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步骤5：密语直播8句最清醒的話，送給有點迷茫的你人生是一個不斷打怪升級的過程，不要逃避問題。人生的每個年齡段，都有需要應對的“關卡”。別想著逃避問題，跳過其中某一關。你以為你跳過了，其實並沒有，它會隨你走向下一關、下下一關。然後不斷累積成更大的難關，直至拖垮你。所以，遇事請勇敢麵對，逃避問題是給未來的自己找麻煩。煩的背後，其實是怕。有時，你之所以煩，是因為不知道該怎麼辦。而不知道該怎麼辦，其實不是真的沒有辦法，隻是擔心這個辦法帶來的後果，會讓自己無法承受。所以解決煩惱的第一步，是鼓起勇氣，麵對現實，想清楚自己可以付出的努力和承擔的風險，再去選擇解決方法。別人之所以能往你心裏掛東西，那是因為你心裏有了鉤。當你因為別人的話感到憤怒時，別急著向外去尋找答案，先向內問問自己：我都做了些什麼？別人一句話能讓你怒不可遏，一個動作能讓你暴跳如雷，或許是因為你自己心裏預先承認了他說得對。拋開他人的過錯，你內心對自己的評價，才是一切的答案。擺正自己的心態，很多事就雲淡風輕了。04最好的偷懶是，一次做好。越不想做什麼、懶得做什麼，就越要爭取一次性做好。因為做不好，你還得重做，那就會痛苦翻倍。所以一次做好、一步到位，就免於後續的麻煩，這正是最勤奮的“偷懶”。挫折，是未來的你在幫助現在的你。每一次遇到挫折，如果你能趁機提升自己，那麼挫折就是改變的機會。不要抱怨，不要泄氣，挫折不是懲罰你，而是未來的你在幫現在的你。當你不畏困難、踏平坎坷，你才能看見人生的盲盒裏，到底給你藏了什麼禮物。如果走錯了方向，停下就是進步。。
步骤6：《诺珏直播》越來越聰明的人工智能會不會跟我們“搶飯碗”？在觀看ChatGPT在三兩分鍾寫出一個完整的撲克遊戲後，程序員群體開始慌了。有負責遊戲開發的程序員對國是直通車表示，看完ChatGPT寫代碼的速度後壓力山大，感覺今年的日子更不好過了。也有觀點表示，這起碼可以減輕程序員的負擔，提高了工作效率。相當於初稿不用自己寫了，隻需要校對一下，輕鬆的代碼就由ChatGPT來做，為自己省了不少事情。財通證券近日使用ChatGPT撰寫了一份關於醫療美容行業的研報，內容包括行業簡介和全球市場概述。“不可否認，ChatGPT在文字表意、標題撰寫等方麵均具有較高水平，但采用這種直接生成+翻譯模式形成的報告仍有問題。”財通證券表示，問題包括標點和術語錯誤、無法得知引用數據來源及可靠性等。迪倫·羅伯茨表示：“ChatGPT將使知識型員工如今從事的普通任務自動化，這樣他們就可以專注於更有價值的任務。”同時，多位業內人士分析稱，在一些較純粹的技術工種看來，ChatGPT的確能有效提高工作效率，企業因此節約人力有一定可能。AI讓我們的生活更方便，使我們的工作變得更有效率，但高度化的人工智能，正潛移默化地影響者人類本身的創造和學習能力。據一項調查顯示，目前美國89%的大學生都是用ChatGPT做作業。目前，紐約的教育係統全麵封殺了ChatGPT，老師們防ChatGPT如“洪水猛獸”，卻還是屢禁不止，學生們已經在用ChatGPT肆無忌憚地作弊了。有攻就有防，斯坦福大學的研究團隊就提出了一種用於檢測AI生成文本的全新算法DetectGPT。此算法可以用於判斷文本是否是機器生成，並且不需要訓練人工智能或收集大型數據集來比較文本。研究團隊聲稱新算法的檢測的準確性能有了實質性的提高，並表明該技術可對未來越來越普遍的人工智能寫作論文事件起到很好的反製作用。總而言之，ChatGPT儼然已是現階段非常出色的AI，也基本可以實現合乎邏輯的對話生成，並能夠在較短時間裏生成大量高質量的文本內容，以及給予相對準確的答案和自我修正。但正如官網中所“警示”那樣，ChatGPT“可能偶爾產生不正確的信息”、以及“可能偶爾產生有害的指示或有偏見的內容”，並且還不具備對複雜和抽象係統的理解能力。。
步骤7：极品直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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