報告介紹了現(xiàn)有的9個基礎(chǔ)教育階段人工智能課程模塊和3大課程類別,第一類為人工智能基礎(chǔ),第二類為倫理與社會影響,第三類為理解、使用和開發(fā)人工智能課程
沉浸式技術(shù)和人工智能已經(jīng)在改變傳統(tǒng)的工作場所,并預(yù)示著人才獲取的嶄新時代的來臨,借助AI助手進行招聘工作,并獲取更多數(shù)據(jù)驅(qū)動的技能提升和再培訓(xùn)
計算光學(xué)成像是一個新興多學(xué)科交叉領(lǐng)域,通過多維度獲取或編碼光場信息,為傳感器設(shè)計遠超人眼的感知新范式,深度挖掘光場信息
以云基礎(chǔ)設(shè)施處理器CIPU為中心的全新體系架構(gòu),通過軟件定義,硬件加速在保持云上應(yīng)用開 發(fā)的高彈性和敏捷性同時,帶來云上應(yīng) 用的全面加速
Chiplet把傳統(tǒng)的SoC分解為多個芯粒模塊,將這些芯粒分開制備后再通過互聯(lián)封裝形成一個完整芯片,可以顯著降低成本,并實現(xiàn)一種新形式的 IP 復(fù)用
來自于CLIP和BEiT-3的突出技術(shù)進展,基于多領(lǐng)域知識,構(gòu)建統(tǒng)一的,跨場景,多任務(wù)的多模態(tài)基礎(chǔ)模型已成為人工智能的重點發(fā)展方向,實現(xiàn)圖像文本音頻統(tǒng)一知識表示
第一級銀行業(yè)金融機構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級方法/流程;第二級銀行業(yè)金融機構(gòu)從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級銀行業(yè)金融機構(gòu)明確模型分級原則方法和操作要求
受基層影像醫(yī)師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗不足等因素影響,基層影像設(shè)備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場機遇
告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個層面梳理總結(jié)國內(nèi)外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用健康
OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)用戶輸入的文本生成對應(yīng)的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),并使用30億的 標(biāo)注圖像進行訓(xùn)練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型（30億參數(shù)）在廣泛視覺問題上的有效性
多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡單的問題 多模態(tài)知識問答推理能力弱 可解釋性差
