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步骤5：热舞直播新發現6個“候選”星係！現有宇宙理論或受挑戰英國知名學術期刊《自然》22日刊載的論文說，詹姆斯·韋布空間望遠鏡發現6個“候選”星係。它們在宇宙大爆炸後不久出現，形成速度之快難以用現有天文學理論解釋。研究人員眼下等待進一步確認這些天體的“身份”，認為其中一些很可能是大質量星係。一旦確認，它們的存在將顛覆科學界對早期宇宙的認識，宇宙學一些基本規則或需修改。2022年7月11日，美國政府公布首張詹姆斯·韋布空間望遠鏡拍攝的全彩宇宙深空圖像，拍攝的是“SMACS 0723”星係團。美國國家航空航天局表示，這是迄今最遙遠、最清晰的宇宙“高不足7厘米、重70公斤的嬰兒”觀測數據來自韋布望遠鏡發布的第一批數據集。由澳大利亞、美國、丹麥和西班牙研究人員組成的專門小組分析數據時，在北鬥七星附近一片不引人注意的區域發現一些“模糊的點”，亮度異常且紅得不尋常。在天文學中，紅色代表“年長”。隨著宇宙持續膨脹，早期發光天體發出的紫外線和可見光朝光譜的紅端移動，最終以紅外線的形式如今抵達近地空間，這種現象稱為“紅移”。韋布望遠鏡作為哈勃空間望遠鏡的“繼任者”，觀測波長主要處於紅外波段，有助於科學家“以更近距離看到萬物起源”。相比之下，哈勃望遠鏡主要在可見光和紫外波段觀測。研究人員分析後認為，他們發現的6個紅點可能是星係，大約形成於宇宙大爆炸後5億至7億年，當時宇宙年齡相當於現在的3%左右。據法新社報道，其中兩個星係在哈勃望遠鏡拍攝的圖像中出現過，但特別模糊，以致當時沒有被注意到。這是美國國家航空航天局2022年7月12日公布的詹姆斯·韋布空間望遠鏡拍攝的宇宙圖像。新華社發研究人員依據數據推算，這些“候選”星係內部的恒星總質量相當於100億至1000億個太陽。其中一個星係的質量似乎與銀河係相當，但密度是銀河係的30倍，看上去與目前宇宙中的星係有根本不同。路透社援引論文第一作者、澳大利亞斯威本科技大學天體物理學家伊沃·拉貝的話報道：“如果銀河係是一個體型正常的成年人，高1.75米，重70公斤，那麼這些星係就像是1歲的嬰兒，體重（與成年人）差不多，身高不足7厘米。早期宇宙充滿了怪誕。”依據研究人員說法，這些天體形成於宇宙早期，依據現有天文學理論推測，當時“隻能存在一些微小的、年輕的‘嬰兒’星係”，沒想到那麼早就存在與銀河係一樣成熟的星係。要知道，銀河係達到如今的規模用了超過130億年。另外，這些“候選”星係的質量比宇宙學標準模型推測的大得多，最多相差100倍。如果把它們內部的恒星加起來，“將超過當時宇宙中存在物質的總質量”。與當前宇宙學模型相悖拉貝說，年輕的星係要在7億年內“長”到銀河係的規模，其成長速度必須是銀河係的20倍左右。在宇宙大爆炸後這麼快就存在如此大質量的星係，這與當前宇宙學模型相悖，而這一模型代表了科學界對宇宙運行方式的最佳理解。對於這種矛盾，一種可能的解釋是，星係的形成還有人類目前未知的方式，“似乎有一個通道是快車道，而快車道創造出了怪物”。依據當前主流宇宙學理論，宇宙起源於138億年前的一次大爆炸，在大爆炸後38萬年到大約1.5億年間，經曆了沒有任何發光天體的“黑暗時代”。在“黑暗時代”末期，宇宙大尺度結構在暗物質引力作用下顯現，誕生了第一代恒星和星係。暗物質是理論上可能存在的一種不可見物質。科學家在天文觀測中發現很多疑似違反牛頓萬有引力定律的現象，但可以在假設暗物質存在的前提下得到很好的解釋。根據科學家推算，在宇宙物質總質量中，普通物質約占15%，其餘85%是暗物質。英國諾丁漢大學天體物理學家埃瑪·查普曼告訴英國《衛報》，如果大爆炸後不久就能形成如此巨大的星係，表明“黑暗時代可能沒有那麼黑，或許宇宙中大量恒星形成的時間遠比我們認為的早”。據英國《科學通訊》季刊網站報道，英國赫特福德郡大學天文學家埃瑪·柯蒂斯-萊克給出了另一種解釋：部分新發現的星係的核心存在超大質量黑洞，看起來像星光的東西可能是黑洞吞噬的氣體和塵埃發出的光。韋布望遠鏡先前拍到過一個活躍的超大質量“候選”黑洞，經分析，其形成時間比上述“候選”星係更早。不過，科學家目前還難以解釋為何宇宙大爆炸後這麼快就能形成超大質量黑洞。柯蒂斯-萊克說，為確認新發現天體的“身份”，天文學家需要進一步確認它們的距離、質量、光譜信息等。拉貝說，韋布望遠鏡已經拍攝了一些星係的光譜，“幸運的話，一年後我們會知道更多”。。
步骤6：《妈咪直播》周鴻禕：第一，ChatGPT現在還是事件驅動型的模式，你問它的時候，它才會被激活。第二個缺陷是它沒有記憶能力，它跟你聊完天，你把聊天窗口關掉了，它這個東西並沒有訓練和補充到模型裏去，它隻是短暫記憶。這些在工程上都是可以解決的，（人工智能）產生意識之後會怎麼樣，會不會產生對人類的（影響），這個就沒法回答了。《中國企業家》：人工智能會不會毀滅人類？這是特別可怕的事，你想起來最後不管我的後代多麼優秀，但是他都會被ChatGPT秒殺。周鴻禕：這個問題也有人問過我，我也回答不出來。目前ChatGPT的能力還是知識麵廣，推理能力一般，現在的創新力和想象力不足，或者沒有創新力和想象力。《中國企業家》：在ChatGPT之前，這都是科幻小說當中的場景，但是到了三五年之後，好像覺得不是那麼不可能變成現實的事。周鴻禕：對，對於GPT，我的建議還是要多用，在用的過程中，仔細體會，測試它人工智能的能力。首先，中國要做自己的ChatGPT，中國的算力不太缺，要集中起來；第二，算法，別人已經指出道路了，算法很多也是開源的，這裏重要的是兩個東西，一個是語料知識，一個是能力的訓練，能力的訓練是ChatGPT中唯一沒有公開的，這塊可能也是一個重點。語料上，我提幾個觀點。第一，我個人覺得工業革命級的創新，最好國家有包容創新的支持政策，這事一定要做，中國至少沒有缺席。我剛才講開源+眾包可能是很重要的合作，包括生態，可能有很重要的策略。但是有很多人顧慮它種種風險，我認為如果不做，可能才是對我們國家發展最大的不安全。第二，客觀地講，要把ChatGPT訓練好，要用全人類的知識。整個全世界中文網頁大概是其他語言網頁的1/10吧，書籍的數目也不足。大家訓練一定要有開放的思路。國外的，雖然是不同語言，也是人類共有的知識積累，這裏邊要用ChatGPT學習，要用全球的知識來做訓練。國外雖然APP也取代了Web，但國外很多APP基本保留了Web版，用瀏覽器還是能在網頁之間跳來跳去，能夠自由使用。國內信息都被APP私有化了，如果這些巨頭互相把握著，誰的數據都不全，最後訓練出來的大腦肯定能力是比不上的。在這方麵，我覺得國家應該像當年工信部要求大家不能互相阻攔對方網址一樣，要求我們APP都應該有Web版本。這樣的話，大家手裏才都有數據。我是覺得在這方麵，國家可能要有相應配套的產業政策，來鼓勵行業裏良性競爭，開放合作。。
步骤7：嗨秀直播對話周鴻禕：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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