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發(fā)布時(shí)間: | 2023-12-14 06:51 |
最后更新: | 2023-12-14 06:51 |
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數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施助力數(shù)字技術(shù)迭代升級。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)作用于數(shù)據(jù)生命周期的部分環(huán)節(jié)甚至全流程,數(shù)字技術(shù)的迭代升級與數(shù)據(jù)互聯(lián)互通息息相關(guān)。以人工智能技術(shù)為例,機(jī)器學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大型語言類模型出現(xiàn)之前,人工智能技術(shù)中應(yīng)用為廣泛的門類,能夠較好地解決圖像識別、聲音識別等問題,并應(yīng)用于人臉識別門禁卡、無人駕駛汽車等領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)理念的提出早可以追溯到McCulloch and Pitts(1943),上世紀(jì)六十年代曾經(jīng)歷了技術(shù)理論的繁榮發(fā)展期,但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)直到2010年才開始大規(guī)模普及應(yīng)用,算力基礎(chǔ)設(shè)施不健全與數(shù)據(jù)資源匱乏是其中的主要限制因素。同樣,算力基礎(chǔ)設(shè)施與豐富的數(shù)據(jù)資源支撐了ChatGPT等大型語言類人工智能模型的構(gòu)建。一方面,ChatGPT等大型語言類模型的發(fā)展高度依賴于高知識密度數(shù)據(jù)的積累,而“數(shù)據(jù)孤島”問題的凸顯,難以有效支撐人工智能技術(shù)及其應(yīng)用的發(fā)展,這就需要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供豐富的高知識密度數(shù)據(jù);另一方面,ChatGPT等大型語言類人工智能模型的發(fā)展隱含一定治理風(fēng)險(xiǎn),呼喚數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施在數(shù)據(jù)資源體系大循環(huán)中扮演總體控制的角色。
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車獎:約10%,招5個(gè)董事就有資格可以拿,每人可拿一次。