大模型開源生態(tài)體系的創(chuàng)新主體與創(chuàng)新機(jī)制
開源大模型是基于開源軟件模式，由全球開發(fā)者共同參與、共同維護(hù)、共同發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。開源由開源規(guī)則、開源對(duì)象、開源基
礎(chǔ)設(shè)施、參與主體組成。是參與主體在基礎(chǔ)設(shè)施之上針對(duì)對(duì)象在遵循一定規(guī)則下的一種開放式協(xié)作模式，其目的是為了能產(chǎn)生公開復(fù)用
的產(chǎn)出物。
開源的優(yōu)勢(shì)，在于降低商業(yè)軟件采購(gòu)成本、增強(qiáng)可定制性、保障軟件高質(zhì)量更新、維持技術(shù)創(chuàng)新等。
第三階段AI聚焦學(xué)習(xí)環(huán)節(jié),注重大模型的建設(shè),AI能力覆蓋學(xué)習(xí)和執(zhí)行;第四階段則聚焦執(zhí)行與社會(huì)協(xié)作環(huán)節(jié),開始注重人機(jī)交互協(xié)作,注重人類對(duì)人工智能的反饋訓(xùn)練
數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎(chǔ)條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開源生態(tài)成為推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的開源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應(yīng)用,并展望了未來(lái)的商業(yè)化潛力與挑戰(zhàn),閉源大模型的融資規(guī)模高于開源大模型
提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析、圖表和預(yù)測(cè)模型，以及對(duì)未來(lái)AI技術(shù)和應(yīng)用的深入探討。整體而言，報(bào)告對(duì)AI產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展持樂(lè)觀態(tài)度，并認(rèn)為AI將深刻影響社會(huì)生產(chǎn)力和人類生活的各個(gè)方面
生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，突破傳統(tǒng)內(nèi)容創(chuàng)作的數(shù)量約束，有著更為流暢和高效的人機(jī) 交互模式，減少了重復(fù)性的任務(wù)負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力解放
面對(duì)行業(yè)用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實(shí)驗(yàn)探索期,實(shí)現(xiàn)與不同行業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值,是AI在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的首要挑戰(zhàn)
挑選了5個(gè)典型案例進(jìn)行分析,深入分析中小企業(yè)在 AI 時(shí)代的機(jī)遇,評(píng)估中小企業(yè)當(dāng)前智能化的現(xiàn)狀,找出智能化過(guò)程中遇到的痛點(diǎn), 給出中小企業(yè)應(yīng)對(duì) AI 時(shí)代的路徑建議
金融行業(yè)中不少細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)先者已經(jīng)開始將生成式人工智能引入業(yè)務(wù)實(shí)踐,其卓越的內(nèi)容理解和創(chuàng)造能力將對(duì)金融服務(wù)行業(yè)不同細(xì)分賽道帶來(lái)極大的效能提升
將煤礦和非煤礦山智能化標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)納入同一體系，通盤考慮、統(tǒng)籌規(guī)劃，注重大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器人等新技術(shù)與傳統(tǒng)礦山行業(yè)深度融合
核心的智能調(diào)度模塊預(yù)計(jì)提升整體生產(chǎn)效率 10~30%,按照 1000mt/a 生產(chǎn)規(guī)模計(jì)算,每年可多 開采 100~300 萬(wàn) t 原煤,年經(jīng)濟(jì)效益預(yù)計(jì)大于 3 億元
打造具有安全可靠,無(wú)人值守,實(shí)時(shí)預(yù)警能力的智慧物 流系統(tǒng);實(shí)現(xiàn)預(yù)付款,貨場(chǎng)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)管理,調(diào)度指揮,結(jié)算和報(bào)表管理信息化, 配套集裝箱車號(hào)識(shí)別系統(tǒng)集成以及新鐵運(yùn)聯(lián)貨票應(yīng)用信息系統(tǒng)集成
適用于零下-40℃ 的圖像型智能火災(zāi)探測(cè)技術(shù)應(yīng)用在極嚴(yán)寒地區(qū)的輸煤系統(tǒng)火災(zāi)多梯級(jí)早期報(bào)警,解決了傳統(tǒng)火災(zāi)探測(cè)設(shè)備難以解決的火災(zāi)早期預(yù)警問(wèn)題
