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ChatGPT专题报告：解析ChatGPT背后的技术演进
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ChatGPT专题报告：解析ChatGPT背后的技术演进

ChatGPT 人工智能
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的发展历程可分为三个阶段； 1）上世纪 80 年代之前，人工智能开始萌芽，基于规则的语言系统占据主导，出现了机器翻译以及语言对话的初级产品；2）1980 年之后，机器学习在全球范围内兴起，自然语言处理走向纯粹的统计学，90 年代后神经网络引入，NLP 进入了快速发展期，并在 2000 年后逐渐开启了商业化进程；3）2017 年，Google 发布著名论文《Attention is All You Need》
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从ChatGPT看芯片产业机遇：ChatGPT引发算力革命，AI芯片产业链有望率先受益
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从ChatGPT看芯片产业机遇：ChatGPT引发算力革命，AI芯片产业链有望率先受益

ChatGPT 人工智能
ChatGPT是由OpenAI公司开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月发布，推出不久便在全球范围内爆火。根据World of Engineering数据显示，ChatGPT达到1亿用户量用时仅2个月，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。与之相比，TikTok达到1亿用户用了9个月，Instagram则花了2年半的时间。从用户体验来看，ChatGPT不仅能实现流畅的文字聊天，还可以胜任翻译、作诗、写新闻、做报表、编代码等相对复杂的语言工作。ChatGPT爆火的背后是人工智能算法的
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ChatGPT如何改变算力基础器件
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ChatGPT如何改变算力基础器件

ChatGPT 人工智能
印刷电路板（Printed Circuit Board，简称PCB）作为电子产品的重要组成部分，是电子元器件连接的重要桥梁。PCB 是指在通用基材上按预定设计形成点间连接及印制元件的印制板，其主要功能是提供机械支撑，便于插装、检查和测试，使各种电子零组件形成预定电路的连接，起中继传输的作用。PCB制造位于产业链中游，相对于上下游行业集中度较低，议价能力偏弱。据Prismark数据，PCB产业链上游为相关原材料，主要包括铜箔、铜箔基板、玻纤布、树脂等，材料成本占比PCB成本约60%；下游主要包括通
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人工智能行业动态分析：GPT4及ChatGPT相关应用梳理
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人工智能行业动态分析：GPT4及ChatGPT相关应用梳理

人工智能 GPT4 ChatGPT
3月15日 OpenAI发布多模态大模型GPT-4，其不仅在语言处理能力上提高，还具备对图像的理解和分析能力。GPT-4商业化进程加快，开放API的同时还发布了在6个不同商业场景的应用落地。随后微软发布了震撼的微软365 Copilot，极大提升office的生产力和交互方式。此前，ChatGPT就已经展示了强大的能力，在文字创造、人机交互、教育、影音、零售等多场景落地应用。我们认为，多模态大模型已在多领域具有专家能力，未来将深度赋能千行百业，改变生产生活方式。1. 2023年3月15日，Ope
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ChatGPT技术原理、演进路线和应用场景专题分析
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ChatGPT技术原理、演进路线和应用场景专题分析

ChatGPT 人工智能
为什么 ChatGPT 如此重要？AI C 端产品中的第一个爆款，可能代表着商业化的拐点。1）从用户体验上，比起竞品和上一代产品，ChatGPT 的连续对话能力明显更强，具备了大范围商业化的潜力。2）从应用场景的潜力上，语义文本类产品想象空间较图片类更大。短期看有望落地的包括更专业的客服机器人、更垂直更专业化的 AI（如医疗教育领域）、新一代的智能搜索等。3）ChatGPT的出现或将加快巨头对于 AI 的发展速度。ChatGPT 的成功或将促进各科技巨头加大对于 AI 的研发投入，如谷歌近日宣布
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ChatGPT专题报告：文心一言发布在即，大模型有望引领产业智能化变革
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ChatGPT专题报告：文心一言发布在即，大模型有望引领产业智能化变革

ChatGPT 人工智能
ChatGPT 热度不减，大模型发展迈进新时代。ChatGPT 发布至今已经过去 4 个多月，但热度仍然不减。 2023 年 3 月， OpenAI 上线了基于 GPT-3.5 Turbo 模型的ChatGPT API，允许第三方开发人员通过 API 将 ChatGPT 集成到他们的应用程序和服务中，相比于之前一代开放的 Davinci 模型成本降低了 90%，有望加速其在商业化领域的落地。目前 AIGC 领域的产业格局已初步建立，可分为基础层、中间层和应用层。我们认为，完整的大模型在垂直场景落
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ChatGPT专题报告：GPT，大模型多模态应用展望
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ChatGPT专题报告：GPT，大模型多模态应用展望

ChatGPT 人工智能
ChatGPT通过大模型突破AI瓶颈，GPT-4多模态应用带动商业化加速。ChatGPT凭借大算力、大规模数据训练、基于人类知识的强化学习等方式突破AI技术瓶颈，获得超预期的用户体验效果与市场反响。回顾GPT系列模型演进，GPT-1结合无监督预训练与有监督微调过程，GPT-2突出零样本设定，GPT-3强调上下文学习能力，参数量、训练数据量不断提升。我们预计即将推出的GPT-4或支持多模态应用，开启通往人工通用智能（AGI）之路，并有望控制训练成本，降低使用门槛。目前，ChatGPT已在C端推出C
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人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对
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人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对

ChatGPT 人工智能
ChatGPT（GPT，Generative Pre-trained Transformer, 生成预训练转换器）的出现反映出了人工智能发展的新趋势，即AI正在从感知智能向认知智能快速发展。美国作为人工智能发展领域的前沿国家，其拥有一系列具备充足技术和资金资源的公司和实验室，如谷歌、微软、OpenAI等。中国作为人工智能领域发展的重要参与者，中国正在加快其在通用大模型领域的投资与研究。例如，百度、腾讯、阿里、科大讯飞等大型科技公司正在加速开发该领域的技术。
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ChatGPT团队背景研究报告
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ChatGPT团队背景研究报告

人工智能 ChatGPT
ChatGPT 团队规模不足百人（共 87 人）。分析发现，其显著特征是“年纪很轻”、“背景豪华”、“聚焦技术”、“积累深厚”、“崇尚创业”和“华人抢眼”。该团队平均年龄为 32 岁，“90 后”是主力军。他们引领的这一波大型语言模型技术风潮，充分说明了那些经常被认为研发经验不足的年轻人，完全有可能在前沿科技领域取得重大突破。团队成员绝大多数拥有名校学历，且具有全球知名企业工作经历。从成员毕业高校分布看，校友最多的前 5 大高校是斯坦福大学（14 人）、加州大学伯克利分校（10 人）、麻省理工学
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DPU行业专题报告：ChatGPT推高算力需求，DPU支撑算力效率提升
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DPU行业专题报告：ChatGPT推高算力需求，DPU支撑算力效率提升

ChatGPT 人工智能
DPU 发展有望进入快车道。DPU（数据处理芯片 Data Process Unit）被认为是继 CPU 和 GPU 之后的“第三颗主力芯片”。得益于智能网卡方案的逐步成熟，叠加全球通用服务器出货量的稳定增长、L3 以上级别智能驾驶汽车的技术落地、工业控制领域的需求增加等原因，全球、国内 DPU 产业都有望实现快速发展。全球 DPU 市场高景气延续，国内 DPU 市场加速追赶。据赛迪顾问《中国DPU 行业发展白皮书》，2020 年全球 DPU 产业市场规模达 30.5 亿美元，预计到 2025
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数据、算法、算力共振推动AIGC发展，模型开源及商业化带来的产品化浪潮及通用人工智能领域的初探推动AIGC破圈。AIGC传媒相关应用有望超千亿。
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数据、算法、算力共振推动AIGC发展，模型开源及商业化带来的产品化浪潮及通用人工智能领域的初探推动AIGC破圈。AIGC传媒相关应用有望超千亿。

人工智能 AIGC ChatGPT 百度文心一言
国产“ChatGPT” 扬帆启航。 OpenAI的商业模式为API接口收费。我们认为此种商业模式具有“卡脖子”的风险，因此我国需要发展自主可控的“ChatGPT”。国产生态正在逐步繁荣，百度打响国产ChatGPT领域“第一枪”，其在算法、算力、数据、生态、平台五方面皆有储备；ChatGPT的竞争本质即大模型储备竞赛，大模型是人工智能发展的必然趋势，也是辅助式人工智能向通用性人工智能转变的坚实底座。大模型分为NLP(自然语言处理)、CV(计算机视觉)、多模态和科学计算四类。此外，中美科技巨头已经开
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