Transformer架構賦能AI在文本圖像視頻生成、文字交互、智能語(yǔ)音
和計算機視覺(jué)L域技術(shù)能力增強和應用范圍拓寬。未來(lái)，AI技術(shù)將進(jìn)一步提升G階邏輯推理、內容安全、知識準確性和語(yǔ)言理解能力
Transformer架構賦能AI在多L域增強技術(shù)能力和拓寬應用范圍，并將持續優(yōu)化自然語(yǔ)言理解、G階思維
推理及內容安全
以注意力機制為核心的Transformer架構賦能AI在文本、圖像、視頻生成、文字交互、智能語(yǔ)音和計算機視覺(jué)
L域的技術(shù)能力增強和應用范圍拓寬。未來(lái)，基于Transformer的大模型架構將持續提升自然語(yǔ)言理解、擴展
對話(huà)長(cháng)度峰值、增強G階思維鏈推理能力、減弱知識幻覺(jué)問(wèn)題，并加強內容安全能力。
生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法,算力基礎設施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計劃,關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng )新以人工智能高水平應用促進(jìn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見(jiàn),國家新一代人工智能創(chuàng )新 發(fā)展試驗區建設工作指引
中國多年來(lái)在人工智能論文發(fā)表數量和專(zhuān)利授權數量方面均居世界首位;顯著(zhù)領(lǐng)先于其他國家,中國人工智能專(zhuān)利授權的數量在全球范圍內占比達61.3%，位居全球榜首
我國智能算力占比已經(jīng)超過(guò)通用算力，成為整體算力增長(cháng)的主要驅動(dòng)力;國算力結構為通用算力：智能算力：超級算力=40%:59%:1%智能算力占比已較大幅度超過(guò)通用算力占比
分析了大模型發(fā)展趨勢挑戰的基礎上，提出了大模型安全實(shí)踐總體框架，并從安全性、可靠性、可控性以及評測四個(gè)角度對大模型安全技術(shù)進(jìn)行了深度剖析
白皮書(shū)將聚焦中國未來(lái)核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，從人工智能、智能制造、大消費、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(cháng)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
設備精度提升以及對更精準診斷的追求使得我國醫學(xué)影像數據大量積累人工智能可以充分利用這些數據進(jìn)行模型訓練；提高了醫學(xué)診斷效率， 減輕了醫生工作負擔、促進(jìn)了醫療資源均衡分配
智能體將深入復雜任務(wù)處理，手機和電腦智能體將引發(fā)應用生態(tài)變革;報告討論了AIAgent產(chǎn)品的構建方式和市場(chǎng)策略，強調了大模型技術(shù)基礎和行業(yè)數據的重要性
AI生產(chǎn)力工具市場(chǎng)快速發(fā)展，用戶(hù)規模和產(chǎn)品類(lèi)型激增，以AI搜索、寫(xiě)作、翻譯等應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)預計將達到4000億元
國內AI大模型行業(yè)迅速發(fā)展,形成“6+2”競爭格局,產(chǎn)品覆蓋C端和B端，聚焦金融、教育等行業(yè),報告概括了AI大模型行業(yè)的主要參與者、核心競爭力、產(chǎn)品與服務(wù)、融資情況以及未來(lái)趨勢
報告強調AI對教育現代化的重要性,指出AI能實(shí)現個(gè)性化教學(xué),減輕教師負擔，并提高教育管理效率,提出了數據安全、技術(shù)倫理和教師適應性等挑戰
2024-2025 年國內有兩條落地線(xiàn)、 8 個(gè)落地方向，8 大落地場(chǎng)景模型可以囊括所有 AI 應用落地；利 益相關(guān)者基于各自的觀(guān)測點(diǎn)運用“交易思維”進(jìn)行決策，同時(shí)可 將國內外巨頭的最新決策作輔助參考
