chatGPT訪問量再創新高（chatGPT訪問量下降）
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chatGPT訪問量再創新高（chatGPT訪問量下降）2025年7月，為人工智能開發的一款強大的語言模型chatGPT再次刷新了訪問量的紀錄，邁入了新的高度。
迅速而平穩的增長背后，伴隨著一絲讓人警惕的下降趨勢。
chatGPT是由OpenAI團隊開發的一個基于大規模預訓練的語言模型，它能夠生成令人驚嘆的自然語言文本。
自問世以來，chatGPT引起了廣泛的關注，并被應用于多個領域，包括自動回復、內容創作、虛擬助手等。
由于其智能、高效、易用等特點，chatGPT在市場上迅速贏得了用戶的青睞。
盡管chatGPT的訪問量迎來了新的高潮，但數據顯示，從2024年開始，其訪問量開始出現了緩慢的下降。
這一趨勢引發了廣泛的猜測和分析。
一些觀點認為，這可能是由于用戶對chatGPT的興趣逐漸減弱，希望尋找其他更加創新和先進的技術。
一些用戶也提出了對chatGPT在數據隱私和安全方面的擔憂，這可能導致他們減少使用這一服務。
OpenAI團隊對這一情況作出了積極的回應，并表示他們將采取一系列措施來提升chatGPT的用戶體驗，并解決用戶關切。
他們將加大對chatGPT的研發力度，不斷推出更加先進和智能的版本，以滿足用戶對創新的需求。
他們將加強對數據隱私和安全的保護措施，確保用戶的信息得到充分的保護。
OpenAI還計劃通過加強用戶支持和提供更多的教程和指南，幫助用戶更好地使用chatGPT。
OpenAI還計劃與其他技術公司和研究機構展開合作，共同推動人工智能技術的發展。
他們希望通過合作，將chatGPT更廣泛地應用于各個領域，并為用戶提供更全面、更個性化的解決方案。
經過一段時間的努力和調整，OpenAI的付出得到了回報。
2026年初，chatGPT的訪問量再次開始上升，并取得了新的突破。
這一次的增長持續穩定，并沒有出現之前的下降趨勢。
OpenAI表示，他們將不斷努力改進chatGPT，以滿足不斷增長的用戶需求，并且他們對chatGPT未來的發展充滿信心。
chatGPT在訪問量上再創新高的也經歷了一段時間的下降。
OpenAI通過積極應對和改進，使得chatGPT再次贏得了用戶的喜愛，并在市場上保持了競爭力。
chatGPT有望繼續發展壯大，為用戶提供更加智能和便捷的服務。
chatGPT訪問量再創新高（chatGPT訪問量下降）本不平靜的智能駕駛芯片江湖，再添新變局。
5月10日，后摩智能重磅發布智能駕駛芯片鴻途H30，該芯片物理算力高達256TOPS@INT8，與時下備受追捧的256TOPS英偉達OrinX不相上下，典型功耗只有35W，能效比之高可見一斑。
這塊芯片性能如此強勁的背后，在于其采用了顛覆性的底層架構設計——存算一體。
與大多數芯片基于馮·諾依曼架構打造不同，存算一體通過在存儲單元內完成部分或全部的運算，極大地解決了芯片性能受存儲帶寬限制的瓶頸，且降低了功耗需求。
鴻途H30的推出對于行業來說具有重大的意義，其大算力、極致能效比、超低延時、低成本等特性，正好吻合智能汽車對于芯片的需求。
當下，智能駕駛行業正在面臨性能提升、成本下探的關鍵發展期，作為國內首款存算一體智駕芯片，該芯片注定將引發一系列的連鎖反應。
「從大型計算機到個人PC，再到現在的手機，技術發展與應用變革的趨勢表明，每1000倍效率提升將會創造一個新的計算時代，伴隨著AI技術的躍進，今天的芯片也有望在計算能力和效率上有1000倍以上的提升，后摩希望做出極效的AI芯片，實現萬物智能。
」后摩智能創始人兼CEO吳強在發布會上如此說道。
01、存算一體，顛覆智能駕駛芯片正如開頭所說的，后摩采用了存算一體這種新的底層架構來設計芯片。
所謂存算一體，從字面意思上來說，就是存儲和計算融為一體。
首先需要明確的一點是，所有的AI算法包括深度學習，本質上是在下達指令，做大量的乘加計算，體現在芯片層面，則是一大堆晶體管的開開閉閉。
在過去按照馮·諾依曼架構設計的芯片下，AI計算過程簡單理解是這樣的：數據通過設備輸入到存儲器，處理器（計算單元）從存儲器中獲取指令和數據，進行計算，處理完后輸出結果，寫回存儲器。
這種架構的顯著特點是計算單元與存儲單元分離，在執行計算時，數據在二者之間高頻地遷移，在面對常規計算量時，這樣做尚足以勝任工作，然而隨著自動駕駛、chatGPT等大數據模型出現，對于算力需求急劇提升，馮·諾依曼架構開始遭遇瓶頸。
舉例來說，以矩陣乘法為主的Transformer類計算，大多數的步驟是在訪問內存，而非執行計算，盡管大量數據頻繁在計算單元與存儲單元之間移動，但由于存儲器讀寫的速度不夠快，導致數據被「堵塞」在訪存過程中，并未真正投入計算，由此使得計算系統的有效帶寬大大降低，系統算力的增長舉步維艱。
盡管可以通過多核(如CPU)/眾核(如GPU)并行加速技術提升算力，但這將帶來功耗和成本的提升。
應用存算一體新架構，可以解決這個難題，其底層邏輯是將AI計算中大量乘加計算的權重部分，直接留在存儲單元中計算，以優化數據傳輸路徑，從而大幅提升計算效率。
而這正是后摩智能設計智能駕駛芯片IP的思路，公司聯合創始人兼研發副總裁陳亮分享道，通過在傳統的SRAM電路旁，加入包括ActivationDriver、乘法器、加法樹、累加器等定制化電路結構，后摩成功實現高能效的存內并行乘加運算。
「計算電路緊挨著存儲單元，數據被讀出的同時可以在原地進行乘加計算，相較于（馮·諾伊曼架構下）RowbyRow的數據讀取方式，極大地提高了并行性。
」這樣的IP設計擁有超高的計算密度，使得「大算力」得以實現；基于SRAM的純數字設計，還滿足全精度要求；架構上是完全的存內計算，也減少了訪存功耗。
基于此，后摩面向智能駕駛場景打造了專用IPU（IntelligenceProcessingUnit，處理器架構）——天樞架構。
陳亮表示，取名「天樞」在于其設計理念借鑒融合了庭院式的中國傳統住宅和現代高層公寓樓的不同風格。
在他看來，庭院式代表著集中式的存儲和計算架構，特斯拉FSD芯片正是如此，通過堆積大量芯片資源以及高并行性，帶來性能提升。
這在遇到算力要求更大、計算靈活性要求更高的場景下，容易受到數據規模的限制，此時計算效率急劇下降，數據的并行性和計算資源的并行性無法匹配。
「這樣的架構設計類似于古典中式庭院，它向內合圍成一個小的院子，集各種功能于一身，使得人與人、人和自然之間可以非常高效溝通，但是因為院落面積終究有限，所能容納的居住人數也有限，且設計和建造這樣的庭院難度和成本極大，所以它的可拓展性就比較差。
」而現代西式的高層公寓就截然不同，其采用完全相同的獨立小單元，可以在三維空間中自由拓展，以容納更多的人，類比芯片結構，就是將一個算力很大的核切分成若干個小核，細分到極致。
「不過這樣的架構下，人和自然之間、人和人之間的溝通效率就會變得很低。
」后摩的做法是融合了中式庭院和西式高樓的特點，陳亮解釋道，先打造一個優美的庭院，以大布局設計保障計算資源利用效率，在此基礎上，再借鑒現代高層建筑的方式，以多核/多硬件線程的方式靈活擴展算力，「這樣我們就實現了芯片效率、靈活性和可擴展性的完美平衡。
」02、能效比力壓英偉達Orin，鴻途H30未來可期立足于天樞架構，后摩成功研發出首款存算一體智駕芯片——鴻途H30。
該芯片物理算力達到256TOPS@INT8，典型功耗35W，簡單計算可得，SoC層面的能效比達到了7.3TOPS/Watt，而在傳統的馮·諾依曼架構下，采用12nm相同工藝，所能實現的能效比多在2TOPS/Watt的水平。
發布會上，后摩聯合創始人兼產品副總裁信曉旭以Resnet50為例，更為直觀地展示了鴻途H30這一優異的性能指標。
在Resnet50v1.5，輸入圖片尺寸是224×224的測試條件下，當「batchsize=8」時，鴻途H30達到了10300幀/秒的性能，是某國際巨頭旗艦芯片的2.3倍，而在「batchsize=1」時，這一差距更為明顯，鴻途H30性能達到了8700幀/秒，而國際巨頭的芯片性能僅為1520幀/秒，前者是后者的5.7倍。
「國際巨頭的芯片需要在更高的batchsize的情況才能更好地發揮性能，但高batchsize帶來的是延時的增加。
而我們架構針對智能駕駛場景特殊優化的，因此在低batch下(也就是更低延時)，性能就能夠充分發揮。
」另一參數——實際業務下的計算效率更能說明本質差別。
基于上述相同的條件，鴻途H30在「batchsize=8」條件下，計算效率達到了294FPS/Watt，是國際友商的4.6倍，「batchsize=1」時，則達到了11.3倍。
而這還是在不同制程下的對比，鴻途H30基于12nm工藝，而國際巨頭芯片基于8nm工藝，不難理解，如果將二者轉化成同一工藝節點對比，存算一體架構的芯片計算效率優勢將會更明顯。
鴻途H30的規格參數還不止這些，其支持Memory擴展，帶寬達到128GB/S，內部還集成了16路的1080P的視頻編碼單元和解碼單元，在外部的高速接口上，采用PCle4.0的連接，向下兼容，lane數可配，支持RC和EPmode。
多重「硬實力」加持下，鴻途H30成功運行常用的經典CV網絡和多種自動駕駛先進網絡，包括當前業內最受關注的BEV網絡模型以及廣泛應用于高階輔助駕駛領域的Pointpillar網絡模型。
信曉旭透露，以鴻途H30打造的智能駕駛解決方案已經在合作伙伴的無人小車上完成部署，「這是業界第一次基于存算一體架構的芯片成功運行端到端的智能駕駛技術棧。
」在發布會現場，后摩還專門推出了基于鴻途H30打造的智能駕駛硬件平臺——力馭，其CPU算力高達200Kdmips，AI算力為256Tops，支持多傳感器輸入，能夠為智能駕駛提供更充沛的算力支持；在功耗上，力馭平臺僅為85W，可采用更加靈活的散熱方式，實現更低成本的便捷部署。
衡量一款芯片好不好，除了看硬件上的「硬實力」，還要看軟件上的易用性，這其中工具鏈發揮著重要的作用。
信曉旭認為，除了追求芯片在PPA指標上的競爭力之外，還要確保在軟件工具鏈的競爭力，「要打造高效，易用的軟件開發工具鏈，讓算法開發人員用得舒服、用得爽。
」汽車之心了解到，為了幫助客戶和合作伙伴用好芯片，后摩基于鴻途H30芯片自主研發了一款軟件開發工具鏈——后摩大道，以無侵入式的底層架構創新保障了通用性的進一步實現了鴻途H30的高效、易用。
信曉旭表示，在芯片和工具鏈的雙重配合下，后摩能夠向智能駕駛市場提供更優選擇。
他透露，鴻途H30將于今年6月份開始給Alpha客戶送測。
「我們的研發人員還在加班加點地調試，進行送測之前的最后準備工作，這將會是后摩用存算一體重構智能駕駛芯片的開端。
」03、格局未定的智能駕駛芯片江湖，再次迎來大洗牌在后摩發布鴻途H30之前，似乎沒有玩家在芯片底層架構做改動，即使是打響大算力芯片前裝量產第一槍的國際巨頭英偉達，目前也是沿著馮·諾伊曼架構不斷迭代自己的產品。
然而隨著智能駕駛往更高階和更普及化方向發展，對于架構創新的呼喚，顯得愈發緊迫。
一方面，從高速公路、快速路到城區道路，智能駕駛面臨的場景越來越復雜，為了識別各種異形物，玩家們部署了Transformer等大模型，由此也帶來算力需求的急劇上升，業內估計從當前火熱的城市NOA到未來走向L3/L4級自動駕駛，芯片算力將從幾百TOPS往上千TOPS增長，然而在傳統的馮·諾依曼架構設計下，存儲帶寬制約算力向上拓展的空間；另一方面，智能駕駛功能正在加速向下滲透，工信部數據顯示，2022年，智能網聯乘用車L2級及以上輔助駕駛系統的市場滲透率提升至34.9%，較2021【本文來自易車號作者汽車之心，版權歸作者所有,任何形式轉載請聯系作者。
內容僅代表作者觀點，與易車無關】chatGPT訪問量有次數限制。
因為chatGPT-3是商業化的產品，為了保證良好的服務質量和穩定性，在其使用時是有次數限制的。
具體次數限制取決于用戶的訂閱計劃和用途。
一些訂閱計劃可能給予更多的使用次數，但也需要額外的費用。
如果使用chatGPT-3進行商業用途，可能需要購買更高級別的訂閱計劃來獲得更多的使用次數。
不能確定使用次數限制的具體值。
因為這取決于服務器的容量和當前的訪問量。
但是每個用戶一天內能夠使用ChatGPT-3多次，每次使用的時長也有限制。
建議用戶使用時注意最佳實踐，以確保最大程度地利用這個強大的工具。
6月chatGPT訪問量下滑當地時間7月25日，人工智能研究公司OpenAI宣布，安卓版chatGPT已正式上線，美國、印度、孟加拉國和巴西四國的安卓用戶可下載該應用。
公司計劃在下周拓展到更多國家和地區，并有望止住6月以來的訪問量下滑勢頭。
安卓版chatGPT針對移動設備進行了高度優化，可提供快速且對用戶友好的體驗。
它的功能與iOS版本相同，一樣可以免費使用。
有了這個新版本，用戶可以在iOS、安卓以及網頁端訪問chatGPT。
截至chatGPT支持網頁和iOS端訪問的國家和地區已達到162個。
7月25日北京時間7月27日，OpenAI宣布，安卓版chatGPT應用現已面向阿根廷、加拿大、法國、德國、印度尼西亞、愛爾蘭、日本、墨西哥、尼日利亞、菲律賓、英國和韓國用戶推出。
當地時間7月25日，OpenAI宣布正式上線安卓版chatGPT，面向美國、印度、孟加拉國和巴西用戶提供下載。
chatGPT訪問量下降人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）的發展在近年來取得了令人矚目的進展，但是仍然存在一些瓶頸，阻礙了AI技術的發展，主要包括以下幾個方面：1.數據質量問題：AI需要大量的數據來訓練和優化模型，但是現實中的數據往往存在很多噪聲、不準確和缺失值等問題。
這些問題會導致模型的不穩定和性能下降，進而影響AI技術的應用范圍和效果。
如何處理和凈化數據是AI技術發展中的一個重要問題。
2.算力和存儲問題：AI技術需要大量的算力和存儲資源來完成訓練和推理等任務，而現有的硬件設備往往難以滿足這些需求。
雖然GPU等專用硬件可以提高運算速度，但是它們的價格昂貴，對于普通用戶來說并不實用。
如何提高硬件設備的性能，降低成本是AI技術發展的一個難題。
3.數據隱私問題：隨著AI技術的普及，個人隱私和數據安全越來越受到關注。
一些AI技術需要收集和使用海量的個人數據，但是這些數據往往包含著用戶的隱私信息。
如何保護用戶數據隱私，確保AI技術的安全性和可信度是AI發展的一個重要挑戰。
4.人工智能的透明度和解釋性問題：AI技術往往是黑盒子，也就是說，它們的決策過程和內部邏輯很難被人類理解和解釋。
這種情況在涉及到法律、倫理等方面的決策時尤為重要。
如何提高AI技術的透明度和解釋性，讓人類能夠理解和信任AI技術，是AI技術發展中的一個重要問題。
以上是目前AI技術發展中的一些關鍵問題。
隨著技術的不斷進步和創新，相信這些問題都將得到有效的解決，并為AI技術的普及和應用打下更加堅實的基礎。
chatGPT訪問量增速下滑chatGPT如此之火有兩個原因，一是操作簡單，容易上手；二是能夠應對日常對話。
1、操作簡單，容易上手打開之后只需要在對話框里輸入問題，就可以獲得答案。
2、能夠應對日常對話根據官方介紹，chatGPT以對話方式進行交互。
對話格式使chatGPT能夠回答后續問題、承認錯誤、質疑不正確的前提和拒絕不適當的請求。
chatGPT的特點chatGPT是人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術驅動的自然語言處理工具，使用了Transformer神經網絡架構，也是GPT-3.5架構，這是一種用于處理序列數據的模型，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓練模型。
chatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。
特點：1、模型訓練方式：相比之前的GPT模型，OpenAI采用了全新的訓練方式，即一種名為“從人類反饋中強化學習”的訓練方式對chatGPT進行了訓練2、高道德水準：chatGPT注重道德水平的訓練方式，按照預先設計的道德準則，對不懷好意的提問和請求“說不”。
一旦它發現用戶給出的文字提示里面含有惡意，包括但不限于暴力、歧視、犯罪等意圖，它都會拒絕提供有效答案。
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