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Anthropic是一家由 OpenAI 前员工共同创立的 AI 初创公司，它已悄然开始测试一款名为 Claude 的新的类似于 ChatGPT 的 AI 助手。Anthropic 的团队非常慷慨地授予我们访问权限，并且 Anthropic 社交媒体政策的更新意味着我们现在可以分享我们在 Claude 和 ChatGPT 之间的一些早期非正式比较结果。

为了展示 Claude 的不同之处，我们将首先让 ChatGPT 和 Claude 使用相同的提示进行自我介绍。

首先是ChatGPT的回应：

简而言之――ChatGPT 是一个用来回答问题和听起来很人性化的助手。（在我们的测试中，ChatGPT 可靠地将自己的名称命名为“Assistant”，尽管自从我们的测试以来，它已更新为将自己称为“ChatGPT”。）

相比之下，克劳德有更多话要说：

（注意：Claude 的所有回复在屏幕截图中都被错误地标记为“（已编辑）”。Claude 的界面是一个 Slack 频道，它使用一个机器人来编辑消息以使文本逐字显示。这导致“（已编辑）”出现。表情符号复选标记反应表示 Claude 已完成书写。）

Claude 似乎对它是什么、它的创造者是谁以及指导它的设计的道德原则有详细的了解，这是它更令人印象深刻的特征之一。稍后，我们将看到这些知识将如何帮助它回答有关自身的复杂问题并了解其才能的局限性。

Claude 对其实施的技术细节没有深入介绍，但 Anthropic 关于 Constitutional AI 的研究论文描述了AnthropicLM v4-s3，这是一个 520 亿参数的预训练模型。这种自回归模型是在大型文本语料库上进行无监督训练的，很像 OpenAI 的 GPT-3。Anthropic 告诉我们，克劳德是一个新的、更大的模型，其建筑选择与已发表的研究中的相似。

我们进行了旨在确定 Claude 可用上下文窗口大小的实验――它可以同时处理的最大文本量。根据我们的测试（未显示）并得到 Anthropic 的确认，克劳德可以回忆起 8,000 个令牌中的信息，比任何公开已知的 OpenAI 模型都多，尽管这种能力在我们的测试中并不可靠。

Claude 和 ChatGPT 都依靠强化学习 (RL) 来训练基于其输出的偏好模型，并且偏好的生成用于以后的微调。然而，用于开发这些偏好模型的方法有所不同，Anthropic 偏爱一种他们称之为Constitutional AI的方法。

克劳德在上面的第一反应中提到了这种方法。在同一个对话中，我们可以问它一个后续问题：

ChatGPT 和去年年底发布的GPT-3 ( text-da【【微信】】 )的最新 API 版本都使用了一种称为从人类反馈中强化学习(RLHF) 的过程。RLHF 根据人类提供的质量排名训练强化学习 (RL) 模型：人类对同一提示生成的输出进行排名，模型学习这些偏好，以便它们可以更大规模地应用于其他世代。

宪法 AI 建立在这个 RLHF 基线之上，其过程在 Anthropic 的研究论文的图 1 中描述：

与 RLHF 不同，Constitution AI 的过程使用模型而不是人类来生成微调输出的初始排名。该模型根据一组基本原则（其“宪法”）选择最佳响应。正如研究论文中指出的那样，制定这套原则是强化学习过程中唯一的人为疏忽。

然而，虽然人类没有将输出排序作为 RL 过程的一部分，但他们确实制作了对抗性提示来测试 Claude 是否遵守其原则。被称为“红队提示”，他们的目的是试图让克劳德的 RLHF 调整前辈发出有害或攻击性的输出。我们可以向克劳德询问这个过程：

通过结合红队提示，Anthropic 相信他们可以降低 Claude 发出有害输出的风险。目前还不清楚这种保护有多完整（我们还没有尝试认真对待它），但克劳德似乎确实有一套根深蒂固的道德规范：

不过，与 ChatGPT 非常相似，如果将情境化为小说，克劳德通常愿意接受轻微的“有害”请求：

复杂的计算是从大型语言模型（如 ChatGPT 和 Claude 使用的模型）中得出错误答案的最简单方法之一。这些模型不是为精确计算而设计的，也不像人类或计算器那样通过严格的程序来操纵数字。正如我们在接下来的两个例子中看到的那样，计算似乎常常是“猜测”出来的。

对于我们的第一次比较，我们要求两个聊天机器人对一个七位数字求平方根：

上述问题的正确答案大约是 1555.80。与人类快速完成的估计相比，ChatGPT 的答案非常接近，但 ChatGPT 和克劳德都没有给出正确、准确的答案，也没有资格证明他们的答案可能是错误的。

如果我们使用一个更明显的难题，就会出现 ChatGPT 和 Claude 之间的区别：

在这里，克劳德似乎意识到它无法对 12 位数字求立方根――它礼貌地拒绝回答并解释原因。它在许多情况下都这样做，而且通常似乎比 ChatGPT 更清楚自己不能做什么。事实知识和推理示例：回答“多跳”琐事问题为了测试推理能力，我们构造了一个几乎肯定没有人问过的问题：“谁在贾斯汀比伯出生的那年赢得了超级碗？”首先，让我们看一下 ChatGPT：

ChatGPT 最终得出正确答案（达拉斯牛仔队），并且还正确识别了失败的球队、比赛日期和最终比分。然而，它以一个令人困惑和自相矛盾的说法开始，即 1994 年没有举行超级碗比赛――事实上，1994 年 1 月 30 日举行了一场超级碗比赛。

然而，克劳德的回答是错误的：克劳德认为旧金山 49 人队是赢家，而事实上他们在一年后的 1995 年赢得了超级碗。示例：更长的“多跳”谜语接下来，我们演示一个具有更多演绎“跳跃”的谜语――首先，我们询问 ChatGPT：

“日本”是正确答案。克劳德也说对了这一点：

示例：Hoftstadter 和 Bender 的幻觉诱发问题2022 年 6 月，道格拉斯・霍夫施塔特 (Douglas Hofstadter) 在《经济学人》杂志上展示了他和大卫・本德 (Da【【微信】】) 准备的一系列问题，以说明 GPT-3 对世界理解的“空洞性”。（他们测试的模型似乎是text-da【【微信】】，当时最好的模型。）

ChatGPT 可以正确回答其中大部分问题。然而，第一个问题可靠地不是：

每次 ChatGPT 被问到这个问题时，它都会联想到具体的名称和时间，通常会将真实的游泳活动与步行活动混为一谈。相反，克劳德认为这个问题很愚蠢：

可以说，这个问题的正确答案是美国陆军中士沃尔特・罗宾逊，据《每日电讯报》1978 年 8 月报道，他在 11 点 30 分内穿着“水鞋”步行 22 英里穿过英吉利海峡。我们确保让 Claude 注意到这一点以便将来进行调整：

（请注意，Claude 与 ChatGPT 一样，在会话之间没有明显的记忆。）虚构作品分析示例：“将自己与 n 台机器进行比较。”ChatGPT 和 Claude 都倾向于给出大致正确但包含不正确细节的长答案。为了证明这一点，我们要求 ChatGPT 和 Claude 将自己与The Cyberiad (1965)中虚构的机器进行比较，这是波兰科幻作家 Stanis?aw Lem 的喜剧故事。首先，ChatGPT：

从这个回应来看，尚不清楚 ChatGPT 是否熟悉“n-machine”。它提供的关于这个故事的新信息很少。它断言的唯一新事实，即 n 机的语言处理能力有限，是错误的――在故事中，n 机说着非常流利和机智的波兰语。克劳德的回应更长更令人印象深刻：

请注意，与 ChatGPT 不同，Claude 如何清楚地了解 Lem 的故事并提到新的细节，例如故事倾向于使用异想天开的虚构技术术语。它评论了机器看似无限的能力，例如它甚至可以将抽象概念变为现实（只要它们以字母 n 开头）――当机器被要求创造虚无时，这成为故事中的一个主要情节点.但是，有些细节是不正确的。克劳德给出的虚构词（超集中、超动力或杂食性变形金刚）似乎都没有真正出现在莱姆的作品中，尽管它们很可能出现了――莱姆的小说经常使用文字游戏，例如想象机器人骑士穿着马尔可夫链甲。LLM 幻觉可能与真实知识惊人地相似。示例：总结 ABC 迷失的每一季接下来，我们通过请求 ABC 上 2004 年电视节目《迷失》每一季的摘要来测试 Claude 和 ChatGPT 对模糊事实产生幻觉的倾向。首先，我们看一下 ChatGPT 的响应：

虽然 ChatGPT 对前两季的回顾大体上是正确的，但每一季都包含一些小错误。在第一季中，只有一个“舱口”被发现存在，而不是 ChatGPT 提到的“一系列舱口”。ChatGPT 还声称第二季的情节涉及时间旅行，直到节目后期才引入。它对第 3 季的描述在所有方面都是完全错误的，混淆了该系列后期的几个情节点。

ChatGPT 对第 4 季的描述含糊不清。它的第 5 季回顾包含一个关于另一次飞机失事幸存者的完全虚构的情节，而第 6 季的情节似乎完全是捏造的。让我们看看 Claude 是否可以做得更好：

克劳德对第 1 季的提纲没有任何错误。然而，与 ChatGPT 一样，克劳德在第 2 季中幻觉了该节目岛屿“穿越时空”的细节。在第 3 季中，克劳德展示了实际发生在较早或较晚季节中的情节点。

当我们到达第 4 季时，克劳德对该节目的记忆几乎完全被虚构了。它对第 4 季的描述呈现了第 5 季中发生的事件，以及荒谬的细节。它对第 5 季的描述明显包含一个错字――“theDHARMA Initiative”缺少一个空格。第 6 季呈现了一个从未出现在节目中的超现实前提，它声称该岛不知何故“在水下但仍可在水面下居住”。看起来，就像该节目的大多数人类观众一样，ChatGPT 和克劳德对《迷失》的记忆充其量是模糊的。数学推理为了展示数学思维能力，我们使用精算师协会发布的Exam P 样题中的第 29 题，通常由大学后期的大学生参加。我们之所以专门选择这个问题，是因为它的解法不需要计算器。ChatGPT 在这里很挣扎，在 10 次试验中只有一次得出正确答案――比随机猜测还糟糕。下面是它失败的例子――正确答案是(D) 2：

Claude 的表现也很差，五次尝试中只有一次正确回答，即使在正确答案中也没有给出推断 X 平均值的推理：

代码生成和理解示例：生成 Python 模块为了比较 ChatGPT 和 Claude 的代码生成能力，我们向两个聊天机器人提出了实施两种基本排序算法并比较它们的执行时间的问题。

以上，ChatGPT 可以轻松地为这两种算法编写正确的算法――在在线编码教程中多次看到它们。我们继续评测代码：

时序码也是正确的。对于循环的 10 次迭代中的每一次，都会正确创建前 5,000 个非负整数的排列，并记录这些输入的时间。虽然有人可能会争辩说，使用数值算法 NumPy 会更正确地执行这些操作，但对于这个问题，我们明确要求实现排序算法，从而天真地使用列表是合适的。现在，让我们看看克劳德的回应：

与 ChatGPT 一样，在上面我们看到 Claude 背诵基本的排序算法没有什么困难。

然而，在评估代码中，克劳德犯了一个错误：每个算法使用的输入是随机选择的 5,000 个整数（可能包含重复项），而提示中要求的输入是前 5,000 个非负整数的随机排列（不包含重复项）。还值得注意的是，克劳德在其输出的末尾报告了准确的时间值――显然是推测或估计的结果，但可能具有误导性，因为它们并未被识别为仅是说明性数字。示例：生成“FuzzBuzz”的输出在这里，我们介绍经典“FizzBuzz”编程挑战的变体，更改参数，以便代码在 2 的倍数上输出“Fuzz”，在 5 的倍数上输出“Buzz”，在 2 和 5 的倍数上输出“FuzzBuzz” . 我们提示 ChatGPT 输入包含此函数返回值的列表理解的值：

ChatGPT 通常会解决这个问题，五次试验中有四次成功。然而，克劳德在所有五次尝试中都失败了：

喜剧写作在我们看来，克劳德在喜剧方面比 ChatGPT 好得多，尽管离真正的喜剧演员还差得很远。经过几轮的挑选和尝试不同的提示后，我们能够从克劳德那里制作出以下宋飞传风格的笑话――尽管大多数人都比较穷：

相比之下，ChatGPT 认为每月为 Twitter 支付 8 美元可不是开玩笑的：

即使在编辑提示以适应 ChatGPT 的拘谨之后，我们也无法制作有趣的笑话――这是 ChatGPT 输出的典型示例：

文本摘要对于我们的最后一个示例，我们要求 ChatGPT 和 Claude 总结 Wikinews 中的一篇文章的文本，Wikinews 是一个免费内容的新闻 wiki。文章显示在这里：

我们使用本文完整的维基百科风格的编辑标记作为输入，由于篇幅，这里省略了提示的屏幕截图。对于两者，我们输入提示“我会给你一篇新闻文章的正文，我希望你用一个简短的段落为我总结一下”，忽略回复，然后粘贴文章标记的全文.ChatGPT 很好地总结了文本，但可以说不是按要求在短段落中：

克劳德也很好地总结了这篇文章，并在之后继续对话，询问其反应是否令人满意并提出改进意见：

结论总的来说，Claude 是 ChatGPT 的有力竞争者，在许多方面都有改进。虽然被认为是“宪法”原则的示范，但克劳德不仅更倾向于拒绝不适当的请求，而且比 ChatGPT 更有趣。克劳德的写作更冗长，但也更自然。它连贯地描述自己的能力、它的局限性和它的目标似乎也让它能够更自然地回答关于其他主题的问题。对于其他任务，例如代码生成或代码推理，Claude 似乎表现更差。它的代码生成似乎包含更多错误和错误。对于其他任务，例如通过逻辑问题进行计算和推理，Claude 和 ChatGPT 看起来大体相似。此比较是由团队构建Scale Spellbook的成员编写的，该平台用于为 GPT-3 和其他大型语言模型按钮部署基于提示的 API 端点。Spellbook 提供了构建强大的、真实世界的 LLM 应用程序的工具，包括 ChatGPT 或 Claude 等聊天应用程序。Spellbook 不仅允许您部署提示，还可以根据测试数据根据经验对其进行评估，比较提示变体的性能，并使用节省成本的开源竞争对手来对抗 GPT-3，例如 FLAN-T5。

谈谈ChatGPT背后的核心技术 ChatGPT需要用到哪些技术支持

一文读懂【【微信】】背后的技术,下面一起来看看本站小编子襄给大家精心整理的答案，希望对您有帮助

下面是一个 【【微信】】 技术入门到精通的教程，分为以下几个部分：

1. 自然语言处理基础知识
2. 机器学习基础知识
3. 深度学习基础知识
4. GPT 系列模型的原理
5. 实现 【【微信】】 模型的技术细节
6. 学习【【微信】】技术的建议

接下来，我们将逐步介绍每个部分的内容。

自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是一门研究人类语言和计算机之间相互作用的学科，其目标是让计算机能够理解和处理人类语言。在学习 【【微信】】 技术之前，你需要了解一些自然语言处理的基础知识，包括但不限于以下几个方面：

• 文本清洗和预处理：自然语言文本数据通常需要进行清洗和预处理，包括去除停用词、词干提取、词性标注、实体识别等操作。
• 文本表示：将文本转换成计算机可以处理的向量表示是自然语言处理的重要问题。常见的文本表示方法包括词袋模型、TF-IDF、word2vec、BERT 等。
• 语言模型：语言模型是指对自然语言的概率分布进行建模的技术。常见的语言模型包括 n-gram 模型、LSTM 模型、Transformer 模型等。
• 序列到序列模型：序列到序列 (Se【【微信】】, Seq2Seq) 模型是指将一个序列映射到另一个序列的模型，常用于机器翻译、问答系统等领域。常见的 Seq2Seq 模型包括基于循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 的模型和 Transformer 模型。

机器学习 (Machine Learning, ML) 是一种基于数据构建模型、自动学习和优化的技术，是实现 【【微信】】 模型的基础。在学习 【【微信】】 技术之前，你需要了解一些机器学习的基础知识，包括但不限于以下几个方面：

• 监督学习和无监督学习：监督学习和无监督学习是机器学习的两种基本方式。监督学习是指在已知标注数据的情况下，通过学习构建一个能够对新数据进行预测的模型；无监督学习则是指在没有标签的情况下，训练一个模型来找出数据集中的潜在结构和规律。
• 交叉验证和模型评估：为了评估机器学习模型的性能，通常需要将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，使用测试集进行模型评估。为了避免过拟合和欠拟合等问题，还可以使用交叉验证等技术进行模型评估和选择。
• 模型选择和调参：机器学习模型通常有多个超参数，如学习率、正则化系数等，需要选择合适的超参数来优化模型性能。常用的模型选择和调参技术包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。

深度学习 (Deep Learning, DL) 是一种基于神经网络构建模型、自动学习和优化的技术，是实现 【【微信】】 模型的基础。在学习 【【微信】】 技术之前，你需要了解一些深度学习的基础知识，包括但不限于以下几个方面：

• 神经网络和反向传播算法：神经网络是深度学习的基础模型，其核心是反向传播算法。反向传播算法是一种基于梯度下降的优化算法，用于调整神经网络中的参数以最小化损失函数。
• 卷积神经网络和循环神经网络：卷积神经网络 (Con【【微信】】ork, CNN) 用于处理图像数据，循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 用于处理序列数据。这两种神经网络都是深度学习中常用的模型。
• 优化算法和正则化方法：深度学习模型中有多个参数需要优化，常用的优化算法包括随机梯度下降、Adam、RMSProp 等。为了避免过拟合等问题，常用的正则化方法包括 L1/L2 正则化、dropout 等。

GPT (Generati【【微信】】ormer) 系列模型是基于 Transformer 架构的自回归语言模型。其核心思想是使用大规模无标注数据进行预训练，然后在下游任务中进行微调。在学习 【【微信】】 技术之前，你需要了解 GPT 系列模型的原理，包括但不限于以下几个方面：

• Transformer 架构：Transformer 是一种用于序列建模的深度学习架构，其核心是自注意力机制。Transformer 包括编码器和解码器两个部分，常用于机器翻译、文本生成等任务。
• 自回归语言模型：自回归语言模型是指在生成每个单词时，都依赖于前面生成的单词。GPT 系列模型就是一种自回归语言模型，其生成过程是从左到右、逐个单词生成的。
• 预训练过程：GPT 系列模型使用了大规模的无标注数据进行预训练，其核心是通过掩码语言模型 (Masked Language Model, MLM) 和下一句预测 (Next Sentence Prediction, NSP) 两个任务进行训练。在 MLM 任务中，模型需要从输入的文本中掩盖一些单词，然后预测这些单词的内容；在 NSP 任务中，模型需要判断两个句子是否是相邻的。
• 微调过程：在下游任务中，GPT 系列模型可以通过微调来适应具体的任务需求。微调的过程通常包括将预训练模型的一部分或全部参数进行微调，并在特定任务上进行训练。

了解了上述的基础知识和 GPT 系列模型的原理之后，你就可以开始学习 【【微信】】 技术的实现了。【【微信】】 技术的实现通常包括以下几个步骤：

• 数据预处理：【【微信】】 技术需要大量的对话数据进行训练，因此需要进行数据预处理，包括数据清洗、切分、标记等操作。
• 模型构建：【【微信】】 技术的核心是 GPT 系列模型，因此需要构建一个 GPT 模型，通常可以使用开源的深度学习框架 (如 PyTorch 或 TensorFlow) 来实现。
• 预训练和微调：在构建好 GPT 模型之后，可以使用预训练技术来训练模型。具体来说，可以先使用大量无标注的对话数据来预训练模型，然后使用微调技术将模型适应到具体的对话任务中。在预训练过程中，可以使用 MLM 和 NSP 两个任务来训练模型。在 MLM 任务中，可以将对话中的一些单词掩盖，并让模型预测这些单词的内容；在 NSP 任务中，可以让模型判断两个对话是否是相邻的。在微调过程中，可以选择一些具体的对话任务，例如问答、闲聊等，然后将预训练模型的参数进行微调，并在特定任务上进行训练。
• 模型评估：为了评估 【【微信】】 技术的效果，需要使用一些评估指标来评估模型的表现。例如，可以使用困惑度 (Perplexity)、BLEU、ROUGE 等指标来评估模型的语言生成能力；同时，还可以使用人类评价指标 (如人类评分) 来评估模型的语义准确性、流畅度等。

如果你想学习 【【微信】】 技术，可以按照以下步骤进行：

• 学习基础知识：在学习 【【微信】】 技术之前，需要先了解一些基础知识，包括深度学习、自然语言处理、语言模型等方面的知识。
• 学习 GPT 系列模型：GPT 系列模型是 【【微信】】 技术的核心，因此需要深入学习这些模型的原理和实现方法。
• 学习 【【微信】】 的实现：了解 【【微信】】 技术的实现步骤，并在实践中进行模型的构建、预训练和微调等操作。
• 学习模型评估：了解模型评估指标，并在实践中进行模型的评估和优化。

此外，还可以参考一些优秀的开源项目、论文和教程来学习 【【微信】】 技术，例如 Hugging Face 的 Transformers 库、OpenAI 的 GPT 系列论文、Stanford 的 CS224N 课程等。在学习的过程中，还需要不断地进行实践，积累经验，提高技能水平。

中共中央、国务院近日印发《数字中国建设整体布局规划》 提出"建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎"，目标到2025年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展；到2035年，数字化发展水平进入世界前列，数字中国建设取得重大成就。打通数字基础设施大动脉，畅通数据资源大循环，做强做优做大数字经济，研究制定推动数字产业高质量发展的措施，发展高效协同的数字政务。

今日概念股开盘大涨，众合科技2连板，恒久科技、华脉科技一字涨停，深桑达A、中通国脉、太极股份、数字政通、直真科技等均大幅高开。

相关个股概念

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概念：机器人概念＋芯片概念＋数字经济

公司“一体”的数字化业务目前主要布局在交通数字化、政务数字化和工业互联网领域，涉及数据中台产品、传感芯片、工业交换机和部分行业应用（综合解决方案）等产品和服务。

众合科技

技术面：操作上，关注缺口8.34，如果回调不破支撑，突破有效，后市上涨概率较大；如果有效跌破支撑，封闭缺口，突破失败，可能陷入调整期，届时应规避短期调整风险，等待充分调整之后的再攻机会。

2.恒久科技

概念：智能制造＋数据安全＋数字经济

2022年8月30日互动易回复：公司的子公司闽保信息在等保、分保、档案信息化管理、信息安全集成等方面具体独特的优势，同时闽保信息在元宇宙、区块链数字虚拟技术方面有些储备和应用，公司在基于DAG技术，采用PHANTOM共识机制，开发出的“威链”技术也日趋成熟。威链（WILL）技术将会逐渐应用于区块链金融、交易竞价、NFT等多个场景。数字经济及相关产业领域是国家大力推动发展的新方向，公司将不断增强相关领域（包括与区块链相关产业）的研发力量和技术储备。

恒久科技

技术面：走势更加赤裸裸，空头岛形反转伴随着历史大量，随后陷入量退潮价退位之中，头部结构成立，近期的反弹是回测颈线位，操作上应保持理性，逢反弹逐步规避风险。即使未来再看好，也要等待充分调整之后的再攻机会。

3.数字认证

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公司的参股子公司北京版信通技术有限公司向华为开发者联盟提供APP版权综合管理服务，广大开发者可基于鸿蒙系统开发的智能终端应用程序，通过易版权平台在中国版权保护中心在线电子化申请登记办理软件著作权。除此之外，公司与华为在其他方面的合作包括：公司参与华为鲲鹏行业生态联合解决方案；公司联合华为公司建设C-V2X安全证书服务运营服务平台，面向车联网V2X设备提供各类安全证书服务；公司的密码机、电子签章等相关产品应用于华为云等。

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技术面：短期该股受到大环境市场调整以及题材数字经济 人工智能的调整短期出现回调，这个位置需要关注的重点在60日线位置的支撑收回，今天探底60日线就看接下来能否收回，观察这一两天的收回情况，一旦出现再次下探，建议该股短线先出来 或者控制仓位，规避继续下探调整的风险。整体来看这股阶段上也是处在较高位置，后期需要观察数字经济题材的反弹。

4.深桑达A

概念：国资云＋数据安全＋数字经济

公司数字与信息服务业务重点打造中国电子自主安全计算产业链中“云”“数”核心能力，通过强化产品技术研发，前瞻性开展数据要素领域研究和业务布局，全国性开拓现代数字城市业务，目前已成为中国电子信息服务板块的主力军。

深桑达A

技术面：日K线图上，个股近日冲高后震荡回调，短期均线没有明显方向，下方关注60天均线的支撑作用。

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贺石生团队为来自其他地区的医生开展培训。 上海市第十人民医院供图

中新网上海2月20日电 (记者 陈静)记者20日获悉，由上海市第十人民医院骨科主任贺石生教授担任主编，20余位脊柱微创专家参与编写的《V形双通道脊柱内镜技术》(下文简称：VBE技术)英文版专著由法国EDPScience出版社正式出版，向全球发行。

中国微创脊柱外科领域开拓者和引领者、国际微创脊柱外科学会(ISMISS)主席周跃教授表示：“V形双通道脊柱内镜系统是一种全新的单孔双通道模式内镜，是中国专家完全自主研发的原创性产品。希望该书的出版，能够对相关同道带来裨益，造福广大患者。”

“手术创伤小，恢复快，这是VBE技术的最大优点。”贺石生教授介绍，脊柱内镜技术是当下脊柱微创外科创伤最小的技术；但脊柱内镜手术部位紧邻脊髓、神经根，难度很高，目前大多用于简单疾病的治疗。如何将内镜微创技术用于复杂脊柱疾病的治疗，是脊柱外科难点之一。贺石生教授团队从2015年开始聚焦复杂脊柱疾病的内镜手术，在多个方面进行创新。团队联合国内医疗器械企业共同研发，经过13次改版，V形双通道脊柱内镜系统终于完成了从“0”到“1”的突破。

《V形双通道脊柱内镜技术》 英文版专著出版向全球发行。 上海市第十人民医院供图

这位专家解释：与以往的脊柱内镜系统相比较，V形双通道脊柱内镜系统拓展了手术适应证，可以应对传统内镜难以处理的复杂脊柱病例。医生应用该款新型脊柱内镜系统可以在全程实时监视下，使用常规手术器械进行操作，既增加了手术安全性，又提高了手术效率。

贺石生教授为记者分享了一个临床病例，罹患腰椎滑脱使得唐先生(化名)无法正常行走。多家医院建议他接受开放手术。唐先生体重达110公斤，手术切口会很大，创伤大则影响预后。他希望能够接受微创手术治疗，尽快回归正常生活状态。“这位病人体重超高，脂肪层很厚，如果采用传统手术方法，需要开二十到三十厘米的刀口，几乎整个背部都是创口，属于巨创手术，手术过程中风险极高。即便手术成功了，伤口也可能因为脂肪液化难以愈合，很容易遇到术后感染等问题，稍有不慎就会危及生命。”贺石生教授告诉记者，而在过去，这样复杂的脊柱疾病病人只能接受开放手术治疗，患者需承受很高的风险。

贺石生团队利用VBE技术为唐先生手术，通过开4个1厘米左右的小口，很快完成手术。唐先生只出了几十毫升血，术后两三天就能下地，恢复时间大大缩短。

“我们之前已经在中国建了多个培训中心，并完成了相关培训。今年团队将在更广泛区域推广VBE技术。我们希望把这项技术推广到国际上，和国外医院建立联合培养中心。”贺石生教授表示，“VBE技术英文版的发行将有利于VBE技术在国际市场的推广，造福全球患者。”

贺石生教授20日接受采访时透露，目前VBE技术已经向全球几十个国家进行了专利申报，并获批多个国家的国际专利，CE认证即将完成。VBE技术官方国际英文网站已经上线，内容包括手术动画、视频等内容。(完)

（中国新闻网）