GPT4：AI技術和工程的偉大創新，開啟科技“十年新周期”
GPT-4是世界首個最接近AGI的先進AI系統，展現出強大的“涌現能力”。GPT的成功，得益于其參數規模擴大，RLHF、Transformer、Prompt、插件、系統工程等方面的偉大創新。我們預計，ChatGPT將對科技產業產生深遠的影響，類似于操作系統，ChatGPT將接入現有的全部軟硬件系統。GPT-4的誕生將加速AGI時代的到來，開啟科技“十年新周期”。 AI算力：科技企業大模型競賽的核心“裝備”，AIGC應用的關鍵基建 Transfomer架構大模型訓練對算力的消耗呈指數級增長。2023年1月，ChatGPT計劃再向微軟融資100億美金，該融資將是新一代大模型算力基建的主要資金來源。ChatGPT激發“鯰魚效應”，全球科技巨頭將AI戰略提升到空前高度，算力作為新一輪科技競賽的核心“裝備”，迎來需求的脈沖式增長。未來，ChatGPT應用的全面落地還將釋放更為廣闊的算力需求。 計算是AI算力的核心引擎，存儲、網絡、軟件是AI算力的主要發展方向 1）計算：GPU是ChatGPT訓練和推理的核心支柱，其更新速度遠超過“摩爾定律”，受益于AI和高性能市場需求增長，GPU行業景氣度顯著提升。AI服務器作為GPU的重要載體，預計其市場規模、滲透率將隨著GPU放量迎來同步高增。 2）網絡：已成為限制AI算力提升的主要瓶頸，英偉達推出InfiniBand架構下的NVLink、NVSwtich等方案，將GPU之間的通信能力上升到新高度。而800G、1.6T高端光模塊作為AI訓練的上游核心器件，將受益于大模型訓練需求的增長。 3）存儲：“內存墻”是制約算力提升的重要因素。NAND、DRAM等核心存儲器在制程方面臨近極限，不斷探索“3D”等多維解決方案。HBM基于其高寬帶特性，成為了高性能GPU的核心組件，市場前景廣闊。 投資建議 ChatGPT對算力的影響遠不止當前可見的基建投入，未來Transformer大模型的迭代推動模型訓練相關需求的算力增長，以及AIGC大模型應用的算力需求，將是算力市場不斷超預期的源泉。相關公司： 1、計算 1）服務器：浪潮信息、中科曙光、紫光股份、工業富聯、緯創、廣達、英業達、戴爾、聯想集團、超威電腦、中國長城、神州數碼、拓維信息、四川長虹； 2）GPU：英偉達、AMD、Intel、海光信息、寒武紀、龍芯中科、景嘉微； 2、網絡 1）網絡設備：紫光股份、中興通訊、星網銳捷、深信服、迪普科技、普天科技、映翰通； 2）光模塊：中際旭創、新易盛、光迅科技、華工科技、聯特科技、劍橋科技、天孚通信； 3、存儲 1）存儲器：紫光國微、江波龍、北京君正、兆易創新、瀾起科技、東芯股份、聚辰股份、普冉股份、朗科科技。
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大模型主導的生成式AI，尤其是GPT-4的發布，讓人類社會看到了通用人工智能時代的曙光。這意味著，經過“大工業化”的高效預訓練后，具備了強大的泛化能力，能夠在眾多領域像人類一樣進行思考、解決問題，并進行持續、快速的自我進化，大模型主導的生成式AI，將擁有極為廣闊的應用前景，有望賦能千行百業。未來，每個行業都將再進行一次智能化改造！
在政策層面，中央首次提到通用人工智能，為AIGC產業的發展提供了積極政策環境。
技術層面，作為AIGC生態的核心，大模型本身可根據可交互對象分成文本、音頻、圖像、視頻等不同模態以及跨模態，更多的模態，則意味著更多的交互和應用場景組合。我國AIGC產業目前尚處于發展初期，各模態技術發展進度不盡相同。目前，以文本生成、音頻生成應用相對廣泛。
當前，在應用層面，縱向看，在垂直應用方向上，傳媒、教育、營銷、客服、數字人等數字化程度更高、容錯率相對較高的領域先行先試；橫向看，在價值鏈角度，主要集中于技術嘗鮮、組織內部的提效降本，下一步將朝著終端用戶側的價值創造及傳遞場景展開。
圖片報告關鍵發現
大模型支撐的生成式AI，讓人類社會有望步入通用人工智能時代，擁有廣闊的應用前景，有望賦能千行百業。 當前生成式AI的落地整體處于初級階段，不同模態的落地時間表差異明顯，企業需求主要集中在數字化程度高、容錯率相對較高的領域，以借助中間件調用大模型能力為主要方式。數字內容產業、客戶服務是生成式AI滲透的典型行業和場景。 AIGC+數字內容：數字經濟快速發展，帶來國內數字內容消費需求的持續快速增長，但國內數字內容產業面臨需求變化快、供給側內容整體過剩而優質供給不足的問題。以長音頻數字內容生產為例，AIGC能夠助力內容生產的工程化、高質量、個性化。 AIGC+客戶服務：大模型依托自身強大泛化能力優勢，有望給國內智能客服領域的服務前、服務中、服務后各環節帶來效能提升。但由于存在效果不明、數據安全等問題，短期內大模型很難對現有智能客服體系實現完全替代和顛覆，廠商需要探索如何在融合大模型能力的同時實現模式突破。
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一、AI框架重要性日益突顯，框架技術發展進入繁榮期，國內AI框架技術加速發展： 1、AI框架作為銜接數據和模型的重要橋梁，發展進入繁榮期，國內外框架功能及性能加速迭代； 2、Pytorch、Tensorflow占據AI框架市場主導地位，國內大廠加速布局AI框架技術； 3、AI框架技術從工具逐步走向社區，生態加速形成，未來圍繞安全可信、場景落等維度呈現顯著發展趨勢； 二、GPT開啟AI大模型時代，國內外大廠發力布局，商業化空間加速打開： 1、數據、算法、模型三輪驅動AI發展，大模型優勢顯著，成為AI主流方向； 2、GPT開啟千億參數級AI大模型時代，語言、視覺、科學計算等大模型快速發展； 3、微軟加速AI商用化進程，國內大廠發力布局，看好在細分場景下的應用落地； 三、建議關注標的： 1、基礎層：AI算力：中科曙光；大模型：360，科大訊飛 2、應用層：AI+工具：金山辦公；AI+建筑：廣聯達；AI+法律：通達海；AI+醫療：創業慧康，久遠銀海；AI+教育：科大訊飛；AI+網安：安恒信息、奇安信；AI+金融：同花順；AI+交通：佳都科技
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ChatGPT
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ChatGPT系列報告地址：//www.zhuanzhi.ai/topic/tpcac5a15a1c8b5293bfc970b97839eaf7
01ChatGPT是全要素生產率提升的核心 ChatGPT將顯著提升我國全要素生產率 全要素生產率（Total Productivity Factor，TFP)由技術創新、技術效率、規模效率和配置效率等因素決定，未來隨著我國進入高質量發展階段，TFP的改善可有效對沖人口老齡化帶來的壓力，TFP決定了我國潛在增長中樞。 ChatGPT在很多傳統領域會產生勞動力替代，但也會產生很多新的就業機會。2004年之后，中國從劉易斯的二元經濟發展階段進入到新發展階段，農村人口從過剩變為短缺，勞動年齡人口占總人口的比重開始下降。 ChatGPT可與人類開展連續對話，ChatGPT可勝任報告起草、詩歌創作、代碼撰寫等復雜任務。通過“學習”和“理解”人類語言，標志著人工智能技術應用將進入快車道。通過對超過1萬億個人類詞匯和1700億個模型參數進行高效迭代訓練，ChatGPT具備強大的自我學習、推理和歸納總結能力。 02ChatGPT是人工智能科技革命的縮影 ChatGPT是人工智能科技革命的縮影 ChatGPT是人工智能科技革命的縮影。實際上，2010年前后，以人工智能、云計算、大數據、物聯網等組成元素的新一輪科技革命開始孵化、孕育和成長，如智能汽車、新能源汽車已經開始逐步替代傳統汽車，廣泛地應用生產生活。 ChatGPT可以理解為一個高情商、理性且學識淵博的聊天機器人，歸納學習能力強，但在專業領域尚不具備預測能力，如宏觀經濟預測、大類資產價格走勢等。不過，在可預見的未來，ChatGPT將在養老、教育、醫療、內容創作等領域實現廣泛的應用。
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ChatGPT系列報告：
**刷爆的ChatGPT什么算法這么強！臺大李宏毅老師國語講解《ChatGPT (可能)是怎么煉成的 》！ **
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【芯片算力】▲芯片需求=量↑x價↑，AIGC拉動芯片產業量價齊升。1）量：AIGC帶來的全新場景+原場景流量大幅提高；2）價：對高端芯片的需求將拉動芯片均價。ChatGPT的“背后英雄”：芯片，看好國內GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模塊產業鏈。 相關標的：海光信息、景嘉微、龍芯中科、中國長城、安路科技、復旦微電、紫光國微、寒武紀、瀾起科技、德科立、天孚通信、中際旭創。 【深度學習框架】深度學習框架是人工智能算法的底層開發工具，是人工智能時代的操作系統，當前深度學習框架發展趨勢是趨于大模型訓練，對深度學習框架的分布式訓練能力提出了要求，國產深度學習框架迎來發展機遇。 相關標的：百度、海天瑞聲、商湯科技、微軟、谷歌、Meta。 【深度學習大模型】ChatGPT是基于OpenAI公司開發的InstructGPT模型的對話系統，GPT系列模型源自2017年誕生的Transformer模型，此后大模型數量激增，參數量進入千億時代，國內百度也發布了ERNIE系列模型并有望運用于即將發布的文心一言（ERNIEBot）對話系統，未來國內廠商有望在模型算法領域持續發力。 相關標的：百度、科大訊飛、商湯科技、谷歌、微軟。 【應用】ChatGPT火爆全球的背后，可以窺見伴隨人工智能技術的發展，數字內容的生產方式向著更加高效邁進。ChatGPT及AIGC未來有望在包括游戲、廣告營銷、影視、媒體、互聯網、娛樂等各領域應用，優化內容生產的效率與創意，加速數實融合與產業升級。 相關標的：百度、騰訊、阿里巴巴、網易、昆侖萬維、閱文集團、捷成股份、視覺中國、風語筑、中文在線、三七互娛、吉比特、天娛數科。 【通信】AIGC類產品未來有望成為5G時代新的流量入口，率先受益的有望是AIGC帶來的底層基礎算力爆發式增長。 相關標的：包括算力調度（運營商）、算力供給（運營商、奧飛數據、數據港）、算力設備（浪潮信息、聯想集團、紫光股份、中興通訊、銳捷網絡、天孚通信、光庫科技、中際旭創、新易盛）、算力散熱（英維克、高瀾股份）。
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Python是訪問、操作和從各種數據中獲得見解的理想選擇。Python for Data Science通過根植于實際示例和實踐活動的邊做邊學的方法向您介紹Python的數據分析世界。您將學習如何編寫Python代碼來獲取、轉換和分析數據，為業務管理、市場營銷和決策支持中的用例實踐最先進的數據處理技術。
您將發現Python豐富的用于基本操作的內置數據結構集，以及用于數據科學的魯棒的開源庫生態系統，包括NumPy、pandas、scikit-learn、matplotlib等。這些示例展示了如何以各種格式加載數據，如何簡化、分組和聚合數據集，以及如何創建圖表、地圖和其他可視化功能。后面的章節將深入展示真實世界的數據應用，包括使用位置數據來推動出租車服務，市場籃子分析來識別共同購買的商品，以及機器學習來預測股票價格。
Introduction
**Chapter 1: **The Basics of Data Chapter 2: Python Data Structures **Chapter 3: **Python Data Science Libraries Chapter 4: Accessing Data from Files and APIs Chapter 5: Working with Databases **Chapter 6: **Aggregating Data Chapter 7: Combining Datasets **Chapter 8: **Creating Visualizations **Chapter 9: **Analyzing Location Data Chapter 10: Analyzing Time Series Data Chapter 11: Gaining Insights from Data Chapter 12: Machine Learning for Data Analysis
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//www.manning.com/books/advanced-algorithms-and-data-structures
作為一名軟件工程師，您將遇到無數的編程挑戰，這些挑戰最初看起來令人困惑、困難甚至是不可能的。不要絕望!許多這些“新”問題已經有了完善的解決方案。高級算法和數據結構為您提供了強大的方法來應對各種棘手的編碼挑戰，您可以對這些挑戰進行調整并應用于自己的應用程序。本實用指南提供了經典、先進和新的算法的平衡混合，用新的視角和實踐技術升級您的編程工具箱。
《高級算法和數據結構》介紹了一系列算法，用于數據分析、機器學習和圖計算中的復雜編程挑戰。您將發現解決各種棘手情況的尖端方法。您甚至將學習為需要自定義解決方案的項目設計自己的數據結構。
第1部分著重于發現高級數據結構，這些結構允許您改進一些基本操作，例如跟蹤事物或事物組。關鍵是要習慣這樣一種思想，即對數據執行操作有多種方式，而最佳方式取決于上下文和需求。
第2部分介紹了搜索中的另一種特殊情況: 處理多維數據、索引該數據和執行空間查詢。我們將再次展示特別數據結構如何在使用基本搜索算法的基礎上提供巨大的改進。但是，本部分還描述了其他重要的主題:集群、高度利用空間查詢和分布式計算，特別是使用MapReduce編程模型。
第3部分主要關注單個數據結構和圖表，這將是介紹一些優化技術的共同主線，這些技術推動了當今的人工智能和大數據工作。
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DeepFake
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生成式深度學習算法已經發展到很難區分什么是真實的，什么是虛假的。在2018年，人們發現利用這項技術進行不道德和惡意的應用是多么容易，例如傳播錯誤信息、冒充政治領導人以及誹謗無辜的個人。從那以后，這些“deepfakes”有了顯著的進步。
在本文中，我們將探討deepfakes的創建和檢測，并對這些架構的工作方式提供深入的了解。本次綜述的目的是讓讀者更深入地了解 (1)deepfakes是如何產生和檢測的，(2) 該領域的當前趨勢和進展，(3) 當前防御解決方案的缺點，(4) 需要進一步研究和關注的領域。
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