直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

kimi发展历程

回答

Kimi 是一款国内的聊天对话类 AI 产品,具有以下特点和发展历程:

  • 显著特点:拥有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务具有巨大优势。
  • 优势:
    • 对于从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作非常有用。
    • 能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。
    • 是 ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI,不用科学上网、不用付费、支持实时联网。
    • 对长文理解表现出色。
  • 不足:在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品好,且不支持用户自定义智能体。
  • 应用场景:可用于整理资料,生成公众号文章等。
    • 例如在整理资料时,它具备读取网页内容并生成一定内容的能力,但可能存在阅读能力限制,需分批次提供资料。

PC 端使用链接:https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term= 移动端(Android/ios)下载链接:https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

给小白的AI产品推荐

谈到聊天对话类的AI产品,我首推的是Kimi。Kimi最显著的特点就是它的超长上下文能力,这一特性在国内的AI聊天对话产品中可以说是独树一帜的。Kimi最初支持20万字的上下文,而现在已经提升到了惊人的200万字。这对于需要处理长文本或大量信息的任务来说是一个巨大的优势。因此,如果你从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作,我强烈推荐使用Kimi。它的超长上下文能力可以帮助你更有效地处理和分析大量信息,提高工作效率。对于需要长期记忆或需要参考大量背景信息的任务,Kimi的这一特性尤其有用。但是,Kimi也有一些不足之处。经过使用,我发现它在文字生成和语义理解、和文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,并且它不支持用户自定义智能体。但尽管如此,我仍然强烈推荐Kimi给刚入门AI的朋友们。

1.1 入门:AI 学习路径

Kimi智能助手1.Chatgpt的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用Kimi入门学习和体验Ai1.不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网2.是国内最早支持20万字无损上下文的AI,也是目前对长文理解做的最好的Ai产品3.能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索[PC端点我传送门直接使用](https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term=)[移动端Android/ios](https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa)点我去下载

SOP:如何利用 AI 30分钟不到打造爆款公众号文章

收集完资料后,紧接着的任务是对这些资料进行整理。我通常会使用月之暗面开发的[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)这个AI会话助手。[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)具备读取网页内容的能力,并且能够在此基础上生成一定的内容。当[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)读取完毕时,会显示绿色标点作为提示。需要注意的是,[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)的阅读能力有一定的限制,它可能无法一次性处理大量的资讯,或者某些网站的内容可能无法被读取。为了克服这些限制,我们可以分批次地将资料提供给[Kimi](http://kimi.moonshot.cn),确保它能有效地读取并理解所有可用的网站内容。这样我们资料都读取了,就让他整理下资讯内容。它做的还不错,我挺满意的。接下来就是让它转化成一篇吸引人的公众号文章了。

其他人在问
Kimi 和元宝和豆包和GPT的区别
Kimi 是 ChatGPT 的国产平替,具有不用科学上网、不用付费、支持实时联网、对长文理解较好、能一次搜索多个数据来源且无广告、能定向指定搜索源等特点。 智能体(Agent)是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网类似 APP 应用的概念。在做智能体创业的公司有很多,比如 C 端有社交方向,用户注册后先捏自己的智能体然后让其与他人的智能体聊天,真人再介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。B 端有帮助商家搭建智能体的公司。 字节的扣子(Coze)是字节推出的 AI 聊天机器人构建平台的国内版,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。 而 GPT 是一种知名的大型语言模型。 综上所述,Kimi、元宝(未提及相关信息)、扣子和 GPT 在功能、特点和应用场景等方面存在差异。
2024-09-11
kimi使用指南
以下是关于 Kimi 的使用指南: 浏览器 Kimi 插件: 安装后,在浏览网络文章时点击插件图标,或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K,即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点: 极简,点击一键总结,无其他花里胡哨的功能。 Kimi 无法访问的网页也可以进行总结,如推特等。 英文文章直接用中文总结要点。 支持 Dark Mode。 注意事项: 本插件为第三方爱好者开发,不是 Kimi 或月之暗面官方产品。 由于 Arc 等浏览器没有所需的 API,所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 在利用 AI 打造爆款公众号文章时,也可以使用 Kimi: 收集资料:在搜索框中输入具体的 Prompt 定位相关资讯,通过 AI 工具如 Perplexity.AI、微软的 Bing 搜索引擎等快速搜集大量相关资料,并获取引用网站链接。 整理资料:使用 Kimi 这个 AI 会话助手读取网页内容并生成一定内容,分批次提供资料以确保其有效读取和理解。但需注意 Kimi 的阅读能力有一定限制,可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容。
2024-09-05
请问国内的ai大模型,比如coze,豆包,kimi,科大讯飞,天工,通义千问,智谱清言,秘塔,知乎直达,文心一言,他们各有什么有优势
以下是国内一些 AI 大模型的优势: 通义千问:由阿里云开发,能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞(SparkDesk):有免费接口,在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言:在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音(云雀大模型):暂未明确其独特优势。 智谱 AI(GLM 大模型):暂未明确其独特优势。 中科院(紫东太初大模型):暂未明确其独特优势。 百川智能(百川大模型):暂未明确其独特优势。 商汤(日日新大模型):暂未明确其独特优势。 MiniMax(ABAB 大模型):目前不能进行自然语言交流,但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,有着超大“内存”,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪。 需要注意的是,不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。
2024-09-03
我是小白。我已经拥有Kimi账号等,请告诉我具体如何学习,我第一步应该怎么做。
对于刚入门学习 AI 提示词的小白,第一步您可以这样做: 1. 确保您拥有一个大模型账号,并且熟悉与它们对话的方式。性能较强的如 ChatGPT4,国产平替有 。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档,这是学习 prompt 的基础课,比如: 中文精读版的官方 Cookbook: 3. 如果阅读英文文档吃力,您可以使用以下工具或方法: 浏览器插件“沉浸式翻译” 利用提示词让 GPT 为您翻译和解释文档内容,比如:“我是一名中国的低年级学生,我无法看懂上述英文讲述的问题,请你为我用中文详细解释一下它讲了什么” 、“我还是没能理解,你能使用上述方法为我展示一个例子吗,这个例子要满足你列出的 16” 。 另外,您还可以找找网上的科普类教程,阅读 OpenAI 的文档以理解每个参数的作用和设计原理。
2024-09-02
kimi的使用技巧
以下是关于 Kimi 的使用技巧: 1. 主界面栏使用: 网址阅读与分析(国内文章几乎都能读): 发送链接:在与 Kimi 智能助手的对话中,直接发送您想要 Kimi 阅读的链接。 解析链接:Kimi 会自动解析您发送的链接内容,并在回复中提供该链接的内容概要。 提问:在 Kimi 解析链接内容后,您可以针对链接内容提出具体问题。 获取回答:Kimi 会根据链接内容和您的问题,给出相应的回答。 2. 浏览器 Kimi 插件: 文末的 ZIP 格式插件应该可以自定义提示词,大佬们自己探索。 插件介绍: 概述:安装后,在浏览网络文章时点击插件图标,或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K,即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点: 极简,点击一键总结,没有其它花里胡哨的功能。 Kimi 无法访问的网页也可以进行总结,如推特等。 英文文章直接用中文总结要点。 支持 Dark Mode。 注意: 本插件为第三方爱好者开发,不是 Kimi 或月之暗面官方产品。 由于 Arc 等浏览器没有所需的 API,所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 3. 利用 Kimi 整理资料: 收集完资料后,可使用 Kimi 进行整理。Kimi 具备读取网页内容的能力,并且能够在此基础上生成一定的内容。当 Kimi 读取完毕时,会显示绿色标点作为提示。 需要注意的是,Kimi 的阅读能力有一定的限制,它可能无法一次性处理大量的资讯,或者某些网站的内容可能无法被读取。为了克服这些限制,可以分批次地将资料提供给 Kimi,确保它能有效地读取并理解所有可用的网站内容。
2024-08-28
kimi和秘塔的区别是什么
Kimi 和秘塔 AI 的区别在于以下方面: 功能特点:传音智库是公司内部的 AI 平台,功能类似于 Poe,仅内网可访问,可用 Kimi 替代。 平台性质:Kimi 是国产新星,秘塔 AI 被称为搜索神器。 访问网址:Kimi 的网址为 https://kimi.moonshot.cn/ ,秘塔 AI 未提及具体网址。
2024-08-21
AI的发展历程
AI 的发展历程主要分为以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):出现了专家系统、博弈论以及机器学习的初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示和自动推理得到发展。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术成为主流。 AI 绘画的发展历程显示,从早期的机械臂机器人到当前的大语言模型,技术的进步使得 AI 绘画在创作质量和速度上取得了新的突破。这种技术进步不仅为艺术家提供了新的工具和可能性,也推动了传统艺术的数字化和普及化。 关于大模型,随着其技术愈发成熟、规模增大,为 AI Agent 提供了强大能力。Agent + 大模型有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,进一步提升大模型的应用能力,并广泛应用于多个行业和领域。
2024-09-13
请选择一个产业,比如手机、汽车、石油化工等产业,围绕行业传感器的技术原理和应用,进行背景概况、传感器分类、发展历程、智能传感器、产业链结构、应用领域、发展趋势和展望等要点完成调研分析报告和PPT。
很抱歉,目前知识库中没有您所需的关于特定产业(如手机、汽车、石油化工等)中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路,您可以据此进行进一步的资料收集和研究: 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性,阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型,如压力传感器、温度传感器、位置传感器等,并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段,从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势,如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节,包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域,如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势,如微型化、集成化、智能化、无线化等,并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。
2024-09-06
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。AIGC 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。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
回顾 AI 的发展历程和重要里程碑
AI 的发展历程充满了众多重要的里程碑: 1956 年,人工智能这个词首次被提出,标志着人们正式开始研究如何让机器像人一样思考。 1997 年,深蓝电脑在国际象棋比赛中战胜世界冠军,这是机器在智力游戏中首次击败顶尖人类选手。 2014 年,生成对抗网络(GAN)诞生,它可以帮助神经网络用更少的数据进行学习,生成更多的合成图像。 2016 年,AlphaGo 在围棋比赛中战胜世界冠军李世石,令全世界惊讶。 2020 年,GPT3 发布。 2022 年,DALLE 发布。 2023 年,GPT4 发布。 从 2012 年至今,深度神经网络的使用呈爆炸式增长,大部分 Machine Learning 领域的研究都集中在 Deep Learning 方面。通过回顾 AI 的发展历史,能够理清其发展脉络以及每个关键里程碑的意义。
2024-08-16
项目六 语音合成和音乐生成 6.1语音合成基础知识 6.1.1语⾳合成技术的发展历程 6.1.2新语⾳合成技术的优势 6.2语音合成和音乐生成应用场景 6.2.1语⾳合成技术的发展历程应⽤场景 6.2.2 ⾳乐⽣成在旅游⾏业的应⽤ 6.3语音合成和音乐生成的常用工具 6.3.1语音合成的常用工具 6.3.2音乐生成的常用工具 请根据以上内容生成思维导图
以下是为您生成的关于语音合成和音乐生成的思维导图: 一、语音合成基础知识 1. 语音合成技术的发展历程 2. 新语音合成技术的优势 二、语音合成和音乐生成应用场景 1. 语音合成技术的发展历程应用场景 2. 音乐生成在旅游行业的应用 三、语音合成和音乐生成的常用工具 1. 语音合成的常用工具 11labs(官网:https://elevenlabs.io/) 2. 音乐生成的常用工具 Manglemoose(新工具名称未公布) OpenAI 的 Jukebox(项目地址:https://openai.com/research/jukebox ) 希望这个思维导图对您有所帮助!如果您还有其他需求,请随时告诉我。
2024-08-10
Stable Diffusion的发展历程,并附相关论文
Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型,其发展历程如下: 核心技术来源于 Runway 的 Patrick Esser 和慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。 技术基础主要来自于他们在 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型研究。 其原理包括使用文本编码器将文本输入转换为向量表示,利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像,并在扩散过程中根据文本指导噪声图像向目标图像收敛。 相关论文包括: 此外,Stable Diffusion 的相关资源如下: SD 1.4 官方项目: SD 1.5 官方项目: SD 2.x 官方项目: diffusers 库中的 SD 代码 pipelines:
2024-07-11
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,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,机器可能会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。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)等 4 个部分。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实现快速发展,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,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,亟需完善人工智能产业标准体系。
2024-09-18
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,如交通、天气预测和电视节目推荐等方面,它正以惊人速度发展,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过人类时,可能会出现超级智能,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。 从产业角度看,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、框架层、模型层和应用层,近年来在技术创新、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,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。
2024-09-18
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,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,甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题,如 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础,以及对具有自我意识的 DILIs 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,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。
2024-09-18
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。 从进化的角度看,当计算机在各项任务上超越人类后,可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能,甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式,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意义重大。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,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。
2024-09-18
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,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,甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式,这将带来一系列关于意识、合作与竞争等方面的重大转变和问题。 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(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。
2024-09-18
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,我们已经能在交通、天气预测、电视节目推荐等方面与人工智能进行互动,且其普及程度和发展速度令人惊叹,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越人类时,可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现,甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式,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,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。
2024-09-18