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步骤6:《名模直播》全麵的操控打擊模式為適應複雜多變的戰場情勢,“馬克”戰鬥機器人設定有人機配合及自主運行兩種不同的操控方式。人機配合可將機器人地麵偵察能力與後方空中火力打擊有機結合,據俄有關部門表示,“馬克”戰鬥機器人能夠“與戰鬥機配對,從它的武器視線中接收目標定位”,在必要情況下亦可遠程操控。為防止識別錯誤,或在執行特定的戰術任務時,“馬克”戰鬥機器人隻有在隨行步兵驗證確認目標後才會射擊。除此之外,亦可開放“馬克”戰鬥機器人操控權限,使其能夠自主識別毀傷目標。兩種操控模式相互配合,可對烏軍主戰坦克造成有效威脅。作為俄軍製約美德主戰坦克的殺手鐧,“馬克”戰鬥機器人的智能化優勢遠不僅於此。據悉,“馬克”戰鬥機器人具有一定的人工智能和自主學習能力,據負責機器人研發項目的俄羅斯高級研究基金會成員奧列格·馬爾蒂亞諾夫透露,相關人員已用“教學”的方式,令“馬克”戰鬥機器人習得如何機槍使用射擊,甚至還能自主區分平民和軍事人員,並對需要打擊的多個目標進行價值評估以區分優先級,在提高完成軍事任務成功率和效率的同時,減少對非戰爭人員及設施造成的損失。新興的無人作戰概念隨著軍工科技的發展,戰場上出現以多功能步兵戰車代替坦克的趨勢,與此同時,無人戰鬥機器人概念逐漸興起。而“馬克”戰鬥機器人便是在這樣的時代背景下應運而生,其主要由輪式底盤與炮塔組成,可視為一輛小型步戰車。得益於不需要乘員空間,“馬克”戰鬥機器人車體相較於傳統步戰車更為緊湊,再提高自身隱蔽性的同時,增強了機動能力。相較於空中無人作戰係統已日漸成熟,地麵無人作戰尚處於起步階段,“馬克”戰鬥機器人作為新興裝備投入戰場,或可進一步減少俄軍人員傷亡,緩解其可能麵臨的作戰人員不足困境。戰爭的膠著使得俄軍熱衷於使用性價比高的無人飛行器輔助戰鬥,俄政府亦出台無人機發展戰略。作為同屬無人作戰係統中的重要一環,“馬克”戰鬥機器人能否與無人機一樣在戰場上屢立戰功?或許在不久的將來便可一探究竟。。
步骤7:美媚直播對話周鴻禕:ChatGPT像個油膩中年人在ChatGPT之前,全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。比爾·蓋茨公開強調:“像ChatGPT這樣的人工智能,與個人電腦、互聯網同等重要。”而埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”,他甚至斷言,“我們離強大到危險的AI不遠了。”在國內,一波ChatGPT創業浪潮洶湧襲來。一直保持程序員身份的360集團創始人周鴻禕,對此次技術浪潮同樣十分關心,在360集團總部辦公區的洗手間牆壁上,甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。周鴻禕依然保持著自己的技術嗅覺。他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業革命,與此同時,他反思過去國內對人工智能的研發太過於實用主義了,以至於錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。近日,《中國企業家》與周鴻禕就ChatGPT這個話題進行了一次長談,精彩觀點如下:1.曆史上,人類模仿鳥來飛行,失敗了很多次,在身上加翅膀撲騰的都沒有成功,但是,當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學,後來設計出翅膀以後,人類就發明了飛機。2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯,這恰恰是一種真正智能的表現,這讓人覺得它有非常大的潛力。3.很多人拿ChatGPT當一個玩具,也指出它有很多缺點,這些缺點瑕不掩瑜。4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你,而是模擬你的筆法,寫一個你從來沒有寫過的文章,這個能力實際上已經非常貼近人類。5.人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚,ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬,通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。以下為《中國企業家》對周鴻禕采訪實錄:ChatGPT太驚豔《中國企業家》:你是從什麼時間開始關注ChatGPT的?周鴻禕:說起來大家可能覺得我在吹牛,但很早我就開始關注了。因為我們本身就做搜索引擎的,互聯網推薦需要的基礎知識就是NLP(自然語言處理),在ChatGPT出來前,Google很早推了一個模型Bert,出來時很驚豔,當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術,我自己對一些東西有些嗅覺。後來GPT出來後據說路線和Bert不太一樣,Bert找到很多實用的地方,可能太實用主義了,拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷,GPT出來後感覺這也是一個大家夥,但是沒有看到好的應用場景,所以,到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤,這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺,但是沒有想到這麼驚豔。《中國企業家》:你是2020年左右第一代時就關注了?周鴻禕:對,但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。這次中美的互聯網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結,國內互聯網公司花錢多少不一樣,聚集人工智能的人才團隊大小不一樣,但是思路一樣——人工智能應該找場景,要解決自己業務中遇到的問題。所以,為什麼中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮,如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合,可能就會認為沒太大意義,所以,沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題,更沒有人想到大算力大數據,最後做出一個大模型,能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。。

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