在大模型发展如火如荼的背景下，其商业化落地也被越来越多地提及，但“落地”却也是大模型面临的最大挑战。在张轶男看来，解决大模型落地难的关键在于要有明确的目标。大模型分为通用大模型和垂直大模型两种，实施方案是不一样的，所以大模型企业首先要确定好发力方向。方向确定之后，要有相关的资源，无论是算力...
浙江大学国际设计研究院院长、浙江-新加坡人工智能与创新设计联合实验室主任孙凌云,在论坛“设计赋能、助推创新传承”中,以“人工智能大模型带来的机遇和挑战”为题,作主题演讲。 孙凌云讲到:人工智能大模型正带来前所未有的机遇与挑战。过去两年,人工智能领域迅...
“AI工具既可以被企业正向使用，也可以被攻击者负面使用。因此AI带来的挑战不单是产品问题，而是体系化的问题。”Fortinet中国区总经理李宏凯对观察者网说道。近期，Fortinet Accelerate 2024中国区十城巡展启幕，历时一个多月，在6月20日于上海迎来了压轴。观察者网也在上海对话了Fortinet中国内地及香港、澳门地区与蒙古...
一、挑战 计算资源和时间成本高 大模型的训练和推理需要大量的计算资源和时间，如高性能计算机、大规模分布式集群等，同时也需要长时间的训练过程。这不仅增加了成本，也限制了模型的可用性和可推广性。数据质量和多样性 大模型需要大量的数据进行训练，但数据的质量和多样性往往存在很多问题，如数据不一致、数据泄露、...
机遇与挑战并存 地理信息领域当积极应对 李满春:在人工智能时代,大模型对于地理信息领域将起到非常大的作用。在人工智能下一步的发展当中,地理信息领域该做些什么? 郭仁忠:面对蓬勃发展的人工智能大模型,地理信息领域可能面临两大挑战。 第一,Ch...
随着人工智能技术的飞速发展,大模型作为深度学习领域的一个重要分支,其规模和复杂性不断增加,为各种应用场景提供了强大的支持。 然而,大模型的发展和应用也面临着诸多挑战和机遇。 挑战: 计算资源需求高:大模型通常需要大量的计算资源进行训练和推理,这对硬件设备和基础设施提出了很高的要求。
机遇 从上述开源数据和算法在模型训练过程中所扮演的角色可以看到,大模型训练中的开源数据和算法为 AI 研究和应用带来了诸多机遇,在加速创新、促进合作、资源共享等方便提供了广泛而可靠的基础条件和资源,围绕这些资源,技术人员得以进行更加开放的交流和合作,并展开更加深入的教育和培训,以此不断提升整个行业人才的技术水...
陈润生:大模型带来的机遇和挑战 9月26日,在2023中国企业家太阳岛年会“数字经济与人工智能发展高峰论坛”上,中国科学院院士、国际欧亚科学院院士、生物信息学家陈润生发表了题为《生物医学大数据与人工智能大模型》的主题演讲,阐述了生物医药领域大模型的最新研究进展与未来思考。
为深入贯彻党中央重大决策部署，准确把握时代脉搏，提升法院干警对人工智能技术的认知与应用能力，推动信息技术赋能司法实践，进一步抓实抓好“公正与效率”，2月28日，省法院组织“河北法院大讲堂”第十六讲，邀请人民法院出版社总编辑助理张承兵，就“人工智能大模型在法律领域发展的机遇和挑战”进行专题授课。省法院党组...
谈及AI时代的机遇和挑战，王茜莺提到，在人工智能时代，一方面，基础模型的性能得到显著增长，但是仍然具有局限性。她表示，大模型的参数在逐渐提升，比如Google Gemini1.5 Pro的上下文窗口比GPT-4大125倍。但另一方面，大模型在语义识别、技术稳定方面还存在不确定性。另一方面，大模型加速多模态应用，但是缺乏物理定律...