本文全面介紹了大模型的基本概念、關(guān)鍵技術(shù)、典型應用以及未來(lái)發(fā)展，強調了大模型在推動(dòng)人工智能領(lǐng)域進(jìn)步中的重要作用。
基礎概念：大模型指的是參數規模超過(guò)千億級的人工智能模型，它們在數據需求、資源消耗和歷史發(fā)展方面都有顯著(zhù)特點(diǎn)。
關(guān)鍵技術(shù)：包括海量訓練數據的采集與處理、基底大模型的構建、智算底座的高性能計算、訓練平臺的資源優(yōu)化、模型優(yōu)化技術(shù)等。
典型應用：大模型在通用和行業(yè)特定領(lǐng)域都有廣泛應用，如搜索引擎、語(yǔ)言翻譯、內容推薦、醫療診斷、法律分析等。
未來(lái)發(fā)展：大模型可能會(huì )對經(jīng)濟產(chǎn)生顛覆性影響，面臨的挑戰包括人才、算力和數據集的缺乏，同時(shí)，AI智能體和文生視頻大模型是未來(lái)的重要發(fā)展方向。
技術(shù)經(jīng)濟影響：預計大模型等技術(shù)將顯著(zhù)推動(dòng)經(jīng)濟增長(cháng)，與歷史上的蒸汽機、信息技術(shù)等技術(shù)革新相當。
國內發(fā)展挑戰：中國在A(yíng)I人才、算力資源和高質(zhì)量數據集方面面臨挑戰。
智能體與工作流：AI智能體結合大模型和工作流，能夠實(shí)現更高效的決策和行動(dòng)，推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步。
文生視頻大模型：技術(shù)原理包括文本理解、場(chǎng)景構建、視覺(jué)生成等，未來(lái)可能在傳媒、廣告、娛樂(lè )等行業(yè)產(chǎn)生重大影響。
機器人與智能化：大模型與機器人結合，推動(dòng)從自動(dòng)化到智能化的轉變，實(shí)現更復雜的任務(wù)。
通用人工智能（AGI）：AGI的定義、人類(lèi)如何迎接AGI的到來(lái)，以及它對未來(lái)社會(huì )可能產(chǎn)生的影響。
附件：2024穿越智算奇點(diǎn)-解鎖大模型的無(wú)限可能，介紹了大模型的基本概念、關(guān)鍵技術(shù)、典型應用以及未來(lái)發(fā)展
提供及時(shí)專(zhuān)業(yè)的行情點(diǎn)評,詳細解讀市場(chǎng)波動(dòng)對持倉的影響,通過(guò)引入AI的智能服務(wù)能力在忙時(shí)托管,拓展一線(xiàn)接觸外延;支持總分行用戶(hù)靈活配置、發(fā)布 AI智能財富顧問(wèn)的對話(huà)流程
AI聊天機器人、搜索、寫(xiě)作、圖像、視頻、音頻及教育應用領(lǐng)域均呈現增長(cháng)，其中ChatGPT和中國產(chǎn)品表現突出，預計專(zhuān)業(yè)化和輕量化將成為未來(lái)趨勢
人工智能技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)正在深度融合,包含了數字化制造、數字化網(wǎng)絡(luò )化制造和新一代智能制造三種基本范式,實(shí)現制造業(yè)數字化轉型、智能化升級
Transformer模型是一種采用自注意力機制的深度學(xué)習模型，大模型訓練的目標是最大化模型性能，通過(guò)增加數據集大小和增加模型中的參數量?jì)煞N途徑來(lái)提升模型性能
Matter協(xié)議的普及使得不同品牌的設備實(shí)現更好的互操作性，提升了消費者體驗；消費者需求正從基礎的家居自動(dòng)化向高度智能化、個(gè)性化的方向轉變
大多數專(zhuān)業(yè)人士認為人工智能將對其職業(yè)生涯產(chǎn)生重大影響，市場(chǎng)對人工智能的看法總體積極;報告強調了人工智能在道德和監督方面的挑戰
報告指出了AI應用生態(tài)中的三類(lèi)典型廠(chǎng)商策略：創(chuàng )新AI應用、構建AI開(kāi)發(fā)層能力和布局AI Agent掌握用戶(hù)入口;分析了AI應用如何成為新時(shí)代的用戶(hù)入口
2027 年中國 AI 手機滲透率有望達 51.9%，出貨量有望達 1.5 億臺，2023-2027 年 CAGR 有望達 96.80%；有望拉動(dòng) SoC、存儲、散熱等上游產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節的需求增長(cháng)
87%的企業(yè)已經(jīng)或計劃在兩年內部署人工智能，83%的企業(yè)認為人 工智能將在未來(lái)2-5年內對企業(yè)的生產(chǎn)和 管理產(chǎn)生實(shí)際可見(jiàn)的影響
中國AI亞健康行業(yè)尚處發(fā)展初期，市場(chǎng)體量較 小，2018-2022年市場(chǎng)規模由1.5億元增加至6.7 億元，預計未來(lái)2023-2027年市場(chǎng)規模將由9.6 億元擴大至37.6億元
六成以上中小企業(yè)仍處于轉型早期階段，即處于單點(diǎn)嘗試階段和局部建設階段的企業(yè)分別占比32.4%和30.2%；制造業(yè)數字化轉型由于更為復雜
視頻模型Sora，意義不亞于ChatGPT發(fā)布；沿用LLM訓練思路：將高質(zhì)量圖片/視頻進(jìn)行降維，統一為patch進(jìn)行訓練；模擬影響世界狀態(tài)的簡(jiǎn)單行為
