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尊敬的用户，不论您有何种需求，只要您服务我们的24小时统一服务服务客服：剩下的事情由我们来做。
1、我们的客户服务代表将会给您提供咨询的咨询和解答！
2、我们会就近安排服务网点的优秀的服务按您约定的时间准时上门！
3、提供优质服务的同时，将会向您详细讲解产品工原理过！
4、服务最后会主动向您讲解产品使用常识，指导您的使用！
5、您的服务信息将同步反馈至客户服务中心，我们会安排客服人员定期回访！
服务服务范围：各市区及周边
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6经我中心电器修理中心修理的机器一律实施咨询，咨询期为3个月，在咨询期内如因服务或更换信息出现问题，我中心负责返修。
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美满生活，从开始”服务中心致力于打造优质家电咨询品牌。我们坚信的努力，将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活，离不开卓越的产品和无忧的咨询服务。经过十几年的坚持不懈的努力，我们在写下了无数咨询辉煌的篇章。满意的咨询服务离不开热诚优质的服务。“质量至上，服务用户”，这是我们咨询永恒不变的咨询观念。客户的满意，是我们的更终目标。一直以来，我们在产品、服务的质量不断提升，不遗余力。“有问必复、有诉必应，从优从速”是我们对服务中心的一贯要求，我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信，有要求，有追求，才会有成绩；有要求，有追求，客户才会满意；我们更加坚信，美满生活，从开始。
公司拥有60多名持牌服务人员上门服务，随时待命，服务一步到位。我们以优质的咨询服务，咨询的服务水平，过硬的技能，合理的价格，良好的信誉，赢得顾客多年来的支持和信赖。面对未来我们深知顾客的需求和顾虑， 让顾客无后顾之忧.力求打造以质量求生存，以信誉求发展，一切为客户着想，一切为客户负责，客户满意是我们永远追求的目标，愿我们的服务能给广大市民带来方便。
全国服务区域：
广州市（荔湾区、越秀区、海珠区、天河区、白云区、黄埔区、番禺区、花都区、南沙区、从化区、增城区）
韶关市（武江区、浈江区、曲江区、乐昌市、南雄市）
深圳市（罗湖区、福田区、南山区、宝安区、龙岗区、盐田区、龙华区、坪山区、光明新区）
珠海市（香洲区、斗门区、金湾区）
汕头市（龙湖区、金平区、澄海区）
佛山市（禅城区、南海区、顺德区、三水区、高明区）
江门市（蓬江区、江海区、新会区、台山市、开平市）
湛江市（赤坎区、霞山区、坡头区、麻章区、廉江市）
茂名市（茂南区、电白区、高州市、化州市、信宜市）
肇庆市（端州区、鼎湖区、高要区）
惠州市（惠城区、惠阳区）
梅州市（梅江区、梅县区）
汕尾市（城区）
河源市（源城区、东源县）
阳江市（江城区、阳东区）
清远市（清城区、清新区）
东莞市（莞城区、南城区、东城区、万江区、石龙镇、石排镇、茶山镇、企石镇、桥头镇、东坑镇、横沥镇、常平镇，虎门镇、长安镇、沙田镇、厚街镇，寮步镇、大岭山镇、大朗镇、黄江镇，樟木头镇、谢岗镇、塘厦镇、清溪镇、凤岗镇，麻涌镇、中堂镇、高埗镇、石碣镇、望牛墩镇、洪梅镇、道滘镇））
中山市（石岐区、东区、西区、南区、五桂山区、火炬开发区、黄圃镇、南头镇、东凤镇、阜沙镇、小榄镇、东升镇、古镇镇、横栏镇、三角镇、民众镇、南朗镇、港口镇、大涌镇、沙溪镇、三乡镇、板芙镇、神湾镇、坦洲镇）
潮州市（湘桥区、潮安区）
揭阳市（榕城区、揭东区、惠来县、普宁市）
杭州市(上城区、下城区、江干区、拱墅区、西湖区、滨江区、余杭区、萧山区、富阳区、临安区、建德市)
宁波市(海曙区、江北区、北仑区、镇海区、鄞州区、奉化区、余姚市、慈溪市)
温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区、瑞安市、乐清市、永嘉县、平阳县、苍南县、文成县、泰顺县、龙港市)
绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区、诸暨市)
湖州市(吴兴区、南浔区)
嘉兴市(南湖区、秀洲区、海宁市、平湖市、桐乡市、嘉善县、海盐县)
金华市(婺城区、金东区、义乌市)
衢州市(柯城区、衢江区)
台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)
舟山市(定海区、普陀区)
南京市(玄武区、秦淮区、鼓楼区、建邺区、栖霞区、雨花台区、江宁区、浦口区、六合区、溧水区、高淳区)
无锡市(滨湖区、梁溪区、新吴区、锡山区、惠山区、江阴市、宜兴市)
徐州市(云龙区、鼓楼区、贾汪区、泉山区、铜山区、邳州市、新沂市)
常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区、金坛区、溧阳市)
苏州市(姑苏区、虎丘区、吴中区、相城区、吴江区、昆山市、常熟市、张家港市、太仓市)
南通市(崇川区、通州区、海门区、如皋市、启东市、海安市)
连云港市(连云区、海州区、赣榆区)
淮安市(清江浦区、淮安区、淮阴区、洪泽区)
盐城市(亭湖区、盐都区、大丰区)
扬州市(广陵区、邗江区、江都区、宝应县、仪征市、高邮市)
镇江市(京口区、润州区、丹徒区、丹阳市、扬中市、句容市)
泰州市(海陵区、高港区、姜堰区、兴化市、靖江市、泰兴市)
宿迁市(宿城区、宿豫区)
石家庄市（长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区）
唐山市（路北区、路南区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区）
秦皇岛市(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区）
邯郸市（邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区）
邢台市(襄都区、信都区、任泽区、南和区）
保定市(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区）
张家口市(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、崇礼区、万全区）
承德市(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区）
沧州市（运河区、新华区）
廊坊市(广阳区、安次区）
郑州市（中原区、二七区、管城回族区、金水区、上街区、惠济区）
开封市（龙亭区、鼓楼区、禹王台区、顺河区、祥符区）
洛阳市（涧西区、西工区、老城区、瀍河区、洛龙区、吉利区）
焦作市（山阳区、中站区、解放区、马村区）
商丘市（睢阳区、梁园区）
周口市(川汇区、淮阳区）
驻马店市（驿城区）
南阳市(宛城区、卧龙区）
昆明市（呈贡区、盘龙区、五华区、官渡区、西山区、晋宁区、东川区）
曲靖市（麒麟区、沾益区、马龙区）
玉溪市（红塔区、江川区）
大理市（下关镇）
沈阳市（和平区、沈河区、大东区、皇姑区、铁西区、苏家屯区、浑南区、沈北新区、于洪区、辽中区）
大连市（中山区、西岗区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、金州区、普兰店区）
哈尔滨市（道里区、南岗区、道外区、平房区、松北区、香坊区、呼兰区、阿城区、双城区）
牡丹江市（东安区、西安区、爱民区、阳明区）
大庆市（萨尔图区、龙凤区、让胡路区、红岗区、大同区）
长沙市（芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区、雨花区、望城区、宁乡市、浏阳市、长沙县）
株洲市（天元区、芦淞区、荷塘区、石峰区、渌口区）
湘潭市（雨湖区、岳塘区、湘乡市）
衡阳市（雁峰区、石鼓区、珠晖区、蒸湘区、南岳区）
邵阳市（双清区、大祥区、北塔区、新邵县）
岳阳市（岳阳楼区、云溪区、君山区）
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合肥市（瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河区、肥东县、肥西县、长丰县、庐江县、巢湖市）
芜湖市（镜湖区、弋江区、鸠江区）
蚌埠市（龙子湖区、蚌山区、禹会区、淮上区）
淮南市（大通区、田家庵区、谢家集区、八公山区、潘集区）
马鞍山市（花山区、雨山区、博望区）
淮北市（相山区、杜集区、烈山区）
安庆市（迎江区、大观区、宜秀区、桐城市）
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滁州市（琅琊区、南谯区）
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济南市（历下区、市中区、槐荫区、天桥区、历城区、长清区、章丘区、济阳区、莱芜区、钢城区）
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ChatGPT 们能讲人话后，AI 污染互联网将变本加厉
人类最担心的事情还是发生了。
随意在网上看几篇新闻，却分不清是出自 AI，还是人类之手；忙里偷闲时打把游戏，也分不清队友是 AI 人机还是真人。
直播间里，明星数字人自顾自地吮鸡爪，与卖力吆喝的真人助播形成割裂的场景……
据外媒 404 media 报道，一个原本用来追踪和分析多种语言中不同单词和词汇流行度和使用频率的项目——Wordfreq，现在也成了最新的受害者。
阳光明媚的地方总有阴影潜伏，显然 Wordfreq 不是第一个受害者，也不会是最后一个受害者。
换句话说，最终为之买单的或许还是人类本身。
GPT 们污染语言，人类要为之买单
「生成式 AI 污染了数据，我认为没有人掌握关于 2021 年后人类使用语言的可靠信息。」
这句来自 Wordfreq 项目创建者罗宾·斯皮尔心中的呐喊，透出了几分无奈与愤懑。
要探究这背后的原委，还得从 Wordfreq 的来历谈起。
通过分析维基百科、电影和电视字幕、新闻报道、以及 Reddit 等网站内容，Wordfreq 试图追踪 40 多种语言的变迁，进而研究随着俚语和流行文化变化而不断变化的语言习惯。
对于语言学家、作家和翻译人员而言，Wordfreq 无疑是一项宝库。但是现在，GitHub 地址上偌大的一句声明「该项目将不再更新」，也悲情地给这个项目敲响了丧钟。
曾经，网络抓取公开数据是该项目数据源的生命线，但生成式 AI 的崛起让 AI 文本开始大行其道。
斯皮尔举了一个典型的例子，过去人们很少使用「delve」这个词，而随着 ChatGPT 将这个词汇变成了口头禅，大有李鬼冒充李逵之势，间而也就让失真的词频统计影响了对人类语言习惯的准确分析。
如果这还不够直观，GPT 们那些陈词滥调，比如「总之」、「综上所述」等词汇的泛滥便是最醒目的警告。
这种趋势也正逐渐渗透到学术写作乃至文学创作中。
一份来自斯坦福大学的报告曾指出，ChatGPT 在短短五个月内，就成了许多专家学者们的「写作神器」。其中在计算机科学领域，几乎每六篇摘要、每七篇引言中，就有一篇出自它的手笔。
随之而来的，便是生成式 AI 对人类写作风格的「大举入侵」。
意大利国际高等研究院的博士生耿明萌的研究成果就像一面镜子，进一步映照出 ChatGPT 的词语偏好，也充分证实了它在学术论文写作中的影响力。
在分析 arXiv 上超过百万篇论文的摘要后，耿明萌发现，论文的词频在 ChatGPT 普及后出现了明显变化。其中，「significant」等词汇的使用频率大幅上升，而「is」和「are」等词汇则减少了约 10%。
多数情况下，生成式 AI 可以让一个创造力 60 分的人变成 70 分甚至更高的分数，但在文本创作中，虽然个人创造力和写作质量有所提高，却在无形中让集体创意变得无趣且同质化。
UCL 和埃克塞特大学的两位学者在《Science》上发表了一项研究，500 名参与者被指派借助 AI 围绕随机主题撰写约 8 行故事，并分析目标受众。
结果显示，借助 AI 的灵感，故事变得更有「创造性」，但这些 AI 生成的故事彼此之间的相似度也惊人地高。
因此，当生成式 AI 文本如同无孔不入的污染物，肆意涌入互联网，对于 Wordfreq 也好，还是人类也罢，怎么看都是利远小于弊。
反爬虫战争打响，Wordfreq 遭殃
Wordfreq 项目的终止算得上是巨头爬虫战争夹缝中的牺牲品。
AI 的发展离不开算法、算力和数据的支持。尽管 AI 生成的文本与人类真实语言相比还有差距，但它在语法和逻辑性方面越来越像模像样。
这片风平浪静的水面之下，一场 AI 爬取与反爬取的无声战争正在酝酿。
在当前的舆论环境中，爬取网页数据似乎成了冒天下大不韪的禁忌，不少新闻报道评论区里充斥着网友的唾弃之声，而 Wordfreq 本质上也是通过爬取不同语言的文本而构建起来的。
在生成式 AI 尚未盛行之时，Wordfreq 也曾度过一段蜜月期。
以往一般来说，只要遵守网站的 robots.txt 文件规定，爬取公开数据似乎也合情合理。这是网站与爬虫之间的一种默契约定，用来指示爬虫哪些内容可以抓取，哪些则不可以。
当一个网站设置 robots.txt 限制协议时，就像竖起了禁止擅自进入的标志牌。如果爬虫违反了 robots.txt 协议，或者采用了突破网站反爬虫技术手段的方法获取数据，那么就可能会构成不正当竞争或侵犯版权等违法行为。
然而，随着模型对高质量数据的灌溉需求日益增长，这场爬取与反爬取的战也愈发激烈。
回顾过去，关于生成式 AI 巨头爬虫与反爬虫数据的纠纷比比皆是。为首突出的自然是 OpenAI 和 Google。
去年，OpenAI 公司特地推出网络爬虫工具 GPTBot，声称用于抓取网页数据训练 AI 模型。但显然，没有哪家媒体愿意被爬虫暗地里薅羊毛。
意识到数据和版权重要性的媒体遵循着一手交钱，一手交数据的商业逻辑。
一项来自路透社研究所进行的研究表明，截至 2023 年底，全球 10 个国家的热门新闻网站中，近一半的网站屏蔽了 OpenAI 的爬虫（Crawler），而近四分之一的网站也对 Google 的爬虫采取了相同的措施。
后来的故事大家应该都很熟悉了，OpenAI 三天两头就被传统媒体起诉，无一例外不是版权诉讼纠纷。直到今年，官司缠身的 OpenAI 才老老实实和新闻出版商建立合作关系。
只是，此前的高墙林立、以及数据收费等策略也让 Wordfreq 也成为了这场「数据荒」的牺牲品。
斯皮尔指出，由于 Twitter 和 Reddit（Wordfreq 包含的网站）已经开始对其 API 收费，这使得网络抓取数据变得更加困难。
「过去免费获取的信息变得昂贵，」斯皮尔写道。「我不想参与任何可能与生成式 AI 混淆的工作，或可能使生成式 AI 受益的工作。」
即便能用金钱换数据，但数据总有用尽的一天。
研究公司 Epoch AI 预测，互联网上可用的高质量文本数据或将在 2028 年耗尽，这一现象在业内被称为「数据墙」，可能成为减缓 AI 发展的最大障碍。
于是乎，不少大模型厂商开始将目光转向合成数据，主打一个用 AI 训练 AI。
用 AI 训练 AI，可能越练越「傻」
我的直觉是，网络上的文本都是狗屎，这些数据上进行训练简直是在浪费算力。
当 Llama 3.1-405B 以掀桌子的实力横扫一众开源大模型之时，领导 Llama 系列的 Meta AI 研究员 Thomas Scialom 在接受采访时发出了如上暴论。
据他透露， Llama 3 的训练过程并不依赖任何人类编写的答案，而是完全基于 Llama 2 生成的合成数据。
Scialom 的说法或许过于粗暴，但也有一定的道理。
互联网每天都在涌现源源不断的数据，但训练 AI 从来就是一个宁缺毋滥的单选题，若数据中满是错误和噪声，模型自然也会跟着学习这些「瑕疵」，预测和分类的准确性可想而知。
而且，低质量的数据往往充斥着偏见，无法真正代表整体数据分布，从而导致模型产生有偏见的回复。教科文组织总干事阿祖莱也曾警告：
「新的 AI 工具有着在不知不觉中改变千百万人认知的力量，因此，即便是生成内容中极为微小的性别偏见，也可能显著加剧现实世界中的不平等。」
不过，合成数据也未必是解决「数据墙」难题的灵丹妙药。
最近来自牛津剑桥的研究人员发现，当模型使用 AI 生成的数据集，则输出的质量会逐渐下降，最终产生无意义的内容，也就是俗称的模型崩溃。
研究负责人 Ilia Shumailov 用了拍照的比喻来形容这一过程：
如果你拍了一张照片，扫描、打印出来并再对其拍照，然后不断重复这个过程，随着时间的推移，基本上整个过程都会被「噪声」淹没。最后，你会得到一个黑暗的方块。
当越来越多 AI 生成的垃圾网页开始充斥互联网，训练 AI 模型的原材料也将遭到污染。
例如，程序员问答社区 Stack Overflow 深受 AI 其害。
在 ChatGPT 爆火之初，Stack Overflow 便宣布「临时禁用」。「从 ChatGPT 获得正确答案的平均比例太低了。」官方在声明中如是吐槽。
专业用户的数量毕竟有限，不可能逐一核实所有答案，而 ChatGPT 的错误率又是显而易见的。当 AI 污染社区环境，彼时无计可施的人类也只能一禁了之。
在图像领域，AI 模型趋向于重现最常见的数据，经历多次迭代后，最终可能连最初的事物都会忘得一干二净。
被看到的这一切指向了一个恶性循环：AI 生成低质量乃至错误信息，与人类数据混淆在一起，这些普遍低质量的数据又被 AI 反复喂养，最终导致肆意泛滥的 AI 反噬自身。
而人类如果意识到昔日的数据足迹会成为喂养自己的养料，或许我们会更加谨慎地对待在互联网留下的每一句话。
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