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
以云基礎(chǔ)設(shè)施處理器CIPU為中心的全新體系架構(gòu),通過軟件定義,硬件加速在保持云上應用開 發(fā)的G彈性和敏捷性同時,帶來云上應 用的多面加速
D一級銀行業(yè)金融機構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級方法/流程;D二級銀行業(yè)金融機構(gòu)從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級銀行業(yè)金融機構(gòu)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(jīng)驗不足等因素影響,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)學影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場機遇
告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個層面梳理總結(jié)國內(nèi)外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術(shù)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(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(shù)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(chǎn)品占比接近35%;G壁壘:滲透率還不到4%
在規(guī)劃設(shè)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(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動人工智能技術(shù)可用、可靠、可信，其內(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機制兩個層面工作
企業(yè)作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風險管理機制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架
數(shù)據(jù)不完備和濫用風險突出而損害用戶的權(quán)益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
