Transformer架構(gòu)賦能AI在文本圖像視頻生成、文字交互、智能語音
和計算機視覺領(lǐng)域技術(shù)能力增強和應用范圍拓寬。未來，AI技術(shù)將進一步提升高階邏輯推理、內(nèi)容安全、知識準確性和語言理解能力
Transformer架構(gòu)賦能AI在多領(lǐng)域增強技術(shù)能力和拓寬應用范圍，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、智能語音和計算機視覺
領(lǐng)域的技術(shù)能力增強和應用范圍拓寬。未來，基于Transformer的大模型架構(gòu)將持續(xù)提升自然語言理解、擴展
對話長度峰值、增強高階思維鏈推理能力、減弱知識幻覺問題，并加強內(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)展行動計劃,關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見,國家新一代人工智能創(chuàng)新 發(fā)展試驗區(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，成為整體算力增長的主要驅(qū)動力;國算力結(jié)構(gòu)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通用算力占比
分析了大模型發(fā)展趨勢挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，提出了大模型安全實踐總體框架，并從安全性、可靠性、可控性以及評測四個角度對大模型安全技術(shù)進行了深度剖析
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、生命科學、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,從業(yè)者中82%因技術(shù)和前景而主動加入
設(shè)備精度提升以及對更精準診斷的追求使得我國醫(yī)學影像數(shù)據(jù)大量積累人工智能可以充分利用這些數(shù)據(jù)進行模型訓練；提高了醫(yī)學診斷效率， 減輕了醫(yī)生工作負擔、促進了醫(yī)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(gòu)建方式和市場策略，強調(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、翻譯等應用為核心的工具正推動工作效率和創(chuàng)造力的提升,生成式AI市場預計將達到4000億元
國內(nèi)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)、融資情況以及未來趨勢
報告強調(diào)AI對教育現(xiàn)代化的重要性,指出AI能實現(xiàn)個性化教學,減輕教師負擔，并提高教育管理效率,提出了數(shù)據(jù)安全、技術(shù)倫理和教師適應性等挑戰(zhàn)
2024-2025 年國內(nèi)有兩條落地線、 8 個落地方向，8 大落地場景模型可以囊括所有 AI 應用落地；利 益相關(guān)者基于各自的觀測點運用“交易思維”進行決策，同時可 將國內(nèi)外巨頭的最新決策作輔助參考
