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信创所涉技术领域及重点关键核心技术攻关参考方向
基础硬件及整机 ：包括MCU、DA协议，服务器CPU冗余计算技术，CPU适配内核技术等
基础软件
操作系统：包括跨平台OS技术、面向工业母机的嵌入式OS技术等。
数据库：包括云原生架构数据库技术、信创数据库迁移技术等。
中间件：包括失效恢复技术、高速I/O管理技术等。
办公软件：包括自然语言处理、知识图谱、人机交互等AI办公软件技术。
支撑软件：包括科学计算软件、科研工具软件、低代码/无代码开发工具软件、测试工具软件等（如：软件开发集成技术、支持多种主流编程语言的源代码分析技术、支持多种接口方式注入仿真故障技术、大规模异构环境多类任务调度引擎技术、多语言分析与修复技术、软件安全漏洞及开源缺陷扫描技术等）。
平台软件：包括基于信创技术路线的人工智能平台软件、车联网平台软件、工业互联网平台软件、5G平台软件、云计算平台软件等。
创新型应用软件：包括基于信创技术路线的、应用于国计民生重点领域的通用型应用软件。
安全软件：包括可信计算、零信任、拟态防御、智能安全编排、智能监测预警、云安全、轻量化网络安全风险量化评估工具等。
商用密码产品：包括自适应网络密码防护技术、资源受限环境下轻量级密码应用技术、区块链密码应用技术、密码部件可编程可重构技术等。#信创##国产化##国产信创#
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人工智能应用冒出，而其中，ChatGPT 可以说是当下最热门的人工智能应用之一。
ChatGPT 是由 OpenAl 开发的一款大规模语言模型，它可以根据用户的输入，生成相关的文本内容，
多数情况下内容与实际非常相符。不仅具有高准确率和快速生成的特点，还能够进行对话、 文本生成、翻译等多种任务。
ChatGPT 的出现，不仅提高了人工智能应用的便捷性，还为许多行业带来了巨大的发展机会。比如，在帮助人们快速牛成文本内容方面，它已经成为了许多写作者和编程的好帮手；在客服、客户服务等领域，它也有望取代一些传统的工作方式。
总的来说，ChatGPT 的出现，标志着人工智能领域的一次重大突破，也为我们带来了更多的便捷和机会。作为当下最热门的人工智能应用，ChatGPT 值得我们更加关注和了解。
头条有可能成为下一个ChatGPT 。头条包容了国内外的最广泛的知识数据。再加上几年来头条允许自媒体的创作，可以说无论多么深奥，无论多么冷僻，无论多么广泛的知识，头条都差不多包含了。
基于这个大数据，头条再加上文章构思功能，编程能力。人机交互功能。这些都不是什么高科技，目前都可以实现。所以头条经过整合，基本就是一个中国版的AI。
即时通讯是用Socket还是Ajax（或异步）轮询？一般来讲都是用Socket，Socket的优势不言而喻，数据比较及时，能做到及存及发，也就是当后端收到消息以后可以立马发送到对应的客户端里面去。但是，有人说Ajax轮询很多大公司都在用，所以Ajax也挺好。但是，我们也不能说大公司在用的东西就一定是好的，这样有点以偏概全了！
我们可以通过分析来思考下两种实现方式的优势和缺点。
Socket的实现方式有两个；
第一个是当A发送消息给B的时候，首先经过服务器（Socket服务端），服务器将消息保存以后再发给B。
第二个是A和B均以服务端和客户端的方式存在，当A给B发消息的时候先直接以A作为服务端（或者客户端）把消息发给B，然后再保存到服务器。
不管是哪种方式，消息都是实时的。
然后，当AB两端有任何一端不在线的时候，直接将消息保存至服务器。当任何当时的接收方上线时，根据时间戳再把消息同步至该客户端。
但Socket有个缺点，那就是当有多设备登录的时候需要重复发送消息至多台设备，且还存在一个消息同步的问题。
此时，如果A给B发送消息，A的终端不光需要把消息发给B，还需要将消息发送给另一台终端的A客户端。
Ajax的实现方式则比较简单了，就是通过定时循环，当A向B发送消息的时候，A的消息会直接发送到服务器，然后B通过Ajax获取服务器的消息信息。
Ajax的有优点就是实现方式比较简单，基本上就一个存和取的操作。
但是，Ajax的缺点也很明显，那就是主动获取数据的方式消息是不及时的。虽然可以缩短轮询的时间，但是终归还是不及时的，但这点时间损耗几乎可以忽略。
而且，因为轮询需要一直向服务器索取信息，因此当用户基数大了以后，服务器需要承担的并发请求量也是很大的。
像目前上亿用户的即时通讯软件，为此付出的服务器成本会很高，普通公司可能压根承担不起，所以也只有大公司才会去使用Ajax轮询的方式去做即时通讯的消息处理。
虽然数据并发量比较大，但是好在Ajax轮询足够稳定，不需要像Socket那样去关心连接问题，代码结构简单，越简单的东西越能保证程序的健壮性。
因此，我们可以得出一个结论，Socket消息比较及时，但多终端处理起来比较麻烦。Ajax代码结构简单，相对来说比较稳定，但消息可能不是太及时，并且消息请求的并发量大，运营成本大，但如果用户基数小的话，这个问题就可以忽略掉。
我们可以根据软件的实际应用场景和用户群体选择合适的即时通讯的实现方式。
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让马斯克惊呼“厉害的吓人”，比尔·盖茨说其历史意义不亚于“PC或互联网诞生”的ChatGPT，正在颠覆人工智能时代，有人称它将成为首个里程碑，超越谷歌搜索引擎的地位。ChatGPT是马斯克、微软等巨头合力打造的，微软已经投入10亿美元，并在技术上提供了强大的算力支持。
ChatGPT不仅是一款高级的聊天机器人，它拥有独特的人工智能技术，可以自主学习，甚至有时会让人感到有一个真人在回答问题。它不仅能回答关于编码的问题，还能完成聊天、绘画、编程、写剧本等任务。
ChatGPT是一种用于自然语言处理的语言模型，是一种通过对大量语料的预训练来实现对自然语言的理解和生成的模型。它通过使用Transformer网络结构，并对大量的文本进行预训练，使得它可以根据输入的语句预测下一个词的概率分布，从而实现对语言的理解。
通俗地说，ChatGPT就像一个巨大的语言词典，它通过对语言的统计学分析，学会了语言的规则和知识，并可以生成与语境相符的语言输出。
举例来说，当给ChatGPT输入“牛顿是谁？”时，它会根据其预训练的语料和知识，生成一个关于牛顿的简介，如“牛顿是17世纪英国的数学家、物理学家、天文学家和哲学家，被誉为自然科学的奠基人之一。”。
当给ChatGPT输入“北京的邮编是多少？”时，它会根据其预训练的语料和知识，生成一个关于北京邮编的答案，如“北京的邮编是100000。”。
这些例子说明了ChatGPT可以生成各种不同类型的信息，如历史人物介绍、地址信息等，并且能够根据语境生成相关的答案。
ChatGPT有以下几个主要用途：
自动问答：可以用于实现基于自然语言的问答系统，如常见问题自动回答，帮助用户快速获取答案。
语音识别：可以用于语音识别系统中，帮助识别语音并生成文本。
机器翻译：可以用于实现基于自然语言的机器翻译，帮助用户实现多语言翻译。
文本生成：可以用于实现基于自然语言的文本生成，如自动写作，新闻摘要生成等。
聊天机器人：可以用于实现基于自然语言的聊天机器人，帮助用户解答问题并进行交流。
情感分析：可以用于实现情感分析，帮助识别文本中的情感倾向。
命名实体识别：可以用于实现命名实体识别，帮助识别文本中的人名、地名、组织名等。
文本分类：可以用于实现文本分类，帮助将文本分类到不同的类别中。
这些都是ChatGPT的主要用途，但随着技术的发展，ChatGPT还可能会有更多其他用途。
@人工智能chatgpt
