ChatGPT的商业模式-商业化尝试 会员制+按次收费为主

ChatGPT训练成本测算-总成本持续提升同级别参数消耗量将显著下降
随着数据量快速膨胀,训练数据集需求越来越大,数据存储成本也将相应提升,单次完整训练价格400-1000万美元/次,数据成本占比20%-25%

AIGC发展历程:文本生成技术较成熟,图片视频生成值得期待
早期萌芽阶段:受限于科技水平AIGC仅限于小范围实验;沉淀积累阶段:AIGC从实验性转向实用性;快速发展阶段: 深度学习算法不断迭代人工智能生成内容百花齐放效果逐渐逼真

每一轮人机交互的变革以及带来产业级投资机会
手势追踪,Insideout,Outside-in,眼球追踪等,交互方式多元化,沉浸感强;人机共生,文字,音频,视频,3D,策略等交互模式融合,智能化程度显著提升

ChatGPT采用RLHF学习机制,有哪些优点
GPT-3采用无监督学习机制,优点在于无需人工进行数据标注,可以节省模型训练成本;ChatGPT采用RLHF学习机制属于强化学习,更符合人类偏好

ChatGPT发布后市场反应-用户体验 算法的突破
GPT3.5训练阶段总算力消耗约 3640PF-days,约使用10000个GPU+285000个CPU, OpenAI耗费10亿美元租用Azure,每个月,ChatGPT预计花费公司1200万美元

ChatGPT的一小步,AI的一大步
ChatGPT 经过多类技术积累，最终形成针对人类反馈信息学习的大规模预训练语言模型

数字机器人公司壹沓科技完成近2亿元B轮融资 ，由鼎晖VGC领投
壹沓科技分别在2020年及2021年完成A轮和A+轮融资,陆续引入SIG海纳亚洲,IDG资本,钟鼎资本,红杉中国等投资机构,本轮融资由鼎晖VGC领投

ChatPaper总结arXiv论文浓缩成固定格式文字少且易读
ChatPaper可根据用户关键词下载 arXiv 上的最新论文,利用 ChatGPT3.5 API 强大的归纳能力,将其浓缩成固定格式,文字少且易读,支持个人自己部署