Transformer架構(gòu)賦能AI在文本圖像視頻生成、文字交互、智能語音
和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域技術(shù)能力增強(qiáng)和應(yīng)用范圍拓寬。未來，AI技術(shù)將進(jìn)一步提升高階邏輯推理、內(nèi)容安全、知識(shí)準(zhǔn)確性和語言理解能力
Transformer架構(gòu)賦能AI在多領(lǐng)域增強(qiáng)技術(shù)能力和拓寬應(yīng)用范圍，并將持續(xù)優(yōu)化自然語言理解、高階思維
推理及內(nèi)容安全
以注意力機(jī)制為核心的Transformer架構(gòu)賦能AI在文本、圖像、視頻生成、文字交互、智能語音和計(jì)算機(jī)視覺
領(lǐng)域的技術(shù)能力增強(qiáng)和應(yīng)用范圍拓寬。未來，基于Transformer的大模型架構(gòu)將持續(xù)提升自然語言理解、擴(kuò)展
對(duì)話長(zhǎng)度峰值、增強(qiáng)高階思維鏈推理能力、減弱知識(shí)幻覺問題，并加強(qiáng)內(nèi)容安全能力。
生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法,算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃,關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見,國家新一代人工智能創(chuàng)新 發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作指引
中國多年來在人工智能論文發(fā)表數(shù)量和專利授權(quán)數(shù)量方面均居世界首位;顯著領(lǐng)先于其他國家,中國人工智能專利授權(quán)的數(shù)量在全球范圍內(nèi)占比達(dá)61.3%，位居全球榜首
我國智能算力占比已經(jīng)超過通用算力，成為整體算力增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力;國算力結(jié)構(gòu)為通用算力：智能算力：超級(jí)算力=40%:59%:1%智能算力占比已較大幅度超過通用算力占比
分析了大模型發(fā)展趨勢(shì)挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，提出了大模型安全實(shí)踐總體框架，并從安全性、可靠性、可控性以及評(píng)測(cè)四個(gè)角度對(duì)大模型安全技術(shù)進(jìn)行了深度剖析
白皮書將聚焦中國未來核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，從人工智能、智能制造、大消費(fèi)、生命科學(xué)、碳中和等五大產(chǎn)業(yè)出發(fā)，探討中國將如何迎接下一波增長(zhǎng)浪潮
大模型領(lǐng)域人才供需比為1.76,整體供大于求,但高端技術(shù)崗位如云計(jì)算和算法仍緊缺,薪酬漲幅保持在30%-50%,65.79%每周工作超50小時(shí),從業(yè)者中82%因技術(shù)和前景而主動(dòng)加入
設(shè)備精度提升以及對(duì)更精準(zhǔn)診斷的追求使得我國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)大量積累人工智能可以充分利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練；提高了醫(yī)學(xué)診斷效率， 減輕了醫(yī)生工作負(fù)擔(dān)、促進(jìn)了醫(yī)療資源均衡分配
智能體將深入復(fù)雜任務(wù)處理，手機(jī)和電腦智能體將引發(fā)應(yīng)用生態(tài)變革;報(bào)告討論了AIAgent產(chǎn)品的構(gòu)建方式和市場(chǎng)策略，強(qiáng)調(diào)了大模型技術(shù)基礎(chǔ)和行業(yè)數(shù)據(jù)的重要性
AI生產(chǎn)力工具市場(chǎng)快速發(fā)展，用戶規(guī)模和產(chǎn)品類型激增，以AI搜索、寫作、翻譯等應(yīng)用為核心的工具正推動(dòng)工作效率和創(chuàng)造力的提升,生成式AI市場(chǎng)預(yù)計(jì)將達(dá)到4000億元
國內(nèi)AI大模型行業(yè)迅速發(fā)展,形成“6+2”競(jìng)爭(zhēng)格局,產(chǎn)品覆蓋C端和B端，聚焦金融、教育等行業(yè),報(bào)告概括了AI大模型行業(yè)的主要參與者、核心競(jìng)爭(zhēng)力、產(chǎn)品與服務(wù)、融資情況以及未來趨勢(shì)
報(bào)告強(qiáng)調(diào)AI對(duì)教育現(xiàn)代化的重要性,指出AI能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué),減輕教師負(fù)擔(dān)，并提高教育管理效率,提出了數(shù)據(jù)安全、技術(shù)倫理和教師適應(yīng)性等挑戰(zhàn)
2024-2025 年國內(nèi)有兩條落地線、 8 個(gè)落地方向，8 大落地場(chǎng)景模型可以囊括所有 AI 應(yīng)用落地；利 益相關(guān)者基于各自的觀測(cè)點(diǎn)運(yùn)用“交易思維”進(jìn)行決策，同時(shí)可 將國內(nèi)外巨頭的最新決策作輔助參考
