当前位置: 首页 > news >正文

百度与AI:历史、投资和监管

来源:猛兽财经 作者:猛兽财经

猛兽财经

百度的人工智能在中国具有先发优势

随着ChatGPT的爆火,人工智能重新引起了投资者的注意,然而人工智能并不是突然爆火的,而是全球众多公司在人工智能技术上进行数十年如一日的研发和积累,才促进了全球人工智能技术的进步,百度(BIDU)就是这样一家一直在积极投资人工智能的公司,该公司自2010年以来一直在对人工智能技术进行投资,即使与美国的人工智能公司相比(比如谷歌),百度在人工智能方面也占据了先机。

 

猛兽财经



2010年至2018年百度财报中出现的人工智能相关术语次数

在认识到人工智能的重要性方面,百度不仅走在了谷歌(GOOG)的前面,也走在了众多中国科技公司的前面,比如百度在人工智能方面就领先于阿里巴巴(BABA)和腾讯(00700)。

百度通过十多年前在人工智能领域的战略和持续的投资最终帮助其开发出了百度大脑,百度大脑百度核心的人工智能技术引擎,支持开发新的人工智能用例。除此之外,百度的人工智能基础设施还包括深度学习能力、自然语言处理、增强现实和一个开放的人工智能平台。百度现在很受欢迎的聊天机器人文心一言也是世界上第一个在GLUE基准测试中得分超过90分的人工智能模型。GLUE基准测试被广泛用于评估人工智能模型超越人类表现的能力。百度也是美国和中国首批获得政府批准开发无人驾驶技术的公司之一,这证明了该公司近年来在人工智能投资方面取得了稳步进展。

百度的人工智能战略不仅仅是投资新产品和服务。飞桨(PaddlePaddle)就是百度推出的一个开发者社区,目前有超过400万的用户,这个平台已经成为一个由高技能的人工智能开发者组成的网络,他们正在研究新的产品和技术。百度的人工智能能力也会从这个网络的发展中得到提升,因为它允许公司密切监控社区开发的现实世界应用程序,以做出可能释放长期价值的战略投资决策。

中国的人工智能优势正在向百度倾斜

之前百度首席执行官李彦宏在接受36氪采访时表示,文心大模型已经在几个方面超过了ChatGPT,而且文心大模型与ChatGPT的差距仅在两个月内,但猛兽财经对这种说法持怀疑态度,而且在可预见的未来,猛兽财经相信ChatGPT仍将继续主导全球生成人工智能技术,然而,这并不意味着我们准备忽视中国科技公司在人工智能方面取得的进步。

新华社研究院在6月12日进行的一系列测试后得出结论,百度的文心大模型表现优于阿里巴巴的通义千问、科大讯飞的星火大模型和商汤科技的SenseChat大模型。因此,新华社研究院将文心大模型评为中国表现最好的生成式人工智能,然而,测试最终结果还是表明,ChatGPT-3.5和ChatGPT-4仍然领先于百度的文心大模型和其他所有中国科技公司开发的大型语言模型。

百度继续在人工智能领域进行投资

在第一季度财报会议上,百度首席执行官李彦宏表示,百度将继续在人工智能领域进行投资。在过去的几年里,百度也投资了大量专注于人工智能的初创公司,并完成了几次收购,以推动其在人工智能领域的增长。其中一些收购包括专注于人工智能语音技术的渡鸦科技(raven tech),专注于3D地图的xPerception和Kitt等。

除此之外,百度还在继续投资其自动驾驶出行服务平台-萝卜快跑,该公司已经在北京获得了运营自动驾驶出租车服务所需的牌照。如果该公司能够展示其满足监管机构和乘客要求的安全标准的能力,该平台可能会在未来几年在全国范围内推出。

今年5月份,百度还推出了1.45亿美元的风险投资基金,专门投资于专注于利用人工智能技术创造内容的初创公司。该基金的推出也凸显了百度继续致力专注于人工智能驱动的未来愿景。

百度在监管方面优势

人工智能的发展并非没有监管。自ChatGPT推出以来,人工智能的崛起已经引发了政策制定者的担忧,中国也将毫不犹豫地对生成式人工智能进行监管,4月11日,网信办就发布了使用生成式人工智能创建内容时需要遵守的规则草案。这些规则的核心思想是:

【体现社会主义核心价值观等的内容。】

正如预期的那样,任何违禁和歧视的内容都将受到处罚。值得注意的是,生成式人工智能服务提供商将对实施这些规则负责。换句话说,如果用户使用生成式人工智能技术创建任何类型的违禁内容,除了对违规者进行处罚外,服务提供商也必须承担责任。因此,这些规定就要求科技公司必须采取一切可能的预防措施,以避免受到处罚。而我们认为百度在这方面比它的竞争对手更有优势。

因为百度运营着中国最大的搜索引擎平台,并且自2000年以来,该公司一直在与监管机构进行密切合作,制定了一个框架,在为用户提供高质量搜索体验的同时,还可以审查不恰当的内容。百度还从其搜索引擎业务中收集了大量的数据,这些数据可用于训练其算法,以避免与监管机构发生潜在冲突。

所以猛兽财经认为,这种专业的技术能力将在帮助百度成为中国顶级的生成式人工智能解决方案提供商方面发挥巨大作用。

结论

百度在中国的人工智能革命中处于领先地位。凭借先发优势、十多年的战略投资以及应对监管挑战的专业技术,使它在中国众多科技企业中处于有利地位,并可以充分利用人工智能技术日益普及的机会。

然而,在做出投资决定之前,投资者还必须更深入地了解中国科技公司的监管环境和中国互联网行业的前景以及百度目前的估值。
 

猛兽财经致力于让每一个不甘心的青年人学会港美股投资,体验在世界上最成熟最合规的市场里做世界头号公司股东的乐趣和刺激。让每一个青年人有尊严、平等通过港美股投资获得自由。

 

相关文章:

百度与AI:历史、投资和监管

来源:猛兽财经 作者:猛兽财经 百度的人工智能在中国具有先发优势 随着ChatGPT的爆火,人工智能重新引起了投资者的注意,然而人工智能并不是突然爆火的,而是全球众多公司在人工智能技术上进行数十年如一日的研发和积累&a…...

Kafka3.0.0版本——Broker(Zookeeper服务端存储的Kafka相关信息)

目录 一、启动zookeeper集群及kafka集群服务启动1.1、先启动三台zookeeper集群服务,再启动三台kafka集群服务1.2、使用PrettyZoo连接zookeeper客户端工具 二、在zookeeper服务端存储的Kafka相关信息 一、启动zookeeper集群及kafka集群服务启动 1.1、先启动三台zook…...

【图论】无向图连通性(tarjan算法)

割边&#xff1a;dfn[u]<low[v] 割点&#xff1a;dfn[u]<low[v] (若为根节点&#xff0c;要有两个v这样的点) 一.知识点&#xff1a; 1.连通&#xff1a; 在图论中&#xff0c;连通性是指一个无向图中的任意两个顶点之间存在路径。如果对于图中的任意两个顶点 u 和 v&…...

Docker安装

Docker实践 yum安装 YUM源可以使用官方YUM源、清华大学开源镜像站配置YUM源&#xff0c;也可以使用阿里云开源镜像站提供的YUM源&#xff0c;建议选择使用阿里云开源镜像站提供的YUM源&#xff0c;原因速度快。 地址: https://developer.aliyun.com/mirror/ 我们安装ce版 …...

06. 计数原理

6. 计数原理 6.1 分类加法计数原理与分步乘法计数原理 分类加法计数原理定义 完成一件事&#xff0c;有 n n n 类办法&#xff0c;在第1类办法中有 m 1 m_1 m1​ 种不同的方法&#xff0c;在第2类办法中有 m 2 m_2 m2​ 种不同的方法&#xff0c;…&#xff0c;在第 n n…...

计算机网络基础(静态路由,动态路由,公网IP,私网IP,NAT技术)

文章目录 一&#xff1a;静态路由和动态路由二&#xff1a;静态路由的配置路由信息的方式演示三&#xff1a;默认路由四&#xff1a;公网IP和私网IP和NAT技术的基本理解 一&#xff1a;静态路由和动态路由 在说静态路由和动态路由前&#xff0c;我们需要来了解一下&#xff0…...

CGAL 点云Alpha-Shape曲面重建算法

文章目录 一、简介二、相关参数三、实现代码四、实现效果参考资料一、简介 在数学上, a l p h a − s h a p e alpha-shape a...

Java 文件过滤器FileFilter | 按条件筛选文件

文章目录 一、概述1.1 何时会用到文件过滤器1.2 工作流程1.3 常用的接口和类1.4 文件过滤器的作用 二、按文件属性过滤2.1 按前缀或后缀过滤文件名2.2 按文件大小过滤 三、按文件内容过滤3.1 文本文件过滤器3.1.1 根据关键字过滤文件内容3.1.2 使用正则表达式过滤文件内容 3.2 …...

python格式化地址信息

背景 最近在折腾一个好玩的库&#xff0c;capa 实现地址的格式化输出。我看的教程是这样的&#xff1a; location_str ["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "泉州市洛江区万安塘西工业区"] import cpca df cpca.transform(location_str) df在正式的运行代码…...

k8s1.26.6 安装gitlab

Gitlab官方提供了 Helm 的方式在 Kubernetes 集群中来快速安装&#xff0c;但是在使用的过程中发现 Helm 提供的 Chart 包中有很多其他额外的配置&#xff0c;所以我们这里使用自定义的方式来安装&#xff0c;也就是自己来定义一些资源清单文件。 Gitlab主要涉及到3个应用&…...

C5.0决策树建立个人信用风险评估模型

通过构建自动化的信用评分模型&#xff0c;以在线方式进行即时的信贷审批能够为银行节约很多人工成本。本案例&#xff0c;我们将使用C5.0决策树算法建立一个简单的个人信用风险评估模型。 导入类库 读取数据 #创建编码所用的数据字典 col_dicts{} #要编码的属性集 cols [che…...

【k8s集群部署】使用containerd运行时部署kubernetes集群(V1.27版本)

【k8s集群部署】使用containerd运行时部署kubernetes集群(V1.27版本) 一、本次实践介绍1.1 环境规划介绍1.2 本次实践简介二、三台主机基础环境配置2.1 主机配置工作2.2 关闭防火墙和selinux2.3 关闭swap2.4 清空iptables2.5 配置时间同步2.6 修改内核参数2.7 配置hosts文件三…...

网络安全进阶学习第八课——信息收集

文章目录 一、什么是信息收集&#xff1f;二、信息收集的原则三、信息收集的分类1.主动信息收集2.被动信息收集 四、资产探测1、Whois查询#常用网站&#xff1a; 2、备案信息查询#常用网站&#xff1a; 3、DNS查询#常用网站&#xff1a; 4、子域名收集#常用网站&#xff1a;#常…...

Spring Data Elasticsearch - 在Spring应用中操作Elasticsearch数据库

Spring Data Elasticsearch 文章目录 Spring Data Elasticsearch1. 定义文档映射实体类2. Repository3. ElasticsearchRestTemplate3.1 查询相关特性3.1.1 过滤3.1.2 排序3.1.3 自定义分词器 3.2 高级查询 4. 索引管理4.1 创建索引4.2 检索索引4.3 修改映射4.4 删除索引 5. 异常…...

图论-简明导读

计算机图论是计算机科学中的一个重要分支&#xff0c;它主要研究图的性质和结构&#xff0c;以及如何在计算机上有效地存储、处理和操作这些图。本文将总结计算机图论的核心知识点。 一、基本概念 计算机图论中的基本概念包括图、节点、边等。图是由节点和边构成的数据结构&am…...

记一次 .NET 某物流API系统 CPU爆高分析

一&#xff1a;背景 1. 讲故事 前段时间有位朋友找到我&#xff0c;说他程序CPU直接被打满了&#xff0c;让我帮忙看下怎么回事&#xff0c;截图如下&#xff1a; 看了下是两个相同的程序&#xff0c;既然被打满了那就抓一个 dump 看看到底咋回事。 二&#xff1a;为什么会打…...

【Docker】Docker安装Kibana服务_Docker+Elasticsearch+Kibana

文章目录 1. 什么是Kibana2. Docker安装Kibana2.1. 前提2.2. 安装Kibana 点击跳转&#xff1a;Docker安装MySQL、Redis、RabbitMQ、Elasticsearch、Nacos等常见服务全套&#xff08;质量有保证&#xff0c;内容详情&#xff09; 1. 什么是Kibana Kibana 是一款适用于Elasticse…...

前端面试题-VUE

1. 对于MVVM的理解 MVVM 是 Model-View-ViewModel 的缩写Model 代表数据模型&#xff0c;也可以在 Model 中定义数据修改和操作的业务逻辑。View 代表 UI 组件&#xff0c;它负责将数据模型转化成 UI 展现出来。ViewModel 监听模型数据的改变和控制视图⾏为、处理⽤户交互&…...

Linux嵌入式平台安全启动理解介绍

一、意义 安全启动可以防止未授权的或是进行恶意篡改的软件在系统上运行,是系统安全的保护石,每一级的前一个镜像会对该镜像进行校验。 1.1 安全启动原理介绍 通过数字签名进行镜像完整性验证(使用到非对称加密算法和哈希算法) 签名过程: raw_image--->use ha…...

安全学习DAY09_加密逆向,特征识别

算法逆向&加密算法分类&#xff0c;特征识别 文章目录 算法逆向&加密算法分类&#xff0c;特征识别算法概念&#xff0c;分类单向散列加密 - MD5对称加密 - AES非对称加密 - RSA 常见加密算法识别特征&#xff0c;解密特点MD5密文特点BASE64编码特点AES、DES特点RSA密文…...

Ubuntu系统下交叉编译openssl

一、参考资料 OpenSSL&&libcurl库的交叉编译 - hesetone - 博客园 二、准备工作 1. 编译环境 宿主机&#xff1a;Ubuntu 20.04.6 LTSHost&#xff1a;ARM32位交叉编译器&#xff1a;arm-linux-gnueabihf-gcc-11.1.0 2. 设置交叉编译工具链 在交叉编译之前&#x…...

React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践

一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强&#xff0c;React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 &#xff08;1&#xff09;使用React Native…...

C++中string流知识详解和示例

一、概览与类体系 C 提供三种基于内存字符串的流&#xff0c;定义在 <sstream> 中&#xff1a; std::istringstream&#xff1a;输入流&#xff0c;从已有字符串中读取并解析。std::ostringstream&#xff1a;输出流&#xff0c;向内部缓冲区写入内容&#xff0c;最终取…...

c#开发AI模型对话

AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署&#xff0c;直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型&#xff0c;但是目前国内可能使用不多&#xff0c;至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

网络编程(UDP编程)

思维导图 UDP基础编程&#xff08;单播&#xff09; 1.流程图 服务器&#xff1a;短信的接收方 创建套接字 (socket)-----------------------------------------》有手机指定网络信息-----------------------------------------------》有号码绑定套接字 (bind)--------------…...

MySQL:分区的基本使用

目录 一、什么是分区二、有什么作用三、分类四、创建分区五、删除分区 一、什么是分区 MySQL 分区&#xff08;Partitioning&#xff09;是一种将单张表的数据逻辑上拆分成多个物理部分的技术。这些物理部分&#xff08;分区&#xff09;可以独立存储、管理和优化&#xff0c;…...

在 Spring Boot 中使用 JSP

jsp&#xff1f; 好多年没用了。重新整一下 还费了点时间&#xff0c;记录一下。 项目结构&#xff1a; pom: <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi"http://ww…...

微服务通信安全:深入解析mTLS的原理与实践

&#x1f525;「炎码工坊」技术弹药已装填&#xff01; 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】 一、引言&#xff1a;微服务时代的通信安全挑战 随着云原生和微服务架构的普及&#xff0c;服务间的通信安全成为系统设计的核心议题。传统的单体架构中&…...

CppCon 2015 学习:Time Programming Fundamentals

Civil Time 公历时间 特点&#xff1a; 共 6 个字段&#xff1a; Year&#xff08;年&#xff09;Month&#xff08;月&#xff09;Day&#xff08;日&#xff09;Hour&#xff08;小时&#xff09;Minute&#xff08;分钟&#xff09;Second&#xff08;秒&#xff09; 表示…...

Linux基础开发工具——vim工具

文章目录 vim工具什么是vimvim的多模式和使用vim的基础模式vim的三种基础模式三种模式的初步了解 常用模式的详细讲解插入模式命令模式模式转化光标的移动文本的编辑 底行模式替换模式视图模式总结 使用vim的小技巧vim的配置(了解) vim工具 本文章仍然是继续讲解Linux系统下的…...