商汤chatgpt邀请码 图文识别商汤科技官网

本文目录一览：

• 1、商汤企业邀请码在哪里看
• 2、「大模型+大算力」加持,通用人工智能和智能驾驶双向奔赴
• 3、发布会keynote设计
• 4、5年巨亏438亿元,商汤科技“押注”大模型
• 5、【慕容谈芯】徐宁仪:中国AI大模型将自成一派
• 6、毫末DriveGPT雪湖·海若,让自动驾驶更早到来

商汤企业邀请码在哪里看

1、如何获得商汤版chatgpt邀请码”这个问题吗？该邀请码可以通过官方网站获得。商汤科技会定期发布商汤版chatgpt邀请码的申请通知，用户可以通过官方网站或相关渠道获得邀请码。在获得邀请码后，用户需要按照指定的步骤完成注册，并遵守相关使用规定。商汤科技会根据用户的需求和使用情况，决定是否发放邀请码。

2、朱贝开直播也挺好的呀，现在很多人都在开朱贝的直播，这个是可以赚取一定的收入的，也有可能一夜成为网红，所以很多人都在搞这个。

「大模型+大算力」加持,通用人工智能和智能驾驶双向奔赴

1、毫末智行已宣布自动驾驶认知大模型正式升级为 DriveGPT，百度表示利用大模型来提升自动驾驶感知能力并将大模型运用到数据挖掘，华为也已宣布加入大模型争霸赛，自研「盘古」即将对外上线。 作为行业领先的人工智能公司，商汤在大模型领域可谓乘风破浪，过去一两年则全面将大模型能力在各业务线 20 多个场景落地，包括智能驾驶。

2、日前，商汤科技 SenseTime 举办技术交流日活动，分享了以「大模型+大算力」推进 AGI 发展的战略布局，并公布该战略下的「日日新 SenseNova」大模型体系。

3、人工智能经历了70余年的探索与演进，如今步入大模型时代并催生出现象级AI产品。这不仅代表了人类研究的厚积薄发，也是数字时代下大数据、大模型、大算力发展的必然产物。在大模型的推动下，AIGC有望引领内容生成步入新阶段，并引发人工智能应用的新浪潮。

发布会keynote设计

1、华文细黑 + Helvetica 是 iOS 简体中文的默认字体搭配方案，可见黄章对于苹果设计的推崇。但让我失望的是，一向注重细节的魅族，在这个 Keynote 上也犯下了低级错误：字体的不统一。

2、mac电脑上的Keynote软件，是一个PPT的软件，可以做成PPT后面合音乐，也可以用AE完成。具体步骤如下：用这个软件：格式工厂。

3、支持双显示器： 使用者可以在大屏幕上进行演示，同时在自己的笔记本上看提示等。

4、苹果发布会上幻灯片制作软件使用的是苹果公司自己开发的iwork套件中的keynote软件。使用Mac电脑。Keynote自带有很多很漂亮的效果，但是用腻了就会发现功能跟Microsoft PowerPoint差太多，苹果系统Mac OS/iOS专用，其实没有太大优势。好处就是都用苹果产品（Mac/iOS)iCloud很方便 自带末班漂亮，软件简单。

5年巨亏438亿元,商汤科技“押注”大模型

1、他们在上海技术交流日上一口气推出了多个AI相关产品，试图与巨头抗衡，形成了所谓的“AI模型超市”。然而，商汤科技的财务状况并不乐观，过去五年累计亏损高达438亿元，尽管头顶“AI第一股”光环上市，但营收下滑，亏损严重。尽管研发投入巨大，商汤科技的护城河并未因此拓宽。

2、然而，主营业务变动并未给公司盈利能力带来新的增长，2023年商汤科技录得年度亏损694亿元，累计亏损已经达到4691亿元。在连年亏损的背景下，商汤科技进军生成式AI赛道几乎是必然之路。然而，开发新的业务也令商汤科技始终陷在亏损旋涡中无法自拔，公司毛利率也不断下滑。

3、商汤科技在AI基础设施方面投入较大，在2023年2月25日上线了SenseCore商汤大装置AI云，构建了高效率、低成本、规模化的新型人工智能基础设施，加速人工智能的规模化落地。在AI大模型浪潮下，商汤科技较早发布“日日新SenseNova”大模型，并将其作为AGI核心战略。

4、通过持续的技术研发、市场布局与业务模式创新，格灵深瞳与商汤科技有望在人工智能领域中找到属于自己的价值自证之路，实现商业成功与社会价值的双重提升。

【慕容谈芯】徐宁仪:中国AI大模型将自成一派

徐宁仪指出，ChatGPT和辉羲智能在发展路径上存在着某种联系，都在追求一种硬件与算法的结合，以实现可扩展的解决方案。辉羲智能致力于车载AI芯片的研发，目标是在一年内完成认证，明年实现上车。这款芯片将为智能汽车提供高性能的计算能力，推动汽车智能化进程。

毫末DriveGPT雪湖·海若,让自动驾驶更早到来

在实现过程上，DriveGPT雪湖·海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型(Reward Model)的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。

毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF(人类反馈强化学习)技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。

而毫末 DriveGPT 雪湖·海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型，输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景 Token 化，形成「Drive Language」，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。

早在2021 年，毫末智行就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索，并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中，然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级，现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中，最终目标是实现端到端自动驾驶。