纺织机的技术背景,纺织机的技术背景是什么

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于纺织机的技术背景的问题，于是小编就整理了2个相关介绍纺织机的技术背景的解答，让我们一起看看吧。包豪斯建立的社会背景？结合历次工业...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于纺织机的技术背景的问题，于是小编就整理了2个相关介绍纺织机的技术背景的解答，让我们一起看看吧。

1. 包豪斯建立的社会背景？
2. 结合历次工业革命发展历程，目前AIGC处于什么阶段？ChatGPT是第四次工业革命的开始吗？

包豪斯建立的社会背景？

包豪斯产生的历史背景：欧洲工业革命之前的手工工艺生产体系，是以劳动力为基点的。而工业革命后的大工业生产方式则是以机器手段为基点。

手工时代的产品，从构思、制作到销售，全都出自艺人（工匠）之手，这些工匠以娴熟的技艺取代或包含了设计，可以说这时没有独立意义上的设计师。

结合历次工业革命发展历程，目前AIGC处于什么阶段？ChatGPT是第四次工业革命的开始吗？

我认为chatGPT 与AIGC水平、人类社会的模型可以简化为以下：

算力与正确率（智力）呈 Power Law 关系：每堆 N 倍的机器/算力/模型大小，它的正确率会上升 x%。

但是不幸的是，劳动力市场的需求的智力与数量并不成线性关系，它们也呈现了 Power Law 的比例：智力要求每高一个级别，市场的需求量就是原来的 1/x。

例如，

1.公务员一年盖 一百个章，发表10次公文并不需要什么智力，但是公务员队伍只会继续保持规模；

2.但是初级程序员的需求就小了很多，尤其是细分领域很多测试岗和运维岗都消失了；

3.需要最高智力的岗位，由于AIGC的***，比如最近沸沸扬扬的生物分子的科研， 数千个研究岗灰飞烟灭了。

所以两者相乘，可能会有一个很不幸的结果： 算力每增加 N 倍，劳动力市场上不可被替代的工作就会就成原来的 1/M。而堆机器的 scalability 似乎远高于人类进化的 scalability。

那么基本的趋势就是，99%的传统人员失业正在揭开序幕，尤其是在中小企业。华为，BATJ等大公司能够率先跨入AIGC的大规模应用当中去，大厂员工还能通过AIGC部门的能力继续往前走，但是大量的中小企业由于被巨型企业压缩了生存空间，可能的岗位会迅速萎缩。

ChatGPT还有着局限性

面对ChatGPT在各个方面的出色表现，很多人开始担心自己的职业发展。拥有如此强大能力的ChatGPT究竟能否替代搜索引擎？许多职业将因此而消失吗？我们不需要过度担心，毕竟ChatGPT还有着不可忽视的三大局限性。ChatGPT的未来发展仍有很长的路要走。一、内容准确性不高ChatGPT的内容准确性不够高并且会非常固执地坚持错误的结果。这其实也是这一类大规模语言模型一直以来面临的难题。在Instruct GPT的论文中，作者明确提到了这个模型会犯非常低级的错误，甚至是加减运算也有可能会出错。比如，当你问它关于“松鼠桂鱼”的做法时，它有时回答要用烤箱来烤，有时回答要用水煮，甚至会说材料需要用到松鼠。很显然，“松鼠桂鱼”这个专有名词并不在它的学习范围内。二、模型边界的模糊一旦机器人的回复超越了***或者道德边界，结果就会变得非常不可控。虽然OpenAI有意避免让ChatGPT在回复中包含有违***、种族和道德要求的内容，但是用户仍然可以轻易使用***装的方式骗过AI。 三、内容更新不及时 这是因为训练如此大规模的语言模型，不管在资金还是时间上，都是非常大的消耗，因此很难让模型的训练数据时时囊括最新资讯。例如，当问其对苹果M2芯片的性能评价时，它明确的回复是苹果M2还没有发布。虽然ChatGPT会在不久的将来更新这些即时信息，但显示出训练数据的更新速度远远慢于搜索引擎。所以ChatGPT不一定是第四次工业革命的开始，可能第四次工业革命已经开始了。

到此，以上就是小编对于纺织机的技术背景的问题就介绍到这了，希望介绍关于纺织机的技术背景的2点解答对大家有用。