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步骤4：本报讯(沈阳日报、沈报全媒体记者刘国栋)6月8日,第四届(2023)东北振兴与东北亚区域合作学术论坛暨首届沈阳现代化都市圈发展论坛在沈阳召开。此次
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步骤6：《舞娘直播》一是幹細胞移植的安全性問題。病人在進行造血幹細胞移植之前，要進行強度很大的化療，清空原有的骨髓造血係統。這意味著，此時患者的免疫功能幾乎是零，就容易發生各種感染。即便能堅持完成造血幹細胞移植，之後也可能會出現強烈的排斥、感染等現象，甚至造成死亡。二是幹細胞移植的應用有局限性。同種異體幹細胞移植需要配型，並且僅限用於合並血液係統腫瘤（各類白血病、多發性骨髓瘤以及惡性淋巴瘤）患者。前麵我們提到，前兩位被治愈的患者都是患有血液係統腫瘤，他們進行造血幹細胞移植的初衷是為了治療血液病。還比較幸運的是，他們找到了合適的配型。但是，這真的也很難。自帶CCR5-Δ32基因突變的幸運兒太少人體中共有2萬多個基因，基因是由堿基組成的。人體有30億個堿基對（一半來自於你爸，一半來自於你媽），每一個基因都是由ATCG四種堿基排列組成，由於生物體本身的複雜性，所以基因的長度並不統一，各有差異。在CCR5基因中，如果缺少基因編碼區的32個堿基，CCR5基因就不能正常編碼蛋白，也就成了所謂的CCR5-Δ32突變。然而，隻有來自於父母的純合的CCR5-Δ32突變，才能對抗艾滋病毒。但是，攜帶 CCR5-Δ32的基因突變的人太少了。據相關研究統計，目前隻有約1%的高加索人（主要是歐洲人）有這種純合的CCR5-Δ32基因突變。找到這種“幸運兒”，並且人家還願意捐獻骨髓，難度有多大可想而知吧。據聯合國2021年的數據，目前全球約有3840萬艾滋病毒感染者。其中，3670萬是成年人，170萬是15歲以下兒童。人類要想徹底攻克艾滋病，依然任重而道遠。。
步骤7：凤蝶直播對話周鴻禕：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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