AI大模型日报,到底是咋回事?
如果ChatGPT是一阵风，除了吸引各界对AI大模型的关注，它还会给中国，中国带来什么？在日前举行的第六届数字中国中国建设峰会上，许多官员和学者都在讨论这个问题。许多国内企业抓住机会，推出了自己的人工智能计划。
文本摘要:
如果ChatGPT是一阵风，除了吸引各界对AI大模型的关注，它还会给中国，中国带来什么？在日前举行的第六届数字中国中国建设峰会上，许多官员和学者都在讨论这个问题。国内很多企业都抓住机会推出了自己的AI大模型，比如百度的“文易欣颜”、阿里的“依桐钱文”、华为的“盘古大模型”、科大讯飞的“星火认知大模型”…据不完全统计，目前为止国内已经推出了20多款AI大机型。面对这么多AI模型，国家互联网信息办公室副主任曹淑敏有些担心，“不能一哄而上。”中国中国电子信息产业发展研究院发布的数据显示，2017年至2021年，中国人工智能产业规模增长2.6倍，占全球总量的16.8%。AI大模型日报究竟是肿么一回事，跟随小编一起看看吧。
如果ChatGPT是一阵风，除了吸引各界对AI大模型的关注，它还会给中国，中国带来什么？在日前举行的第六届数字中国中国建设峰会上，许多官员和学者都在讨论这个问题。
毫无疑问，随着ChatGPTの的爆发，人工智能再次站在了风口浪尖上。国内很多企业都抓住机会推出了自己的AI大模型，比如百度的“文易欣颜”、阿里的“依桐钱文”、华为的“盘古大模型”、科大讯飞的“星火认知大模型”…据不完全统计，目前为止国内已经推出了20多款AI大机型。
面对这么多AI模型，国家互联网信息办公室副主任曹淑敏有些担心，“不能一哄而上。”
Ta在抢建数据中心之前提到了一些地方的“乱象”。中国中国工程院院士、阿里云创始人王坚曾评价:很多地方把数据中心建成了房地产项目，一些数据中心的实际业务是“出租”，把数据中心分发给不同的客户…不要为了建数据中心而建。曹淑敏说，“各个领域都不要过热”。
当前，人工智能日益融入我国经济发展各领域，成为推动科技跨越发展、产业转型升级、生产力整体跃升的重要驱动力，为新旧动能转换和经济高质量发展提供了有力支撑。
中国中国电子信息产业发展研究院发布的数据显示，2017年至2021年，中国人工智能产业规模增长2.6倍，占全球总量的16.8%。全球专利申请比例持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。
曹淑敏表示，虽然取得了很多进展和成果，但中国人工智能的整体发展水平与发达国家相比还有一些差距，特别是在一些基础理论、原创技术和高端产业核心技术方面。
Ta希望各行各业都能借助ChatGPT带来的东风，真正沉下心来发展人工智能，抓住机遇。”与此同时，我们必须保持实力，合理发展.”
AI模型会膨胀进化吗？
人工智能的发展经历了三次浪潮，基于互联网大数据的“深度学习”的突破成就了当前人工智能的盛况。在中国科学院自动化研究所副所长曾大军看来，ChatGPT系统本身并不是科学突破，而是技术积累到一定程度后在集成和使用效果上的巨大突破，是工程实践的里程碑。
业内的共识是，超级算法，超级计算能力，超级数据耦合，终于创造了工程奇迹。
中国科学院自动化研究所将ChatGPTの’s的能力和特点概括为“四个环节”——自然语言生成的流利性、全领域通用知识体系的覆盖性、各种自然语言场景的通用性和流利性、人机交互、意图识别和逻辑推理。实际上，ChatGPT已经实现了高水平的理解和语言对话。
这背后是AI大模型的支撑，这也是ChatGPT之后众多公司走到一起推出AI大模型的原因。曾大军表示，ChatGPT背后的大模型成功为世界认知、建模等人工智能核心挑战探索出了一条独特的道路。
攻克大模型、大计算力、大数据等关键核心技术和基础理论，将是抢占人工智能发展制高点的关键。大家都想知道是不是大模式，以后路会不会肿。
中国科学院自动化研究所对AI大模型的演进趋势做出了判断。在第六届数字中国中国建设峰会暨人工智能子虚拟社区上，曾大军介绍了TA的观点:应用和创新生态正在发生剧变或至少具备剧变的潜力，大模型推动决策智能快速发展，大模型小型化和领域化需求非常迫切，更通用的人工智能有望实现。
TA说大模型就像人脑的雏形一样。大模型通过馈入各种数据，实现各种智能能力，正在重新定义人与计算机的交互关系，未来有望成为计算机与人的主要界面。
现场，曾大军强调了大模型的小型化和领域化发展。TA表示，对现有大模型的计算能力和能耗的挑战，将导致大量工作向领域专业化、轻量化、小模型或大小模型混合的方向发展，尤其是在金融、教育、医疗、交通等领域，大量工作都在试图降低大模型的成本。
厦门大学特聘教授南强，人工智能研究所负责人季蓉蓉也谈到了这一点。TA表示，大模型最终将用于车载、机载、电负载等应用。在无人机等设备中，如果硬件更大，成本会成倍增加，多一点计算空就会增加巨大的硬件成本，所以“所有企业不仅要关注模型的放大，还要思考如何把大模型做得更小”。
我们的国家走什么道路？
根据2017年国务院发布的《国家新一代人工智能发展规划》，到2025年，人工智能基础理论将实现重大突破，部分技术和应用达到世界领先水平，人工智能将成为我国产业升级和经济转型的主要驱动力，智能社会建设取得积极进展。5年后的2030年，中国人工智能理论、技术和应用达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
科技部高技术司副司长、一级巡视员梅建平表示，根据规划，科技部和相关部门近年来一直在大力推进人工智能基础理论、关键技术和示范应用的创新。
比如在基础技术方面，特别是在基础设施建设方面，科技部从数字、数据到计算、连接，在系统布局上做了研发，取得了一系列成果。近期，科技部正在积极推进计算力网络建设，希望通过新技术的开发和应用，打造超级计算和智能计算的计算力基地，为数字中国中国建设提供有力支撑。
曾大军认为，目前我国人工智能创新水平已进入世界第一梯队，总体发展趋势良好，但也面临诸多挑战。主要原因是天上少有突破，原创性、颠覆性的核心算法远远落后于英美等发达国家。场地能力薄弱，重大、系统性集成创新能力不足，存在低水平重复建设问题。
对于AI大模型，TA建议，一方面，中国需要加快大模型技术的应用，“中国在大模型技术上有很好的产能储备和应用，最近ChatGPT类技术的门槛已经大大降低”；另一方面，建议集中优势力量突破总基地模式，“需要围绕总基地模式建设新型的有组织的科研力量，坚定不移地持续攻关，积极寻求各种渠道的资源投入”。
TA还表示，GPT-4已经呈现了一些通用人工智能能力的雏形，但是这种技术路径的功耗非常高，对于数字经济的发展来说是无法承受的。曾大军认为，中国在人工智能和脑科学的交叉方向有很好的研究基础，未来有必要进一步交叉融合大模型和脑科学，开发符合伦理和可持续发展的低碳AI。
无论走哪条路，重点都是“攻克关键核心技术和基础理论”。曹淑敏表示，只有全链条关键核心技术的突破，才能真正实现人工智能的全方位发展，这涉及到大量的算法问题、模型问题、智能计算相关产业等。“这些都需要我们深耕。”
尤其是在芯片行业，这直接关系到人工智能计算能力的突破。
让技术变好
同一场合，锐新微电子科技有限公司董事长李玟觉得，应该考虑符合中国芯片产业发展的人工智能训练和推理方法。
今年，利民参加了7个在多个国家举办的大型展会，几乎所有的客户都认为，未来三年，所有的IT行业都会被人工智能和AIoT(人工智能物联网)一扫而光，“因为你无法想象ChatGPT 7.0三年后会是什么样子”。
趋势已经出现。站在人工智能的转折点，我们必须跟上对计算能力的需求。归根结底，我们还得依靠底层技术。
李玟表示，如果要思考新的工业人工智能模式，就不能照搬ChatGPT，国产人工智能模式要在三年内适应国产芯片发展。相关产业的发展也应该是“赛马而不是赛马，不能靠PPT做产业”。
曹淑敏还提到了发展中的安全问题。此前，OpenAIの的数据泄露引发了一场隐私争议。后来，包括马斯克和辛顿在内的数千名科技领袖签署了一封公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统至少6个月。ta们关注的是人工智能发展带来的各种风险。
“如何协调发展和安全也是我们面临的一个重大问题.”曹淑敏说，每一项新技术都是一把双刃剑，它带来了巨大的发展机遇和挑战，特别是当新技术非常强大的时候，风险也非常严重。
4月11日，国家互联网信息办公室发布《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》，提出建立计算规模巨大的专业垂直监管体系，达成代码公约等。，来确定人工智能的伦理规范。
曹淑敏说，我们应该主动应对人工智能带来的挑战，如公共安全、侵犯隐私、数字鸿沟、伦理示范等。，如何让技术变好造福人类，如何推动人工智能发展更加公平、可持续、安全，如何让技术更好造福人类，如何更好促进经济社会健康可持续发展。“这个，
中青报王忠清记者张俊斌来源:中国中国青年报
来源:中国中国青年报
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为元宇宙的构建增添利器，元推视觉大模型，多模态AI有望加速发展。
科技创新板日报4月21日电(编辑宋梓侨)在AI大模型比赛中，Meta选择了在视觉模型上下大赌注。在推出零样本的“のSAM”后，扎克伯格亲自宣布了重量级开源项目DINOv2。
据介绍，DINOv2是计算机视觉领域的大型预训练模型，参数为10亿。它采用Transformer架构，可以实现语义分割、图像检索和深度估计的自监控训练。无需微调即可用于各种下游任务，可用于改善医学成像、粮食作物生长、地图绘制等。
DINOv2用于语义分割，将图像中的每个像素点进行分类。
DINOv2用于图像检索，寻找与给定图像相关的图形。
DINOv2用于深度估计，给出图片中物体到镜头的距离信息。
DINOv2有哪些亮点？
主要体现在两个方面:迪诺V2可以为大语言模型提供丰富的图像特征，有助于提高多模态GPT的应用；蒸馏成小模型后，效果依然优秀，便于在各种边缘场景落地和本地化。
对于前者，Meta已经表示计划将DINOv2集成到一个更大、更复杂的AI系统中，并提供丰富的图像特征作为视觉中枢，以与大型语言模型进行交互。
郭盛证券分析师柳高·常表示，与使用图像文本来训练模型相比，DINOv2可以获得更丰富的图像特征，这将使整个系统更好地理解图像，并加速多模态人工智能的发展。
值得注意的是，多模态技术还可以帮助构建游戏内容和元宇宙。随着AR/VR技术的发展，未来将会构建出逼真的虚拟现实。扎克伯格强调，DINOv2可以极大地加持元宇宙的构建，让用户在元宇宙中有更好的沉浸式体验。
上述分析师大胆预测，1-5年内，随着多模式的发展，AI的泛化能力将得到提升，通用视觉、通用机械臂、通用物流搬运机器人、工业服务机器人、真正的智能家居将走进生活。未来5-10年，大规模模型结合复杂多模态方案有望具备完整的与世界交互的能力，并应用于通用机器人、虚拟现实等领域。
对于边缘场景落地，简单来说就是指将大模型移植到移动终端或者计算能力有限的场景。
运行大型模型需要强大的硬件，这可能会限制模型在C端场景的应用，使大型模型“苗条”成为phone等移动终端运行大型模型的先决条件。其技术路径多样，包括通过剪枝细化模型、通过知识提炼压缩模型、通过权重共享减少参数数量等。
DINOv2使用模型蒸馏将大模型的知识压缩到更小的模型中，从而降低了推理的硬件要求。根据官方介绍，Meta开放了多个不同参数尺度的预训练模型。与同量表相比，DINOv2评分优于目前的开源可视化模型。
除了Meta，高通、华为等科技巨头也致力于实现AI大模型在终端的轻量化部署。Google、腾讯、百度和其他公司已经将模型压缩技术与移动模型部署框架/工具紧密结合。