本钱下降 94%，实现低本钱的车端模型开发，目前也已投入量产利用。

02、算力：智能汽车时期的重要基础设施

随电子电气架构技术由散布式不断向集中式演进，大算力芯片成为新型电子电气架构实现的物理基础。

最近几年来车端芯片算力发展突飞猛进，如英伟达计划中的 Atlan 单颗芯片算力超 1000TOPS，THOR 单颗算力超 2000TOPS，将大幅提升单车感知决策能力。

而在云端，AGI 在自动驾驶、网联等场景的泛化利用将提出比车端指数级更高的算力要求——从数据标注到模型训练，从场景仿真到算法迭代。

算力将是智能汽车时期的新型基础设施。

在此背景下，最近几年来主流企业纷纭开启双线并行探索，车端自研算力平台，云端建立超算中心。而进入大模型时期后，数据量随着多模态的引入也将大范围增长，因此必定也会致使 AGI 对算力需求的剧增。

可以看到，英伟达车端云端同步布局并将提供端到真个全栈式 AI 加速计算解决方案，特斯拉也早在 2021 年 8 月发布自研云端超算中心 Dojo。

据近期报导，埃隆·马斯克也将成立一家人工智能公司来与 OpenAI 竞争，已租赁数千个英伟达 GPU 并一直招募 AI 研究人员和工程师。

国内方面，吉祥、蔚来、特斯拉、毫末智行、小鹏等企业也已跟进布局云端算力集群，投入巨大以提升智驾开发算力储备。对商汤来讲，如果说大模型将是支持智能驾驶的上层建筑，那末大算力就是数字基座。

商汤科技董事长兼 CEO 徐立表示，目前大模型对基础算力、基础设施的需求非常旺盛，基础算力对并行效力的要求也非常高，但真正好用的基础设施其实十分稀缺。

出于这一缘由，商汤用时五年自建了业界领先的 AI 大装置 SenseCore，完成 2.7 万块 GPU 的部署并实现 5.0 exa FLOPS 的算力输出能力，是亚洲目前最大的智能计算平台之一，可同步支持 20 个千亿范围参数量的超大模型同时训练。

位于上海临港的 AIDC 人工智能计算中心将为智能汽车的数据存储、标注、脱敏、仿真训练、算法迭代到部署的闭环提供算力支持，买通基于数据驱动的算法生产全流程，加速高级别智能驾驶技术的 AI 模型生产和延续迭代，推动实现范围化量产。

在 AIDC 的基础上，AI 大装置也将提供支持大模型生产的一系列服务：处理大模型需要的自动化数据标注，将使智能标注效力提升百倍；大模型推理部署，使得推理效力提升 100% 以上；大模型并行训练，最大 4000 块卡并联的单集群，可训练参数量超 5000 亿的稠密模型，可训练超万亿参数；大模型增量训练，增量微调本钱下降 90%；开源模型和大模型训练开发者工具，大范围提升开发效力。

如此范围的算力设施即便特斯拉同期也尚难以望其项背，也势必推动大模型的高效闭环。

03、「大模型+大算力」推动智能汽车行业整体进程

汽车行业正在面临百年未有之大变革。虽然此次以「大模型+大算力」推动 AGI 发展是商汤提出的战略布局，但这一理念早已在行业层面达成共鸣。基于感知、决策规控和 AI 云三大核心能力，商汤「大模型+大算力」已赋能绝影驾、舱、云三位一体产品体系量产落地：

除智能驾驶领域的全栈能力和行泊一体量产解决方案外，「大模型+大算力」也正在助力商汤打造智能座舱跨场景生态。车展期间，与商汤「日日新 SenseNova」大模型体系深度融会的绝影未来展现舱升级亮相，语言大模型「商汤商量 SenseChat」和 AIGC 文生图平台「商汤秒画 SenseMirage」也已上车，多点融会重构人车交互方式，打造第三空间。以「商量」为例，作为千亿级参数的自然语言处理模型，其使用大量数据训练并充分斟酌中文语境，展现出出色的多轮对话和超长文本的理解能力。商汤也展现了语言大模型支持的诸多汽车场景创新利用，如在行车进程中化身「邮件助手」自动提炼关键信息，作为「会议助理」自动生成会议记要，大大节省用户行车时处理工作的时间和精力，为未来出行的利用场景拓展带来丰富的想象空间。以人工智能大模型开发、生产、利用为核心，一站式

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CHATGPT援用数据

要在Chat GPT中显示数学公式，可使用LaTeX语法。LaTeX是一种专业的排版系统，它支持排版数学公式、符号、字体等，被广泛用于学术出版和科技写作等领域。

要在Chat GPT中使用LaTeX语法，需要在输入公式时使用特定的符号和语法，例如使用“$”符号包围公式，使用“\”符号表示特殊的符号和命令，例如“\alpha”表示α符号。

在Chat GPT中，可使用一些插件或网站，如MathJax和LaTeX2HTML等，来将LaTeX语法转换为可视化的数学公式。

在Chat GPT中显示数学公式需要一定的LaTeX语法基础，并且要引入相应的插件或网站。

要让chatgpt显示数学公式，需要在Chrome中安装插件。安装后，开启插件栏便可。如果不想显示公式，可以关闭插件。

有时候，我们想复制到markdown文件中，但ChatGPT有时会显示行内公式，此时可以问ChatGPT要显示的损失函数。这样所有公式都会直接显示latex代码，而不会再像前面的四不像了。

CHATGPT援用数据

ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不但上知天文下知地理，知识渊博，还可以根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交换，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，乃至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引发无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。

CHATGPT用户数量

一款利用的用户数据，建议在点点数据（DIANDIAN.COM）进行查询，非常方便的。这个平台有专门的SDK数据分析，还可以对app实时监控，提供更精准的利用情报。

CHATGPT公用账户

会。ChatGPT是一款针对特定用户的在线聊天服务，它不允许同一账号同时登录。用户需要使用独立的账号和密码来登录ChatGPT，并且每次登录都需要输入账号和密码。这是为了确保用户的安全。

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