開源大模型是基于開源軟件模式，由全球開發(fā)者共同參與、共同維護、共同發(fā)展的機器學習模型。開源由開源規(guī)則、開源對象、開源基 礎設施、參與主體組成

第三階段AI聚焦學習環(huán)節(jié),注重大模型的建設,AI能力覆蓋學習和執(zhí)行;第四階段則聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié),開始注重人機交互協(xié)作,注重人類對人工智能的反饋訓練

數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經具備基礎條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開源生態(tài)成為推動AI產業(yè)發(fā)展的重要模式

深入分析了人工智能大模型的開源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應用,并展望了未來的商業(yè)化潛力與挑戰(zhàn),閉源大模型的融資規(guī)模高于開源大模型

提供了詳細的數(shù)據(jù)分析、圖表和預測模型，以及對未來AI技術和應用的深入探討。整體而言，報告對AI產業(yè)的未來發(fā)展持樂觀態(tài)度，并認為AI將深刻影響社會生產力和人類生活的各個方面

生成式人工智能技術可以用于參與數(shù)字內容創(chuàng)作，突破傳統(tǒng)內容創(chuàng)作的數(shù)量約束，有著更為流暢和高效的人機 交互模式，減少了重復性的任務負擔，實現(xiàn)生產力解放

面對行業(yè)用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實驗探索期,實現(xiàn)與不同行業(yè)的眾多業(yè)務場景的融合,幫助企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)價值,是AI在企業(yè)數(shù)字化轉型中面臨的首要挑戰(zhàn)

挑選了5個典型案例進行分析,深入分析中小企業(yè)在 AI 時代的機遇,評估中小企業(yè)當前智能化的現(xiàn)狀,找出智能化過程中遇到的痛點, 給出中小企業(yè)應對 AI 時代的路徑建議

金融行業(yè)中不少細分領域的領先者已經開始將生成式人工智能引入業(yè)務實踐,其卓越的內容理解和創(chuàng)造能力將對金融服務行業(yè)不同細分賽道帶來極大的效能提升

將煤礦和非煤礦山智能化標準建設納入同一體系，通盤考慮、統(tǒng)籌規(guī)劃，注重大數(shù)據(jù)、人工智能、機器人等新技術與傳統(tǒng)礦山行業(yè)深度融合

核心的智能調度模塊預計提升整體生產效率 10~30%,按照 1000mt/a 生產規(guī)模計算,每年可多 開采 100~300 萬 t 原煤,年經濟效益預計大于 3 億元

打造具有安全可靠,無人值守,實時預警能力的智慧物 流系統(tǒng);實現(xiàn)預付款,貨場和市場數(shù)據(jù)管理,調度指揮,結算和報表管理信息化, 配套集裝箱車號識別系統(tǒng)集成以及新鐵運聯(lián)貨票應用信息系統(tǒng)集成