31|信通院最新报告:盘点大模型领域2024年发展动态
褚杏娟

你好,这里是极客头条。
近年来,语言大模型、多模态大模型、智能体和具身智能等领域不断出现创新性突破,过去的一年,全球大模型也在井喷式发展,想要找到其中的机遇,就要充分了解人工智能技术的创新方向,产业升级重点、行业落地趋势等等动态。
今天,我们就一起来看中国信通院(全称为中国信息通信研究院)近期发布的《人工智能发展报告(2024 年)》,看看从中能够学到什么。
以下是正文:
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近日,中国信息通信研究院(简称“中国信通院”)对外发布《人工智能发展报告(2024 年)》。
报告指出,基础模型保持快速演进态势,重点突破多模态和复杂推理能力。语言大模型能力多维度持续进化,主要体现在上下文窗口长度扩展、海量信息压缩与知识密度提升、MoE 架构融合以及通过引入强化学习算法优化推理能力。
其中,推理侧改进成为近期热点,规模定律适用范围从预训练向后训练和推理延伸。多模态大模型探索交叉模态融合处理,由早期子任务模型组合转向端到端跨模态统一特征表示,实现原生多模支持。
此外,随着国产深度学习框架技术能力不断完善,百度飞桨等国产框架正快速崛起,基于国产框架的行业解决方案向垂直领域快速渗透。未来,人工智能逐步进入大规模赋能新型工业化阶段,国产深度学习框架将迎来新一轮发展机遇,继续加强渗透。
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1. 中国信息通信研究院发布的《人工智能发展报告(2024年)》指出,基础模型保持快速演进态势,重点突破多模态和复杂推理能力,语言大模型能力多维度持续进化。 2. 国产深度学习框架技术能力不断完善,百度飞桨等国产框架正快速崛起,基于国产框架的行业解决方案向垂直领域快速渗透,人工智能逐步进入大规模赋能新型工业化阶段。 3. 深度学习框架是支撑大模型技术创新的核心工具,对大模型技术发展至关重要,通过提供高效开发环境、灵活扩展机制、模型复用与共享功能,以及分布式训练与推理能力,极大简化复杂算法的开发、优化和实际应用过程。 4. 大规模分布式训练正成为框架发展的新发力点,百度飞桨框架原生支持超大规模分布式训练能力,推出端到端自适应分布式训练技术,实现了低成本自动并行开发、最优并行策略自动选择和异步流水调度。 5. 大模型应用开发工具趋于平台化,不仅整合了必要的开发工具、框架与服务,还极大地简化了从模型调用到应用部署的全过程,为开发者提供了高效、便捷的创新环境。 6. 工程化技术是人工智能从实验室走向生产环境的关键桥梁,大模型开发及应用工具链的快速发展,标志着人工智能工程化进入了新阶段,显著提升了训练效率,降低了推理成本。 7. 信通院报告表示,引入强化学习等技术来增强大模型能力仍是近期技术演进的重点方向,多模态模型、智能体有望加速突破。 8. 人工智能在实体经济中的应用场景将进一步拓展,加速向生产制造环节渗透,加速迈向全方位、深层次智能化转型升级新阶段。
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