2024AI政策監(jiān)管全球視角

AI政策監(jiān)管全球視角2024.01政策方案：助力發(fā)展大力投入歐盟：6月，歐盟推出全球首部人工智能法案，對生成式人工智能企業(yè)提出更高的透明度要求。要求此類企業(yè)在人工智能生成內(nèi)容上增加標記，與訓練內(nèi)容提供者分享利潤，嚴格限制算法被運用于非法領(lǐng)域和傳播謠言。中國：7月，頒布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，采取類似歐盟的標準，提出分類分級監(jiān)管的治理原則。根據(jù)生成式AI技術(shù)早期生成內(nèi)容存在一定不確定性的特點，優(yōu)化監(jiān)管細則，支持生成式AI技術(shù)進一步發(fā)展。同時鼓勵生成式AI在個行業(yè)、領(lǐng)域的應(yīng)用，構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)體系。政策有助于大模型應(yīng)用落地，加速AIGC應(yīng)用生態(tài)發(fā)展。美國：10月30日，美國推出有關(guān)生成式人工智能的首套監(jiān)管規(guī)定。根據(jù)行政命令，美國多個政府機構(gòu)需制定標準，以防止使用人工智能設(shè)計生物或核武器等威脅，并尋求“水印”等內(nèi)容驗證的最佳方法，擬定先進的網(wǎng)絡(luò)安全計劃。具體而言，命令要求對人工智能產(chǎn)品進行測試，并將測試結(jié)果報告給聯(lián)邦政府。它還提出吸引全球人工智能人才留在美國。要求運行云服務(wù)的公司向政府通報其外國客戶的情況（有可能對中國公司采用美國AI云算力、美國大模型帶來進一步的限制）。G7：與中國在AI監(jiān)管體系、技術(shù)合作上的前景不明，全球AI可能形成“雙體系”的格局——中國、G7（美國）國際監(jiān)管：流程規(guī)范數(shù)據(jù)治理國際監(jiān)管：流程規(guī)范數(shù)據(jù)治理國家國家時間名稱具體內(nèi)容或舉措英國2023年3月29日頒布《促進創(chuàng)新的人工智能監(jiān)管方法》概述了人工智能治理的5項原則，提出基于該原則的人工智能治理方法，為行業(yè)提供確定性、一致性的監(jiān)管方法美國2023年1月頒布《人工智能風險管理框架》（AIRMF）1.0版指導(dǎo)機構(gòu)組織在開發(fā)和部署人工智能系統(tǒng)時降低安全風險避免產(chǎn)生偏見和其他負面后果，提高人工智能可信度加拿大2022年6月頒布《人工智能和數(shù)據(jù)法案》旨在規(guī)范國際及省級之間的人工智能系統(tǒng)交易，降低由高影響人工智能所引起的傷害和輸出偏差等歐盟2022年6月生效《歐洲數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》的框架下構(gòu)建公共部門對數(shù)據(jù)進行重新使用的制度、構(gòu)建有利于數(shù)據(jù)仲介發(fā)展的架構(gòu)并對數(shù)據(jù)的利他行為進行規(guī)范指導(dǎo)2021年4月頒布《人工智能法案》條例草案歐盟在人工智能以及更廣泛的歐盟數(shù)字戰(zhàn)略領(lǐng)域的里程碑事件2019年4月頒布《可信賴人工智能倫理準則》涵蓋人類活動與監(jiān)管；科技穩(wěn)健安全；隱私權(quán)與資料管理透明度；多樣性與非歧視與公平；社會與環(huán)境福祉；問責，；部分資料來源：澎湃新聞國內(nèi)監(jiān)管政策：法律監(jiān)管安全可控國內(nèi)監(jiān)管政策：法律監(jiān)管安全可控類型時間名稱具體內(nèi)容/地位法律2022年1月1日起生效《中華人民共和國科學技術(shù)進步法》我國科技領(lǐng)域的基本法2021年11月1日起生效《中華人民共和國個人信息保護法》禁止將個人信息用于違法活動和侵害個人權(quán)益，要求人工智能決策的透明和可解釋性等2021年9月1日起生效《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》要求加強對人工智能相關(guān)數(shù)據(jù)的安全保護和管理等中央網(wǎng)信辦等頒布的部門規(guī)章2023年8月15日起生效《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》全球范圍內(nèi)首部直接針對生成式人工智能進行規(guī)制的國家層面法律文件，我國人工智能敏捷治理管理模式初見成效2022年3月1日起生效《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》不得設(shè)置誘導(dǎo)用戶沉迷、過度消費等違反法律法規(guī)或倫理道德的算法模型，算法推薦服務(wù)應(yīng)當向網(wǎng)信部門完成備案2023年1月10日起生效《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》是AIGC領(lǐng)域最為核心的監(jiān)管規(guī)定：應(yīng)采取技術(shù)或人工方式對深度合成服務(wù)使用者的輸入數(shù)據(jù)和合成結(jié)果進行審核部分資料來源：澎湃新聞應(yīng)用監(jiān)管：風險防應(yīng)用監(jiān)管：風險防控 算法備案AIGC監(jiān)管需要科學性與前瞻性AIGC監(jiān)管需要科學性與前瞻性建立算法審查制度明確數(shù)據(jù)收集范圍人機交互監(jiān)管

第三方評估機制設(shè)立專職監(jiān)管部門加大宣傳科普力度制定應(yīng)急方案AI算法備案，全稱：深度合成（生成合成）服務(wù)算法AI算法備案，全稱：深度合成（生成合成）服務(wù)算法第一步第一步算法責任主體填報服務(wù)提供者 程 服務(wù)提供者

過

審核 號 核心指導(dǎo)政策《互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)新技術(shù)新應(yīng)用安全評估管理規(guī)定》《深度合成管理規(guī)定》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》核心指導(dǎo)政策《互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)新技術(shù)新應(yīng)用安全評估管理規(guī)定》《深度合成管理規(guī)定》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》服務(wù)技術(shù)支持者第一步算法責任主體填報第三步產(chǎn)品及服務(wù)信息填報第二步算法信息填報審核通過第二步算法信息填報 第三步技術(shù)服務(wù)方式填報 審核 審核通過第二步算法信息填報第三步技術(shù)服務(wù)方式填報審核公開發(fā)布備案號文心一言：提效助創(chuàng)應(yīng)用廣泛文心一言：提效助創(chuàng)應(yīng)用廣泛 知識增強 深挖海量數(shù)據(jù)中的語言規(guī)律，獲取豐富知識，提升語義理解和生成能力。

檢索增強 高效檢索用戶需求相關(guān)數(shù)據(jù)，提升響應(yīng)質(zhì)量和效率。

對話增強 生成清晰邏輯、知識豐富、情感豐富的對話，提供定制化對話體驗。

創(chuàng)作增強 協(xié)助內(nèi)容創(chuàng)作，提供創(chuàng)意靈感，生成匹配的跨模態(tài)內(nèi)容。應(yīng)用場景寫作輔助大幅提高文本生成的效率和質(zhì)量，為用戶提供便捷、優(yōu)質(zhì)、智能的寫作服務(wù)，節(jié)省時間和精力，提升創(chuàng)作水平和靈感。01

02多樣選擇為用戶提供更多的選擇和可能性，拓展視野，激發(fā)創(chuàng)意和想象。

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品牌推廣生成吸引人的廣告語、標語、口號，提升品牌形象。

04新聞報道生成及時、準確、客觀的新聞內(nèi)容，滿足用戶的信息需求。書生通用大模型：全鏈開源多模浦語書生通用大模型：全鏈開源多模浦語多模態(tài)模型

浦語模型

開源體系200億參數(shù)，支持350萬種語義標簽，在80+項任務(wù)中世界領(lǐng)先。

參數(shù)量達1040億，支持20+種語言，具有理解長輸入、展開復(fù)雜推理、長時間多輪對話的能力，性能在42個主流評測集中超越ChatGPT。

包括數(shù)據(jù)、預(yù)訓練、微調(diào)、部署和評測五大主要環(huán)節(jié)，旨在幫助開發(fā)者在大模型基礎(chǔ)上進行研發(fā)和創(chuàng)新。高精度建模高精度渲染

功能可擴展性訓練交互一體化全球首個城市級NeRF實景三維大模型——書生·天際

書生·天際集算法、算子、計算系統(tǒng)為一體，在模型層面提出一種新的實景三維模型表征和訓練范式，在高效訓練的同時，可以準確表征大規(guī)模三維城市場景，并且達到高質(zhì)量的神經(jīng)渲染效果。百川智能：最長窗口性能平衡百川智能：最長窗口性能平衡03多模態(tài)輸入與遷移學習支撐03多模態(tài)輸入與遷移學習支撐更長的上下文為模型處理和理解復(fù)雜的多模態(tài)輸入提供了底層支撐，也為遷移學習和多模態(tài)應(yīng)用等前沿領(lǐng)域打下了技術(shù)基礎(chǔ)。上下文窗口長度超群Baichuan2192K的上下文窗口長度為192K球目前最長的，超過Claude2的100K和GPT4的32K。

02處理長文本能力模型可以一次性處理和分析數(shù)百頁的材料，對于長篇文檔的關(guān)鍵信息提取、摘要、審核和編寫都有很大幫助。該35Claude2的4.4倍和GPT-4的14倍。商湯商量：智能融合日日更新商湯商量：智能融合日日更新圖像與數(shù)字人多模態(tài)內(nèi)容生成“秒畫”基于文字描述迅速生成高質(zhì)量的圖像，僅需2秒即可生成512K的圖片。數(shù)字人生成平臺“如影”僅需5分鐘真人視頻素材即可生成數(shù)字人分身，聲音、動作自然，口型準確。基于神經(jīng)輻射場技術(shù)三維場景生成可以為元宇宙、虛實融合應(yīng)用提供大規(guī)模三維場景和精細化的物件。知識庫融合新增知識庫接口，能基于知識庫優(yōu)化模型的響應(yīng)，減少模型的錯誤和“幻覺”。比如在金融領(lǐng)域，接入大語言模型能力后提供投研分析、研報撰寫新功能。

多輪對話能力進行深入的多輪對話，理解用戶意圖，維持上下文關(guān)系，持續(xù)進行故事創(chuàng)作和溝通、“靈活性”與“全球化”提供了不同參數(shù)量級的模型版本，以滿足從移動端到云端等不同終端和場景的需求。新增了阿拉伯語、粵語等地區(qū)語言，增強模型的多樣性和全球化應(yīng)用范圍。AI代碼助手面向開發(fā)者，可以進行代碼補全、代碼生成、代碼修復(fù)等多種功能，提高代碼編寫效率。智譜智譜AI：GLM大模型GLM-4支持128k的上下文窗口長度，單次提示詞可以處理的文本可以達到300頁。 面 GLM-4支持128k的上下文窗口長度，單次提示詞可以處理的文本可以達到300頁。智譜AI是基于其自研的智譜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)開發(fā)的一個圖像生成和圖像理解的AI大模型?？筛鶕?jù)用戶輸入的文字、圖像、視頻等信息，生成各種類型和風格的圖像，如人物、風景、動物、卡通等。還可對輸入的圖像進行分析和評價，如檢測、分割、識別、美化等。2024年1月16日，發(fā)布了新一代基座大模型GLM-4。支持工具調(diào)用、代碼執(zhí)行、游戲、數(shù)據(jù)庫操 智譜AI是基于其自研的智譜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)開發(fā)的一個圖像生成和圖像理解的AI大模型?？筛鶕?jù)用戶輸入的文字、圖像、視頻等信息，生成各種類型和風格的圖像，如人物、風景、動物、卡通等。還可對輸入的圖像進行分析和評價，如檢測、分割、識別、美化等。2024年1月16日，發(fā)布了新一代基座大模型GLM-4。支持工具調(diào)用、代碼執(zhí)行、游戲、數(shù)據(jù)庫操開源對話模型ChatGLM3-6B、長文本模型ChatGLM3-6B-32K、多模態(tài)模型CogVLM-17B和智能體AgentLM在內(nèi)的多個模型。ChatGLM-6B已經(jīng)有超過千萬的下載量。 面 開源對話模型ChatGLM3-6B、長文本模型ChatGLM3-6B-32K、多模態(tài)模型CogVLM-17B和智能體AgentLM在內(nèi)的多個模型。ChatGLM-6B已經(jīng)有超過千萬的下載量。

面 可自主根據(jù)用戶意圖，自動理解、規(guī)劃復(fù)雜指令，自由調(diào)用網(wǎng)頁瀏覽器、CodeInterpreter代碼解釋器和多模態(tài)文生圖大模型以完成復(fù)雜任務(wù)?？勺灾鞲鶕?jù)用戶意圖，自動理解、規(guī)劃復(fù)雜指令，自由調(diào)用網(wǎng)頁瀏覽器、CodeInterpreter代碼解釋器和多模態(tài)文生圖大模型以完成復(fù)雜任務(wù)。MiniMax：ABAB大模型MiniMaxMiniMaxABAB大模型是MiniMax基于其自研的MiniMax神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮器開發(fā)的一個數(shù)據(jù)增強和數(shù)據(jù)壓縮的AI大模型?？筛鶕?jù)用戶輸入的數(shù)據(jù)集，生成文本大模型能力信息提取能力文字創(chuàng)新能力角色扮演能力代碼生成能力等語音大模型能力文本大模型能力信息提取能力文字創(chuàng)新能力角色扮演能力代碼生成能力等語音大模型能力自主開發(fā)的生成式對話AI應(yīng)用Inspo，定位于人工智能助手，具備寫作、獲取信息、提供建議等多項功能。推出AI聊天社交軟件Glow（已上線iOS和Android兩個版本），主打情感陪伴類社交，用戶可以創(chuàng)建自己的智能體也可以與其他用戶創(chuàng)建的智能體聊天，上線4個月用戶數(shù)量已接近500萬。

端 已經(jīng)服務(wù)于供企業(yè)用戶定制自己的個性化大模型服務(wù)已經(jīng)服務(wù)于供企業(yè)用戶定制自己的個性化大模型服務(wù)抖音：云雀大模型抖音：云雀大模型提供算力發(fā)布大模型服務(wù)平臺“火山方舟”提供算力發(fā)布大模型服務(wù)平臺“火山方舟”為字節(jié)跳動基于注意力機制研發(fā)的深度學習模型，使用了Transformer捕捉到語言中的語法、語義和上下文信息。用戶進行簡單的為字節(jié)跳動基于注意力機制研發(fā)的深度學習模型，使用了Transformer捕捉到語言中的語法、語義和上下文信息。用戶進行簡單的API用，即可基于大模型快速搭建屬于自己的AI應(yīng)用?；鹕椒街凵鷳B(tài)全景：面向企業(yè)提供模型精調(diào)、評測、推理等全方位的平臺服務(wù)（MaaS）

字節(jié)跳動于2023年8月17日公測了基于云雀大模型開發(fā)的AI對話產(chǎn)品“豆包”（含網(wǎng)頁端、ios和安卓客戶端），并預(yù)置了英語學習助手和寫作助手兩個功能。紫東太初大模型紫東太初大模型紫東太初大模型紫東太初大模型是由中科院自動化所和武漢人工智能研究院推出新一代大模型，從三模態(tài)走向全模態(tài)，支持多輪問答、文本創(chuàng)作、圖像生成、3D理解、信號分析等全面問答任務(wù)，擁有更強的認知、理解、創(chuàng)作能力，帶來全新互動體驗。核心原理視覺、文本、語音不同模態(tài)通過各自編碼器映射到統(tǒng)一語義空間，然后通過核心原理視覺、文本、語音不同模態(tài)通過各自編碼器映射到統(tǒng)一語義空間，然后通過多頭自注意力機制學習模態(tài)之間的語義關(guān)聯(lián)以及特征對齊，形成多模態(tài)統(tǒng)一知識表示，再利用編碼后的多模態(tài)特征，通過多頭自注意力機制進行通過解碼器分別生成文本、圖像和語音。智能制造與魏橋集團合作了布匹缺陷檢測設(shè)備，該設(shè)備通過接入“紫東太初”大模型的質(zhì)檢攝像頭識別智能制造與魏橋集團合作了布匹缺陷檢測設(shè)備，該設(shè)備通過接入“紫東太初”大模型的質(zhì)檢攝像頭識別70多種布匹瑕疵，能夠在較短時間內(nèi)就滿足生產(chǎn)的精度要求。智慧文旅杭州市文廣旅游局、杭州移動，基于景首個多模態(tài)AI用AR/VR技術(shù)還原南宋御街歷史風貌。智能駕駛基于“紫東太初”多模態(tài)大模型攜手長安歐尚，共同引入了元宇宙的概念，創(chuàng)造出YYDS虛擬數(shù)字人，可以通過復(fù)刻自己或者親人的形象和聲音，捏出專屬的語音助手。智能駕駛基于“紫東太初”多模態(tài)大模型攜手長安歐尚，共同引入了元宇宙的概念，創(chuàng)造出YYDS虛擬數(shù)字人，可以通過復(fù)刻自己或者親人的形象和聲音，捏出專屬的語音助手。手語教學通過多模態(tài)大模型將漢語自然語言和手圖文動畫來表達自然語言語義，實現(xiàn)手語動作與示意圖片和文字的聯(lián)動。多模態(tài)理解與生成多任務(wù)統(tǒng)一建模多模態(tài)理解與生成多任務(wù)統(tǒng)一建模面向國產(chǎn)化軟硬件的高效訓練與部署多模態(tài)預(yù)訓練模型架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化出門問問出門問問（“序列猴子”）出門問問成立于出門問問成立于2012年，是一家以生成式AI與語音交互為核心的人工智能公司。旗下“序列猴子”開放平臺為語言驅(qū)動的深度學習大模型，能夠快速、準確地處理語言表達，支持多種交互方式，可以快速生成悅耳的語音、高質(zhì)量的文本，以及與人機進行互動，以滿足各種語音、文本和對話需求。 術(shù)

一站式API

景 文本生成：語言理解、知識問答、邏輯推理、數(shù)學運算、代碼能力，簡單問題的規(guī)劃以及多模態(tài)能力。語音生成：文本生成：語言理解、知識問答、邏輯推理、數(shù)學運算、代碼能力，簡單問題的規(guī)劃以及多模態(tài)能力。語音生成：采用第五代TTS引擎MeetHiFiVoice，支持多語種、多方言和中英混合，靈活配置音頻參數(shù)。語音識別：支持一句話識別和錄音文件識別，將語音轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)。圖片生成：AI繪畫技術(shù)的融入，提供一站式視覺藝術(shù)解決方案，支持個性化定制。視頻生成：采用出門問問第三代數(shù)字人，50+數(shù)字人，參數(shù)可靈活配置，支持多職業(yè)、多膚色、多語種?？寺》?wù)：支持用戶自定義聲音/形象克隆，能夠準確響應(yīng)用戶請求，并滿足個性化業(yè)務(wù)的需要。面向創(chuàng)作者用戶魔音工坊：集文案、配音、剪輯全流程的AI軟件，擁有聲音編輯、生成式TTS“捏聲面向創(chuàng)作者用戶音”等功能。有多款外語音色與聲音風格，支持英語、法語、日語、西班牙語、葡萄牙語、泰語聲音克隆。

奇妙元：AI數(shù)字形象創(chuàng)作及直播軟件，支持照片驅(qū)動數(shù)字人、2.5D真人克隆、3D制與IP激活、24小時自動直播、3D虛擬直播。昆侖萬維昆侖萬維（“天工”大模型）“天工”大模型是由昆侖萬維與AI團隊奇點智源共同研發(fā)的千億級大語言模型。它是國內(nèi)首個對標ChatGPT的雙千億級大語言模型，也是一款生成式AI產(chǎn)品，具有超過20輪的對話能力和1萬字以上的長篇文本記憶能力。模型能力 點 模型能力規(guī)劃決策能力規(guī)劃決策能力知識問答能力生成創(chuàng)作能力雙千億級大語言模型，千億預(yù)訓練基座模型和千億RLHF模型，更高階的自主學習和智能涌現(xiàn)能力。算力超強算力支撐雙千億級大語言模型迭代創(chuàng)新。邏輯能力邏輯能力代碼能力語言理解能力多語言翻譯娛樂社交、游戲、廣告/營銷及海外業(yè)務(wù)場景等的深厚積累，獨特的全球化場景優(yōu)勢。技術(shù)人工智能核心技術(shù)攻堅積累，技術(shù)團隊工程經(jīng)驗豐富，應(yīng)用級產(chǎn)品表現(xiàn)。美團（模型美團（模型）2023年6月29日，美團以20.65億元人民幣2023年6月29日，美團以20.65億元人民幣收購光年之外全部股權(quán)布局AIGC賽道。Wow是美團內(nèi)部團隊的一個創(chuàng)業(yè)項目，為用戶提供AI交互體驗，是一款尚在試用階段的AI產(chǎn)品。Wow是美團內(nèi)部團隊的一個創(chuàng)業(yè)項目，為用戶提供AI交互體驗，是一款尚在試用階段的AI產(chǎn)品。產(chǎn)品基于國內(nèi)多個已備案的基礎(chǔ)大模型打造，目前仍在進行技術(shù)和功能迭代。該應(yīng)用提供29個人設(shè)各不相同的AI角色，用戶可以通過語音或文字與他們交流，包括蘇格拉底、妲己、扶蘇、唐僧、心理咨詢師等。月之暗面(Moonshot月之暗面(Moonshot大模型）北京月之暗面科技有限公司北京月之暗面科技有限公司(MoonshotAI)推出的智能助手產(chǎn)品KimiChat是首個支持輸入20萬漢字的智能助手產(chǎn)品，在“長文本”領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了突破，達到目前全球市場產(chǎn)品化使用的大模型服務(wù)中所能支持的最長上下文輸入長度。大內(nèi)存模型產(chǎn)品化長文本處理需求長程注意力機制大內(nèi)存模型產(chǎn)品化長文本處理需求屬性特征：屬性特征：MoonshotAI通過創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和工程優(yōu)化，在千億參數(shù)規(guī)模下實現(xiàn)了無損的長技術(shù)突破：力需求和顯存壓力等，成功實現(xiàn)了大內(nèi)存模型的產(chǎn)品化。場景應(yīng)用：市場分析、處理法務(wù)合同、快速梳理文章或網(wǎng)頁關(guān)鍵信息、角色扮演等。未來方向：MoonshotAI計劃繼續(xù)推動大模型技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用落地，開啟LongLLM(LLLM)時代，進一步擴展大模型的應(yīng)用范圍和深度。金山辦公金山辦公（WPSAI）智能文檔寫作：高寫作效率。閱讀理解和問答重點信息，支持智能人機交互。PDF交互：智能文檔寫作：高寫作效率。閱讀理解和問答重點信息，支持智能人機交互。PDF交互：支持總結(jié)長文信息、追任務(wù)。表格處理生成公式、分析數(shù)據(jù)、篩選排序等操作。模型能力模型特點無縫集成：與WPS辦公套件無縫銜接。多功能應(yīng)用：設(shè)備，覆蓋表格、文字、演示和PDF四大組件。自動生成：自動生成演講備注等。用戶體驗：保每個模型都能充分發(fā)揮優(yōu)勢。 破 WPSAI選擇使用多家國產(chǎn)大模型組合，包括Minimax、智譜AI和文心一言三種大模型。WPSAI能夠根據(jù)不同的任務(wù)需求調(diào)用最適合的模型，從而提高處理效率和準確性。WPSAI是金山辦公推出的一款具備大語言模型能力的生成式人工智能應(yīng)用，也是中國協(xié)同辦WPSAI是金山辦公推出的一款具備大語言模型能力的生成式人工智能應(yīng)用，也是中國協(xié)同辦公賽道上首個類似于ChatGPT的應(yīng)用，于2023年7月6日正式推出，能夠直接將AI生成的內(nèi)容嵌入到文檔中，并支持多輪對話以提高創(chuàng)作效率。好未來好未來（MathGPT大模型）面向數(shù)學領(lǐng)域的千億級大模型。面向數(shù)學領(lǐng)域的千億級大模型。算力：強大的算力支持，解題時參考大量的歷史數(shù)據(jù)和解題模式，確保模型能夠處理復(fù)雜任務(wù)。場景：適用于教育和學習場景，特別是針對學生的學習輔導(dǎo)和教師的教學支持。深度學習、自然語言處理、持續(xù)優(yōu)化和迭代模型性能。模型特點“MathGPT”是好未來集團自研的數(shù)學大模型“MathGPT”是好未來集團自研的數(shù)學大模型，主要面向全球數(shù)學愛好者和科研機構(gòu)，以解題和講題算法為核心，提供數(shù)學計算和解答服務(wù)。目前，MathGPT的數(shù)學計算能力已覆蓋小學、初高中數(shù)學題，涵蓋計算題、應(yīng)用題、代數(shù)題等多個題型。模型能力數(shù)學解題和講題模型能力數(shù)學解題和講題多場景適配全面內(nèi)容審核防護教育資源輔助中英文作文批改AI講題助手高效作業(yè)助手教育大模型：網(wǎng)易有道“子曰”教育大模型：網(wǎng)易有道“子曰”主要功能LLM翻譯：提供頂級的語言翻譯服務(wù)，適用于多語種學主要功能LLM翻譯：提供頂級的語言翻譯服務(wù)，適用于多語種學習及國際交流場合。虛擬人口語教練（HiEcho）：通過先進的語音識別和情感分析技術(shù)，為英語口語訓練提供實時反饋和練習，顯著提升口語表達能力。AI作文指導(dǎo)：為英語寫作提供全面指導(dǎo)和批改服務(wù)，針對學生在寫作過程中的常見挑戰(zhàn)提供解決方案。語法精講：通過具體解題思路和方法，幫助學生掌握和應(yīng)用語法知識。AIBox：集成了多項AI教育工具，致力于提高學習效率和體驗。文檔問答：深入分析和理解文檔內(nèi)容，為學生提供精準的問答支持，助力學生更好地理解和記憶學習材料。顯著特性教育垂類定位：立足教育領(lǐng)域，突出場景驅(qū)動和精準應(yīng)用的重要性。個性化教學支持：通過提供定制化的分析和指導(dǎo)，實現(xiàn)教育的個性化，確保教育內(nèi)容和方法的針對性和有效性。主動學習引導(dǎo)：仿效教師的教學方式，該模型提出問題并引導(dǎo)學生自主探索答案，激發(fā)學生的探究精神和自學能力。全面知識融合：它整合了多模態(tài)知識庫，實現(xiàn)了跨學科知識的綜合，以滿足學生的多元化和動態(tài)學習需求。場景定制化適應(yīng)性：針對不同的學習場景，模型提供了高度適應(yīng)性的定制解決方案，以確保模型與實際應(yīng)用場景的無縫對接多模態(tài)大模型：螞蟻集團“百靈”多模態(tài)大模型：螞蟻集團“百靈”知識力和評測能力統(tǒng)一的知識體系：通過統(tǒng)一的語料體系、標準化的數(shù)據(jù)預(yù)處理和強化的數(shù)據(jù)標注工作，建立完備的知識管理體系，確保大模型在學習和應(yīng)用知識的準確性和深度。大模型評測平臺EVEEVE評測平臺集成了評測數(shù)據(jù)集和評測框架，支持語言大模型和多模態(tài)大模型的一站式自動化評測。技術(shù)架構(gòu)和訓練Transformer架構(gòu)：采用先進的Transformer架構(gòu)，提供強大的語言處理能力。大規(guī)模訓練：基于萬億級Token的語料庫進行訓練，支持高達32K的窗口長度，顯示出卓越的推理能力。算力效率：建立了萬卡異構(gòu)集群，硬件算力效率超過60%，有效訓練時長占比超過90%。

安全和監(jiān)管合規(guī)安全解決方案：“蟻天鑒”平臺作為大模型安全評測工具，能夠進行高頻、飽和式的攻擊測試，全面覆蓋多種生成內(nèi)容風險，確保模型輸出的可靠性和安全性。實時風險監(jiān)控：“天鑒”平臺能夠在大模型運行時覆蓋多種風險，采用大模型對抗大模型的方法，實現(xiàn)高于99%的風險召回率。這意味著模型在實時運行中能夠有效識別和應(yīng)對潛在風險，保證輸出的合規(guī)性和適宜性。前置風險識別：通過其Guardrails前置護欄功能，平臺能精確識別和召回20多類提問風險意圖，從而在潛在風險發(fā)生之前進行預(yù)防和干預(yù)。面壁智能“露卡面壁智能“露卡Luca”融合多模態(tài)理解與情感交互圖文和情緒智能分析：“露卡”不僅可以解讀和生成文本，還能分析圖像內(nèi)容，并理解其中的情感語境。例如，能夠通過觀察一張男孩的照片，不僅描述他的外貌特征，還能感知男孩的情緒狀態(tài)，體現(xiàn)出機器對人類情感的認知和同理。創(chuàng)意內(nèi)容與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成：具備創(chuàng)意文案生成和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力。比如，它可以自動策劃一個活動并生成相關(guān)文檔，或者一鍵生成復(fù)雜的表格和代碼，這在編程和辦公自動化中具有重大的應(yīng)用價值，并在人機交互中提供了更自然的對話體驗。實時信息檢索與高度個性化內(nèi)容創(chuàng)作聯(lián)網(wǎng)信息獲取與精準摘要：“露卡”可以對外聯(lián)網(wǎng)搜索信息，并基于檢索結(jié)果制作精準摘要。例如，當用戶請求快速理解某篇技術(shù)報告時，“露卡”不僅能提供報告的詳細摘要，還能以圖文格式呈現(xiàn)，確保信息的清晰傳達和易于理解。場景適應(yīng)性文本創(chuàng)作：根據(jù)用戶的具體需求和場景，如發(fā)布會策劃或邀請郵件撰寫，它能夠自動生成與情境相符的文案，并進行多語言轉(zhuǎn)換。這種高度個性化的創(chuàng)作能力，使“露卡”在滿足用戶特定需求方面表現(xiàn)出色，進一步增強了其作為智能助手的實用性。AIAgent多智能體協(xié)作與創(chuàng)新應(yīng)用多智能體協(xié)作能力：在多智能體協(xié)作框架中與其他智能體合作，處理更為復(fù)雜的任務(wù)。例如，在群體決策或問題解決任務(wù)中，“露卡”可以與其他智能體共享視角、數(shù)據(jù)和策略，實現(xiàn)協(xié)同工作和集體智能。適應(yīng)性應(yīng)用框架：面壁智能為“露卡”開發(fā)的應(yīng)用框架使其能夠迅速適應(yīng)不同的應(yīng)用需求和場景。無論是面向消費者的服務(wù)還是專業(yè)的工業(yè)應(yīng)用，“露卡”的技術(shù)框架都能提供定制化的解決方案，這種適應(yīng)性是AI應(yīng)用成功部署和擴展的關(guān)鍵。促防監(jiān)管：科學前促防監(jiān)管：科學前瞻 制度平衡AIGC監(jiān)管需要科學性與前瞻性，并在促進創(chuàng)新與防范風險之間找到平衡AIGC監(jiān)管需要科學性與前瞻性，并在促進創(chuàng)新與防范風險之間找到平衡明確行為規(guī)范建立算法明確數(shù)據(jù)明確責任義務(wù)第三方評估制定應(yīng)急方案提高公眾識別與倫理準則審查制度收集范圍和處罰措施鼓勵資源審查防止系統(tǒng)失控應(yīng)用風險能力日本AllinAI2023年6月6日前后，日本發(fā)布的日本AllinAI2023年6月6日前后，日本發(fā)布的解釋性文件，允許人工智能在未經(jīng)版權(quán)所有者許可的情況下，自由使用圖像文本等受版權(quán)保護的作品。嚴苛版權(quán)保護訓練比GPT-4更強大的AI至少六個月，并制定AI安全協(xié)議。2023年3月31日，意大利數(shù)據(jù)保護局要求禁止使用ChatGPT。2023年4月4日，加拿大聯(lián)邦隱私監(jiān)管機構(gòu)因其涉嫌未經(jīng)同意收集、使用和披露個人信息，對OpenAI展開調(diào)查。道德約束道德約束： 技術(shù)進步 倫理關(guān)切制定AIGC倫理守則，明確基本道德底線和行為規(guī)范根據(jù)不同應(yīng)用場景設(shè)定用戶定制化的道德價值標準

及時檢查更新數(shù)據(jù)庫，規(guī)范相關(guān)技術(shù)所使用訓練數(shù)據(jù)樣本的非歧視性數(shù)據(jù) 模訓練數(shù)據(jù)遵循道德標準避免學習非法違規(guī)內(nèi)容建立第三方倫理評估體系

模型結(jié)構(gòu)中設(shè)置道德判斷模塊，采用道德強化學習的方法使模型學習遵守道德規(guī)范通過獎勵機制增強模型進行道德決策的內(nèi)在動機在人機互動中獲取道德反饋不斷優(yōu)化模型的道德識別能力

監(jiān)管與風險評估

持續(xù)監(jiān)測模型的道德表現(xiàn)構(gòu)建道德風險評估模塊實現(xiàn)模型的自我監(jiān)控

AIGC技術(shù)依賴于其訓練數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計規(guī)律，易導(dǎo)致算法歧視的出現(xiàn)。處理算法包容性的問題上，對于不同語境下的價值偏見，可能會在大依賴于其訓練數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計規(guī)律，易導(dǎo)致算法歧視的出現(xiàn)。處理算法包容性的問題上，對于不同語境下的價值偏見，可能會在大規(guī)模語言模型中被忽視或放大。AIGC的健康發(fā)展需要科技創(chuàng)新與道德規(guī)范建設(shè)并重，使其行為符合社會倫理價值取向。倫理規(guī)制：框架構(gòu)倫理規(guī)制：框架構(gòu)建 機制監(jiān)督透明性公平性透明性公平性安全性

政策端：制定相關(guān)政策法規(guī)明確算法濫用的法律后果在重要決策中引入多學科的倫理咨詢，征求不同觀點

“人在回路中”監(jiān)督機制保留人類最終決策權(quán)倫理教育增強倫理意識

重視個人信息和隱私保護設(shè)置使用數(shù)據(jù)的限制獨立第三方/倫理監(jiān)督委員會

開發(fā)者

建立算法審查機制對算法進行倫理審核

數(shù)據(jù)算法模型

采取技術(shù)手段實現(xiàn)可解釋性和可控性追蹤算法決策依據(jù)

AIGC系統(tǒng)AIGC的健康發(fā)展需要技術(shù)創(chuàng)新與倫理規(guī)劃并重，形成科學、安全、可控的治理體系。

鼓勵采用對話式的倫理框架，持續(xù)滿足公眾的倫理期待建立第三方評估認證體系，開展算法安全和倫理評估，推動行業(yè)自律AI倫理智能契約：構(gòu)建智能契約自主學習，實時感知倫理變化，確保高度個性化規(guī)范遵循。隱私權(quán)益自露權(quán)：構(gòu)建密碼學授權(quán)機制，使用戶實時掌控隱私信息可見度，實現(xiàn)高度智能化隱私保護。AI倫理審慎委員局：成立跨學科專家審慎委員局，深度審查AI決策，確保高度審慎透明。倫理風險AI預(yù)見者：借助AI技術(shù)，開發(fā)預(yù)知倫理風險工具，提供智能干預(yù)措施。分散化AI共決協(xié)議：區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建去中心化AI決策框架，多方參與確保公正、透明和去中心化決策。全球AI倫理共約：倡導(dǎo)全球共制AI倫理規(guī)范，應(yīng)對全球AI倫理挑戰(zhàn)，實現(xiàn)高度協(xié)同全球AI治理。學術(shù)生態(tài)影響：科研輔學術(shù)生態(tài)影響：科研輔助 倫理規(guī)范AIGC技術(shù)在出版發(fā)表中的應(yīng)用AIGC技術(shù)在出版發(fā)表中的應(yīng)用學術(shù)生產(chǎn)：資料搜索、內(nèi)容生成、格式修改、重復(fù)率查詢等學術(shù)評價：人機協(xié)同審校、內(nèi)容質(zhì)量評價、數(shù)據(jù)內(nèi)容安全等學術(shù)傳播：學術(shù)生產(chǎn)：資料搜索、內(nèi)容生成、格式修改、重復(fù)率查詢等學術(shù)評價：人機協(xié)同審校、內(nèi)容質(zhì)量評價、數(shù)據(jù)內(nèi)容安全等學術(shù)傳播：知識檢索、網(wǎng)絡(luò)出版、數(shù)據(jù)出版、智能出版等數(shù)據(jù)保密性真實性原創(chuàng)性性遵守期刊規(guī)范版權(quán)規(guī)范道德審查需遵循的學術(shù)倫理規(guī)范內(nèi)容學術(shù)生態(tài)影響-AIGC輔助科研

AIGC技術(shù)

學術(shù)輔助、跨學科學習、實踐實驗支持、自主學習數(shù)據(jù)分析與反饋、教學輔助、學術(shù)動態(tài)跟蹤完善評審報告、算法和數(shù)據(jù)驅(qū)動削弱評審偏見提高出版效率、開放資源獲取與數(shù)字化轉(zhuǎn)型會議內(nèi)容生成與記錄、擴大學術(shù)交流的覆蓋范圍

學生導(dǎo)師輔助學術(shù)寫作和編輯語法和拼寫檢查輔助學術(shù)寫作和編輯語法和拼寫檢查結(jié)構(gòu)和組織建議引用和文獻管理文章潤色及審核數(shù)據(jù)分析和模式識別大規(guī)模數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)預(yù)測趨勢分析異常數(shù)據(jù)監(jiān)測標注模式識別與關(guān)聯(lián)挖掘?qū)W術(shù)會議GPT-4GPT-4數(shù)據(jù)造假：以假亂真 技術(shù)隱憂GPT-4具備何種能力得以實現(xiàn)數(shù)據(jù)造假自適應(yīng)學習根據(jù)反饋調(diào)整其行為，以優(yōu)化未來輸出。模式識別從復(fù)雜數(shù)據(jù)中識別模式，分析并改善其輸出。自我優(yōu)化自動調(diào)整其算法，以提高性能和輸出質(zhì)量。反饋處理處理外部反饋，進行迭代式的改進。復(fù)雜決策GPT-4具備何種能力得以實現(xiàn)數(shù)據(jù)造假自適應(yīng)學習根據(jù)反饋調(diào)整其行為，以優(yōu)化未來輸出。模式識別從復(fù)雜數(shù)據(jù)中識別模式，分析并改善其輸出。自我優(yōu)化自動調(diào)整其算法，以提高性能和輸出質(zhì)量。反饋處理處理外部反饋，進行迭代式的改進。復(fù)雜決策在考慮多種變量的情況下做出優(yōu)化決策。社會解構(gòu)：AI技術(shù)可能重塑社會結(jié)構(gòu)和權(quán)力關(guān)系，特別是當被用于生成有偏見或虛假信息時，可能加劇信息不平等，影響對社會問題的理解。認知決策：AI的數(shù)據(jù)生成能力可能影響人類決策，因為人們傾向于信賴看似合理的信息源，而未經(jīng)驗證的AI數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致錯誤決策。信息安全：AI生成虛假數(shù)據(jù)集可能導(dǎo)致信息操縱，威脅數(shù)據(jù)完整性和真實性，需要對AI系統(tǒng)進行嚴格的安全審核。人工智能責任：高級語言模型在生成數(shù)據(jù)時可能無法判斷真實性，要求開發(fā)者和使用者負責確保其輸出的真實性和道德性，防止誤導(dǎo)或損害公眾利益。NatureNature一則新聞表示，GPT-4可生成造假數(shù)據(jù)集。據(jù)一篇發(fā)表在JAMAOphthalmology上的論文所述，該研究利用為一項醫(yī)學學術(shù)研究生成了一個虛假數(shù)據(jù)集，并發(fā)現(xiàn)不僅能夠生成看似合理的數(shù)據(jù)，甚至還能夠準確地支持論文觀點。原創(chuàng)性與版權(quán)：法規(guī)完原創(chuàng)性與版權(quán)：法規(guī)完善 機制裁決AIGC的生成仍然依賴訓練數(shù)據(jù)，完全原創(chuàng)性有限。但可通過隨機抽樣、對抗生成等方式提高原創(chuàng)性；通過建立人機合作機制，發(fā)揮人類原創(chuàng)優(yōu)勢。AIGC的生成仍然依賴訓練數(shù)據(jù)，完全原創(chuàng)性有限。但可通過隨機抽樣、對抗生成等方式提高原創(chuàng)性；通過建立人機合作機制，發(fā)揮人類原創(chuàng)優(yōu)勢。內(nèi)容原創(chuàng)性訓練數(shù)據(jù)提供方均有可能成為生成內(nèi)容的版權(quán)方?？蓪I系統(tǒng)視為創(chuàng)作工具，在內(nèi)容中注明AI生成，并注明訓練數(shù)據(jù)來源，將版權(quán)歸于最后的人類用戶。版權(quán)歸屬問題繼續(xù)探索提高原創(chuàng)性技術(shù)手段建立侵權(quán)糾紛裁決機制建議2022年11月，程序員兼律師MatthewButterick聯(lián)合美國JosephSaveri律師事務(wù)所的3位律師，正式對GitHubCopilot及其背后的微軟和OpenAI公司提起訴訟。這是美國第一起關(guān)于生成式人工智能的集體訴訟。（左圖：MatthewButterick博客）

美國版權(quán)局今年2月在AIGC作品版權(quán)指南提出：通過CatPT等AI工具直接生成的品不受版權(quán)法保護，僅以AI作為輔助工具人類創(chuàng)作的作品可以予以版權(quán)支持。（左圖：藝術(shù)家卡什塔諾娃的作品《黎明的曙光》中，藝術(shù)家本人撰寫和編排的文字部分受版權(quán)保護，但使用Midjourney制作的圖像不享有版權(quán)，理由是這些圖像“并非人類創(chuàng)作的產(chǎn)物”）知識產(chǎn)權(quán)保護：切分單知識產(chǎn)權(quán)保護：切分單元 建立參數(shù)AIGC的訓練數(shù)據(jù)中可能包含他人知識產(chǎn)權(quán)商標侵權(quán)原創(chuàng)界定AIGC的訓練數(shù)據(jù)中可能包含他人知識產(chǎn)權(quán)商標侵權(quán)原創(chuàng)界定版權(quán)歸屬在AIGC生成內(nèi)容中明確標注來源AIGC技術(shù)構(gòu)建全國范圍內(nèi)的AI生成內(nèi)容版權(quán)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)算法啟動AI生成內(nèi)容版權(quán)快速認定系統(tǒng)用戶設(shè)立仲裁機制，解決知識產(chǎn)權(quán)糾紛建立生成內(nèi)容全生命周期版權(quán)管理機制內(nèi)容生成追溯生成流程確定權(quán)利歸屬提升產(chǎn)權(quán)保護意識技術(shù)手段最小版權(quán)識別單元：最小版權(quán)識別單元：通過識別文字作品或圖像作品的相似度，并將其切分為最小的顆粒單元，并通過建立評價參數(shù)體系，并確定被視為侵犯著作權(quán)的參數(shù)范圍，以實現(xiàn)批量數(shù)據(jù)化和規(guī)范化的方式來審查人工智能生成內(nèi)容的權(quán)益歸屬。AIGC對知識產(chǎn)權(quán)的影響對策及建議AIGC對知識產(chǎn)權(quán)的影響對策及建議2月15日華爾街日報記者FrancescoMarconi公開指責OpenAI未經(jīng)授權(quán)大量使用紐約時報、衛(wèi)報、路透社、BBC等主流媒體的文章訓練ChatGPT模型，但從未支付任何費用觀點聚焦：失控風觀點聚焦：失控風險 責任共擔01020304拉里?埃里森（LarryEllison）認為生成式人工智能是一場革命性的突破，它從根本上改變了Oracle的現(xiàn)狀，使人工智能成為核心，能生成代碼、輔助醫(yī)療工作，但不會取代醫(yī)生，同時確保個人數(shù)據(jù)隱私。01020304拉里?埃里森（LarryEllison）認為生成式人工智能是一場革命性的突破，它從根本上改變了Oracle的現(xiàn)狀，使人工智能成為核心，能生成代碼、輔助醫(yī)療工作，但不會取代醫(yī)生，同時確保個人數(shù)據(jù)隱私。比爾·蓋茨認為未來五年之內(nèi)，AI代理的興起將徹底改變?nèi)藱C交互方式，用戶可通過自然語言直接告訴設(shè)備需求，代理將個性化回應(yīng)，AI助理將成為每個人的網(wǎng)絡(luò)助手，顛覆軟件行業(yè)，引發(fā)計算機領(lǐng)域的革命。薩蒂亞·納德拉（SatyaNadella）認為人工智能發(fā)展需要全球治理以確保符合人類價值觀，需警覺AI操縱人類的風險，理解AI決策過程仍待深入研究，人類機構(gòu)和判斷力至關(guān)重要，不能失去對AI的控制。韓炳哲認為人不可避免的要面臨異化的痛苦，自己所生產(chǎn)的東西反過來變成一種異己的力量，壓制著自我。最有力的例子便是人工智能，把機器人塑造的越聰明，反過來人就感到越壓迫。全球競爭與國際合作：明確定全球競爭與國際合作：明確定位 全球視野應(yīng)對國際競爭：評估國外頂尖系統(tǒng)優(yōu)劣勢，明確自身定位加快原創(chuàng)核心技術(shù)研發(fā)，提升自主創(chuàng)新能力優(yōu)化產(chǎn)品功能,整合創(chuàng)新應(yīng)用場景，滿足用戶需求應(yīng)對國際競爭：評估國外頂尖系統(tǒng)優(yōu)劣勢，明確自身定位加快原創(chuàng)核心技術(shù)研發(fā)，提升自主創(chuàng)新能力優(yōu)化產(chǎn)品功能,整合創(chuàng)新應(yīng)用場景，滿足用戶需求采用敏捷開發(fā)，縮短產(chǎn)品上市周期加強品牌建設(shè)，提升國際影響力相關(guān)國產(chǎn)算力芯片將有機會獲得增量市場開展國際合作：鼓勵海外人才加入，構(gòu)建多元化研發(fā)團隊在海外設(shè)立分支機構(gòu)，拓展全球市場遵守各國法規(guī)，確保產(chǎn)品和服務(wù)合規(guī)化借鑒全球人工智能安全監(jiān)管最佳實踐圖片來源：Leoniscapital行研、36氪全球態(tài)勢：一超一強全球態(tài)勢：一超一強TypefaceCharacterAIPerplexityAIOpenAIHippocraticAIVectaraElevenLabsCaptionsRekaRunwayCohereMistralAIAdeptAIDeepLAnthropicPinconeAI2谷歌DeepAI2谷歌DeepOPEN26779916128德國英國 12家注冊地為中國4家注冊地為美國16家生數(shù)科技光年之外深言科技Minimax名之夢0 5 10 15 20 252018年第一季度至2023年第一季度全球主要模型開發(fā)機構(gòu)AIGC模型數(shù)量2023年1至6月全球范圍內(nèi)AIGC領(lǐng)域共有23筆超億美元的融資，上圖顯示了融資所屬公司的注冊地區(qū)，美國占比超過69%。其中紅色框內(nèi)為注冊地在中國的公司，其余為美國公司。無論是2023年1至6月全球范圍內(nèi)AIGC領(lǐng)域共有23筆超億美元的融資，上圖顯示了融資所屬公司的注冊地區(qū)，美國占比超過69%。部分資料來源：LeonisCapital行研大模型布局：競相爭大模型布局：競相爭優(yōu) 積極應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)公司開始更深入地整合AI到核心業(yè)務(wù)中，充分發(fā)掘生成式AI的潛能，并應(yīng)對相關(guān)挑戰(zhàn)和機遇。 2024年互聯(lián)網(wǎng)公司大模型布局戰(zhàn)略預(yù)測AI在核心業(yè)務(wù)操作中的整合包括谷歌、亞馬遜、微軟和Meta在內(nèi)的巨頭科技公司運用專有AI工具優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升用戶體驗及運營效率，實現(xiàn)成本效益最大化。Meta：專注于構(gòu)建創(chuàng)造性和表達性的AI工具，并開發(fā)AI種功能。Llama2-免費且可供研究和商業(yè)使用的開源大型語言模型；提供語音/文本翻譯和轉(zhuǎn)錄的最新結(jié)果。谷歌：發(fā)展了一系列基于大型Transformer語言模型和擴散模型的基礎(chǔ)模型，Imagen、Parti、Muse、Codey、Chirp等。PaLM2是谷歌的第二代路徑語言模型，被應(yīng)用于近25個谷歌產(chǎn)品，包括谷歌的Bard機器人、Gmail、GoogleDocs等。LaMDA是谷歌的一個突破性對話技術(shù)，構(gòu)建在谷歌研究所發(fā)明并開源的Transformer神經(jīng)網(wǎng)