企业官网建设流程全解析

企业建立网站的优势,土地推介网,云速建站怎么样,asp简单的网站怎么做近日#xff0c;由国家高新区人工智能产业协同创新网络、中央广播电视总台《赢在AI》节目组、清华大学可持续社会价值研究院、中国人民大学交叉科学研究院、赛迪研究院人工智能研究中心、中关村发展集团等联合主办的2025人工智能大会在北京中关村国际创新中心中关村国家自…近日由国家高新区人工智能产业协同创新网络、中央广播电视总台《赢在AI》节目组、清华大学可持续社会价值研究院、中国人民大学交叉科学研究院、赛迪研究院人工智能研究中心、中关村发展集团等联合主办的2025人工智能大会在北京中关村国际创新中心中关村国家自主创新示范区会议中心举行。图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长、清华大学人工智能学院院长姚期智发表演讲。姚期智演讲的核心观点有1.AI未来核心发展方向是达成具备类人认知推理能力的AGI其在科学、战略、经济层面意义重大。2.中国近5年在大模型、具身智能领域进步迅猛已跻身国际第一方阵甚至领先另外两大方向也有发展。3.具身智能需硬件身体与“小脑”“大脑”结合能完成灵巧任务可弥补传统机器人不足替代部分人类不愿做的工作。4.科学智能将颠覆科研方式未来科学家需与AI协同AI还能助力量子计算机研发尤其在量子纠错上成效显著。5.谷歌借助AI神经网络实现量子比特纠错为大规模量子计算机发展奠定基础中国相关团队具备竞争力。6.AI存在算法不鲁棒、冲击社会伦理、导致失业及失控等风险需重视安全性与治理问题。7.应对AI风险需研发安全对齐算法借助多学科理论构建可证明安全的AI系统同时建立国际治理共识。8.中美欧科学家已发起定期对话推动AI治理的国际合作与交流。9.大模型革新各行业中长期AI将向AGI迈进赋能科学且需保障安全可靠发展前景广阔。10.中国不缺AI应用人才与场景关键是培养尖端创新人才助力AI持续突破。以下是姚期智演讲正文非常高兴有机会能够和大家在这儿见面。我今天想和大家谈谈人工智能的未来发展。无论怎么样看人工智能未来发展最重要的下一步就是怎么样能够达到大家都满意的AGI就是通用人工智能。AGI的定义它能够让机器具有认知推理、复杂场景种种的相似人的能力。如今的人工智能既能够实现部分功能离AGI的理想还有一些距离。因为AGI一旦完成了以后它的效用非常强大所以它不但是科学上而且是战略上、经济上各国经济的科技高地。未来我们走向通用人工智能到底会在哪几个方向发展呢当然会有很多不同的可能性将来会陆续涌现。但是从现在看来下面四个方面是不可避免的。中国非常可喜的就是在过去5年里面在“十四五”规划里面做出了非常令人惊讶而且钦佩的工作。特别是大模型技术演化方面还有具身智能就是智能机器人方面在过去5年中国基本上从一个和国际上有相当距离的程度到达了能够在第一方阵甚至领先的地步。另外两项中国也有不少的发展。大模型的演进不多讲了基本上智能越高可以做的事儿越大。关于人工智能大模型怎么样做得更好甚至有一些不同的方式来做这都是一个非常重要的方向。因为今天讲AI所以不谈大模型演化部分了。第一关于具身智能顾名思义它需要有一个硬件的身体需要有一个小脑像人一样能够让它的行动更加稳定、更加敏捷同时还需要进一步有一个大脑能够有各种认知各种决策各种计划的能力。人工智能机器人一方面是科学研究的高地原因就是我们怎么样从大语言模型变成具有物理知识能够了解世界的智能这在科学上非常重要另一方面在经济上、产业上非常重要因为它基本上能够补足以前机器人产业比较呆板的不足使得机器人加上小脑、大脑基本上就有这个可能性能够替人取代很多我们不想做的工作。国内和世界的机器人的成就大家耳熟能详今天王兴兴王总等下也会和大家谈我现在跟大家谈一下大学里面对于具身智能也做得非常出色。今天清华大学有两个教授设立了展示厅。这是星动纪元这是用强化学习做的跳得非常高达到世界纪录它能够使用大模型做各种灵巧的事情像这种都是不太容易的每秒4米是相当厉害了。第二关于科学智能在科学上AI顾名思义就是AI能够赋能各种行业特别令人惊奇的它不仅能够赋能普通的产业甚至在人类觉得最高智能的领域就是科学研究现在AI也能够使得科学里面每个领域在以后的5年、10年会对科学研究者做科学的方式起翻天覆地的变化基本上我们过去这几十年做科学的方法在5年、10年以后会很不一样。以前我们具有的一些科学家的特性适合做科学家的将来5年、10年以后不见得一定就能够成为最好的科学家。将来任何一个科学家的工作都必须是科学家加上大模型之类的人工智能。这两个人怎么样能够最好地配合这个团队才是将来最有竞争力的单位。举例这里面有很多的进步。AI能够赋能另外一个战略高地、战略方向就是做量子计算机AI有这个能力甚至能够帮助量子物理学家构造下一个真正的量子计算机。量子是相当深奥的科学它最重要的观念就是有一个量子比特它的量子比特和普通经典的0和1不一样有更大的自由度。量子比特做计算的基本单位有一个很大的缺点就是很容易受到环境的干扰。一旦受到环境的干扰它的值就和你想要的不一样了。怎么样能够纠错这个事情一直困扰着物理学家。甚至早年物理学家觉得量子计算机原则上不能做因为纠错是物理上不能解决的问题。1996年有一个计算机科学家发现如果我们能够把最基本的纠错做好就可以在一个有规模、大的量子计算机上就可以继续稳定怎么样在一个最简单的解码上能够做好。量子纠错一直是做量子计算机的人的心病如果这个做不好做了很多的量子比特也没有用。怎么样纠错的事情在经典的计算机里面也是一个重要的问题Fonomen音想到了一个简单的方法做纠错。比如说一个0如果用100个0表示即使中间有一两个比特发生变化整体上还可以知道它是一个0因为98个都是0。但是在量子上这个事情就很困难。差不多一年以前谷歌发表了一篇文章里面做好了量子芯片。这个芯片有105个量子比特但是它长处不是有105个量子比特有很多人也会做主要就是利用了这100个比特它能够做一个量子比特的纠错。它能够使得一个量子比特在原则上让它无限期的生存能够保持它本来的状态无限期的延长这个事情最重要的是能够低于一个1%就是小于了刚才提到最重要的条件。这就让量子计算机的群体非常高兴觉得有非常大的鼓舞。这是一个重大的成就它实现了大规模量子计算机的可能性。它和人工智能有什么关系呢主要就是量子纠错用人工智能来达到的。它的核心技术就是用一个AlphaQubit的手段它是为量子纠错而设计的解码器。这个解码器是一个神经网络它采集了很多用量子模拟得到的样本用机器学习的方法训练出来所以这个重要的方向将来在各种方面提升在比特准确率和速度方面也有大幅提升中国也有几个团队在这方面非常有竞争性。第三关于人工智能的安全性我们有一个这么有能力的科学手段它也产生了一定的危险性。所以怎么样治理它也是大家很关心的方向。AI的风险有哪些一是因为AI算法有它天生的性质就是不鲁棒不确定不可解释不善于抵抗恶意。在AI的应用上也会产生一些对于社会运行的冲击它可能冲击社会价值或者伦理比如说隐私保护同时即使我们把它用到好的方面它能够替代很多人的工作它也带来了可能大量失业的问题。现在我们已经看到在亚马逊、谷歌在微软这些做AI特别好的公司里面有很多解雇的浪潮。二是生存性的风险它和以前盒子的科技、生物科技都有一点不一样的地方。因为盒子科技、生物科技最危险就是有恐怖分子运用它做一些不好的事情。但是AI的风险除了刚刚所提到的这些非常大的风险以外还有一个风险就是AI非常像人我们和AI的关系可能会升级到AI失去控制违背了人类想让它做的事情。我们要把这个事情做好就产生了一个新的交叉领域特别是关于失控的处理方面牵涉到AI、密码学、博弈学和各种科学。研发AI算法的确定鲁棒性、可解释性和社会价值对齐我们要做这些对齐的算法。尤其是对于生存性风险我们应该最有效彻底解决问题的方法就是怎么研发出可以证明安全的AI系统。借助密码学、博弈学等理论同时在科学发展的基础上要能够取得设置AI治理的协议在区域和全球减少风险需要建立国际共识。现在这方面中国做得不错比如说中美欧科学家发起了定期对话这个对话有Bengio、Russell、张亚勤和我们第一次是在2023年在英国第二次在北京第三次在威尼斯差不多每半年开展一次。今年7月的时候在上海举行了这个大会。总结多年的科技进步与积累让人工智能发展得到新动力大模型的出现带来了人工智能的新潮流有无限发展机会。近期AI大模型正在革新各个行业中长期要走向AGI赋能科学同时能够建设安全可靠的它的前景辽阔影响深远我们必须不断地创新突破中国不缺应用人才和场景最重要的是多培养尖端创新人才。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】