開(kāi)源大模型是基于開(kāi)源軟件模式，由全球開(kāi)發(fā)者共同參與、共同維護、共同發(fā)展的機器學(xué)習模型。開(kāi)源由開(kāi)源規則、開(kāi)源對象、開(kāi)源基 礎設施、參與主體組成
第三階段AI聚焦學(xué)習環(huán)節,注重大模型的建設,AI能力覆蓋學(xué)習和執行;第四階段則聚焦執行與社會(huì )協(xié)作環(huán)節,開(kāi)始注重人機交互協(xié)作,注重人類(lèi)對人工智能的反饋訓練
數據、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎條件;大數據+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開(kāi)源生態(tài)成為推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的開(kāi)源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應用,并展望了未來(lái)的商業(yè)化潛力與挑戰,閉源大模型的融資規模高于開(kāi)源大模型
提供了詳細的數據分析、圖表和預測模型，以及對未來(lái)AI技術(shù)和應用的深入探討。整體而言，報告對AI產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展持樂(lè )觀(guān)態(tài)度，并認為AI將深刻影響社會(huì )生產(chǎn)力和人類(lèi)生活的各個(gè)方面
生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數字內容創(chuàng )作，突破傳統內容創(chuàng )作的數量約束，有著(zhù)更為流暢和高效的人機 交互模式，減少了重復性的任務(wù)負擔，實(shí)現生產(chǎn)力解放
面對行業(yè)用戶(hù)多樣的智能化需求,AI如何真正走出實(shí)驗探索期,實(shí)現與不同行業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合,幫助企業(yè)實(shí)現商業(yè)價(jià)值,是AI在企業(yè)數字化轉型中面臨的首要挑戰
挑選了5個(gè)典型案例進(jìn)行分析,深入分析中小企業(yè)在 AI 時(shí)代的機遇,評估中小企業(yè)當前智能化的現狀,找出智能化過(guò)程中遇到的痛點(diǎn), 給出中小企業(yè)應對 AI 時(shí)代的路徑建議
金融行業(yè)中不少細分領(lǐng)域的領(lǐng)先者已經(jīng)開(kāi)始將生成式人工智能引入業(yè)務(wù)實(shí)踐,其卓越的內容理解和創(chuàng )造能力將對金融服務(wù)行業(yè)不同細分賽道帶來(lái)極大的效能提升
將煤礦和非煤礦山智能化標準建設納入同一體系，通盤(pán)考慮、統籌規劃，注重大數據、人工智能、機器人等新技術(shù)與傳統礦山行業(yè)深度融合
核心的智能調度模塊預計提升整體生產(chǎn)效率 10~30%,按照 1000mt/a 生產(chǎn)規模計算,每年可多 開(kāi)采 100~300 萬(wàn) t 原煤,年經(jīng)濟效益預計大于 3 億元
打造具有安全可靠,無(wú)人值守,實(shí)時(shí)預警能力的智慧物 流系統;實(shí)現預付款,貨場(chǎng)和市場(chǎng)數據管理,調度指揮,結算和報表管理信息化, 配套集裝箱車(chē)號識別系統集成以及新鐵運聯(lián)貨票應用信息系統集成
