更新时间:2025-09-13 10:04:04 | 浏览次数:6059
2020年,大规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处理器)与TPU(张量处理器)等高性能计算芯片进步、云计算与分布式计算架构发展,以及互联网和移动互联网发展积累的海量数据,使得训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展了人工智能的能力边界,这些大模型具有千亿级参数,通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能,能够完成高质量的自然语言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任务。此外,具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界,使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行,利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律,进行自我训练和迭代升级,实现智能水平快速进化。
昆明5月5日电 (陈志蓉)“五一”假期,昆明长水国际机场出入境客流持续走高。5月1日0时至5月5日12时,昆明出入境边防检查站在昆明长水国际机场口岸累计查验出入境旅客4.17万余人次,同比增长11.4%,其中外籍旅客1.14万余人次,同比增长35%。
2018年自然资源部成立后,钟自然任自然资源部党组成员,中国地质调查局局长、党组书记。直至2022年9月卸任。今年1月2日,即2024年首个工作日,其官宣被查。
对抗旱工作作出安排部署。印发《关于做好当前抗旱工作的紧急通知》《关于切实做好抗旱播种保苗工作的紧急通知》等文件,就抗旱播种、田间管理、旱情监测、水源调度等提出要求。严格落实以气象预报为先导的应急响应联动机制,组织相关部门滚动开展旱情会商,分析研判旱情发展趋势。及时启动省级抗旱应急四级响应,14个省辖市先后启动本地区抗旱应急响应机制,全省进入抗旱应急状态。
核心技术层面,算力基础尚未完全自主可控成为掣肘。与美国相比,我国在芯片架构、核心算法及软件工具链领域仍存在代际差距,技术成熟度不足导致大模型训练效率与实时应用场景拓展受限。算法领域取得了重大进展,但底层框架高度依赖开源体系,类脑智能、多模态融合等前沿领域缺乏原创性突破。同时,技术适配性不足成为人工智能与行业结合、推动场景落地的主要瓶颈之一。单一模型难以应对复杂场景,多模型协同与集成学习亟待突破。以制造业为例,产线设备参数与工艺流程的异构性要求AI系统既具备跨场景知识迁移能力,又能精准嵌入行业特有经验,但现有模型对隐性工艺知识的抽象建模能力还较为薄弱。破解这一难题,需突破多模态感知融合、边缘计算实时决策、行业知识图谱与模型泛化协同等技术壁垒。
家住北京朝阳区的资深网球爱好者张先生在接受《环球时报》记者采访时感慨,“原来就不好预约的网球场,在郑钦文夺冠后,更不好约了。”他说:“我经常打球的球馆最早预约时间是提前一周的早上七点,但是现在到点就秒没,手一慢就显示预约完毕。”
西藏,是我国海洋性冰川主要分布地之一。为了摸清这些冰川的“家底”,自然资源部中国地质调查局今天将在西藏昌都正式开展我国首次海洋性冰川航空探测,以掌握海洋性冰川发育规律和消融变化,为自然资源管理提供基础数据支撑。