openai團隊（openai團隊成員）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于openai團隊的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、openai排名是怎樣的？

• 2、dota2怎么挑戰(zhàn)openai？

• 3、從計算機硬件設計的角度分析如何提供更為豐富的算力

• 4、dota2怎么挑戰(zhàn)openai

一、openai排名是怎樣的？

openai暫未排名。

OpenAI是由諸多硅谷大亨聯(lián)合建立的人工智能非營利組織，成立于2015年12月。OpenAI和谷歌、蘋果、IBM等知名公司創(chuàng)辦的其它一系列項目一道探索先進計算機技術(shù)，解決面部識別或語言翻譯等問題。

微軟將用10億美元投向知名AI研究機構(gòu)OpenAI，同時雙方達成一項多年合作協(xié)議——OpenAI接下來會在微軟Azure云平臺開發(fā)AI技術(shù)。OpenAI方面表示，要用這筆巨款進一步推進通用人工智能研究。

OpenAI 發(fā)布 Safety Gym，用于評價智能體在強化學習訓練過程中對安全約束的執(zhí)行變化情況，例如自駕車如何在訓練階段學習如何避免事故發(fā)生。 迄今為止，盡管數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的許多工作都集中在算法的規(guī)模和復雜性上，但是安全。

OpenAI提出了一種增強學習的形式，稱為約束增強學習，它實現(xiàn)了AI必須約束的成本函數(shù)。與通常的做法相反，代理人的行為由為實現(xiàn)目標而量身定制的功能來描述，而受約束的代理人則要找出實現(xiàn)某些確定結(jié)果的折衷方案。

二、dota2怎么挑戰(zhàn)openai？

1、首先openai開放了5V5模式，然而目前為止，在已經(jīng)進行的577場比賽中人類僅獲得兩場勝利，可想而知人機的實力超強。

2、比賽也是有英雄限定的，只準用相應的17個英雄，而且還禁止使用召喚物和幻像。

3、如果想要進入游戲，搜索openai five arena，進入后點擊最左邊的圖標即可

dota2的OpenAi成了刀界的明星，在上周2-0拿下OG后，昨天對所有刀塔玩家開放，這場新穎的PVE DOTA2挑戰(zhàn)賽，迅速激發(fā)了全世界開荒一般的熱情。OpenAI一直保持著99%以上的勝率，截止4月20日凌晨一點，總共贏得2342場比賽，僅僅輸?shù)袅?3場。

全球首殺是一支歐美隊伍，人頭比39:25，耗時44分55秒。而國內(nèi)也在昨天各大主播紛紛參與，OB幾位兄弟自然也在其中。峰哥、核桃、周神、龍神和寶哥組成了OB開荒團。

在被OpenAi花式吊打了一個晚上后，在最后的睡覺局OB五熊拿了斯溫、火槍、死亡先知、潮汐和冰女，全場執(zhí)行力拉滿，指哪里打哪里，說回防3本TP亮起來，都非常想拿下這一把DOTA2比賽。只說一個細節(jié)，連老瘤子yyf都自己買粉了，你就可見想象他們是多么的想贏了。

OpenAI的矮人直升機絕望地打出勝率不足百分之一的信號，這是觀眾第一次看到.

OB耗時36分35秒拿下比賽，拿到國服首殺，滿屏彈幕真心打出“FGNB”。有意思的是這次比賽OpenAi第十手點了一個影魔，彈幕表示OpneAi都已經(jīng)進化到看情商了。也有玩家表示讓光頭把錄像下回去給may皇看，寫1000字的報告。

三、從計算機硬件設計的角度分析如何提供更為豐富的算力

自上世紀90年代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)誕生以來，移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展和逐步成熟，并日益深入的滲透到經(jīng)濟社會的各個領(lǐng)域，2020年全球范圍內(nèi)爆發(fā)的新冠疫情又進一步加速了這一趨勢，數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為世界經(jīng)濟發(fā)展的新階段，即世界經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)進入數(shù)字經(jīng)濟時代。

黨中央、國務院和各級政府高度重視數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。從2015年《中國制造2025》、《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》等政策出臺以來，中央和各級地方陸續(xù)以推出系列數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的措施，并支持雄安新區(qū)、浙江、福建等六個地區(qū)建設國家數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，支持北京、上海、深圳、西安等地建設國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)。2020年國家進一步提出加強新型基礎設施建設，并明確將數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素寫入政策文件，這些將為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展奠定更加堅實的基礎。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟時代，土地、水源和工具是關(guān)鍵資源。工業(yè)經(jīng)濟時代，能源、原材料、機器設備和生產(chǎn)工藝等是關(guān)鍵資源。那數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵資源是什么呢？數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵資源是數(shù)據(jù)、算力和算法。數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟時代的原材料，各種經(jīng)濟活動中都在源源不斷的產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，越來越多的組織也將數(shù)據(jù)當作一種資產(chǎn)，在政策層面數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新型生產(chǎn)要素。算力相當于數(shù)字經(jīng)濟時代的機器設備和生產(chǎn)力，面向各種場景的數(shù)據(jù)產(chǎn)品或應用都離不開算力的加工和計算，而且對算力的需求和要求也越來越高。算法是數(shù)字經(jīng)濟時代的生產(chǎn)工藝，面向圖像、語音、自然語言處理等不同的應用場景和領(lǐng)域的算法也層出不窮，算法的提升和改進可以提高算力的效率和更多的挖掘數(shù)據(jù)價值。

本文重點分析算力方面內(nèi)容，介紹算力市場總體情況，當前算力發(fā)展的特點和趨勢，以及重點算力供應方式等。

一、算力需求快速增長，算力投資具有多重經(jīng)濟價值

算力即計算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各類芯片，具體由計算機、服務器、高性能計算集群和各類智能終端等承載。數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)的爆炸式增長，算法的復雜程度不斷提高，對算力需求越來越高。算力是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基礎設施和核心生產(chǎn)力，對經(jīng)濟發(fā)展具有重要作用，根據(jù)IDC與浪潮聯(lián)合發(fā)布的《2020全球計算力指數(shù)評估報告》，計算力指數(shù)平均每提高1點，數(shù)字經(jīng)濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。

隨著數(shù)字經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、AR/VR 等數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)λ懔Φ男枨笠矊⒊时ㄊ皆鲩L。根據(jù)華為發(fā)布的《泛在算力：智能社會的基石》報告，預計到2030年人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、AR/VR 等總共對算力的需求將達到3.39萬EFLOPS，并且將共同對算力形成隨時、隨地、隨需、隨形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力將超過1.6萬EFLOPS，接近整體算力需求的一半。OpenAI開發(fā)的GPT-3模型涉及1750億個參數(shù)，對算力的需求達到3640PFLOPS，目前國內(nèi)也有研究團隊在跟進中文GPT-3模型的研究。

算力投資具有多重經(jīng)濟價值，不僅直接帶動服務器行業(yè)及上游芯片、電子等行業(yè)的發(fā)展，而且算力價值的發(fā)揮將帶動各行業(yè)轉(zhuǎn)型升級和效率提升等，帶來更大的間接經(jīng)濟價值。根據(jù)《泛在算力：智能社會的基石》報告，每投入1美元算力即可以帶動芯片、服務器、數(shù)據(jù)中心、智能終端、高速網(wǎng)絡等領(lǐng)域約4.7美元的直接產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長；在傳統(tǒng)工廠改造為智能化工廠的場景下，每1美元的算力投入，可以帶動10美元的相關(guān)產(chǎn)值提升。

二、算力發(fā)展的特點及趨勢

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加和算法復雜度的提升，以及應用多樣性的不斷豐富，對算力提出的要求也越來越高，當前算力發(fā)展呈現(xiàn)出三方面的特點，一是多種架構(gòu)百花齊放的狀態(tài)，二是中心化的算力與邊緣終端算力快速發(fā)展，三是專用算力日漸成勢。

近年來多種算力架構(gòu)并存并快速發(fā)展。曾經(jīng)x86架構(gòu)的算力占絕對優(yōu)勢，英特爾和AMD基本壟斷了X86算力架構(gòu)市場，海光信息通過跟AMD合作獲得x86架構(gòu)的授權(quán)；如今基于ARM架構(gòu)的算力份額不斷擴大，特別是在移動端ARM架構(gòu)算力成為主流，華為海思等主要產(chǎn)品是基于ARM架構(gòu)，另外天津飛騰的產(chǎn)品也是基于ARM架構(gòu)。隨著人工智能等算力需求的不斷增加，GPU算力的需求不斷增加，英偉達在GPU算力市場占有絕對優(yōu)勢，AMD也分了一杯羹，疊加比特幣挖礦算力需求，導致市場上GPU卡供不應求。近幾年國內(nèi)也出現(xiàn)幾個GPU方面的創(chuàng)業(yè)團隊，如寒武紀、登臨科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一體化架構(gòu)、類腦架構(gòu)等算力也不斷涌現(xiàn)，不過這些算力剛剛起步，在應用生態(tài)等方面還需要一定較長的培育過程。

中心化算力和邊緣終端算力快速發(fā)展。隨著7nm制程日漸成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到極大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移動端智能手機的處理器算力部分也已經(jīng)采用7nm制程。臺積電的7nm制程已經(jīng)實現(xiàn)規(guī)?；?，并開始攻關(guān)3nm工藝制程；中芯國際7nm工藝制程仍在技術(shù)攻關(guān)當中。隨著5G及物聯(lián)網(wǎng)應用的不斷增加，邊緣終端算力的需求日益增加，特別是自動駕駛、智慧安防、智慧城市等領(lǐng)域算力需求。地平線自動駕駛芯片已經(jīng)量產(chǎn)，英偉達jetson產(chǎn)品在嵌入式終端產(chǎn)品應用廣泛，其他針對特定領(lǐng)域?qū)Ｓ眠吘壗K端芯片創(chuàng)業(yè)公司層出不窮。

針對圖像、語音等特定領(lǐng)域的專用算力日漸成勢。一方面是芯片工藝制程越來越逼近摩爾定律的極限，另一方面是物聯(lián)網(wǎng)智能終端對功耗的要求等，針對特定領(lǐng)域的專用芯片層出不窮，并且越來越多的巨頭參與其中。谷歌的TPU專為機器學習定制的算力，阿里平頭哥的含光NPU專為神經(jīng)網(wǎng)絡定制的算力，賽靈思的FPGA算力，百度研發(fā)針對語音領(lǐng)域的鴻鵠芯片以及云知聲、思必馳、探境科技等也推出智能語音相關(guān)的芯片，北京君正、云天勵飛、依圖科技和芯原微電子等推出針對視覺和視頻處理相關(guān)的專用芯片。

三、算力供應以公有云和自建算力為主，多種方式相補充

當前的算力供給主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要來源方式，超算中心及地方算力中心等多種方式相互補充。

規(guī)?；乃懔ǔＭㄟ^數(shù)據(jù)中來承載，新建數(shù)據(jù)中心的不斷增加，將帶動未來算力資源的供應不斷擴大。據(jù)中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2019年中國數(shù)據(jù)中心數(shù)量大約為7.4萬個，大約能占全球數(shù)據(jù)中心總量的23%，其中大型數(shù)據(jù)中心占比12.7%；在用數(shù)據(jù)中心機架規(guī)模達到265.8萬架，同比增長28.7%；在建數(shù)據(jù)中心機架規(guī)模約185萬架，同比增加約43萬架。2020年國家大力支持“新基建”建設以來，數(shù)據(jù)中心作為“新基建”的重要內(nèi)容，京津冀、長三角和珠三角等算力需求地區(qū)，以及中西部能源資源集中的區(qū)域，如內(nèi)蒙、山西等，均在推進新的大中型數(shù)據(jù)中心的建設。

公有云以其穩(wěn)定和易用等特點，成為許多企業(yè)特別是中小企業(yè)的算力首選方式。據(jù)不完全統(tǒng)計，阿里云服務器總數(shù)接近200萬臺，騰訊云服務器總數(shù)超過110萬臺，華為云、百度云、京東云、AWS等云廠商服務器總數(shù)未找到確切數(shù)據(jù)，保守估計各類云廠商服務器總數(shù)之和也超過500萬臺。而且在國家宣布大力支持“新基建”建設之后，騰訊宣布未來五年將投資5000億元用于云計算、數(shù)據(jù)中心等新基建項目的進一步布局，阿里云宣布未來三年阿里將投2000億元用于面向未來的數(shù)據(jù)中心建設及重大核心技術(shù)研發(fā)攻堅，百度宣布預計到2030年百度智能云服務器臺數(shù)將超過500萬臺。各大云廠商仍在繼續(xù)加大算力投入，公有云算力供應將會更加充裕。

自建算力以其安全性和自主性等特點，成為政府、大企業(yè)及其他關(guān)注安全的組織的算力首選方式。政府、銀行及高校和央企等，通常通過自建或租賃數(shù)據(jù)中心的方式自建算力，滿足自身各項業(yè)務的算力需求。許多互聯(lián)網(wǎng)公司在剛開始時選擇使用公有云服務，但規(guī)模發(fā)展到一定程度時通常都會開始自建或租賃數(shù)據(jù)中心的方式自建算力。其他有部分各種類型的企業(yè)，出于安全、商業(yè)機密和隱私等方面的考慮，不意愿把數(shù)據(jù)和業(yè)務等放到阿里云等公有云上，往往選擇托管服務器的方式自建算力，規(guī)模更小企業(yè)直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投資100億元自建數(shù)據(jù)中心，計劃部署30萬臺服務器，字節(jié)跳動等大型互聯(lián)網(wǎng)公司都在不斷加大數(shù)據(jù)中心的建設。

超算中心和地方算力中心作為算力供應有效的補充方式，適合于大規(guī)模計算需求的應用領(lǐng)域。截至2020年，科技部批準建立的國家超級計算中心共有八所，分別是國家超級計算天津中心、廣州中心、深圳中心、長沙中心、濟南中心、無錫中心、鄭州中心和昆山中心。超算中心主要的算力資源以CPU為主，新建的超算中心及更新升級過程中超算中心逐步增加了異構(gòu)GPU算力資源。超算中心較好的滿足和彌補了高校科研中算力資源的需求，特別是在工業(yè)仿真、生物信息、新材料、氣象、海洋等科學計算領(lǐng)域。國內(nèi)主要省市地區(qū)基本都投資建設了當?shù)厮懔χ行?，重點服務本地科研和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求，如太原、蘇州、福建等地，目前通常地方算力中心的規(guī)模并不大，計算節(jié)點數(shù)在200-500之間居多，主要服務于當?shù)貧庀?、工業(yè)仿真和生物信息等領(lǐng)域計算需求。此外，2020年以來，武漢、南京、珠海、許昌等地區(qū)正在建設人工智能計算中心，將在一定程度上彌補當前規(guī)模化AI算力不足的情況。

結(jié)語

算力作為數(shù)字經(jīng)濟的基礎設施，也是數(shù)字經(jīng)濟時代的生產(chǎn)力和引擎，越來越成為數(shù)字經(jīng)濟時代國家競爭力的體現(xiàn)。根據(jù)IDC與浪潮聯(lián)合發(fā)布的《2020全球計算力指數(shù)評估報告》，中國和美國的算力建設在全球處于領(lǐng)先地位，美國的算力無論在規(guī)模、效率、應用水平等方面都領(lǐng)先于中國。此外，從算力芯片供應角度看，美國的英特爾、AMD、英偉達等企業(yè)幾乎占了全球的絕大部分的市場份額?？梢?，中國在算力建設和發(fā)展仍然需要加大投入和加強研發(fā)等，發(fā)揮優(yōu)勢的同時彌補不足，從而為數(shù)字經(jīng)濟長期發(fā)展奠定更加堅實的基礎。

四、dota2怎么挑戰(zhàn)openai

dota2挑戰(zhàn)openai需要提前進行預約：OpenAI競技場預約地址，需要注意的是，本次OpenAI競技場不對國服開放，玩家們?nèi)绻胍獏⑴c的話也可以預約延遲比較低的東南亞服，登錄只需要使用steam啟動即可。

從電子游戲誕生初始，機器人就一直陪伴著我們，紅白機的各種“伙伴”，單機游戲里的新手教程和各種NPC，再到網(wǎng)游中各種擬人角色。

dota2openai玩法介紹：

1、大家普遍認為，距離人工智能在星際 2 上吊打人類頂級玩家，至少還有一兩年的時間。

2、1v1 不能與 5v5 相提并論
在正常的 DotA2 游戲中，兩個對抗的隊伍各由五名玩家組成。

3、游戲過程中需要高級策略、團隊溝通和協(xié)調(diào)，一局比賽通常要 45 分鐘。
而這次人工智能擊敗人類的比賽，采用了 1v1 的模式，這種模式有太多限制。

4、例如雙方基本上只能沿著單線前進，并嘗試擊殺對方，游戲過程幾分鐘就結(jié)束了。


5、在 1v1 模式中，擊敗對手主要靠機械技能和短期策略，并不涉及長期規(guī)劃和協(xié)調(diào)，而后者才是對當前 AI 技術(shù)來說最具挑戰(zhàn)性的部分。

6、
事實上，在這次的人機 DotA2 對抗中，可以采用的有效動作數(shù)量，少于圍棋人機大戰(zhàn);有效的狀態(tài)空間(目前局面情況)，如果以智能的方式表示，應該比圍棋要小。

以上就是關(guān)于openai團隊相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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