hello大家好，今天小编来为大家解答以下的问题，chatgpt手机号验证太多，ChatGPT简介，很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

ChatGPT是一种基于人工智能的聊天机器人模型，它的设计目的是摹拟人类对话并提供实用的帮助和信息。近期ChatGPT的手机号验证问题引发了一些争议。

ChatGPT是由OpenAI公司开发的一种基于深度学习和自然语言处理技术的聊天机器人。它可以与用户进行对话，并据此生成文本回复。ChatGPT的模型经过大量的训练，使其能够理解人类语言的含义和上下文，并给出公道的回答。这类人机对话的能力使得ChatGPT在很多实际利用中具有巨大的潜力。

最近一些用户抱怨称他们在与ChatGPT对话时被要求输入手机号进行验证。据OpenAI解释，这是为了避免滥用和歹意行动，以保护用户的隐私和安全。验证进程中，ChatGPT会通过发送短信或邮件的方式来确认用户身份。这类手机号验证方式遭到了一些用户的反对。

一些用户认为，ChatGPT要求手机号验证是对用户隐私的侵犯。他们担心他们的个人信息可能被滥用或泄漏。由于ChatGPT是一个公共服务，要求用户提供手机号可能会限制那些没有手机号或不愿意提供手机号的人的访问。这一问题特别突出在一些国家或地区，那里可能有用户没有手机号并且不方便提供其他情势的验证。

OpenAI表示，他们意想到了用户的耽忧，并正在寻求改进手机号验证的方式。他们计划将来通过更透明和严谨的数据安全政策来解决用户的隐私问题。他们也将尝试引入其他验证方式，以便不依赖于手机号就可以使用ChatGPT。OpenAI表示，他们重视用户的反馈，并会不断改进和优化ChatGPT的用户体验。

虽然ChatGPT的手机号验证引发了一些争议，但我们不能忽视其所带来的潜伏价值。作为一种聊天机器人，ChatGPT可以在各种领域中起到重要的作用。它可以用于在线客服、教育辅助、信息查询等方面。在教育领域，ChatGPT可以为学生提供答疑解惑的服务；在医疗领域，它可以回答一般性的健康问题；在商业领域，ChatGPT可以帮助客户解决问题并提供产品推荐等。

虽然ChatGPT的手机号验证问题引发了一些争议，但我们应当看到它所带来的潜伏价值。通过改进验证方式和加强数据安全政策，我们可以期待ChatGPT在未来为我们提供更好的帮助和服务。作为用户，我们也应当积极提供反馈，帮助ChatGPT不断改进，并让它更好地满足我们的需求。

chatgpt手机号验证太多，ChatGPT简介

是通过在注册或登录chatgpt时输入手机号码，等待短信验证码发送至手机，并输入验证码验证身份。

这个方法是为了保证chatgpt的安全性和用户的信息安全，避免歹意注册和登录。

为保护用户的隐私，chatgpt不会将用户的手机号码用于其他用处。

如果用户没有收到验证码，可以点击重新发送，或检查手机号码会不会输入正确，会不会有屏蔽短信的设置等。

这类验证码接收方法是一种安全可靠的验证方式，可以有效保护用户的信息安全。

答：

chatgpt手机验证码接收方法：

1. 在chatgpt利用中，打开“我”的页面，然后点击“我的账号”选项。

2. 在账号页面上，找到并点击“验证手机号”选项。

3. 输入您的手机号码，然后点击“发送验证码”按钮。

4. 在您的手机上，您将收到来自chatgpt的短信验证码，请输入验证码。

5. 点击“验证”按钮，以完成验证。

如果您遇到任何问题或困难，请联系chatgpt的客服人员寻求帮助。

谷歌账号手机验证次数过量

如果登陆谷歌账号遇到异常活动验证，那说明你的登陆网络环境确切存在可疑异常的地方，所以谷歌才会要求机器验证。

遇到这类情况,建议先在谷歌Gmail客户端登陆，先让官方信任这台装备。

GOOGLE账号异常手机号码验证不了

注册的时候不要输入手机号，验证的时候再输。

现在注册谷歌邮箱都容易引发这类异常活动情况了，千万不要重复尝试，可以继续找恢复方法看看还有机会可以恢复成功的，如果自己重复输入看太屡次就被谷歌完全锁定没法挽回了。

ChatGPT简介

ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不但上知天文下知地理，知识渊博，还可以根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交换，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，乃至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引发无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。

ChatGPT异常行动处理

GPT之于自动驾驶意味着甚么？

文丨智驾网 黄华丹

ChatGPT带火了AI，当GPT遇到自动驾驶，又会产生怎样的化学反应？

GPT全称Generative Pre-trained Transformer，即生成式预训练Transformer。简单概括即是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。

4月11日，在第八届毫末AI DAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。

DriveGPT能做到甚么？又是如何构建的？顾维灏在AI DAY上都做了详细解读。AI DAY还展现了毫末自动驾驶数据体系MANA的升级情况，主要是其在视觉感知能力上的进展。

01.

甚么是DriveGPT？能实现甚么？

顾维灏首先讲授了GPT的原理，生成式预训练Transformer模型本质上是在求解下一个词出现的几率，每次调用都是从几率散布中抽样并生成一个词，这样不断地循环，就可以生成一连串的字符，用于各种下游任务。

以中文自然语言为例，单字或单词就是Token，中文的Token词表有5万个左右。把Token输入到模型，输出就是下一个字词的几率，这类几率散布体现的是语言中的知识和逻辑，大模型在输出下一个字词时就是根据语言知识和逻辑进行推理的结果，就像根据一部侦探小说的复杂线索来推理凶手是谁。而作为适用于自动驾驶训练的大模型，DriveGPT雪湖·海若三个能力：

1.可以按几率生成很多个这样的场景序列，每一个场景都是一个全局的场景，每一个场景序列都是未来有可能产生的一种实际情况。

2.是在所有场景序列都产生的情况下，能把场景中最关注的自车行动轨迹给量化出来，也就是生成场景的便会产生自车未来的轨迹信息。

3.有了这段轨迹以后，DriveGPT雪湖·海若还可以在生成场景序列、轨迹的输出全部决策逻辑链。

也就是说，利用DriveGPT雪湖·海若，在一个统一的生成式框架下，就可以做到将计划、决策与推理等多个任务全部完成。具体来看，DriveGPT雪湖·海若的设计是将场景Token化，毫末将其称为Drive Language。

Drive Language将驾驶空间进行离散化处理，每个Token都表征场景的一小部份。目前毫末具有50万个左右的Token词表空间。如果输入一连串过去已产生的场景Token序列，模型就能够根据历史，生成未来所有可能的场景。也就是说，DriveGPT雪湖·海若一样像是一部推理机器，告知它过去产生了甚么，它就可以按几率推理出未来的多个可能。

一连串Token拼在一起就是一个完全的驾驶场景时间序列，包括了未来某个时刻全部交通环境的状态和自车的状态。

有了Drive Language，就能够对DriveGPT进行训练了。

毫末对DriveGPT的训练进程根据驾驶数据和之前定义的驾驶尝试做一个大范围的预训练。通过在使用进程中接收或不接收的场景，对预训练的结果进行打分和排序，训练反馈模型。也就是说利用正确的人类开法来替换毛病的自动驾驶开法。

后续就是用强化学习的思路不断优化迭代模型。

在预训练模型上，毫末采取Decode-only结构的GPT模型，每个Token用于描写某时刻的场景状态，包括障碍物的状态、自车状态、车道线情况等等。毫末的预训练模型具有1200亿个参数，使用4000万量产车的驾驶数据，本身就可以够对各种场景做生成式任务。

这些生成结果会依照人类偏好进行调优，在安全、高效、舒适等维度上做出取舍。毫末会用部份经过挑选的人类接收数据，大概5万个Clips去做反馈模型的训练，不断优化预训练模型。在输出决策逻辑链时，DriveGPT雪湖·海若利用了prompt提示语技术。输入端给到模型一个提示，告知它“要去哪、慢一点或者快一点、并且让它一步步推理”，经过这类提示后，它就会朝着期望的方向去生成结果，并且每一个结果都带有决策逻辑链。每一个结果也会有未来出现的可能性。这样我们就能够选择未来出现可能性最大，最有逻辑的链条驾驶策略。可以用一个形象的示例来解释DriveGPT雪湖·海若的推理能力。假定提示模型要“抵达某个目标点”，DriveGPT雪湖·海若会生成很多个可能的开法，有的激进，会连续变道超车，快速抵达目标点，有的慎重，跟车行驶到终点。这时候如果提示语里没有其他额外唆使，DriveGPT雪湖·海若就会依照反馈训练时的调优效果，终究给到一个更符合大部份人驾驶偏好的效果。

02.

实现DriveGPT毫末做了甚么？

DriveGPT雪湖·海若的训练和落地，离不开算力的支持。

今年1月，毫末就和火山引擎共同发布了其自建智算中心，毫末雪湖·绿洲MANA OASIS。OASIS的算力高达67亿亿次/秒，存储带宽2T/秒，通讯带宽到达800G/秒。光有算力还不够，还需要训练和推理框架的支持。毫末也做了以下三方面的升级。

一是训练稳定性的保障和升级。大模型训练是一个十分艰巨的任务，随着数据范围、集群范围、训练时间的数量级增长，系统稳定性方面微小的问题也会被无穷放大，如果不加处理，训练任务就会常常出错致使非正常中断，浪费前期投入的大量资源。

毫末在大模型训练框架的基础上，与火山引擎共同建立了全套训练保障框架，通过训练保障框架，毫末实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数月没有任何非正常中断，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。

二是弹性调度资源的升级。毫末具有量产车带来的海量真实数据，可自动化的利用回传数据不断的学习真实世界。由于每天区别时段回传的数据量差异巨大，需要训练平台具有弹性调度能力，自适应数据范围大小。

毫末将增量学习技术推广到大模型训练，构建了一个大模型延续学习系统，研发了任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率到达95%。

三是吞吐效力的升级。在训练效力上，毫末在Transformer的大矩阵计算上，通过对内外循环的数据拆分、尽可能保持数据在SRAM中来提升计算的效力。在传统的训练框架中，算子流程很长，毫末通过引入火山引擎提供的Lego算之库实现算子融会，使端到端吞吐提升84%。

有了算力和这三方面的升级，毫末可对DriveGPT雪湖·海若进行更好的训练迭代升级。

03.

MANA大升级，摄像头代替超声波雷达

毫末在2021年12月的第四届AI DAY上发布自动驾驶数据智能体系MANA，经过一年多时间的利用迭代，现在MANA迎来了全面的升级。

据顾维灏介绍，本次升级主要包括：

1.感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT。

2.计算基础服务针对大模型训练在参数范围、稳定性和效力方面做了专项优化，并集成到OASIS当中。

3.增加了使用NeRF技术的数据合成服务，下降Corner Case数据的获得本钱。

4.针对多种芯片和多种车型的快速交付困难，优化了异构部署工具和车型适配工具。

前文我们已详细介绍了DriveGPT相关的内容，以下主要来看MANA在视觉感知上的进展。

顾维灏表示，视觉感知任务的核心目的都是恢复真实世界的消息态信息和纹理散布。因此毫末对视觉自监督大模型做了一次架构升级，将预测环境的三维结构，速度场和纹理散布融会到一个训练目标里面，使其能从容应对各种具体任务。目前毫末视觉自监督大模型的数据集超过400万Clips，感知性能提升20%。在停车场景下，毫末做到了用鱼眼相机纯视觉测距到达停车要求，可做到在15米范围内达丈量精度30cm，2米内精度高于10cm。用纯视觉代替超声波雷达，进一步下降整体方案的本钱。在纯视觉三维重建方面，通过视觉自监督大模型技术，毫末不依赖激光雷达，就可以将搜集的大量量产回传视频转化为可用于BEV模型训练的带3D标注的真值数据。

通过对NeRF的升级，毫末表示可以做到重建误差小于10

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文章到此结束，如果本次分享的chatgpt手机号验证太多，ChatGPT简介的问题解决了您的问题，那末我们由衷的感到高兴！