Chiplet把傳統(tǒng)的SoC分解為多個芯粒模塊,將這些芯粒分開制備后再通過互聯(lián)封裝形成一個完整芯片,可以顯著降低成本,并實現(xiàn)一種新形式的 IP 復用
來自于CLIP和BEiT-3的突出技術進展,基于多L域知識,構建統(tǒng)一的,跨場景,多任務的多模態(tài)基礎模型已成為人工智能的重點發(fā)展方向,實現(xiàn)圖像文本音頻統(tǒng)一知識表示
D一級銀行業(yè)金融機構未在任何業(yè)務建立模型分級方法/流程;D二級銀行業(yè)金融機構從業(yè)務和技術層面;第三級銀行業(yè)金融機構明確模型分級原則方法和操作要求
受基層影像醫(yī)師學歷偏低和經驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學影像產品在基層落地提供巨大市場機遇
告立足于算法的技術趨勢和行業(yè)應用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術治理三個層面梳理總結國內外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術創(chuàng)新與應用健康
OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)用戶輸入的文本生成對應的圖像,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 標注圖像進行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型（30億參數(shù)）在廣泛視覺問題上的有效性
多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡單的問題 多模態(tài)知識問答推理能力弱 可解釋性差
我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會各界對AI社會技術復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監(jiān)管“的人工智能治理工作框架
G增長:未來五年人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;G集中:軟件占比近40%硬件產品占比接近35%;G壁壘:滲透率還不到4%
在規(guī)劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)
構建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術體系,推動人工智能技術可用、可靠、可信，其內涵包括提升技術安全和構建技術管理機制兩個層面工作
