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造成缺点和弱点,并为发展的发展奠定了基础 - 对人工智能的加强和管理的评论(第1部分)
2025年7月7日:05:
7年后,中央委员会的政治局最近对人工智能进行了集体研究。作为一项战略技术,导致了科学,技术和工业变革革命的新革命,人工智能正在深深地变化人类和生活的方式。近年来,通过改善顶级设计并加强了工作的扩展,Artistmy国家智力的全面优势取得了整体和系统的跳跃,但是基本理论,基本关键技术等,仍然存在许多缺点和弱点。主要的研究仍然疲软。到GET领先的位置并在人工智能领域获得优势,必须使用基本理论,技术,工具等取得成功。“目前,人工智能已经进入了一个新阶段 - 物理AI时期,竞争更多地集中在'根技术'中。基本理论,技术,工具等基本理论,技术,工具等。现在以大型语言模型而闻名的Chatgpt属于“根技术”,随着论文的宣传,变压器进入了公众的眼光,很快就成为了自然语言处理和计算机视觉领域的主要神经架构,尽管在管理研究环境下,它在开发的任务中表现出了良好的效果,因此逐渐表现出较高的计算。和st能够...“打破这些瓶颈并开发出满足计算计算需求的下一代主要体系结构,我们必须返回基本的数学理论,例如统计研究和数学家的变化。主要研究是整个科学系统的来源,也是所有技术问题的一般器官。 “人工智能的水平越高,该国研究人员所做的贡献越多;水平越低,该国研究人员所做的贡献就越低。”中国科学院计算机技术研究所的研究人员陈·云吉(Chen Yunji)先前在一篇文章中被教授。仍然存在“瓶颈”的风险。除了我国家应用的应用水平外,许多主要技术在人工智能领域面临“瓶颈”的风险。一个典型的代表我是人工智能筹码。数据,计算能力和算法是三个AI基础,共同形成了基础支持Fortechnological NLAD。作为计算强度的物理载体,由GPU(图形处理器)代表的人工智能芯片,FPGA(现场可编程门阵列)和ASIC(特定于应用程序特定的集成电路)是开发人工智能技术的主要硬件,这是指实时的。 Wang Chuang告诉记者,近年来,国内GPU芯片通常实现了进口,但总体绩效仍然远离Nvidia,NVIDIA是领先的全球人工智能芯片GPU制造商。例如,在大型培训模型的结尾,国内芯片计算的一般效率距离NVIDIA最先进的芯片的性能将近3年。另一个代表是算法。智力的人工算法包括两种类型:基本应用程序算法和应用程序算法。专家已经教导说,几乎所有主要的算法模型都已由美国大学和IT公司提出。大多数应用算法都是开放资源,主要的美国公司是对人工智能开源的主要贡献,并且对大多数开放资源社区都充分控制了。大量数据和出色的计算平台基础架构是大型人工智能训练的基础。 Nie Kaixuan说:“目前,我国家的人工智能软件具有严重的数据邪恶和缺乏高端数据。”但是,与上述障碍相比,Wang Chuang更关心应用程序生态系统中外国公司的垄断。当前,AI模型的分销和份额取决于某些全球平台。这种垄断的结果是,即使中国将开发出一流的模式,它仍然有依靠国际平台的促进,从而在通常的环境和技术趋势中失去声音。 “与硬件或算法相比,这种垄断可以产生更隐藏但遥远的控制。” Wang Chuang认为,领先的国内公司应该共同努力,提出一个真正开放的资源平台。迫切需要进行系统部署,以加强对人工智能的基础研究,而时间是无限的。 “人工智能的每一个发展都不会与主要理论的主要成功分开。面临人工智力的探针也需要从理论层面上回答。”王钟建议,国家水平进一步增加了对基础研究的支持,例如在数学,基础基础数学理论和基础上的基础知识中的人工智能机制,以及计算机基础基础基础上的基础研究机制。主要关注两者 - 物理世界和机器人智能的建设NCE系统。取决于高的Kataptyal物理模拟。 ORCA是AI模拟的第一个物理系统是由Singing Technology独立开发的,成功地解决了这个问题。需要捕获的不仅是基础研究,而且还应紧紧抓住人工智能模型的倡议。一些学者建议,我们必须专注于征服关键技术,以实现从芯片设计到培训框架的独立和受控的整个链。迭代异基,在调度计算能力,降低旺卡集群的培训成本方面;遵守“在学习,学习时进行学习”的原则,并培养一个具有强大理论基础和强大工程能力的高端人才团队。 “从基本理论到基本硬件平台和基本软件,每个成功都需要不断积累的经验。”王Chuang说,我们不仅应该专注于与基本技术进行重大斗争的努力,而且还努力开发具有国际影响力的人工创新生态系统,同时加速了更多人工智能从“书架”到“架子”的进步。 “在物理Aias Ainews期间未来人工智能的关键集中在三个深层包括物理世界的领域。”妮·凯克斯(Nie Kaixuan)认为,为了在人工智能的未来发展中占据这项倡议,我们需要AI,支持企业生产中性中性平台,并将其包括在“新基础设施”的主要扩展中;制定开源标准;
(收费编辑:Wang Jupeng)