星环科技与英特尔向量数据库方案亮相进博会;马斯克推大模型Grok;大模型应用商店来了;阿里云瑶池数据库升级;白宫生成式AI监管·

11月6日，星环科技与英特尔在2023中国国际进口博览会上，重磅发布基于第四代英特尔®至强®可扩展处理器的Transwarp Hippo分布式向量数据库解决方案，方案旨在支持多样化机器学习模型生成的海量向量数据，满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等需求，为人工智能时代多元化应用场景提供有力支持，为企业业务加速发展提供助力。

基于第四代英特尔®至强®可扩展处理器的Transwarp Hippo分布式向量数据库解决方案通过软硬件深度融合，实现了高性能、高经济性、高扩展性的统一，满足大模型时代海量、高维向量的存储和计算需求，为用户构建高性能向量数据库系统和大语言模型场景提供了重要依据和选型方向。

星环科技自主研发的企业级云原生分布式向量数据库 Transwarp Hippo，支持存储、索引以及管理来自深度神经网络或者各类机器学习模型所生成的海量向量数据，能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等场景，有力地支撑个性化推荐、智能问答、大模型应用等场景，尤其是在大模型场景中，可以极大地拓展大模型的应用边界，让大模型保持信息实时性，并能够动态调整，使大模型拥有“长期记忆”, 在一定程度上解决“AI 幻觉”的问题。

拥有特斯拉、SpaceX、Twitter等公司的埃隆·马斯克(Elon Musk)一点都不寂寞，其人工智能初创公司 xAI 发布了其第一个 AI 模型——Grok，这位科技亿万富翁希望通过与 X(前身为 Twitter)紧密集成的时髦聊天机器人来对抗 OpenAI、谷歌和 Meta。

新的人工智能系统Grok可以“实时访问”来自马斯克一年前以440亿美元(410亿欧元)收购的社交媒体平台X的信息，这使其“比其他模型具有巨大优势”，这些模型在很大程度上依赖于旧的互联网数据档案。

马斯克补充说，聊天机器人“喜欢讽刺”，并以“一点幽默”回应，希望赋予格罗克更多的个性，使其在日益拥挤的市场中脱颖而出。

“它还将回答大多数其他人工智能系统拒绝的辛辣问题，”xAI在宣布Grok的“非常早期”测试版本时表示。

Grok是埃隆·马斯克的新AI公司的第一项技术。据介绍Grok是以《银河系漫游指南》为蓝本的。根据xAI的一份声明，它应该有“一点机智”、“叛逆的连胜”。（siliconangle.com）

2023杭州云栖大会上，阿里云瑶池数据库宣布已全面实现Serverless化，并接入通义等大模型能力，大幅提升数据库一站式及智能化水平。同时，PolarDB Always On系列推出3大重磅升级，首个数据智能助手DMS Copilot也惊艳亮相。

为一站式解决开发者的全部需求，阿里云数据库进行了一体化的大幅升级，包括HTAP一体化、DB+Cache一体化、DB+存储一体化等三大能力的全面提升，并在OLTP、OLAP、NoSQL等多业务场景融合落地，产品易用性大大提高，进一步简化开发、管理和运维成本。

本次云栖大会上，阿里云还公布PolarDB Always On 3大技术升级：实现Multi-Master三层解耦架构，内存使用率提升50%;Multi-Master轮动升级，不可用时间减少50%;高压缩比数据存储，最高可节省80%存储成本。

目前，阿里云瑶池数据库全面提升了向量检索能力，在PolarDB、RDS、AnalyticDB、Lindorm、Tair等产品中集成向量功能，实现结构化数据、半结构化数据、多模数据、向量数据的一体化处理。阿里云新发布的8大行业模型及“百炼”平台，就采用AnalyticDB作为内置向量检索引擎，性能较开源增强了2~5倍，加速AIGC应用落地。

由星环科技主办，郑州数据交易中心协办的“向星力·未来数据技术论坛”城市巡回郑州站成功举办。来自政府、金融、制造等各领域大咖齐聚一堂，共同探讨数据要素、数据治理、湖仓一体、行业数字化转型等热门话题，分享前沿技术与实践成果。

围绕“ 善政、兴业、惠民 ”三大主题方向，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。上海大数据中心利用星环科技智慧政务数字底座解决方案，建成上海市统一大数据资源平台，实现数据共享交换、数据质量监管、数据治理、大数据支撑四大功能，支撑“一网通办”、上海中高考成绩查询等业务。

数据要素市场发展面临政策制度不健全、高质量数据供给不足、数据价值挖掘难、安全可信流通体系不完善、市场活跃度不足的挑战。郑州数据交易中心从组织体系和制度体系构建、培育生态体系、加强数据供给、共建基础设施、场景驱动应用、扩展交易业态方面，六位一体培育数据要素市场。其中基础设施方面，郑州数据交易中心建设一套数据要综合流通平台底座，通过SAAS服务、联盟节点、本地部署三种方式与城市、行业共建数据产品专区、资产登记节点、交易交付平台，隐私计算与区块链节点、数据开发平台，授予城市、行业两类运营商独立运营。

金融机构湖仓建设经历了数仓与大数据平台独立、湖仓关联但不融合、湖仓一体化的阶段。星环科技湖仓集一体平台基于统一平台满足数据湖的实时接入、数据仓库的模型架构以及数据集市的在线分析等多种需求，让业务分析师、数据科学家、数据工程师等都能够访问实时数据、历史数据、贴源数据、加工过的数据。基于高性能存储格式Holodesk，只需一种存储格式即可同时满足湖仓集的数据接入、数仓加工和高性能数据分析，降低数据存储冗余，简化数据加工链路，提升业务时效性。同时，基于多种模型数据统一存储管理(11 种数据模型)、统一计算能力、统一接口，实现了数据跨模型的交互能力，帮助用户快速实现复杂业务，加速业务创新。

Snowflake正在利用其Snowday大会推出大量新的和增强的服务，包括许多与生成式人工智能相关的服务。

为了简化 AI 模型的开发，该公司推出了Snowflake Cortex的私人预览版，这是一项托管服务，可以使组织更容易在Snowflake数据云中发现、分析和构建 AI 应用程序。Cortex提供对无服务器功能的访问，包括 Meta Platforms的Llama 2大型语言模型以及特定于任务的模型和高级矢量搜索功能。Snowflake表示，这种组合可用于在几分钟内构建情境化的LLM驱动的应用程序。

该公司还提供了三个使用该服务构建的LLM 驱动的应用程序的私人预览版。

Snowflake Copilot是一个基于LLM 的助手，允许用户以纯文本形式提出数据问题、编写和优化 SQL 查询以及过滤结果。

Universal Search 可以搜索客户的 Snowflake 帐户，包括数据库、视图和 Iceberg 表以及公司市场中的应用程序。

Document AI 可以从文档中提取发票金额或合同条款等内容，并使用可视化界面和自然语言微调结果。

对于需要完整 LLM 应用程序自定义的用户，Snowpark容器服务简化了容器化工作负载的安全部署和管理。它使开发人员能够完全在其 Snowflake 帐户中运行第三方应用程序，包括来自商业 LLM 和矢量数据库的应用程序。（siliconangle.com）

Salesforce推出Einstein for Developers，使开发人员和IT团队能够加快软件开发速度，并提高开发人员的工作效率。它通过创建基于自然语言提示的智能Apex来简化开发。借助Einstein for Developers，开发人员可以在Salesforce集成开发环境中扫描代码漏洞并获得实时代码建议，从而加快编码任务。

Einstein for Developers是一款专门为Salesforce特定编码语言构建的生成式AI编码工具。它使用Salesforce的开源大型语言模型 (LLM) CodeGen构建，将简单的英语提示转换为可执行代码。您不需要自己编写任何代码，用自然语言描述代码应该做什么，然后AI为您编写。

与其他AI编码工具不同，Einstein for Developers直接内置于Salesforce平台中。这意味着它可以访问组织的元数据，并根据现有代码提出建议。它还利用AI Trust Layer，确保代码的安全性。

悦点科技发布了私有化大语言模型智能系统--Spotlight，基于领域知识图谱、整合大语言模型、一体机开箱即用。让ChatGPT般体验在领域内触手可得!

模型是否懂得行业数据及业务逻辑，才是真正避免大模型漂亮却不专业回答的关键。悦点科技，继承了明略数据近十年知识图谱产业落地经验，具备成熟的数据治理团队、知识构建及应用平台，以及各领域业务模型。9月，仅用两周，便上线了面向公共安全领域的反诈止付平台，在学习了大量电信诈骗案例模式后，大模型充当反诈民警，火眼金睛洞察尚未发生的潜在诈骗风险，并及时止付，提高侦破和劝阻效率，保护人民财产安全。

悦点科技提供开箱即用的一体机，一体机部署客户私有环境，简单配置就可通过DSM链接客户私有数据，启动训练后可随时通过动态本体添加行业知识，支持根据场景和硬件资源切换不同开源通用大模型。

近日，针对中小金融机构数据应用中存在的数据质量参差不齐、数据获取困难、数据孤岛等难点，宇信科技携手国内头部企业级大数据基础软件开发商星环科技，重磅推出了全要素数据运营联合解决方案，赋能中小金融机构的数字化转型。

该方案通过湖仓一体化的底座能力体系建设，打通数据开发、数据消费两套体系，逐步形成企业级的规划与运营、应用与服务、开发与管理、资产与管控、存储与计算、采集与交换、平台与底座的“七大统一”，最终构建覆盖全流程、全场景、全用户的数据要素运营平台，实现数据要素的开放、共享、合规与赋能，开创了数据赋能业务的新路径。

据了解，全要素数据运营联合解决方案为金融机构提供的不是简单的产品集成服务，而是深度融合星环科技自研湖仓一体化产品体系的高性能、高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等核心技术保障能力，以及宇信科技专业的数据智能产品解决方案支撑能力和稳定的长期服务运营能力，帮助客户搭建从全栈开放式信创底座、全面中台化基础能力到全套一站式提升服务的一体化数据基础建设能力，有效支撑业务的高质量发展，真正做到一步到位、省钱又省心。

数据可观测性初创公司 Pantomath 表示，完成了1400万美元的 A 轮融资。自16个月前推出以来，这家初创公司已经筹集了1800万美元。

Pantomath的平台为公司提供了一种简单的方法来检测质量低劣的数据问题。Pantomath通过日志和自主影响分析帮助企业解决数据质量问题，突出显示根本原因并修复它们。因此，Pantomath 声称，它可以帮助对组织所依赖的数据建立更多的信任。

Pantomath表示，它计划通过人工智能创新来进一步发展其数据可观测性工具，同时寻求扩展到新市场。（robots.net）

近日，虚拟现实和元宇宙行业独角兽、国家级专精特新“小巨人”企业——安徽省东超科技有限公司完成第六轮近1亿元B轮融资。本轮资金将主要用于二期生产基地扩建、省级实验室建立以及研发投入等方面。当前，公司市场销售已初见成效，今年上半年签单近亿元。

本轮融资是东超科技的第六轮融资，前期投资方包含政府引导基金(安徽省量子基金、安徽省高新投、合肥高投等)、社会资本(鼎元资本、中企会基金、赢初资本等)和上市公司(伟时电子)共三类投资主体。第六轮融资完成后，东超科技累计融资额超4亿元，将进一步主导全球空中成像技术的发展方向，为全行业带来更多技术赋能的发展机遇。

东超科技成立于2016年8月，位于合肥高新区，是全球虚拟现实技术的领军企业、元宇宙领域中的独角兽企业，先后承担国家重点研发专项2项、安徽省科技重大专项3项、合肥市重大新兴产业专项若干项，并建成安徽省新一代光学成像技术工程研究中心、安徽省新型显示产业共性技术研究中心、空中交互式成像技术与显示材料安徽省联合共建学科重点实验室，构建了国际一流的新型显示研发平台，主导制定了该技术的团体标准和地方标准。

第一新声研究部正式发布《2023年中国信创数据库产品竞争力象限》，综合考虑企业占有率、在技术/应用上的成熟度、在客户方面的交付完成度及口碑、产品在市场/营销/商业模式/行业拓展等战略上的领先性、甲方/投资人口碑等要素进行评估，筛选出受资本市场关注、受客户认可的高科技、高成长、好口碑、稳交付、跨周期的数据库厂商，以期为央国企信创建设及选型提供价值参考。

此次信创数据库产品竞争力象限，第一新声研究部通过调研问卷、专家访谈、记者采访等多种方式展开深度调研，同时邀请央国企甲方CXO高管、产业专家、一线投资机构合伙人进行综合评估与推荐，最终共27家代表厂商入选《2023年中国信创数据库产品竞争力象限》。

领导者象限：达梦数据库、人大金仓、南大通用、华为云GaussDB、腾讯云TDSQL、神舟通用、OceanBase、阿里云PolarDB;

挑战者象限：优炫软件、九章云极、星环科技、天云数据、海量数据、巨杉数据库、万里数据库、亚信科技AntDB数据库;

利基者象限：创邻科技、涛思数据、拓数派、矩阵起源、智臾科技;

高成长者象限：柏睿数据、偶数科技、云和恩墨、爱可生、易鲸捷、飞轮科技

时空数据来自手机、气候传感器、金融市场交易以及车辆和集装箱中的传感器等多种来源，是最大且增长最快的数据类别。IDC 估计，到 73 年，互联物联网设备产生的数据总量将达到 1.2025 ZB，从 26 年的 18.3 ZB 以 2019% 的复合年增长率增长。

根据麻省理工学院技术评论洞察最近的一份报告，物联网数据(通常标有位置)的增长速度快于其他结构化和半结构化数据(见下图)。然而，由于物联网数据的复杂集成和有意义的利用所带来的挑战，大多数组织在很大程度上仍未开发物联网数据。

两项突破性技术进步的融合将为地理空间和时间序列数据分析领域带来前所未有的效率和可访问性。第一种是 GPU 加速数据库，它为时间序列和空间工作负载带来了以前无法达到的性能和精度水平。第二种是生成式 AI，它消除了对同时拥有 GIS 专业知识和高级编程敏锐度的个人的需求。（infoworld.com）

德国软件巨头SAP宣布其SAP HANA云的矢量数据存储将于2024年第一季度推出。向量存储是 AI 应用程序的关键部分，它检索数据和上下文并将其提供给 LLM，以便它们能够准确地回答查询。

首席技术官Juergen Mueller表示，新的数据存储将为SAP HANA云用户提供有关财务、供应链、物流、人力资源、消费者和客户体验数据的更多背景信息。他声称，由于更好的生成式人工智能结果，这将“显着提高开发人员的生产力”。

“我们正在帮助开发人员将SAP系统中所有这些丰富的结构化数据与非结构化数据和自然语言建模功能相结合，”Mueller补充道。

新的矢量存储将与HANA Cloud完全集成，而不是作为独立的数据库存在，并且已经在公司内部的130个应用程序中使用。

在人工智能密集型简报中，其他公告包括为SAP业务技术平台(SAP BTP，前身为SAP云平台)注入生成式AI功能。其他新增功能包括新的矢量搜索、增强的图形功能以及集中式日志记录和可观测性服务。

一段时间以来，Cloudera客户一直在使用大型语言模型(LLM)并构建生成式AI应用程序。最近这家云数据管理供应商宣布与矢量数据库领导者Pinecone建立合作伙伴关系，旨在加速GenAI的工作。

作为与Cloudera合作的一部分，两家供应商致力于将Pinecone的矢量数据库集成到Cloudera数据平台(CDP)中，最终目标是使CDP客户更容易构建GenAI应用程序。虽然客户必须单独购买 CDP 和 Pinecone，但 Cloudera 通过称为应用机器学习原型或 AMP 的东西提供集成。

当Pinecone AMP与客户已经在CDP上安装的其他GenAI必需品(例如Huggingface、Meta AI、Anthropic或Cohere的LLM)以及由Apache NiFi提供支持的数据管道相结合时，可帮助用户直接在CDP上开发和部署GenAI应用程序。

这种集成还将有助于提高性能和降低成本。CDP客户希望Cloudera能够帮助其提高性能。（datanami.com）

新发布的TigerGraph 3.9.3版本带来了新的功能，如对Kubernetes的支持、新的数据完整性检查、新的工作负载管理功能以及对 OpenCypher图形查询语言的支持。

新版本的 TigerGraph 数据库预览了对 Kubernetes 版本 1.23 到 1.27 的支持。

TigerGraph 使用 3.9.3 版本构建的新数据完整性检查应该可以帮助企业客户在数据加载过程中掌握这些小数据小精灵。

传统上，TigerGraph客户使用GSQL(一种特定于图形的SQL 变体)编写图形查询。在新版本中，TigerGraph支持OpenCypher，这是一种基于 Cypher 语言的图形查询语言，最初由其图数据库竞争对手Neo4j开发并作为开源发布，并获得了相当大的吸引力。支持OpenCypher使已经知道该查询语言的用户更容易开始使用TigerGraph数据库。（datanami.com）

继去年Gartner首次发布中国版的网络安全技术成熟度曲线报告后，近日，《2023中国网络安全技术成熟度曲线》(Hype Cycle for Security in China,2023)出炉，其指出预算限制、严格的监管和不断增加的数字化暴露正在给中国组织的安全投资带来挑战。

对《2022中国网络安全技术成熟度曲线》报告的分析中，数据安全平台DSP、数据风险评估DRA、入侵与攻击模拟BAS、攻击面管理ASM、软件成分分析SCA等创新技术正处于快速上升期，备受市场关注，赛道也格外拥挤。

由于技术成熟度曲线(Hype Cycle)反映的是各领域技术的市场发展趋势，涵盖从萌芽上升到期望顶峰、回落至泡沫谷底、再稳步爬升最后达到生产成熟的完整炒作周期，一项新兴技术经市场验证成为主流被采用可能需要2-10年之久。

在今年的报告中，上述技术依然处于持续的爬升阶段，市场普及度和采用率均有所增加，依然是目前炙手可热和前景可观的安全投资方向。同时，今年的技术成熟度曲线涵盖了四项创新，分别为数据安全治理(Data Security Government)、暴露面管理(Exposure Management)、中国的隐私(Privacy in China)、安全服务边缘(Security Service Edge)等。

2023年云栖大会，阿里云安全正式宣布基于通义千问大模型训练的安全大模型投入使用。首期开放的功能包括为用户提供定制化的安全告警解读、事件调查及处置建议服务，覆盖全网超过99%的告警事件类型。即日起，用户可在阿里云安全中心免费使用体验。

I期发布的阿里云安全大模型，作为业内首个发布大规模公测的安全大模型，应用设计以推荐问题为主，这是阿里云将通用大模型训练为安全进阶型模型的落地探索第一步。

当安全事件发生之后，云安全大模型以专家视角提供研判思路，先于安全运营人员「提出思考」降低「经验依赖」。支持层层深入对话，多轮提问后均可保持对话逻辑上下连贯，在近万次的测试对话过程中其连续性、可读性、正确性、针对性的整体满意度达95.8%。

网络安全的全球巨头Palo Alto Networks持续通过不断的收购，增强的自己的技术实力。近期，Palo Alto Networks宣布计划收购 Dig Security公司，一家帮助公司跟踪和保护其内部数据的初创安全科技公司。

两家公司没有透露这笔交易的财务条款。然而，报道称，Palo Alto Networks 为 Dig Security支付了约 4亿美元。此次收购是在有消息称Palo Alto Networks 正在以6亿美元收购另一家网络安全初创公司Talon Cyber Security进行谈判几周后进行的。

对于企业而言，数据安全涉及的主要挑战之一是很难跟踪哪个文件存储在哪里。如果管理员不知道系统包含重要文档，可能不会为该系统配备必要的网络安全控制。被忽视的记录，尤其是客户记录，也使遵守GDPR等隐私法规变得更加困难。

总部位于以色列的 Dig Security开发了一个平台，可以自动映射公司云环境和本地文件共享应用程序中的数据资产。该平台按敏感度对其找到的记录进行分类。例如，如果电子表格包含客户的信用卡详细信息，它可以将其标记为高优先级。

在绘制出公司的数据资产后，Dig Security会突出显示存储不安全的记录。例如，它可以发现以未加密形式保存的文件或已与组织外部用户共享的文件。该平台还可以捕获更微妙的问题，如公司不记录用户与重要数据集的交互的情况。

Dig Security表示，其平台不仅可以发现漏洞，还可以发现黑客攻击。该软件可以检测潜伏在公司内部文件中的恶意软件，以及未经授权的文件下载。根据 Dig 的说法，其平台可以为管理员提供有关黑客是否正在积极尝试窃取数据或创建漏洞以用于未来网络攻击的信息。

Palo Alto Networks计划将Dig Security的技术集成到其 Prisma Cloud 平台中。（新浪科技）

安全信息和事件管理 (SIEM) 和日志管理公司 Graylog 宣布已获得 3900万美元的资金，以加速产品开发和差异化，扩大全球上市运营规模，并实现盈利。

该公司将其增长归功于 Graylog Security，这是一种 SIEM 解决方案，可帮助中型企业通过高级安全分析、AI 驱动的警报和跨云、混合和本地环境的大规模威胁搜寻来提高检测和响应网络威胁的能力。

2023 年7月，Graylog 通过收购 Resurface.io 的 API 安全平台进入 API 安全细分市场。Graylog API Security 可帮助客户监控和防御日益脆弱的 API 攻击面。

在过去的一年里，Graylog通过增加人员和战略渠道合作伙伴，扩大了其在欧洲和亚太地区的业务。

为了帮助简化全球客户的采购流程，Graylog 现已在 AWS Marketplace 上架，并计划在 2024 年推出更多产品。（dbta.com）

当地时间10月30日，美国总统拜登签署一项“具有里程碑意义的”行政命令，推出白宫有关生成式人工智能的首套监管规定，寻求降低人工智能(AI)对消费者、工人、少数群体和国家安全构成的风险。

最新行政命令要求，对美国国家安全、经济、公共健康或安全构成风险的人工智能系统的开发者在向公众发布之前，应该根据《国防生产法》与美国政府分享安全测试的结果。同时命令指示各机构制定测试标准，并解决相关的化学、生物、放射性、核和网络安全风险。

此外，行政命令要求优先考虑美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standard sandTechnology)制定的人工智能“红队”标准，即对系统内的防御和潜在问题进行压力测试。美国商务部将制定为人工智能生成的内容加水印的标准。

11 月 7 日凌晨，美国人工智能公司 OpenAI 的开发者大会正式开启，推出团队最新的成果 GPT-4 Turbo，对开发者关注的问题做了六大升级，分别是更长的上下文长度、更强的控制、模型的知识升级、多模态、模型微调定制和更高的速率限制。

同时，OpenAI 下调 API 的价格近 3 倍，降到了1000 输入/美分，让在场开发者欢呼不已。

当然，更重要的是，OpenAI 推出了「GPTs」——让人们能用自然语言构建定制化 GPT，可以把 GPT 上传到即将发布的「GPT Store」!

如果说 GPT-4 Turbo 是更好用的「iPhone」，GPT Store 则可能是让 OpenAI 成为「苹果」一样的巨头的重要一步。（新浪科技）

11 月 1 日，腾讯云对外宣布向量数据库正式全量开放公测，同时性能层面带来较大提升。腾讯云数据库副总经理罗云表示，除了公测之外，腾讯云向量数据库单索引已经支持百亿级向量规模，支持百万级QPS毫秒级查询延迟。

从今年7月份正式发布以来，腾讯云向量数据库已经服务腾讯集团内部40多个业务，日请求量达 1600 亿次，服务的外部客户数也已经达数百家，帮助教育、SaaS、工具、游戏等多行业客户在快速的进行 AI 方向的探索, 并首家通过中国信通院向量数据库测试。

据罗云介绍，作为国内首个从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期 AI 化的向量数据库，腾讯云向量数据库实现核心能力的跨越式提升。架构层面采用云原生分布式架构，达到企业级稳定性要求;独家集成 Embedding 功能，对齐传统数据库的使用体验，用户无需关注向量生成过程，就可以实现超高配速快速处理数据，助企业轻松拥抱 AGI 生态;此外，集合 DMC 可视化管理工具，快速执行数据库操作，让测试、运维更简单。

有数据显示，将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗相比传统方式可以实现 10 倍效率的提升，如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低 2-4 个数量级。企业原先将现有数据接入一个大模型需要花 1 个月左右时间，使用腾讯云向量数据库后，最短 3 天时间即可完成，极大降低了企业的接入成本。

通过这份全面的备忘单启动并运行 ChatGPT。了解从如何免费注册到企业用例的所有内容，并快速有效地开始使用 ChatGPT。

根据瑞银的一份报告，ChatGPT 在 100 月份达到了1亿月度用户，使其成为历史上增长最快的消费者应用程序。商界也对 ChatGPT 感兴趣，试图在许多不同的行业中找到写作 AI 的用途。此备忘单包括有关 ChatGPT 及其竞争对手的最常见问题的答案。

涉及的内容：

·什么是ChatGPT?

·谁制造了 ChatGPT?

·ChatGPT 的价格是多少?

·如何使用ChatGPT

·ChatGPT 更新和 OpenAI API 新闻

·对 ChatGPT 等生成式 AI 的批评

·ChatGPT的竞争对手是什么?

·人工智能在商业中的未来

·OpenAI 的下一步是什么?

（techrepublic.com）