2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

1警惕冒充公检法诈骗常用诈骗手法：诈骗分子来电话时，自称公安机关，能准确报出您的个人信息，以您涉嫌犯罪为借口让您联系办案警察，然后假的办案民警会以电话笔录、电子通缉令等各种手段增加可信度。最终会以各种借口让您转账到所谓的“安全账户”。★防范小贴士：1.公安机关不会用电话办案2.公安机关不存在安全账户3.接到这种电话直接挂断2警惕网购退款诈骗常用诈骗手法：诈骗分子来电话时，自称某购物平台卖家，以货物有问题为名给您退款，并准确说出您在某购物平台购买货物的信息，增加可信度。随后，诈骗分子会通过聊天软件或短信发来退款链接，但里面的链接其实是虚假退款网站，诱使您输入银行账号和密码，最后套取您的验证码，完成诈骗。★防范小贴士：1.网购一定要挑选大平台2.退款要通过官方平台操作3.外部链接不要点，不输入任何信息4.最重要的一点，谁要验证码都不能给3警惕钓鱼网站诈骗常用诈骗手法：诈骗分子发来短信的号码类似官方号码，内容看似正规，但里面网址是钓鱼网站，如果您进入钓鱼网站后会被诱导输入账号、密码等信息。诈骗分子利用您的信息，盗取账户资金，完成诈骗。★防范小贴士：1.短信号码可以通过软件修改，不轻信短信内容2.不明链接不要点，不要输入敏感信息4警惕冒充亲友诈骗常用诈骗手法：诈骗分子通过盗号或伪装亲人头像昵称等手段，骗取您的信任后，以“患重病”为由骗取钱财。★防范小贴士：凡是涉及到钱，电话或当面确认后再转。如何防范电信网络诈骗01克服“贪利”思想，谨防上当02不要轻易将自己或家人的身份、通讯信息等家庭、个人资料泄露给他人03遇到疑似电信诈骗时，不要盲目轻信，要多调查印证04正确使用银行卡及银行自助机具05遇到疑似电信诈骗时，不要盲目轻信，要多调查印证增强防范电信诈骗意识提升自我保护能力树立科学理性的消费观念远离电信诈骗风险内容来源：“防骗每日电讯”微信公众号编辑：李 慧审核：于艳梅微信号：taochengwangxinHISTORY/往期推荐【网络中国节・二十四节气】节气里的桃城韵味――雨水原标题：《骗子：用这些手断抛下诱饵后，“告诉老默，我想吃鱼了……”》阅读原文

10万月薪挖人，这条赛道被炒爆了

10万挖矿,挖人薪资,挑战月入十万,挖人薪资涨幅多少合适
“高级NLP算法工程师，50k到80k，16薪。”“NLP算法专家，45k到75K，14薪。”打开招聘软件搜索ChatGPT相关岗位，五万八万不算多，16薪仿佛成了“标配”。与之相对的是人才的紧缺，2019年人社部等发布的《人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》中显示，当时国内AI人才缺口500万，预计到2025年缺口会达到1000万。供需之间的空白被越拉越大，在今年有了集中的爆发。最近ChatGPT爆火，一众巨头官宣入场，要发布对标ChatGPT的产品。这种情况下，相关人才成了优先需求，科技巨头、头部猎企纷纷下场抢人，人才供不应求之下，甚至开出10万月薪挖人。猎头开出10万月薪抢人“ChatGPT带动的AIGC创业热潮要来了，猎头已经开出10万月薪抢人。”脉脉创始人兼CEO林凡前几天在社交平台上这么说。ChatGPT自去年11月底亮相就广受关注，最近更是掀起了一波讨论热潮，大厂都坐不住了，据不完全统计，已经有百度、阿里、京东、腾讯、360、快手等数十家公司官宣布局ChatGPT领域。招兵买马好干事。近日，猎聘大数据研究院推出《ChatGPT相关领域就业洞察报告》，展示了与ChatGPT密切相关的三个分支领域――预训练模型、对话机器人和AIGC的人才需求情况，增速呈井喷之势。报告显示，从这三个领域的人才需求来看，AIGC增速最快，近一年新发职位同比增长了42.51%；其次是预训练模型，同比增长为20.37%；对话机器人新发职位同比下降了31.47%。预训练模型位居第一的热招职能是算法工程师，平均年薪达到了45.78万元；对话机器人的第一热招职能为产品经理，招聘平均年薪为37.77万；而AIGC居首的职能是算法工程师，招聘平均年薪为44.49万。打开BOSS直聘、智联招聘等网站以“ChatGPT”、“AIGC”为关键词搜索，招聘公司多为已上市的互联网大厂，相关招聘岗位以NLP算法工程师为主，月薪在2万元到9万元之间，有公司可以开到18薪。以百度发布在公开平台上的招聘信息为例，正在招聘的知识图谱部资深算法工程师，薪资在四万到七万间，16薪，要求有计算机相关专业硕士及以上学历，5年以上NLP、知识图谱、机器学习等相关方向工作经验，在NLP领域顶级学术会议（ACL、EMNLP、AAAI、SIGIR等）发表过高质量文章者优先。偶有一些规模较小的公司，薪资更是高得吓人，如某人数在几百人的互联网企业，招聘AIGC方向的算法研究员，开出了80k到110k的薪资。工作内容是“跟进AI生成模型的最新动态和应用；结合自研产品需求，从prompt优化、模型finetune等方面优化AI绘画/AI文字生成/AI代码生成的效果。”还有老大亲自下场，广发英雄帖。前不久，前美团联合创始人王慧文朋友圈发布“人工智能宣言”，宣布自己出资5000万美元投身人工智能领域，寻找“业界顶级”、“狂热爱好AI”的技术人才，打造中国版OpenAI。王慧文还称，下轮融资已经有顶级VC认购2.3亿美金。据多方了解，王慧文口中的“顶级VC”至少包括源码资本、真格基金等。北京智源人工智能研究院副院长刘江也在朋友圈发文表示，已经决定加入王慧文的光年之外团队，称这是“一辈子才能遇到一次的机会，不要错过”。不过，目前还没有确定消息表明王慧文的新公司已经签订了正式的投资文件，二轮估值也还未确定。收益遥遥无期，流量先蹭再说还有其他企业也在加入。主要从事移动通信的通宇通讯，日前在互动平台大聊ChatGPT和CPO，公司股价连续大涨。与此同时，实控人又抛出减持计划，引起公众哗然。这一试图“蹭流量”然后高位套现的举动后受到了深交所“制裁”。通宇通讯发布回应公告后一度跌停，截止20日收盘，已经跌至14.38/股。此外，还有一批自称“ChatGPT类独角兽”的公司也在花大价钱招揽人才。看起来各家都想来分一杯羹，只是这打法倒像是――我干不干、干得怎么样另当别论，流量先蹭了再说。与此同时，受到ChatGPT热度影响，一众概念股飙升。1月30日开始，汉王科技七连板，涨幅超90%。这家六成营收靠笔智能交互，13.14%营收靠NLP业务，且NLP业务营收同比下滑7.14%，毛利率同比下滑5.92%的公司被置入了舆论的放大镜下。日前百度官宣其类ChatGPT项目“文心一言”，将在3月份完成内测，面向公众开放。公布消息当天，百度港股股价在一天内大涨15%，美股股价涨幅也达到了12%。A股方面，同花顺47家ChatGPT概念股也几乎全部飘红。只不过，泡沫是做起来了，但收益看起来还是遥遥无期。国盛证券计算机分析师刘高畅、杨然在报告《Chatgpt 需要多少算力》中估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元，随着使用规模变大，这些计算成本可能将飙升至数百万甚至上千万美元。这的确不是每个公司都有资本玩得起的，王慧文也因为这个被海通证券分析师郑宏达隔空“diss”：“5000万美元够干什么的？大模型训练一次就花500万美元，训练10次？”郑宏达还称“互联网的人啥都不懂，就只会营销，一点都不踏实。”虽然风吹得很大，但类ChatGPT型产品在资金、数据规模等客观条件上本身就有准入门槛，脱离实际营收状况和落地产品的中小型企业，风吹过后，恐怕是难以留痕。另一方面，ChatGPT背后的OpenAI也还处于严重亏损之中。去年OpenAI就预计亏损5.44亿美元。虽然OpenAI也预计其收入将大幅增加，但没有明确的迹象表明OpenAI将在何时扭亏为盈，以及利润能有多大。云从科技、汉王科技、初灵信息等多个ChatGPT概念股也回应称，目前公司的类ChatGPT技术，对其营收没有太大贡献。对此，或许正如源码资本合伙人黄云刚在接受中新经纬采访时表示，他认为在一些领域，AIGC技术的发展目前已经过了PMF（产品市场匹配）点，多个产品已经证明了这一点。AIGC商业化已经有明确信号，但是不是真的会造就万亿市场仍不确定，具体的模式还需要探索，但潜力很大。

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今天学习 OpenAI API，你将能够访问 OpenAI 的强大模型，例如用于自然语言的 GPT-3、用于将自然语言翻译为代码的 Codex 以及用于创建和编辑原始图像的 DALL-E。 首先获取生成 API 密钥 在我们开始使用 OpenAI API 之前，我们需要登录我们的 OpenAI 帐户并生成我们的API 密钥。 注意，OpenAI 不会在生成 API 密钥后再次显示它，因此请及时复制你的 API 密钥并保存。我将创建一个名为 OPENAI_API_KEY 的环境变量，它将包含我的 API 密钥并将在下一节中使用。 使用 Python接入 OpenAI API 要与 OpenAI API 交互，我们需要通过运行以下命令来安装官方OpenAI包。 1.文本生成 文本生成可用于文字鉴别、文本生成、自动对话、转换、摘要等。要使用它，我们必须使用completion endpoint并为模型提供触发指令，然后模型将生成匹配上下文/模式的文本。 假设我们要对以下文本进行鉴别，我们向AI输入指令（中英文都可以）： 根据 OpenAI 文档，GPT-3 模型是与文本生成的endpoint一起使用。 这就是我们在此示例中使用模型 text-davinci-003 的原因。 以下是返回值的部分打印： 在此示例中，推文的情绪被归类为负面Negative。 让我们看一下这个例子中使用的参数： model ：要使用的模型的 ID（在这里你可以看到所有可用的模型） Prompt：生成结果的触发指令 max_token：完成时生成的最大token数量（这里可以看到OpenAI使用的tokenizer） temperature：要使用的采样策略。 接近 1 的值会给模型带来更多风险/创造力，而接近 0 的值会生成明确定义的答案。 2. 代码生成 代码生成与文本生成类似，但这里我们使用 Codex 模型来理解和生成代码。 Codex 模型系列是经过自然语言和数十亿行代码训练的 GPT-3 系列的后代。 借助 Codex，我们可以将注释转化为代码、重写代码以提高效率等等。 让我们使用模型 code-davinci-002 和下面的触发指令生成 Python 代码。 以下是返回值的部分打印： 把text部分重新显示格式化一下，你就会看到规整的代码生成了： 3. 图像生成 我们可以使用 DALL-E 模型生成图像，我们使用图像生成endpoint并提供文本指令。 以下是我的测试指令（我们在指令中提供的细节越多，我们就越有可能获得我们想要的结果）。 例如： 一只毛茸茸的蓝眼睛白猫坐在花篮里，可爱地抬头看着镜头 即可生成图片。 当然更有趣的是，还可以使用images编辑图像并生成原图像的调整。 详细请查看官方文档：openAI官方文档