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微软和OpenAI的合作：2023年1月23日，微软宣布了与OpenAI自2019和2021年后的第三阶段的合作，微软对OpenAI是一项multi-year, multi-billion的投资，本次双方将在此前基础上进一步extending partnership：1、首先，AI的训练需要算力，Azure是OpenAI的独家云提供商，Azure将为跨研究、产品和API服务的所有OpenAI的workloads提供支持。2、AI research需要超级计算系统来支持（specialized supercomputing systems），微软将加大对supercomputing systems的投资以支持OpenAI的发展。同时，OpenAI也可以反哺Azure的AI能力，微软将继续构建Azure的AI基础设施，以帮助客户在全球范围内构建和部署AI应用程序。3、微软将自己的消费者和企业产品中部署OpenAI的模型，并为客户引入基于OpenAI技术的体验。包括微软的Azure OpenAI service（开发人员可使用该服务来built AI applications，可以使用包括GPT-3.5, Codex, and DALL?E 2), 双方还将共同努力，将OpenAI的技术构建到GitHub Copilot（AI编程工具）和Microsoft Designer等应用程序中。微软在财报中对AI的表述：人工智能方面， 人工智能时代已经来临，而微软正在为其提供动力，我们正在见证基础模型能力的非线性改善，我们正在给客户提供这种能力。 随着客户选择他们的云供应商并投资于新的工作负载，作为人工智能领域的领导者，我们完全有能力抓住这个机会。 我们拥有云中最强大的AI超级计算基础设施。它正被客户和合作伙伴，如OpenAI，用来训练最先进的模型和服务，包括ChatGPT。 就在上周，我们广泛提供了Azure OpenAI服务，已经有200多个客户--从毕马威到半岛电视台--正在使用它。我们将很快增加对ChatGPT的支持，使客户能够首次在自己的应用程序中使用它。 在昨天，我们宣布完成了与OpenAI的下一阶段协议。我们很高兴成为他们的独家云供应商，并将在我们的消费者和企业产品中部署他们的模型，因为我们继续推动人工智能技术的发展。所有这些创新正在推动我们整个Azure人工智能服务的增长。 仅Azure ML的收入就连续五个季度增长超过100%，安盛、联邦快递和H&R Block等公司都选择该服务来部署、管理和治理其模型。三年半前，我们现在开始了和OpenAI伙伴关系。在过去的三年里，我们实际上一直在努力研究这种伙伴关系的许多要素。因此，我认为我们的投资者看待这一点的方式是，正如我所说，我们从根本上相信，下一个大型平台浪潮将是人工智能。我们还相信，通过能够抓住这些浪潮（waves），然后让这些浪潮创造新的解决方案和新的机会，是可以带来许多企业价值的。因此，每当我们考虑平台机会和平台转换机会时，我们都是这样做的。我们怎么才能抓住这些waves，并使其更具扩张性，然后创造出什么？因此，如果您从这个角度来看，Azure的核心，或者被认为是云计算的东西从根本上改变了其性质以及计算、存储和网络的结合方式。从某种意义上说，under the radar，如果你愿意的话，在过去的三年半里，四年里，我们一直在非常努力地构建训练超级计算机，当然还有现在的推理基础设施（ inference infrastructure），因为一旦你在应用程序中使用人工智能，它就会从繁重训练变成了推理。因此，我认为核心Azure本身正在为核心基础设施业务转型。它正在转型。因此，您甚至可以看到我们拥有Azure OpenAI服务以外的数据，想想Synapse plus OpenAI API可以做什么。我们已经集成了Power Platform功能。我们今天在机器人流程自动化和工作流自动化方面处于领先地位的原因之一是，我们在那里拥有一些人工智能功能。事实上，GitHub Copilot是当今市场上最大规模的基于LLM的产品。因此，我们完全希望我们将人工智能纳入堆栈的每个层，无论是生产力还是我们的消费服务中。因此，我们对此感到兴奋。我们也对OpenAI创新感到兴奋，他们把产品商业化了。我们对ChatGPT建立在Azure上并具有其牵引力（traction）感到兴奋。因此，我们关注两者，它有投资部分，也有商业伙伴关系。但从根本上说，我认为，这将通过在人工智能领域领先来推动微软每个解决方案的创新和竞争差异化。举例来理解，加入AI能力之后未来我们可以用微软的产品来干什么？编程（GitHub Copilot）：给开发者code建议，可以对一段code进行描述，提升编程效率；未来甚至还可以进行自动编程；办公：Word中使用，可以自动理解格式命令，甚至自动创建相关内容；同理，跟text相关的所有产品例如Excel中也可以应用；自动化工具：各种流程自动化工具可以更加智能；以上，在C端和B端都有非常多的应用空间。可能会出现三种AI类型公司：1）OpenAI这种提供AI model的公司（会出现比较多的startups)2）利用AI model来做产品的公司，例如BuzzFeed（应用层面的公司较多）3）利用自己的AI model和数据来做产品的公司，例如谷歌，是用产品来变现而非AI model来变现（更多是大公司）ChatGPT或者任何AI产品均离不开算力、数据和技术，因此在底层基础设施上，这注定是大公司之间的一场竞争：云计算/算力：亚马逊、微软、谷歌、阿里巴巴等，任何AI的训练都离不开云计算，同样，英伟达也将受益数据：AI的训练离不开数据，所以这要求使用AI的公司需要有足够多的数据、或者足够多能触及到消费者/企业客户的产品，数据最多/产品最多的公司包括谷歌、meta、亚马逊、微软等技术：亚马逊自己的语言模型达到了20bn parameters，但目前只是在内部使用；谷歌也持续在深入自己的AI能力，微软通过投资OpenAI；在苹果隐私政策之后，Meta也开始大力投资AI。看向未来，这些大公司都有可能培养出OpenAI的竞争者。应用层面：（很多的细分行业）任何需要内容的公司：social platforms（Meta等）、新闻网站（BuzzFeed）、搜索引擎（谷歌、微软），等等。安全领域：任何AI model中都包含大量数据，如果被攻击可能会造成数据泄露，因此该领域也需要一些安全类的应用。映射到A股投资逻辑上，建议关注：1）AI技术领域领先的技术公司。算法、数据、算力是AI大模型训练的基础，建议关注基础设施相关标的：百度、科大讯飞、海天瑞声、拓尔思等。2）当前ChatGPT上线将有望推动文本类AI渗透于文本生产、智能批阅等应用领域，建议关注：阅文集团、中文在线、掌阅科技、视觉中国、金山办公、昆仑万维等。（来源：东吴海外张良卫团队）举报/反馈

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中欧商业评论 2023-02-23 12:06 ・上海 打开网易新闻 查看精彩图片 打开网易新闻 查看精彩图片 打开网易新闻 查看精彩图片 作者|陈沁 孙婷来源|大成研究除了科技逐渐取代初级人工的趋势或将带来的生产力变革，同时，随之而来的是大众产生的集体焦虑。作为资本市场、股权投融资律师团队也关注到了关于微软投资OpenAI的独特股权结构和投资回报的设计，核心就是把投资方式、回报实现、控制权的让渡及回收等重要权利结合在一种创新的法律关系中。我们通过检索OpenAI官网，对OpenAI公司治理制度设计以及根据《财富》杂志和钛媒体等媒体公开报道和《推出ChatGPT的OpenAI股权投资协议设计的独特性》等文章中所获得的相关信息展开分析。 打开网易新闻 查看精彩图片 微软投资OpenAI的股权结构及利润分配要点从官网和这些媒体的公开报道中以及《推出ChatGPT的OpenAI股权投资协议设计的独特性》（作者：郑志刚）1一文中，围绕OpenAI的有限合伙投资协议，我们简要梳理出OpenAI的股权结构如下： 打开网易新闻 查看精彩图片 在众多投资人中，微软投资的金额最多，据悉高达 130 亿美元（另一说法是 150 亿美元），分三期投资。关于利润分配，微软与 OpenAI 之间据说是按照四个阶段进行，大致梳理如下： 打开网易新闻 查看精彩图片 打开网易新闻 查看精彩图片 关于微软投资OpenAI的有限合伙投资协议的创新模式 打开网易新闻 查看精彩图片 打开网易新闻 查看精彩图片 科技企业融资时关于控制权把控的常规条款设计如OpenAI融资研发ChatGPT一样，科技企业研发产品需要大量的资金支持，但引进风投时，创始人难免会担心控制权被转移或限制，从而将企业的发展方向、经营理念带入不可控的地步，一个能够帮助科技企业的创始人牢牢掌控企业控制权的投资条款设计至关重要，企业融资时关于控制权把控有不少设计策略，常见模式如下： 打开网易新闻 查看精彩图片 打开网易新闻 查看精彩图片 科技企业融资时关于控制权把控的创新及优化值得注意的是，OpenAI的技术开发非常特殊，拥有被科技界巨头称为在人工智能技术领域的突破性技术对人类的影响不亚于互联网对人类的影响，投资人看到了开发团队的异常优秀以及对人工智能领域的巨大开创性的引领作用。而投资人也极其特殊，以微软为首的互联网科技巨型公司对新技术的敏感以及对OpenAI团队的研发能力给予高度认可。或许并不是所有科技公司能够复制OpenAI的融资模式，因为需要具有掌握超强的研发技术团队，具备优良管理能力的运营团队，以及令投资人折服的对未来的期望。这次微软投资OpenAI的特殊股权架构让我们从传统融资模式的基础上，看到了另外一种科技企业融资的创新模式。相较中国的科技企业融资过程中，往往考虑投资人退出的方式依赖于企业IPO成功后在二级市场上减持，或被其他公司并购后变现、被其他投资人受让股权变现，或被实控人回购等等。从该案中可以看出微软的创始人比尔.盖茨当年也是青年立志改变世界，辍学创业，终于成就了今天的微软，使互联网改变人们的生活。或许优秀的企业不仅仅自己优秀，还要成就别人的优秀才是更高层次的社会贡献，所以，当OpenAI出现时，山姆・奥特曼的特质展现出其又是一位能改变世界的奇才，科技人才的代代创新，需要行业巨头的扶持但不能彻底控制或吞并，否则，大树下面寸草不生非常不利于科技创新。如何处理好相互的关系是参与者需要非常的智慧和博大的格局，对于新企业来说，既要资金又要控制权；对于行业巨头来讲，需要新技术来补强自己的短板，又需要尊重创始人的控制权，还能在冒适当风险的情形下获得巨额的回报。所以，创始人和有行业背景的投资人之间有一种天然的惺惺相惜心态，又有一种控制权和收益权在不同阶段的博弈安排。当各方的诉求摆在桌面时，需要一种智慧的平衡各方利益的创新安排，因为并不是每一种模式都是排他的，而在各种模式之间可以进行排列组合、调整以及创新就会成为必然，这种创新值得中国的科技企业在融资过程中借鉴和学习。“降本增效”直播课上新【大客户销售及销售业务管理】长按下图参与调研 特别声明：本文为网易自媒体平台“网易号”作者上传并发布，仅代表该作者观点。网易仅提供信息发布平台。

代码解读：基于深度学习的单目深度估计(3)

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代码解读：基于深度学习的单目深度估计(3) 今天接着分析后面的函数get_predicted_depth_region()， 不纠结具体细节，可以知道这是一个修改输出深度图尺寸的函数320×240 再来看下一段函数， 从这段代码可以了解到： 1，定义以及初始化input_size和output_size，但是注意输入图片是输出图片的4倍 2，定义以及初始化输入变量images，depths，masks 3，初始化深度网络各个结构的的stack 4，定义图像的meta信息，即图像均值方差，深度图均值方差，以及对数深度图均值方差 接下来就仔细研究define_machine()引用的几个子函数， 先看一个简单的， 很简单，定义了图像均值方差，深度图均值方差，以及对数深度图均值方差 再往下看， 看上去不是很容易理解，来看一下什么地方引用了这个函数，在这里： tag.test_value又是什么意思呢？不晓得，姑且认为make_test是生成tag.test_value的 接下来看一下不同网络层的stack定义和初始化， 从这段代码可以了解到： 1，用self.create_unit初始化卷积层和池化层 2，然后建立这写卷积层和池化层的连接关系，构建ImageNet 下次再往后面分析！