報告介紹了現有的9個(gè)基礎教育階段人工智能課程模塊和3大課程類(lèi)別,第一類(lèi)為人工智能基礎,第二類(lèi)為倫理與社會(huì )影響,第三類(lèi)為理解、使用和開(kāi)發(fā)人工智能課程
沉浸式技術(shù)和人工智能已經(jīng)在改變傳統的工作場(chǎng)所,并預示著(zhù)人才獲取的嶄新時(shí)代的來(lái)臨,借助AI助手進(jìn)行招聘工作,并獲取更多數據驅動(dòng)的技能提升和再培訓
計算光學(xué)成像是一個(gè)新興多學(xué)科交叉領(lǐng)域,通過(guò)多維度獲取或編碼光場(chǎng)信息,為傳感器設計遠超人眼的感知新范式,深度挖掘光場(chǎng)信息
以云基礎設施處理器CIPU為中心的全新體系架構,通過(guò)軟件定義,硬件加速在保持云上應用開(kāi) 發(fā)的高彈性和敏捷性同時(shí),帶來(lái)云上應 用的全面加速
Chiplet把傳統的SoC分解為多個(gè)芯粒模塊,將這些芯粒分開(kāi)制備后再通過(guò)互聯(lián)封裝形成一個(gè)完整芯片,可以顯著(zhù)降低成本,并實(shí)現一種新形式的 IP 復用
來(lái)自于CLIP和BEiT-3的突出技術(shù)進(jìn)展,基于多領(lǐng)域知識,構建統一的,跨場(chǎng)景,多任務(wù)的多模態(tài)基礎模型已成為人工智能的重點(diǎn)發(fā)展方向,實(shí)現圖像文本音頻統一知識表示
第一級銀行業(yè)金融機構未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級方法/流程;第二級銀行業(yè)金融機構從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級銀行業(yè)金融機構明確模型分級原則方法和操作要求
受基層影像醫師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場(chǎng)機遇
告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應用現狀,從法律監管,倫理治理,技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結國內外在算法治理方面的實(shí)踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng )新與應用健康
OpenAI提出DALLE模型,可以根據用戶(hù)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,并使用30億的 標注圖像進(jìn)行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺(jué)大模型（30億參數）在廣泛視覺(jué)問(wèn)題上的有效性
多模態(tài)數據具有異構性 多模態(tài)數據的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問(wèn)答大多只能處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題 多模態(tài)知識問(wèn)答推理能力弱 可解釋性差
