Transformer架構賦能(neng)AI在文本(ben)圖(tu)像視(shi)頻生(sheng)成(cheng)、文字交互、智能(neng)語(yu)音
和計算機視(shi)覺領域技(ji)術能(neng)力增強(qiang)和應(ying)用范圍拓寬。未(wei)來，AI技(ji)術將進(jin)一(yi)步(bu)提升高(gao)階邏輯推理、內容安全、知識(shi)準確性和語(yu)言理解能(neng)力
Transformer架構賦能AI在多領域增(zeng)強技術能力和拓寬應(ying)用(yong)范圍，并(bing)將(jiang)持(chi)續優化自然語言(yan)理解、高階思(si)維
推(tui)理及內容安全
以(yi)注(zhu)意(yi)力機(ji)制為核心的(de)(de)Transformer架構(gou)(gou)賦(fu)能(neng)AI在文(wen)本、圖像、視(shi)頻生成、文(wen)字(zi)交互、智能(neng)語音和(he)計算(suan)機(ji)視(shi)覺
領域的(de)(de)技術能(neng)力增強和(he)應用范圍拓寬(kuan)。未來(lai)，基于Transformer的(de)(de)大(da)模型(xing)架構(gou)(gou)將(jiang)持續提升自然語言理解、擴展(zhan)
對話長度峰值(zhi)、增強高階思維(wei)鏈推理能(neng)力、減(jian)弱知(zhi)識幻覺問題，并加(jia)強內容安(an)全能(neng)力。
生成式人工智能服務管理暫行辦法,算力基礎設施高質量發展行動計劃,關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見,國家新一代人工智能創新 發展試驗區建設工作指引
中國多年來在人工智能論文發表數量和專利授權數量方面均居世界首位;顯著領先于其他國家,中國人工智能專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超過通用算力，成為整體算力增長的主要驅動力;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通用算力占比
分析了大模型發展趨勢挑戰的基礎上，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進行了深度剖析
白皮書將聚焦中國未來核心產業的發展方向，從人工智能、智能制造、大消費、生命科學、碳中和等五大產業出發，探討中國將如何迎接下一波增長浪潮
大模型領域人才供需比為1.76,整體供大于求,但高端技術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,從業者中82%因技術和前景而主動加入
設備精度提升以及對更精準診斷的追求使得我國醫學影像數據大量積累人工智能可以充分利用這些數據進行模型訓練；提高了醫學診斷效率， 減輕了醫生工作負擔、促進了醫療資源均衡分配
智能體將深入復雜任務處理，手機和電腦智能體將引發應用生態變革;報告討論了AIAgent產品的構建方式和市場策略，強調了大模型技術基礎和行業數據的重要性
AI生產力工具市場快速發展，用戶規模和產品類型激增，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造力的提升,生成式AI市場預計將達到4000億元
國內AI大模型行業迅速發展,形成“6+2”競爭格局,產品覆蓋C端和B端，聚焦金融、教育等行業,報告概括了AI大模型行業的主要參與者、核心競爭力、產品與服務、融資情況以及未來趨勢
報告強調AI對教育現代化的重要性,指出AI能實現個性化教學,減輕教師負擔，并提高教育管理效率,提出了數據安全、技術倫理和教師適應性等挑戰
2024-2025 年國內有兩條落地線、 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 將國內外巨頭的最新決策作輔助參考
