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原文标题：《程序员危！传 OpenAI 全球招外包大军，手把手训练 ChatGPT 取代码农》
码农真的危了！
最近有消息称，OpenAI 已经在悄悄地训练 ChatGPT，让它学习人类的思考过程，从而真正掌握软件工程，彻底代替「初级码农」。
会编程的 AI，几家硅谷大厂都在做。
DeepMind 的 AlphaCode，据说「吊打 72% 人类程序员」，但尚未开放；传闻中谷歌的「神秘项目」Pitchfork，也还在酝酿中；而微软的 GitHub Copilot 主要是一个代码补全工具。
要说完全代替人类码农，它们还不够格。
但如果真的让 ChatGPT 学会了用人类思维去编程，这些友商 / 自家的产品恐怕要被吊打。
而从种种迹象看来，OpenAI 似乎正在下一盘大棋。
根据 Semafor 的报道，在过去的六个月里，OpenAI 已经从拉美和东欧等地区招募了大约 1000 名外包人员，来训练他们的 AI 码代码。
这个新闻中，有两个「华点」。
首先，为什么地点选在拉美和东欧？这个咱们都明白，现在硅谷的泡沫戳破了，各家互联网大厂都在绞尽脑汁「降本增效」，有的靠裁员，有的就去其他国家找廉价劳动力。
第二个「华点」是，这些外包人员中，很多人并不是计算机专业的毕业生，也不具备高级的编程技能。他们的作用是，编写 OpenAI 期待实现的「自动化」基本代码。
具体来说，其中的 60% 从事「数据标注」工作 ―― 创建大量的图像、音频片段等信息，用来训练人工智能工具或自动驾驶汽车。
另外的 40% 则是实打实的程序员，他们正在为 OpenAI 的模型「手搓」数据，从而让 AI 学习软件工程任务。
此前，OpenAI 一直是用从 GitHub 上抓取的代码训练其模型。
而这次，OpenAI 想建立的数据集中，不仅有代码，还包括背后用自然语言编写的人类解释。
对此，Semafor 特地采访了一位南美的开发者，而他曾无偿为 OpenAI 完成了 5 小时的编码测试。
在这个测试中，他被要求处理两个任务。
首先，他会得到一个编程问题，OpenAI 要求他用书面的英语解释自己将如何处理这个问题。
然后，他需要提供一个解决方案。
如果他发现了一个 bug，OpenAI 就会要求他详细说明问题是什么，应该如何纠正，而不是简单地修复。
「他们很可能是想用一种非常特殊的训练数据来投喂这个模型，在这种情况下，就需要展示人类是如何一步步思考的。」这位开发者说。
此前的 ChatGPT，写的代码就被揪出过不少问题。
原因在于，ChatGPT 没有任何标记了对错的内部记录，它其实是一个统计模型。ChatGPT 的答案，本质上就是从构成 GPT-3 的互联网数据语料库中收集的概率结果。
当时 OpenAI 也说，ChatGPT 最合适的定位，应该是编码辅助工具。
但想象一下，如果 OpenAI 真的教会了 ChatGPT「像人类一样一步一步思考」，那它完全可以代替一些需要死记硬背的写代码工作，后果就是，一些「初级」码农被彻底淘汰。
现在，硅谷的高管们正在设想这样的产品，让几乎没有编程经验的人士向 AI 描述自己的创意和愿景，然后就能构建出任何自己想要的东西，无论是一个网站，还是一个游戏。
几天前，特斯拉的前人工智能主管 Andrej Karpathy 刚刚在推特上说：「最热门的新编程语言是英语」。
这可能并不是一个玩笑，比如当红炸子鸡 ChatGPT，就很有潜力。
最近，一项来自美因茨大学和伦敦大学学院的研究发现，ChatGPT 不仅可以出色地修复 bug，而且开发者还能通过对话来显著提高成功率。
研究人员表示，ChatGPT 的 debug 性能与常见的深度学习方法 CoCoNut 和 Codex 相差无几，并且明显优于标准的自动程序修复方法（APR）。
用 ChatGPT 来解决代码问题并不新鲜，但与人类对话的独特能力，使它比其他方法和模型更具优势。
为了评估 ChatGPT 的 debug 性能，研究人员使用 QuixBugs 基准的 40 个纯 Python 问题对其进行了测试，然后手动检查建议的解决方案是否正确。
由于 ChatGPT 给出的答案存在一定的随机性，因此研究人员针对每个问题都会单独测试 4 次。
与其他自动程序修复的基准不同，QuixBugs 包含了相对较小的问题（代码行数少），而这非常适合在对话系统中使用。
在测试过程中，研究人员删除了所有的注释，并询问 ChatGPT 这段代码是否有 bug 以及如何修复它。
比如，图 1 中就是一个关于 BITCOUNT 问题的例子。其中，第 1-2 行是向 ChatGPT 提出的需求；从第 4 行开始是错误的代码片段。
对于这个例子，我们希望 ChatGPT 的回答能解决第 7 行的错误，即 n?=n - 1 应该被替换为 n &=n - 1。做为回应，ChatGPT 要么给出一段修复完的代码，要么给出一个描述告诉我们应该如何修改。
结果显示，ChatGPT 解决了 40 个 bug 中的 19 个，与 CoCoNut（19）和 Codex（21）相当，但标准的 APR 方法只解决了其中的 7 个问题。
当然，因为 ChatGPT 和 Codex 都是来自于同一个语言模型系列，所以解决问题的数量差不多也就不足为奇了。
此外，如果我们仔细观察结果还可以发现，ChatGPT 并不是每次都能解决基准测试中的 bug。仅在 BUCKETSORT 和 FLATTEN 这两个问题上，四次都发现了 bug，而其他的通常只能成功 1-2 次。
也就是说，用户在实际使用时，可能需要尝试数次才能获得正确的结果。
不过，ChatGPT 有一个强大的优势：我们可以在对话中与系统互动，更详细地对问题进行说明，从而获得正确的答案。
实际测试结果，也确实如此。
经过与模型更进一步的对话，研究人员成功地将 ChatGPT 的正确率刷新到了 77.5%，也就是修复了 40 个错误中的 31 个，远超 SOTA。
至少，目前看来，这件事是完全有可能的：开发人员将不再需要编写样板代码。
相反，他们可以专注于复杂的应用程序架构或网络安全等领域。
也就是说，虽然 ChatGPT 可能会完成某些编程工作，例如编写通用函数或样板代码，但它不会完全取代程序员。因为程序员的工作需要的不仅仅是写代码。
成为一名程序员需要技巧 ―― 能够构建程序、遵循逻辑并生成比各部分总和更宏大的东西。
显然，ChatGPT 不是码农们做出的第一个「自我迭代」的产品。
咱们来排一排，那些会写代码的 AI。
去年 11 月，坊间传闻，谷歌正在酝酿一个秘密项目，这个产品会通过机器学习训练代码，自己编自己，自己修复 bug，还能自己更新。
据知情人士透露，这个项目起初是由 Alphabet 的登月部门 ――X 部门开发的，代号为 Pitchfork，去年夏天被转移到了谷歌实验室。
根据内部资料，Pitchfork 的作用是「教代码自行编写、自行重写」。
它能够学习不同的编程风格，并且根据这些风格写出代码。
一名谷歌员工表示，开发 Pitchfork 的初衷是希望建立一个工具，将谷歌的 Python 代码库更新到新版本。
2022 年 2 月，DeepMind 推出了「AlphaCode」系统，可以使用人工智能生成代码。
根据 DeepMind 的说法，AlphaCode 可以与人类匹敌。
DeepMind 使用编程竞赛平台 Codeforces 上托管的 10 个现有竞赛来测试 AlphaCode，它的总体排名位于前 54.3%，也就是说，它击败了 46% 的参赛者 。
DeepMind 声称，在使用编程竞赛平台 Codeforces 进行检测时，AlphaCode 解决了 100 万个样本中 34.2% 的问题。
另外在过去 6 个月参加过比赛的用户中，AlphaCode 的数据排到了前 28%，可以说「吊打 72% 人类程序员」！
当时，DeepMind 就指出，虽然 AlphaCode 目前只适用于具有竞争性编程领域，但显然，它未来的能力绝不会止步于此。
它为创造某些工具打开了大门，而这些工具将使编程变得更容易被人们接受，并且有朝一日可以完全实现自动化。
再往前，在 2021 年，GitHub 与 OpenAI 共同推出了一款 AI 编程神器 ――GitHub Copilot。
输入代码时，Copilot 会自动提示程序中接下来可能出现的代码片段，就像一个经过训练用 Python 或 JavaScript 说话的自动补全机器人。
Copilot 能够填充必要的代码块，只要它们不是特别复杂或者特别有创造性，这对于相当于手工劳动的编程，可太有用了。
2022 年 6 月 22 日，Copilot 正式面向 C 端上线，定价 10 美元 / 月或 100 美元 / 年，并向学生用户和流行开源项目的维护者免费提供。
现在，成千上万的开发者都在用 Copilot。在十几种最流行的语言编写代码中 ―― 有高达 40% 是依靠它来生成的。
GitHub 预测，开发人员将在五年内使用 Copilot 编写多达 80% 的代码。
微软首席技术官 Kevin Scott 还表示：「我们确信：GitHub Copilot 可以应用到数千种不同类型的工作中。」
不过，因为涉嫌侵权，在发布不到 5 个月后，Copilot 已经被愤怒的程序员一举告上法庭，索赔 90 亿美元。
而学会「软件工程思维」的 ChatGPT，能吊打它们吗？按 OpenAI 的速度，恐怕我们不用等太久。
参考资料：
本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era）
值得买科技隋国栋：坚持用科技驱动消费进步，不断强化核心竞争力
什么值得买 隋国栋最近，《TIME》周刊发布了2022年度200个最佳发明（the best inventions of 2022），小编从其中筛选出了更具科技感、更新奇有趣的50个发明，分别用一句话点评，一起来看看吧。
写在前面的是，纵览200个最佳发明的榜单，大多数是和环保、可持续，或者对人类特别是比如残障人士、老人、病人等特殊群体的生活提升有益，科技正让人类生活变得更好，这是毋庸置疑的。
另外，榜单中还有几家来自中国的发明创新，有的是像宁德时代这样的大公司，也有来自深圳、上海低调的小型科技公司，祝贺他们。
1、助听器 Phonak公司的Audéo Fit
第一款带有心率传感器的商用助听器，还可以跟踪步数、活动水平、步行距离。
2、老人陪护机器人 intuition robotics elliq
将人工智能技术和心理学、行为科学相结合，帮助老人对抗孤独。
3、手部仿生装置 一家乌克兰公司的esper hand
为“无手者”打造的“超能力之手”，更快识别肌肉信号，更接近手的自然运动。
4、老人VR社交健身平台 rendeverfit
在虚拟世界里骑车、划桨、绘画、社交……帮老年人进行安全的体育锻炼。
5、盲文学习智能板 polly
教授盲文字母拼写、打字、词汇、阅读、写作等，支持wifi和多种输入法。
6、视障人士足球 field of vision公司的装置
只有15%的视力障碍者“看”过体育赛事，FOV通过触觉技术让盲人观赛成为可能。
7、生命基因绘制 谷歌deepmind的alphafold
利用人工智能技术从蛋白质的基因序列中找到并构建出更准确的3D模型。
8、战争破坏情况探测 scale AI公司的自动损伤识别
采集光电多光谱卫星图像，通过人机协作、机器学习来识别和评估损害情况。
9、人工智能绘画 openAI DALL-E 2
人工智能根据用户给出的部分描述词语，快速生成堪比艺术家的绘画作品。
10、地下勘探 exodigo地下测绘平台
多传感器和人工智能结合，在开挖之前就能提供地下成像的数字定位3D地图。
11、ICU里的人工智能系统 clinomic mona
重症监护室里的负责监测病人情况的人工智能，让护士不必一直盯着电脑屏幕。
12、自动3D渲染 NVIDIA instant NERF
只需几秒钟就可以处理几十张静态照片，并迅速将它们渲染成3D场景。
13、数字车辆检测 RAVIN inspect APP
基于人工智能打造的智能车辆检测APP，对车辆情况进行360°检测和损害报告。
14、 无修饰的社交媒体 bereal
反ins、反滤镜的社交媒体APP，更加真实的社交平台赢得年轻人欢心。
15、可穿戴的拐棍 strap technologies Ara
为盲人和视障人士开发的智能设备，可以检测环境和周围的物体，更好移动。
16、行动辅助装置 enhanced robotics的sportsmate 5
世界上第一款也是最轻的便携式可穿戴机器人外骨骼，可用于日常健身生活。
17、环保笔记本电脑 联想thinkpad z13
来自联想，机身采用含有75%可回收铝合金的材质，产品包装也用了环保材料。
18、防黑客入侵的安全程序 nord security nordvpn
提供针对在线危害的全面网络安全包，使用下一代加密和高级威胁防护功能。
19、图像信息验证工具 truepic lens
将真实的图片或视频进行还原，确保视觉图像信息真实。
20、全景相机 看到科技obsidian pro
来自深圳科技企业的产品，全球首款配置8个图像传感器的全景VR摄像机。
21、AR培训眼镜 magic leap2
使用AR技术让佩戴设备的人员可以身临其境接受相关操作问题的培训学习。
22、无缝三维照相机 佳能RF5.2mm F2.8 dual fisheye lens
双鱼眼镜头提供高画质3D VR视频拍摄解决方案，带来180° VR视频的新视界。
23、随身携带的XR眼镜 viture one XR glasses
内置远程流媒体，支持多个游戏平台远程畅玩，可随身携带的影音娱乐设备。
24、汽车视觉传感器 aeva aeries II 4D lidar
全球首款4D激光雷达技术的传感器，具有相机级分辨率，4D感知能力。
25、变色龙一样的汽车 宝马IX flow
使用了宝马最新的“电子墨水”技术（E-ink），让车身可以瞬间转变颜色。
26、电动皮卡 福特F-150 lightning
福特全电动皮卡，更强劲的动力和荷载，搭配可预测能源使用的智能车载系统。
27、新一代电动车 lucid air EV
自称是全世界续航里程最长、充电速度最快的豪华型电动车。
28、可更换电池模块 EZEE 可更换电池模块
面向大众市场的轻型汽车可更换电池，该电池组专为电动三轮车设计。
29、太阳能电动车 sono motors的sion
通过456个无缝集成到车身中的太阳能电池为汽车增程，短距离可自给自足。
30、更智能更安全的行车记录仪 nextbase的IQ
使用人工智能技术为车辆安全护航，包括事故预测、驾驶员睡意检测等。
31、闪电快充站 ABB terra 360 electric car charger
大功率车辆充电解决方案，同时可为4台车充电，15分钟内提供360kw功率满电。
32、下一代汽车软件 高通骁龙数字底盘技术（digital chassis）
数字底盘由一整套开放且可扩展的云连接平台组成，已有2.5亿辆汽车采用。
33、 可挂脖穿戴相机 fairy devices的“linklet” neck-worn camera
挂在脖子上解放双手，可以提供更稳定、更生动的“我”视角的4K视频。
34、最小的芯片 IBM two-nanometer chip
IBM称，这款新型2纳米芯片所反映的IBM创新对整个半导体和IT行业至关重要。
35、智能手机显微镜 qingying E&T的imicro c
来自一家低调的上海科技公司，吸附在手机摄像头上，成为一个附带的专业显微镜摄像头。
36、全天可戴的耳机 sony linkbuds
开放式设计，希望做到全天无感佩戴，但小编看国内用户的测评似乎都一般。
37、一次充电620英里 宁德时代CATL麒麟电池
宁德时代新品“麒麟电池”，续航提升，支持5分钟快速热启动、10分钟快充。
38、创新的智能手机设计 nothing phone（1）
火遍全球的一款手机，外表酷炫，来自一加联合创始人裴宇创办的独立品牌。
39、没有电池的遥控器 三星solarcell remote
采用太阳能电池板进行充电，无需传统电池，采用回收材料制成，更环保。
40、无损耳塞 nuratrue pro wireless earbuds
来自澳大利亚墨尔本的声学品牌推出的无线耳塞，具备多点连线、无线充电功能。
41、不止一个可折叠屏幕 华硕zenbook 17 fold oled
折叠后是12.5英寸的可携带笔电，展开后变成17英寸的超大屏幕或平板。
42、不用戴眼镜的3D效果 宏基conceptd7太空实验室版笔记本电脑
通过硬件、眼动追踪摄像头、人工智能技术和屏幕，提供裸眼立体3D效果。
43、灵活便携的投影仪 三星 the freestyle
180°灵活投射，可以自由移动、随身携带，兼容外部移动电源。
44、无线充电桌子 ossia公司的cota power table
桌子本身也无需连接墙上插座，通过线圈或端口嵌入物联网设备中的充电功能。
45、下一代全息图 solidlight的holographic展示系统
通过实时交互提供真正的全息体验，让观众“看”到数字屏幕中的物体正逃离屏幕。
46、手术机器人 vicarious surgical robotic system
一种虚拟现实手术系统，该系统使用机器人和虚拟现实VR来实现微创手术。
47、人工智能3D打印机 bambu lab X1 3D printer
同样是来自深圳的科技企业，丰富色彩加入3D打印中，AI智能进行首层检测。
48、水下勘探装置 advanced navigation的hydrus
更小、更便宜的自主式水下航行器，8个LED聚光灯、可拍摄4K视频。
49、服务员机器人 LG CLOi servebot
3D摄像头和LiDAR传感器保证了最佳的空间识别，可同时为多张桌子提供服务。
50、蓝领远程工作操作台 phantom auto的remote operation platform for logistics
蓝领也能远程工作了，通过系统远程操作千里之外的物流运输/装卸设备。
全球首次实现无源物联网芯片与移动基站的通信互联；欧洲伽利略导航精度提升至0.2米；小米汽车供应商因泄露被罚100万元
全球首次实现无源物联网芯片的时间,无源芯片,首个物联网,什么是无源物联网技术1、全球首次实现无源物联网芯片与移动基站的通信互联
近日，智汇芯联微电子有限公司（简称"智汇芯联微电子"）成功实现全球首次无源物联网芯片与移动基站通信互联，此次通信互联的成功标志着无源物联网芯片在RFID的基础上又增加了一个极其重要的产品和技术分支且具有更加宽广的应用领域，千亿级无源物联网市场已经曙光显现。
此次通信互联成功的全球首款无源物联网3.0芯片由智汇芯联微电子完全自主研发，该芯片实现了与蜂窝无源物联协议基站之间的数据通信。
本次互联基于智汇芯联微电子与国际通讯巨头合作提出的下一代蜂窝无源物联网通信协议，采用智汇芯联微电子研发的无源物联网标签芯片---Pegasus系列，成功实现完成了无源物联网标签和蜂窝基站通信的技术验证。Pegasus系列无源物联网标签芯片，其基于智汇芯联微电子独有的环境能量采集技术，自适应节能技术，高分辨率匹配校准等领先的无源电路设计技术，以及具有高链路增益和强大纠错能力的上行编码方式，实现了无源物联网标签与蜂窝无源物联网基站间远距离信息交互零的突破。
（文章来源：爱集微）
2、华盛顿大学开发基于雷达和摄像头的融合传感器盒 用于自动驾驶
据外媒报道，华盛顿大学（UW）的信息处理实验（Information Processing Lab，IPL）开发出基于摄像头和雷达的融合传感器盒，可以像行车记录仪一样安装在车辆中。
纯视觉感知稳健欠缺，而雷达在成本效益上有劣势，融合或许是更好的解决方案。因而Wang 的研究团队没有使用激光雷达来构建 AI 模型的基础，也没有使用大量人力来进行注释，而是使用分别从摄像头和雷达传感器收集的数据作为地面实况来训练每个网络，因此能够产生弱监督的联邦 AI 学习模型。但是由于基于雷达的检测解决方案仍存在局限性，因此重建 3D 雷达图像，以及预处理雷达生成的包括幅度、相位和相位差等原始数据仍然面临挑战。预处理会减慢整个系统的速度，如果系统要在实际流量中应用，任何延迟都可能会导致事故发生。
3、Crocus先进的XtremeSense TMR传感器出货量超过1亿颗
近日，TMR传感器的领先制造商Crocus Technology自豪地宣布，在2022年末，其成为全球第一家实现其最先进的单片CMOS集成XtremeSense TMR传感器出货量达到1亿颗的厂商。
Crocus于2020年开始向工业市场供应TMR传感器产品，并凭借其高性能技术、关键设计优势和迅速的市场采用率，快速实现了1亿颗的出货量。XtremeSense TMR传感技术使客户能够充分利用高灵敏度、纳安级功耗、高带宽、高精度、温度稳定性和一流的信噪比（SNR），Crocus研发的XtremeSense TMR先进传感器技术，与Hall、AMR和GMR等其他传统的磁性技术相比，可提供更高的灵敏度、更低的功耗和更小的尺寸。
4、国资委：在数据、算力、算法上下更大功夫 加快提升国资监管智能化水平
2月1日，国资委召开国资监管信息化工作专题汇报会，对下一步工作进行安排部署。国资委主任张玉卓强调，在数据、算力、算法上下更大功夫，加快提升国资监管智能化水平。要进一步形成合力，深入推进国资监管业务与信息化的深度融合。要从“数字机关”提质增效做起，提升机关办公平台等应用系统便利化水平，加快实现网上审批的全链条全流程电子化、移动化，不断推动实现各类事项在线规范办理和共享协同。要重点在“智能监管”上下功夫，进一步贯通与中央企业信息系统的连接，进一步实现实时监管、精准监管、有效监管，不断加强与其他监管部门的沟通交流、学习借鉴，持续提升国资监管能力水平。
5、微云全息打造全息数字人GPT，构建虚拟交互新模式
微云全息公司宣布其研发出全息数字人GPT技术，在人工智能领域实现新的突破。该技术为微云全息公司自主研发的成果，有利于公司进一步完善知识产权保护体系，保持技术领先地位，提升公司的核心竞争力。
作为深耕多年全息技术领域的企业，微云全息拥有专业的全息虚拟技术，通过采用虚拟数字人形象打造全息数字人GPT聊天机器人，推进虚拟世界人工智能对话拟人化进展。
据了解，微云全息所研发其自有的全息数字人（Holo Digital Human）GPT，HDH-GPT技术，其基于人工智能深度学习技术打造的全息数字人GPT，是一种可通过全息数字显示技术拥有的人工智能的聊天全息数字人。微云全息数字人是数字化外形的全息虚拟数字人物，存在于虚拟世界中，由计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等计算机手段创造及使用，具有多重人类特征（如外貌、人类表演和交互能力等）的综合产物。
此次，微云全息正在研发的全息数字人GPT技术可使虚拟世界中的人物对话更真实，更贴近人类，具备记忆能力，实现连续对话。
6、谷歌正研究将安卓手机变成 USB 网络摄像头，无需借助第三方应用
电脑自带的网络摄像头画质一般并不好，不少用户因此选择使用外部网络摄像头，还有很多人使用他们的手机作为网络摄像头，但这需要安装第三方应用程序。现在谷歌可能正在研究一种方法，把用户的安卓手机变成一个即插即用的 USB 网络摄像头。
经常分析安卓系统的 Mishaal Rahman 今天在 Twitter 上透露，谷歌可能会增加对将安卓手机变成 USB 网络摄像头的支持。Rahman 在安卓开源项目（AOSP）仓库中发现了一些数据，显示安卓正在增加“DeviceAsWebcam”服务。
安卓开源项目（AOSP）是谷歌维护的原生安卓的开源操作系统开发项目，允许任何人在谷歌的指导和监督下，审查和贡献代码和补丁。
这项“DeviceAsWebcam”服务被描述为“一项将安卓设备变成网络摄像头的新服务”。正如 Rahman 所解释的，这将在支持标准 UVC（USB 视频类）小工具模式的安卓设备上工作，该模式允许发送视频数据。这将是安卓系统首次原生支持将手机变成 UVC 小工具，而不需要第三方应用的帮助。
（来源：IT之家）
7、欧洲伽利略导航精度提升至 0.2 米，目前服务于全球超三十亿用户
欧空局近日在第 15 届欧洲太空会议上宣布，经过工程师在 ESTEC 技术中心几个月的测试，目前由 28 颗卫星组成的伽利略全球导航卫星系统，其高精度定位服务 (HAS) 已启用，水平和垂直导航精度分别可达到 20 厘米和 40 厘米。
这也代表着欧洲的伽利略系统（包括 28 颗卫星和一个全球地面系统）已经成为世界上最精确的卫星导航服务，目前已经服务于全球超过三十亿用户。
官方表示，EUSPA 的新伽利略服务面向当前的高精度应用，如精准农业、资源勘探、土地和水文测量，以及新兴领域，如机器人、汽车、火车、轮船和无人机的自动驾驶以及 AR 游戏等方面。
（来源：IT之家）
8、智慧灯杆让西安市曲江新区城市管理更加智能
在曲江池北路与曲江池东路、西路的两个十字路口，新型智慧灯杆已经成为“身兼多职的执勤员”。智慧灯杆对各类杆件及道路箱体进行统筹整合，搭载了交通信号灯、交通指示牌和“电子警察”等设施，打造智能化城市服务管理网络的“最小信息点”。
“以前路口一侧至少有五至七根杆件，不同功能的杆件由不同部门管理，比较杂乱。现在采用的智慧灯杆做到了‘多杆合一’和‘一杆多用’，整个十字路口只有八根杆件，优化了车行和人行环境。”相关负责人说。
智慧灯杆不仅是把各类杆件整合在一起这么简单，工作人员还在灯杆的顶部预留了5G信息设备装载空间，在未来可以实现跨部门、跨系统的联勤联动。此外，曲江新区的智慧灯杆也预留了装载便民信息设备的空间，能够提供手机无线充电等功能。
智慧灯杆是信息化、智慧化城市网络的重要载体，能够实时完成各个交通路段的数据共享，实现道路交通、城市管理服务的动态调节，进一步提升城市精细化治理水平。智慧灯杆顺应了未来新型基础设施建设的应用方向，在标准化、产业化的基础上优化城市道路环境、完善城市区域功能，也为智慧交通提供了条件。
9、OpenAI创纪录速度达到1亿用户后，ChatGPT要探寻收费的商业模式了
近日在资本市场，ChatGPT和NLP等概念正被资金炒作，但是，相关概念的炒作很快将落下帷幕。按照上述的收费模式计算，其实难以实现盈利。对于ChatGPT相关公司来说，目前还有许多痛点需要解决，如训练成本大、计算机资源（算力等）消耗大、模型应用低，整体ROI低等等。其次，对于ChatGPT的付费使用，许多C端用户都表示比较强烈的抗拒心理，其大部分的用户都是抱着新奇、探索的想法登录网页，无法形成长期稳定的使用，为其付费更是难上加难。资本市场也有部分声音认为ChatGPT未来面对B端前景很好，但其实B端的利润空间有限，更多只是作为部分企业增效的工具。
10、小米汽车设计文件曝光后续，供应商因泄露被罚100万元
从去年开始，小米造车一直是焦点事件。此前小米在网络上流传的首款车型小米MS11设计图，更是受到广泛关注，而由于产品具体细节的泄露，小米内部也引起了重视。如今小米通报了该事件的处理结果，涉事合作方处以100万元的经济赔偿，泄密人也被处理。
据了解，小米通报的合作方北京某模塑科技有限公司，也即是北京北汽模塑科技有限公司。天眼查信息显示，该公司经营范围包括生产汽车保险杠、模具、塑料制品；研发、销售汽车保险杠、模具、塑料制品等。
此外，小米集团创始人雷军也转载该微博称，小米集团对泄密事件零容忍，希望所有供应商伙伴认真执行《保密协议》。
根据过往消息，小米汽车分两期建设整车工厂，每期年产能为15万辆，预计于2024年上半年正式量产，目标是进入行业第一阵营，每年出货超过1000万辆汽车。
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