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二十大代表风采|李闯:从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭******

  中新网北京10月14日电 题:李闯:从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭

  记者 李纯

  武警河北总队某部大队长李闯的个人经历很像电视剧《士兵突击》里的许三多,他新兵下连时5公里跑倒数第一,14年后却带队在国际特种兵比武中获得总冠军。如何有此转变?用他自己的话说就是:“从穿上军装那一刻起,我就抱定一个信念:认真做好每一件事,量的积累必会有质的飞跃。”

李闯进行专业学习。 江腾 摄李闯进行专业学习。 江腾 摄

  曾经的倒数第一

  刚分到特勤中队时,李闯不仅身体瘦弱,身体素质也是最差的那个。时隔多年,他依然记得那个下午,那次来队之后第一个5公里长跑测试,虽然拼尽了全力,但他还是落在队伍后面,跑了倒数第一。

  从那时起,训练场上就多了一个“疯子”。练体能,他穿着沙背心长跑10公里,后背磨出了血;练攀登、索降,手臂、迎面骨划伤10余处,他依然坚持完成所有课目;练射击,为提高射击的速度和精度,他每天坚持闭目出枪1000次以上,挂水壶据枪两个小时。一年的艰苦超压训练,李闯脱颖而出,成了班里首屈一指的特战尖兵。

  入伍19年,“苦练制胜本领,争做特战标兵”始终是李闯激励自己的目标。除完成规定训练任务外,他另外给自己制定了加训内容:早上提前起床,小腿绑上6公斤的沙袋做100个收腹跳,5组100米往返跑、100米蛙跳,然后再随中队出操;上午与中队一起训练,利用训练间隙进行器械训练;晚上做100个俯卧撑,100个单杠拉臂,100个收腹,100个双杠撑臂。

李闯进行理论研讨。 江腾 摄李闯进行理论研讨。 江腾 摄

  多年的努力和付出造就了李闯过硬的军事素质。多年来,他摸索特种作战规律,认真研读《手枪特种射击》《野外生存法则》等书籍,总结的“快速调整呼吸”“手枪快速换弹夹”“运动中击发训练法”等一系列特种训练方法被官兵广泛运用。不仅如此,熟练掌握攀登越障、擒拿格斗、多能射击、近身搏击等10余项特战技能的李闯,“打造出了一群无所畏惧的‘钢铁硬汉’,锻造出了一批‘格斗专家’‘突击精英’‘狙击能手’‘行动专家’等身怀绝技的特战尖兵”。

  “我们的成绩和荣誉都是队长带我们一路闯出来的。”平时,队员们称李闯为“闯队”。正是凭借一股不服输的闯劲,这位曾经的倒数第一已成长为“特战尖兵”中的“标兵”。

李闯组织射击教学。 江腾 摄李闯组织射击教学。 江腾 摄

  “特战之王”决胜国际赛场

  2015年9月21日,李闯带领5名特战队员代表武警河北总队参加武警部队第二届特勤分队比武。这次比赛,他们从33个分队中脱颖而出,取得团体总分第一、狙击专业第一、侦察专业第二名的成绩,团队被誉为“特战之王”。

  2016年,“巅峰”特勤分队尖子比武竞赛的号角吹响,李闯再次带队参赛。此次比武科目以最大限度贴近实战的原则设置,旨在检验特战队员遂行实战任务的能力。5天4夜持续作战,李闯与队友们取得团体总分第二名,斩获总队组第一名,续写了“特战之王”的辉煌。同时获得了参加“勇士竞赛”国际特种兵比武的“入场券”。

李闯指导狙击训练。 江腾 摄李闯指导狙击训练。 江腾 摄

  经过几个月的备战,2017年5月,李闯带队出国参赛,与来自12个国家的32支代表队展开激烈角逐。初到他国,除了美不胜收的异域风景,更有对环境的陌生。“参加国际级别的比武竞赛,面对12个国家、32支代表队,我们就像是初来乍到的牛犊,”李闯回忆说,“可是我们同样有‘初生牛犊不怕虎’的那股敢打敢拼的劲头。”

  小组赛第一个科目是“背水一战”。前一天晚上,李闯拿到比武规则后,就与带队人和翻译官共同研究分析。比武科目刚开始,一切都很顺利,然而化学桶在距离终点100米处滑落在地,被扣了分。第一个项目结束时,队员们都累得瘫倒在地。李闯一边鼓励大家“别灰心,上午丢掉的,下午夺回来”,一边反复研究调整战术和人员分工。

  下午的科目是“死亡奔跑”,李闯反复预测各种突发情况,如何采取相应对策,然后将心得分享给大家。队员们翻越高斜墙、攀大绳、爬网墙、钻泥水低桩网、穿Z形水沟……“第一名”的成绩一宣布,队员们拥抱在了一起。在高手云集的赛场上,中方参赛队最终取得了三个科目第一、一个第二、一个第三,一举斩获总冠军。

  回国后,李闯和战友们又马上投入到新的备战集训中。

  “这次国际特种兵比武给了我们许多启迪,让我们看到了自身的许多问题,打铁要趁热。”无论是高温酷暑还是暴雨滂沱,李闯每天都进行着超越身体极限的高强度训练,将在国际比武中的所思所想融入每天的训练中,以严于实战的标准要求自己。(完)

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ChatGPT搞钱行不行******

  一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

  免费服务仍将继续

  “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。

  去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。

  当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。

  但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

  据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。

  烧不起的模型成本

  尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。

  有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

  “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

  但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

  “钱景”在哪

  长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

  洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。

  但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。

  天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。

  张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

  AIGC商业化,侵权与被侵权

  AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

  张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

  此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

  郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。

  北京商报记者 杨月涵

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