深圳市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)作為全國(guó)首家專(zhuān)注于人工智能領(lǐng)域的行業(yè)協(xié)會(huì)，具有行業(yè)統(tǒng)計(jì)、研究、咨詢(xún)等職能，致力于提供高水平的智庫(kù)服務(wù)。為緊跟時(shí)代步伐，響應(yīng)國(guó)家戰(zhàn)略，深圳市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)揮行業(yè)統(tǒng)計(jì)、研究職能，就人工智能產(chǎn)業(yè)鏈、發(fā)展概況、產(chǎn)業(yè)集群、應(yīng)用場(chǎng)景、面臨挑戰(zhàn)以及發(fā)展趨勢(shì)等方面進(jìn)行深入研究，形成了《2023人工智能發(fā)展白皮書(shū)》。
報(bào)告介紹了現(xiàn)有的9個(gè)基礎(chǔ)教育階段人工智能課程模塊和3大課程類(lèi)別,第一類(lèi)為人工智能基礎(chǔ),第二類(lèi)為倫理與社會(huì)影響,第三類(lèi)為理解、使用和開(kāi)發(fā)人工智能課程
沉浸式技術(shù)和人工智能已經(jīng)在改變傳統(tǒng)的工作場(chǎng)所,并預(yù)示著人才獲取的嶄新時(shí)代的來(lái)臨,借助AI助手進(jìn)行招聘工作,并獲取更多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技能提升和再培訓(xùn)
計(jì)算光學(xué)成像是一個(gè)新興多學(xué)科交叉領(lǐng)域,通過(guò)多維度獲取或編碼光場(chǎng)信息,為傳感器設(shè)計(jì)遠(yuǎn)超人眼的感知新范式,深度挖掘光場(chǎng)信息
以云基礎(chǔ)設(shè)施處理器CIPU為中心的全新體系架構(gòu),通過(guò)軟件定義,硬件加速在保持云上應(yīng)用開(kāi) 發(fā)的高彈性和敏捷性同時(shí),帶來(lái)云上應(yīng) 用的全面加速
Chiplet把傳統(tǒng)的SoC分解為多個(gè)芯粒模塊,將這些芯粒分開(kāi)制備后再通過(guò)互聯(lián)封裝形成一個(gè)完整芯片,可以顯著降低成本,并實(shí)現(xiàn)一種新形式的 IP 復(fù)用
來(lái)自于CLIP和BEiT-3的突出技術(shù)進(jìn)展,基于多領(lǐng)域知識(shí),構(gòu)建統(tǒng)一的,跨場(chǎng)景,多任務(wù)的多模態(tài)基礎(chǔ)模型已成為人工智能的重點(diǎn)發(fā)展方向,實(shí)現(xiàn)圖像文本音頻統(tǒng)一知識(shí)表示
第一級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級(jí)方法/流程;第二級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)明確模型分級(jí)原則方法和操作要求
受基層影像醫(yī)師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗(yàn)不足等因素影響,基層影像設(shè)備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場(chǎng)機(jī)遇
告立足于算法的技術(shù)趨勢(shì)和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結(jié)國(guó)內(nèi)外在算法治理方面的實(shí)踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用健康
OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)用戶(hù)輸入的文本生成對(duì)應(yīng)的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),并使用30億的 標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺(jué)大模型（30億參數(shù)）在廣泛視覺(jué)問(wèn)題上的有效性
多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識(shí)融合困難 多模態(tài)問(wèn)答大多只能處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題 多模態(tài)知識(shí)問(wèn)答推理能力弱 可解釋性差
