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步骤6:《桃花直播》  熔噴模頭是生產熔噴布的一種關鍵設備。一套平時賣100多萬元的熔噴模頭,當時已漲到了400多萬元。精誠被列入防疫物資相關裝備重點企業名錄。為了快速擴大產能,企業投入3000多萬元,從國外購入十台新設備,組建技術攻堅小組,所有員工24小時輪班,並與周邊模具企業協作生產。黃岩模具擁有完整的產業鏈,同行們形成了高效協同。“我們生產口罩用材,但連自己員工也找不到口罩戴。為確保技術攻關進度,大家在車間裏支起床板,最終比原計劃提前兩天解決了技術難題。”精誠時代集團副總經理陳福蓬回憶說。調整模頭工藝,涉及電鍍、磨床、打光等20餘道工序,放在以前至少要半年時間。麵對挑戰,企業緊急抽調設計、生產等骨幹員工,對模頭進行了上千次的技術改良,突破了薄膜平整這一行業技術難點,確保了訂單按時交付。精誠還把“未來論”傳遞給下遊產業鏈。“到了5月份,形勢急轉直下,預計產能飽和,公司反過來勸阻客戶,不要再買精誠的產品,不要再往裏投資了。”梁斌說。這些年,精誠時代把攻克“卡脖子”技術作為創新研究的主攻方向,自主研發了模流仿真技術、熔噴模頭等多項核心技術,據此開發的“輕量化材料精密擠出成型裝備”“高精度熔噴非織布模頭+噴絲板集成裝備”等多項新產品,填補了國內擠塑行業空白,打破國外技術壟斷。在精誠時代新品展廳,展出的智能納米調光薄膜吸引了記者目光。20%-99%,記者點擊按鈕一兩秒後,一塊淺色透光玻璃就變成了深黑色。據介紹,利用智能納米調光薄膜技術,相當於讓納米排列成“百葉窗”,可廣泛應用於建築、汽車、高鐵、航空等領域的智能玻璃,如陽光房玻璃、飛機懸窗等,能夠讓玻璃實現調光、控溫、節能等多功能。這一新材料剛一落地,已有不少新能源汽車企業紛紛“搶單”。“無論品牌多好,關鍵在於貼合市場、技術領先。”陳福蓬認為,這是企業能一直占據“塔尖”的核心競爭力。新的一年,精誠時代確立了自己的發展目標:保守估計增長30%。。
步骤7:蜜糖直播對話周鴻禕: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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