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在伍海桑看来,国内算力企业仍面临诸多难题:一是人才短缺,在具有深度和广度的算力领域专业人才方面,目前仍然有很大缺口,对技术创新和发展限制很大;二是技术壁垒仍然存在,在一些高端技术领域,与国际领先水平存在一定差距,有待创新突破;三是标准与规范有待完善,目前由于缺乏统一的行业标准和规范,导致很多产品和服务间的兼容共享存在障碍,影响行业整体发展;四是数据安全与隐私风险,算力和算法的发展,带来应用领域的不断创新,同时,产业面临数据安全与隐私保护等法律法规方面的挑战,需要在技术和政策上加强能力建设并持续完善;五是行业竞争激烈,企业需要更加聚焦于提升自身核心竞争力,用创新产品和服务应对激烈的市场竞争。
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沈阳强调,我们讨论近来在全球引发高度关注的“AI大模型预训练数据是否将耗尽”这个话题时,要厘清两个问题:一是业内讨论的预训练数据是否将“耗尽”主要针对的是可用于大模型训练的文本数据,但大模型对空间数据、视频数据,以及传感器感应到的自然界中的海量数据的学习与利用才刚刚开始。也就是说由AI大模型学习和使用文本数据迈向这些上述提到的巨量数据,还将会面临一个巨大量级的扩张。二是未来我们一方面要持续强化大模型的预训练,但更重要的是研究推理,研究智能体,研究人机共生。“也就是在研究怎样让AI通过海量数据学习,能力变强的同时,更要研究怎样让人类也变得更强。不管AI能力有多强,人类最终要能够驾驭AI。”
白小姐免费资料大全1张东辉介绍,近年来,神经网络在求解电子运动薛定谔方程的基态波函数方面也取得了重要进展。在不存在费米共振的情况下,团队仅使用15000个参数,就能精确求解丙烷分子(包含11个原子)的振动能量。而这在此前被认为是难以求解的。