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人工智能与新质生产力的关系

回答

人工智能（AI）在当今社会发挥着越来越重要的作用，它被认为是打造新质生产力的驱动引擎。在政府工作报告中，“人工智能+”被专门提及，其实质就是“大模型+”。这是因为人工智能落地的技术核心是大模型。原来的“互联网+”政策旨在推动产业互联网的发展，通过互联网技术帮助传统产业实现转型升级。如今，“人工智能+”的国家战略是利用人工智能技术，特别是大模型，帮助中国的制造业和现代工业进行转型升级。因此，企业必须积极拥抱 AI，努力成为新质生产力浪潮中的一员。

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参考资料

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

两会专门把“人工智能+”写入了政府工作报告，“人工智能+”其实就是“大模型+”，因为人工智能落地的技术就是大模型。原来有个政策叫“互联网+”，实际上就是做产业互联网，所谓产业互联网就是用互联网的技术帮助传统产业转型升级。那今天“人工智能+”，国家的战略是什么呢？就是用人工智能帮助中国的传统产业，特别是制造业、现代工业转型升级，所以国家也提出来打造新质生产力。现在在座的各位都应该往这上面靠，都应该想办法变成新质生产力整个大风向中的一环。所以国家也认为人工智能是打造新质生产力的驱动引擎，所以企业必须拥抱AI。把大模型拉下神坛，才能掀起工业革命

周鸿祎免费课AI系列课程第二讲-企业如何拥抱AI

两会专门把“人工智能+”写入了政府工作报告，“人工智能+”其实就是“大模型+”，因为人工智能落地的技术就是大模型。原来有个政策叫“互联网+”，实际上就是做产业互联网，所谓产业互联网就是用互联网的技术帮助传统产业转型升级。那今天“人工智能+”，国家的战略是什么呢？就是用人工智能帮助中国的传统产业，特别是制造业、现代工业转型升级，所以国家也提出来打造新质生产力。现在在座的各位都应该往这上面靠，都应该想办法变成新质生产力整个大风向中的一环。所以国家也认为人工智能是打造新质生产力的驱动引擎，所以企业必须拥抱AI。把大模型拉下神坛，才能掀起工业革命

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

Framework4sets out government’s strategic vision andidentifies AI as one of five critical technologies.The framework notes the role of regulation increating the environment for AI to flourish.We know that we have yet to see AI technologiesreach their full potential.Under the right conditions,AI will transform all areas oflife5andstimulate the UK economy by unleashing innovation and drivingproductivity,6creating new jobs

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人工智能发展前景

人工智能的发展前景十分广阔。在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能发展前景

人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中出现超级智能。届时，机器可能会具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至可能会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，比如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命进行某些操作是否构成折磨等。在产业发展方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能发展前景

人工智能的发展前景十分广阔。在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临如物种竞争、合作基础以及道德伦理等有趣且重要的问题。在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能发展前景

人工智能的发展前景十分广阔。在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中出现超级智能。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

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人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的过程中出现超级智能。届时，机器可能会具有自我意识，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用），近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

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人工智能的发展前景十分广阔。在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会面对真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命模拟疼痛是否构成折磨等。在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

你可以推荐一些能够提高企业效率和生产力的AI工具，AI工具串联的资料给我吗

以下是一些能够提高企业效率和生产力的 AI 工具：销售相关： Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce，能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还能自动化日常或耗时任务。 Clari：专门从事智能收入运营，能统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，处理重复性任务和耗时研究。编程相关： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，提供代码建议。通义灵码：阿里巴巴推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数预训练大模型生成代码。 Cody：Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。此外，小红书上也有相关优质科技内容案例，如：，体裁为视频，点赞 1.8 万，推荐理由是工具用途和优点介绍清晰不拖沓。，体裁为视频，点赞 6000，推荐理由是视频制作专业，文稿结构清晰简洁。

ai 各种名词的关系图

以下是 AI 相关名词的关系和解释：人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，让机器展现智慧。生成式人工智能（Generative AI，简称 GenAI）是一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。机器学习是一种手段，让机器自动从资料中找到公式。深度学习是一种更厉害的手段，类神经网络非常大量参数的函数。大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT 是一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AGI 是通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP 是自然语言处理（Natural Language Processing），就是处理人类语言。 LLM 是大型语言模型，数据规模很大，需要大量资金投入。

算法和模型是什么关系

算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。

stable diffusion 与大模型的关系?

Stable Diffusion 与大模型的关系如下：与其他大模型相比，Stable Diffusion 让用户使用消费级显卡就能实现文生图，且完全免费开源，代码在 GitHub 公开可拷贝使用。在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。GenAI 是生成式人工智能模型，涵盖了 LLM 和 AIGC。 Stable Diffusion 原采用 LDM+UNet，后来改为 DiT。Transformer 是公众传播中常用名词的底层结构，其底层是 function loss 损失函数，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，能在一定 prompt condition 下，重复曾经出现的数据内容实现“生成”能力。大语言模型是一个 perfect memory，能重复曾经出现的内容，其智能体验在于能解释两个数据集压缩后的“连续”能力。与 Alpha Go 不同，Alpha Go 是增强学习模型，学习结果会调整自身参数，有推理能力，而大语言模型在推理方面较弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。

ai aigc agi 的关系

AI（人工智能）是一个广泛的目标，旨在让机器展现智慧。 AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式，其技术可用于多种应用。 AGI（通用人工智能）是能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。生成式人工智能（GenAI）的目标是让机器产生复杂有结构的内容。 ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，它是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC、UGC（用户生成内容）和 PGC（专业生成内容）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成，可快速大规模生成内容；UGC 由用户生成，内容丰富多样；PGC 由专业人士或机构生成，内容质量高、专业性强。

AI和人工智能有什么关系？

AI 即人工智能（Artificial Intelligence）的英文缩写。人工智能的目标是让机器展现智慧，包括生成式人工智能，能让机器产生复杂有结构的物件。AI 可分为弱人工智能（ANI）和通用人工智能（AGI），ANI 在一些特定领域如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等得到巨大发展，但 AGI 尚未取得巨大进展。

向量数据库高效存储与内存的关系

向量数据库的高效存储与内存有着密切的关系。在生成式人工智能领域，通过扩展上下文窗口，模型能够处理更大量的文本并更好地保持上下文，但仅扩展上下文窗口并不能充分改善内存，因为推理的成本和时间与提示的长度呈准线性甚至二次方关系。此时，检索机制就显得尤为重要，它通过与提示相关的上下文数据增强和完善 LLM 的原始训练语料库。向量数据库（例如 Pinecone）已成为高效检索相关信息的事实标准，并作为 LLM 的内存层，使模型更容易快速准确地搜索和引用海量信息中的正确数据。向量数据库专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。由于人工智能模型，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的模型会生成并处理这些向量，所以对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。像 GPT3 这样的大型语言模型，因其处理的数据量和复杂性，产生了大量向量化数据，传统数据库难以有效处理，所以基于 GPT3 和类似模型构建的应用在很大程度上依赖于向量数据库来有效地管理和查询这些向量。例如，Marqo 向量数据库具有嵌入式存储在内存中的 HNSW 索引，实现了最先进的搜索速度，还能利用横向索引分片将规模扩大到亿级文档索引，支持异步和非阻塞数据上传和搜索，使用来自 PyTorch、Huggingface、OpenAI 等公司的最新机器学习模型，可从预先配置的模型开始或自带模型，内置 ONNX 支持和转换功能，可实现更快的推理和更高的吞吐量，并支持 CPU 和 GPU。