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...
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。 谈起人工智能大模型,陈...
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...
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、...
以大模型为代表的生成式AI，正给网络安全带来新的机遇和挑战。一方面，网络安全企业可以利用AI增强对抗网络攻击的能力，提高安全防护效率。但另一方面，网络攻击方大量使用AI换脸、AI拟声等技术，也让网络安全防护的复杂程度骤增。“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...
大模型时代的机遇和挑战:技术融合,产业跃迁——美国国家工程院外籍院士沈向洋在外滩大会上讲了什么 2024年外滩大会上,美国国家工程院外籍院士沈向洋发表了题为《大模型时代的机遇和挑战:技术融合,产业跃迁》...
日前,我们邀请到企商在线AI算力与云服务能力中心副总经理张轶男做客天极网&比特网π圆桌视频访谈栏目,围绕“大模型时代下的机遇与挑战”这一主题,进行了深入地交流探讨。同时,用友网络助理总裁兼iuap智能中台部总经理方高林也在主题采访中分享了观点。
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。
编者按:这篇文章是香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋(Harry Shum)在2024年9月5日开幕的2024年外滩大会上的演讲实录。在题为《大模型时代的机遇和挑战——技术融合 产业跃迁》的演讲中,沈向洋院士分享了他对算力、数据、大模型、以及AI Agent、AI 治理等话题的思考。
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，ChatGPT虽然在一本正经地“胡说八道”，但它是基于相当数量的知识预训练...