亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

隨著眾多國內外公司紛紛推出各種大規模模型，包括通用大模型、行業大模型、垂直大模型以及專屬大模型，這些超強模型服務的背后都是基于擁有千億或萬億參數的基礎模型。大模型的誕生標志著人工智能領域取得了重大進展，可以在各種任務中實現更高的準確性，降低了應用開發的門檻，并增強了模型的泛化能力。這些因素共同催生出新的場景和產業模式，并加速產業智能化應用落地的進程。

一、大模型技術應用不斷演進，迎來發展新機遇

隨著ChatGPT這一對話生成式預訓練變換模型的誕生，大模型進入一個快速發展的時代。這些超強模型服務背后是擁有千億或萬億參數的基礎模型，它們通過學習豐富的知識，成為與人類進行交互以及連接萬物的強大工具。

通用大模型的發展

自2016年Open AI發布Gym強化學習平臺以來，模型參數從GPT-1的1.17億開始，經過不斷迭代，增長到GPT-4的1.76萬億的參數規模，通用大模型的性能也得到顯著提升。

斯坦福大學的研究發現，GPT-3已經可以解決70%的心智理論任務，相當于7歲兒童；至于GPT3.5，更是解決了93%的任務，心智相當于9歲兒童！2022年11月，ChatGPT正式發布，是基于GPT-3.5架構并通過強化學習訓練后的大語言模型，目前仍以文字方式互動，支持包括自動文本生成、自動問答、自動摘要等多種任務。

自2017年6月以來，Google陸續發布了BERT、T5等預訓練模型，參數規模也在逐步提升。近期，Google發布的通才模型PaLM-E包含5620億參數，可用于控制機器人，為通用人工智能（AGI）的實現提供了可能。

Google PaLM-E 大模型控制機器人

二、MaaS 支持大模型應用落地全流程能力構建

MaaS（模型即服務）提供一套完整的大模型服務工具鏈和開放平臺，允許行業用戶基于行業基礎大模型，利用整體模型套件經過微調再訓練，生成滿足特定場景需求的專屬大模型。與提供基礎設施的IaaS（基礎設施即服務）、提供工具的PaaS（平臺即服務）和提供軟件的SaaS（軟件即服務）不同，MaaS以模型作為交付產品。

基于MaaS構建的一站式行業大模型構建和應用解決方案，圍繞模型的生命周期提供各種的產品和技術輔助，行業用戶實現從數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估到模型服務全流程能力構建。MaaS解決了企業構建行業大模型成本高、時間長、難度大的問題，降低數字化轉型的成本和風險，支撐客戶快速實現大模型應用的產品化和商業化，更快地實現數字化轉型和升級。

MaaS 解決方案

三、場景化需求快速推動大模型價值釋放

隨著技術能力的提升和多樣化場景需求的推動，大模型已成為人工智能領域最重要的動力源泉。不僅推動人工智能從技術積累、行業應用和產業變革，更是賦能千行百業的基礎設施。

大模型在場景中的應用

四、行業大模型應用落地亟需建設路線指引

通用大模型在滿足行業用戶直接需求方面存在一定難度，主要是由于模型參數量巨大，訓練和部署對算力消耗巨大，導致成本高昂；其次，模型的可解釋性仍然較弱，通常需要增加內容管控手段來保證結果的安全性；最后，模型對訓練數據的依賴性較強，對于超出訓練數據的任務效果不盡如人意。更重要的是，在某些特定行業，通用基礎大模型的表現并不理想，因此行業大模型應運而生。

行業大模型通常基于該行業領域的數據進行訓練和優化，更好地理解和處理該行業的專業術語、規范和語義。行業大模型更加專注于某個特定的行業，滿足對應行業的需求。目前的產業解決方案中，行業大模型結合自身在算力方面的優勢，為行業模型訓練提供強大的支持和動力，助力構建專屬大模型及智能應用。然而，行業大模型最終要在真實場景中落地并達到理想的服務效果，需要充分解決行業用戶的痛點。目前行業用戶面臨的問題主要包括計算資源不足、數據質量差、投入成本較高以及缺乏專業人才等突出問題。

報告來源：新華社品牌工程&凱度&牛津大學

報告部分內容展示：****************

****************

發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，在數字化、智能化時代，算力就是數字經濟發展的核心生產力，智能算力就是創新力。

　　當前，人工智能正向多場景、規模化、融合度高的階段發展，數據量急劇增長，算法模型愈加復雜，應用不斷延伸，這對智能算力的發展提出了更高要求。放眼世界，很多國家都在積極開發和部署智能算力資源，以塑造未來發展優勢。在這樣的背景形勢下，新華三集團聯合中國信息通信研究院，共同編制了《2023智能算力發展白皮書》。《白皮書》聚焦智能算力發展的現狀、挑戰、趨勢和展望，為算力產業的高質量發展建言獻策，賦能賦智。

　　全球智能算力總體情況

　　全球智能算力的總體情況呈現快速增長的趨勢。截至到2022年底，全球算力總規模達到650EFLOPS，其中，通用算力規模為498EFLOPS，智能算力規模為142EFLOPS，超算算力規模為10EFLOPS。智能算力規模與去年相比增加了25.7%，規模占比達21.9%。IDC預測，全球AI計算市場規模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元。

　　我國智能算力總體情況

　　在算力規模方面，截止到2022年底，我國算力總規模為180EFLOPS，排名全球第二。其中，通用算力規模為137EFLOPS，智能算力規模為41EFLOPS，超算算力規模為2EFLOPS。

圖片

　　中國智能算力正處于高速增長階段，智能算力規模與去年相比增加了41.4%，規模占比達22.8%，，超過全球整體智能算力增速（25.7%）。

　　我國智能算力行業應用分布

　　人工智能在各行業應用程度均呈現不斷加深的趨勢，應用場景越來越廣泛。智能算力在行業應用情況可根據人工智能的行業滲透度來分析，與2021年相比，各行業人工智能滲透度明顯提升。

圖片

　　其中，互聯網行業依然是人工智能應用滲透度和投資最高的行業；金融行業的人工智能滲透度從2021年的55提升到62，智能客服、實體機器人、智慧網點、云上網點等成為人工智能在金融行業的應用典型；電信行業的人工智能滲透度從2021年的45增長到51，人工智能技術融入電信網絡的構建、優化，并為下一代智慧網絡建設提供支撐；制造行業的人工智能滲透度從40增長到45，結合人工智能技術的傳統制造業的智能化改造，已成為產業升級的熱點。

　　智能算力發展趨勢

　　以ChatGPT為代表的的AIGC智能化應用打開了對算力底座的進一步需求，智能算力仍將保持快速的增長，釋放更強大的變革動能。但是，算力的發展仍舊面臨著技術、能耗、應用等一系列的創新“門檻”。未來，智能算力的發展具有六大趨勢：

　　人工智能加速滲透，多樣化場景催生多元化算力需求。

　　政策驅動，智能算力低碳發展成硬性要求。

　　邊緣智能應運而生，邊緣計算與人工智能融合發展。

　　智算中心建設加速，應對高質量算力需求。

　　模型規模不斷擴展，海量多元化數據亟需巨量化算力。

　　自主學習能力提升，推動算力實現更高層次智能。

　　具體內容如下 　

縱觀近五年來的AI技術商業落地發展脈絡，產品及服務提供商圍繞技術深耕、場景創新、商業價值創造、精細化服務不斷努力；需求側企業也在從單點試驗、數據積累到戰略改革的發展路線上與AI技術逐漸深度綁定。AI成為企業數字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業領軍企業打造營收護城河的重要方向。落地AI應用對企業業務運營的商業價值與戰略意義越來越明確。供需向好趨勢下，艾瑞預計，2022年我國人工智能產業規模達到1958億元，人工智能的產品形態和應用邊界不斷拓寬。

　　選取預訓練大模型、AI芯片、決策智能和虛擬數字人作為2022年度AI產業發展具有代表性的模型架構、硬件產品、解決方案和軟件產品進行分析，闡述四者對未來AI產業發展的重要意義。如今AI產業的最大熱點，莫過于ChatGPT所帶來的搜索與問答功能提升和類人的交互體驗使AIGC這一概念徹底出圈。對于國內AI芯片公司、手握海量數據資源的互聯網巨頭、具備“數據飛輪”的解決方案商、瞄準AIGC賽道的創業企業，是挑戰也是機會，ChatGPT的熱潮帶來了資本市場和消費者對AI產業熱情的再次迸發。 　 　　選取計算機視覺、智能語音和人機交互、機器學習、知識圖譜、自然語言處理、AI基礎數據服務、面向AI的數據治理和智能機器人細分賽道，進行投融資、市場規模、典型產品及細分應用領域、產業鏈玩家、技術趨勢等分析。判斷各個細分賽道業務增長動力以及為廠商發展路徑提供思考。2022年中國AI產業規模年增長率7.8%，整體平穩向好。該年業務增長主要依靠智算中心建設以及大模型訓練等應用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務需求拉動的智能機器人及對話式AI市場。目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目，未來，隨著中小型企業的普遍嘗試和大型企業的穩健部署，在AI成為數字經濟時代核心生產力的背景下，2027年相應規模可達到6122億元。 　 　　產業鏈的數據、算力、算法、工具、應用層各環節已逐步進入良性循環帶動期，AI產業鏈逐步成熟。如何在AI新一輪發展熱潮中搶抓機遇，是各環節企業關注的核心議題。從業務持續的角度考慮，把握技術變革與產品應用的融合界限，致力解決質量、ROI、安全可信等核心瓶頸；根據企業產業鏈角色和應用場景特點，定位各類型廠商的差異化路徑深耕實踐，或是AI企業的制勝之路。 　

智能決策技術的進步提升了制造業的效率，開啟了工業4.0時代。工業4.0正在徹底改變公司生產、改進和銷售產品的方式。制造商正在將物聯網(IoT)、云計算和分析、人工智能和機器學習等新技術整合到生產設施中。在過去的幾年中，智能分析已經成為一種解決方案，它可以檢查歷史和實時數據，以發現性能洞察。由于需要分析的數據量每天都在增長，因此需要先進的技術來收集、整理和分析傳入的數據。這種方法使企業能夠發現有價值的聯系和趨勢，并做出提高整體性能的決策。在工業4.0中，智能分析在描述性、預測性和規范性子域方面具有更廣泛的范圍。為此，本書將回顧并強調工業4.0中智能分析面臨的挑戰，并介紹為應對這些挑戰所做的最新進展。//www.routledge.com/Intelligent-Analytics-for-Industry-40-Applications/Pandey-Verma-Rathor-Singh-Singh/p/book/9781032342412

近年來，得益于算法、算力、數據三大要素的支撐以及應用場景的牽引，人工智能已成功由技術理論階段邁入產業應用階段，不斷向工業、農業、醫療、金融等各領域滲透，重塑傳統行業模式，衍生新的業態，賦能產業轉型升級，人類社會正由信息社會向以人工智能為關鍵支撐的智能社會加速邁進。

越來越多的國家已把人工智能作為引領未來、驅動新一輪科技和產業革命的戰略性技術。我國也在2017年出臺新一代人工智能發展規劃，推動人工智能發展進入快車道。上海將發展人工智能作為三大先導產業之一，從技術創新、產業集聚、應用示范、政策供給、人才建設等方面進行布局，著力打造人工智能“上海高地”。在全面推進城市數字化轉型的過程中，圍繞上海超大型城市有序治理的需求，加快人工智能在產業經濟、人民生活、城市治理等重點領域的深度應用，賦能城市迭代進化、加速創新。

2021年是“十四五”開局之年，為總結上海人工智能產業發展和賦能城市數字化轉型的成果，展望“十四五”期間上海人工智能發展形勢，在上海市經濟和信息化委員會的指導下，上海市人工智能行業協會牽頭編寫了《AI加速鍵上海人工智能創新發展探索與實踐案例集》，以案例介紹的形式為主，從基礎創新、產業落地、應用場景等多個方面展現上海人工智能產業的發展情況。

在本書的編寫過程中，上海市經濟和信息化發展研究中心為素材征集提供了重要支持，上海人工智能研究院有限公司、上海智慧城市發展研究院、億歐EqualOcean、今日人工智能編輯部等團隊負責各版塊的具體編撰，各個企業、機構為本書提供了寶貴的案例素材，在此一并致謝。

本白皮書從人工智能治理的實際問題出發，結合當前人工智能治 理在國內外的發展現狀，提出了人工智能治理的6條基本原則，并在 基本原則的基礎上給出具體的行動建議，期待為社會各方提供有益參考。

作為引領未來的戰略性技術，人工智能的迅猛發展將進一步釋放歷次科技革 命和產業變革積蓄的巨大能量，給全球經濟發展、國家治理、社會建設和人民生 活帶來重大而深遠的影響，推動人類邁入以科技進步與產業革新為基礎的智能社 會。但也應該看到，人工智能在創造經濟發展新引擎、推動人類文明邁上新臺階 的同時，模糊了虛擬與現實、數字和實體的界限，給人類社會的法律規范、道德 倫理、公共治理等方面帶來了挑戰。最近幾年，人工智能負面案件頻出，引發了 很多關于音視頻造假、監控隱私、算法偏見、創作版權、就業等各個方面的社會 性問題。因此對人工智能治理的研究迫在眉睫，只有通過深入的研究把握技術的 本質特點，通過務實的行動控制潛在的風險，通過充分的溝通獲得人們的信任， 才能消除人工智能發展進程中的阻礙，促進人工智能對人類福祉的提升。

//www.zhizhi88.com/wp-content/uploads/2021/06/white_paper_on_artificial_intelligence_governance_-v1-0-_public_version.pdf

機器學習已經成為近年來最流行的話題之一。我們今天看到的機器學習的應用只是冰山一角。機器學習革命才剛剛開始。它正在成為所有現代電子設備不可分割的一部分。在自動化領域的應用，如汽車、安全和監視、增強現實、智能家居、零售自動化和醫療保健，還不多。機器人技術也正在崛起，主宰自動化世界。機器學習在機器人領域的未來應用仍未被普通讀者發現。因此，我們正在努力編寫這本關于機器學習在機器人技術上的未來應用的編輯書籍，其中幾個應用已經包含在單獨的章節中。這本書的內容是技術性的。它試圖覆蓋機器學習的所有可能的應用領域。這本書將提供未來的愿景在未探索的領域的應用機器人使用機器學習。本書中提出的觀點得到了原始研究結果的支持。本章在這里提供了所有必要的理論和數學計算的深入研究。對于外行人和開發人員來說，它將是完美的，因為它將結合高級材料和介紹性材料，形成一個論點，說明機器學習在未來可以實現什么。它將詳細介紹未來的應用領域及其方法。因此，本書將極大地有利于學術界、研究人員和行業項目管理者開發他們的新項目，從而造福人類。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-0598-7#about

當前人工智能已經成為全球最為活躍的創新領域，對經濟社會的發展影響深遠。白皮書提出，在過去一年中，人工智能的新算法不斷涌現，深度學習仍是這一時期發展主線，嘗試解決更為復雜的應用任務。人工智能的產業格局與生態體系更為明晰，開源開發框架格局逐步確立，以科技巨頭引領的生態系統垂直整合速度不斷加快；同時，產業發展重心開始轉變，企業比拼重點從單項技術的“理論”準確率轉向應用場景白熱化的“跑馬圈地”；人工智能的技術應用開始全面覆蓋日常生活、科學研究、社會治理、商業創新和國家安全等經濟社會的關鍵領域，以空前的廣度和深度推動社會發展。基于以上人工智能技術產業發展態勢判斷，白皮書建議“十四五”期間，我國應通過加快AI基礎原創技術創新突破、構建協同發展AI基礎核心生態、實現區域差異化發展布局、加快垂直行業深度融合、主動融入全球治理框架等措施，實現我國人工智能產業突破發展。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P0202578238.pdf

沒有哪種廣泛的行業趨勢，無論是客戶端/服務器計算、經濟合理的硬件，甚至云本身，能像人工智能 (AI) 一樣如此徹底地重塑企業。人工智能將已問世數十年的數學原理與最先進的算法和現有的高性能硬件相融合，極大地轉變著所有行業中各公司構建、維護和了解其核心和部門業務運營的方式。而且由于市場針對創建機器學習 (ML) 生命周期管理工具的投資不斷加速增長，企業 AI 實踐者現在期望通過快速且經濟實惠的方式將 AI 從實驗室過渡到實際運營。

無論是推動銷售支持等核心業務的價值，還是解決市場營銷活動評估等部門需求，在企業內部使用 AI 已達到一定的成熟度，如今，AI 的總體價值主張已不再是預算和采購討論的主要內容。事實上，圍繞 AI 的對話本質上已經變得更加務實，專注于如何將非關鍵流程中的早期嘗試性勝利轉化為關鍵業務型業務流程中的重大收益。在本白皮書中，Omdia 將分析這種轉變，討論在從 AI 實驗到在實際運營中熟練駕馭 AI，使其成為關鍵業務基礎和市場差異化優勢關鍵來源的道路上存在的障礙、有利因素和最佳實踐。

?基于語音的交互逐漸成為數字時代人機交互的主流。與此同時，人工智能領域的不斷創新突破成為全球技術研究的焦點。德勤調查顯示，全球人工智能市場到2019年已達1.9萬億美元，預計到2025年將超過6萬億美元，2017 - 2025年復合增長率為30%。人工智能的快速發展為人機交互提供了理論和技術支持。因此，人工智能與人機交互相結合的對話式人工智能(CAI)降低了交互障礙，擴大了用戶基礎，在各個領域展示了廣泛的用例和無限的商業價值。在這個臨界點CAI的快速增強,德勤發布德勤會話人工智能白皮書,德勤的見解闡述CAI技術和在行業應用解決方案,并引入CAI四個愿景,設計工作的未來,重塑未來的生活,打破語言的障礙,和人類和機器連接。