尊龙凯时人生就是博官网启|yy街机三国官网|明创投携手未尽研究重磅发布报告《生成

　　在2023世界人工智能大会（WAIC）启明创投论坛“生成式AI与大模型✿★★：变革与创新”上✿★★，启明创投携手未尽研究✿★★，共同发布重磅报告《生成式AI》 State of Generative AI 2023✿★★。

　　如果说2022年被称为生成式人工智能之年✿★★，扩散模型应用取得突破✿★★，ChatGPT出世尊龙凯时人生✿★★，✿★★，一系列开创性的研究论文发表✿★★，2023年则把大模型推向了一个高峰✿★★，以GPT-4发布为标志✿★★，生成式人工智能✿★★，朝着通用人工智能的方向✿★★，进入了创新应用的阶段yy街机三国官网✿★★。

　　人们很快从生成式人工智能中看到了新的商业生态的出现✿★★，看到了一层又一层的技术✿★★，如计算✿★★、模型和应用✿★★；看到了生成的内容✿★★，如文✿★★、图✿★★、视频✿★★、代码✿★★、3D结构尊龙凯时人生就是搏官网✿★★。✿★★、多模态✿★★；也看到了公开数据✿★★、垂直数据✿★★、合成数据✿★★、向量数据✿★★，用于大大小小的模型✿★★。

　　生成式人工智能✿★★，在中国似乎受到了更加热情的接纳✿★★：政府鼓励发展通用人工智能✿★★；任何一家大企业都无法不关注它✿★★；许多从事知识工作的中小企业✿★★，已经先用起来再说✿★★。面对这一革命性的技术✿★★，所有企业都被卷入✿★★。它们节奏不同✿★★，介入程度不同✿★★，成为新技术浪潮下的守成者✿★★、创新者✿★★、采纳者✿★★。它们的利润率被永久的改变了✿★★。

　　算力目前是最稀缺的资源✿★★，也处于最容易获利的要津✿★★。算力是大模型成本结构中最大的一块✿★★，GPU的性能✿★★，实际上决定了这个新兴行业的步调✿★★。随着算力与模型的进步✿★★，更多初创企业正在涌入✿★★，它们抢到了时间的红利✿★★，但也面临竞争和可能的巨头碾压✿★★。可以说✿★★，这是初创企业的蓝海✿★★，也有航道下的暗礁✿★★。

　　竞争促进了创新yy街机三国官网✿★★。与2022年快速涌现出的生产力工具方向的创业公司不同✿★★，2023 年✿★★，有更多比例的新公司聚焦在底层技术的创新✿★★；大模型创业公司也开始分化✿★★，在通用大模型创业公司方兴未艾的同时✿★★，许多面向医疗✿★★、电商✿★★、科研✿★★、工业✿★★、自动驾驶和机器人等特定方向的垂直大模型公司开始出现✿★★。

　　2022年和2023年✿★★，是生成式人工智能技术取得突破的两年✿★★，我们梳理了论文✿★★，发现生成式人工智能领域的一个突出特征✿★★，是研究与创新过程的密切结合✿★★，许多在企业内部实现✿★★，迅速推出用例和产品✿★★。这种研究与创业的一体化✿★★，初创企业和风险资本起到了重要的作用✿★★，而美国科技巨头和主要人工智能企业的研究投入与人才✿★★，包括一些底层技术的研究✿★★，这些年来已经超过了大学等研究机构✿★★。

　　人工智能的前沿正在向未来推进✿★★。尽管从GPT-4的技术报告✿★★，到微软的研究论文✿★★，都展示出它所具有的接近于人类的文字处理能力✿★★、数学推理能力✿★★，以及诸多专业领域的知识✿★★。“我们认为它可以合理地被视为人工通用智能（AGI）系统的早期（尽管仍不完整）版本尊龙凯时人生就是博官网✿★★。”但是✿★★，在通往通用人工智能的道路上尊龙凯时人生就是博官网✿★★，需要研究和解决的问题反而更多了✿★★。如信心校准✿★★、长期记忆✿★★、持续学习✿★★、个性化✿★★、规划和概念跨越✿★★、透明度✿★★、认知谬误和非理性yy街机三国官网✿★★，等等✿★★。

　　过去半年最重要的研究方向✿★★，是破解和理解大模型神秘而又令人兴奋的智能“涌现”✿★★。大模型既需要超越对下一个词的预测能力✿★★，也需要一个更丰富尊龙凯时人生就是博官网✿★★、更复杂的“慢思考”深层机制✿★★，来监督“快思考”预测下一个词的机制✿★★。

　　那些最好的前沿研究✿★★，一定是研究和解决技术规模应用中遇到的问题✿★★。研究如何减少幻觉尊龙凯时人生就是博·(中国)官网✿★★，✿★★，调教大模型更加准确地输出真实的内容✿★★，训练出更强的推理能力✿★★；如何更集约地训练模型✿★★，降低门槛✿★★，推出新产品尊龙凯时人生就是博官网尊龙凯时 - 人生就是搏!尊龙凯时人生就是搏·(中国)官网✿★★，尊龙凯时✿★★！✿★★，✿★★，让更多的各行各业和消费者都能用上✿★★；如何能像人一样✿★★，与真实的物理世界互动✿★★；如何成为人类复杂工作的助手yy街机三国官网✿★★，设计并帮助执行科学实验✿★★；如何影响就业尊龙凯时人生就是博官网✿★★，从而做出政策的响应✿★★；如何让人工智能安全和可信✿★★。

　　政府对于生成式人工智能的监管反应相当及时尊龙凯时人生就是博官网✿★★，各国也出现了不同的特点✿★★。中国在迅速推出生成式人工智能的监管办法并征求意见的同时✿★★，也在鼓励发展通用人工智能✿★★，北京✿★★、上海✿★★、深圳是最具雄心的第一梯队✿★★，均提出了较具雄心的人工智能科研✿★★、创新与产业目标✿★★。欧盟继续在监管和立法方面领先✿★★，一如其5年前率先推出GDPR✿★★。美国更在意人工智能技术的领先地位✿★★，正在形成以风险管理为原则的监管框架✿★★。

　　长期来看✿★★，人才对人工智能未来的影响✿★★，超过了算力✿★★。中国研究人员发布的论文在数量上已经超过了美国✿★★，但金字塔顶端✿★★，无论是研究还是创业✿★★，美国仍然占据明显的优势✿★★。在全球范围内✿★★，人工智能研究创新的重心正从高校转移至企业✿★★，美国拥有顶尖学者最多的前三大机构✿★★，分别是谷歌✿★★、微软与Meta✿★★，合计招揽了美国顶级学者的30%✿★★。中国仍以高校为主✿★★，仅阿里巴巴跻身前10✿★★。

　　科技部已经提出了人工智能企业✿★★，应该接受科技伦理审查✿★★；审查主体应该设立科技伦理（审查）委员会✿★★。美国人工智能企业较早开始设立负责任与可信人工智能部门✿★★，从去年到今年以来经过一些调整✿★★，反映出在生成式人工智能发生变革之际✿★★，企业正在寻求用更好的技术和方案✿★★，来安全和负责地部署新技术✿★★。

　　4. 当前CLIP + Diffusion的文生图模型是过渡态✿★★，未来2年内将出现一体化的模型结构✿★★；

　　5. 下一代Text-to-Image模型将具备更强的可控性✿★★，它将结合底层模型能力和前端控制方式✿★★，对模型的设计将注重与控制方式的结合✿★★；

　　7. 以PALM-E为代表的具身智能（Embodied AI）展现出在机器人的感知✿★★、理解和决策等方向上的巨大潜力✿★★，但当前训练和可靠性存在较大挑战✿★★；

　　8. 短期内Transformer正成为多个模态的主流网络结构✿★★，但压缩整个数字世界的通用方法尚未出现✿★★，Transformer并不是人工智能技术的终点yy街机三国官网尊龙凯时人生就是博官网✿★★。

　　9. 3年内✿★★，颠覆式的AI应用的核心驱动力来自于底层模型的创新✿★★，两者无法解耦✿★★，模型的作用将大于产品设计的作用✿★★；