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“要完善科技创新体系,积极对接国家战略科技力量和资源,优化完善创新资源布局,努力攻克一批关键核心技术,着力打造西部地区创新高地。”
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。
“电话、住址、怀孕周数,各种隐私信息对方了如指掌。”刘丽立即拨打12345投诉。次日,医院客服联系她:“可能是××月子中心冒用医院名义进行推销。”工作人员坦言,这类事件“并非第一次发生”,医院承诺彻查此事,并希望刘丽配合取证追责。
走进三峡电站机组检修现场,全国劳动模范、三峡集团长江电力检修厂技术主管叶祥友手持精密仪器,目光如炬,每一个细微的参数波动都逃不过他的“火眼金睛”。
在智能制造领域,人工智能大模型渗透研发、生产、运维等全链条,推动制造业向智能化、柔性化、高效化升级。通过大模型与EDA(电子设计自动化)技术结合,可快速生成多版本设计方案,同时利用强化学习评估性能参数(如能耗、强度),显著缩短研发周期,解决了传统流程依赖人工经验导致的设计效率低、多目标优化难以平衡等问题。产业设计环节,通过数字孪生技术优化产线设计,缩短产线调整周期,有效降低了额外成本。通过分析传感器和设备日志数据,还能对设备进行预测性维护,减少停机时间、降低维修成本。同时,机器视觉技术已大规模应用于质检环节,实现毫秒级完成质量检测,准确率超99.8%,人工成本减少约70%。人工智能应用于制造业,推动生产方式变革,带动智能制造快速发展,但前期投入成本较高的问题还有待解决,未来进一步突破模型可解释性、降低成本后,或加速普惠应用。
为确保节日期间昆明机场口岸通关安全顺畅,昆明边检站提前备足执勤警力,开足查验通道,科学调整通道比例。同时,推出过境旅客信息前置审核、入境过境旅客同台办理、简化外国人信息填报模式等通关便利化举措。(完)
针对上述情况,通用汽车高管表示,企业对扭转中国市场的销售局面仍有信心,他们希望旗下新能源车型能在中国市场继续发力。据彭博社报道,通用汽车董事长兼首席执行官玛丽·博拉此前表示,“当你观察中国市场时,会发现它与5年前有很大不同。我们希望能够以正确的方式参与到这个市场中。”尽管在中国市场份额占比不大,但斯特兰蒂斯也看好中国市场,并“入股”中国车企。去年10月,斯特兰蒂斯宣布与中国零跑汽车成为全球战略伙伴,并向后者投资15亿欧元。