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北路智控（301195.SZ）：煤矿井下机器人范围比较大，公司目前主要还是巡检机器人
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过了10亿，还会继续发展。 Q8:AI大模型技术对煤矿智能化的影响？公司在这块有什么布局？ (1)AI大模型对煤矿智能化建设有积极影响，鄂尔多斯市采用盘古大模型平台、以AI和矿鸿为核心打造工业互联网平台。我们也积极参与其中。 (2)同时公司还积极开展大模型的研究，探索大模型在未来产品中的落地。 Q9:公司23年人员大幅增长，24年人员增长的规划？ 23年人员大幅增长，其中开发人员的增长幅度最大。24年公司人员还会保持一定增长（主要是研发、销售、和技术服务工程师）。 Q10:化工业务的拓展情况？公司未来对非煤业务的发展规划？ (1)化工业务顺利开展，北元集团“工业互联网+危化安全生产”，项目完成验收，入选陕西北斗系统应用优秀成果和典型案例，入选陕西省学习强国案例，并获2023年陕西省北斗创新创业大赛二等奖。对公司开展工业互联网+危化业务，起到了较好的示范效果。目前公司已经有一些新项目正在实施，还有一些项目在积极跟进，包括化工厂、热电厂、钢厂等。 (2)非煤业务公司也在积极布局，除危化行业外，公司还比较关注非煤矿山业务，公司在煤矿行业的技术积累可以比较容易地移植到非煤矿山。公司成立专门的化工业务部门和非煤业务小组开展相关业务。 Q11:公司井下机器人的情况？主要负责什么样的功能？目前的签单规模？煤矿井下机器人范围比较大，公司目前主要还是巡检机器人，公司建设的城郊矿水泵房巡检机器人项目还入选了工信部的矿山领域机器人典型应用案例。另外公司积极开展井下辅助运输机器人研究，成立了智能驾驶部门，目前已经有辅运机器人科研项目落地。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-04-18
权威认证智能合规风控平台，九方智投赋能行业安全经营
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信息的公告。九方智投研发的九章证券领域大模型算法，经过严格的评估和审核，成功通过该备案。图片来源：网信办《境内深度合成服务算法备案清单（2024 年 4 月）》这是对九方智投快速落实《互联网信息服务深度合成管理规定》所要求备案义务的肯定，也说明九方智投在数据安全、内容安全、模型安全、算法安全等环节已提前做好安全风险防控工作。各行业数智化转型道路上安全合规是无法绕开的话题，需要长期关注，更需要长期守护。作为投顾行业数智化转型的先行者，九方智投将继续提升金融科技实力，优化升级数字产品和服务能力，在提升自身的合规管理效率的同时，也为整个行业的智能合规化尽绵薄之力。展望未来，希望九方智投的数字技术及智能合规解决方案等前沿成果，不再局限于金融行业，能扩展到各行各业，尤其是强监管行业，如医药卫生、食品安全、环境监测、安全生产等，用科技手段赋能各行业合规管理，确保做到实时监控、减少人工干预、提高合规审查准确度、降低合规管理成本、实现低投入高效能等理想合规管理状态。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-04-18
联想万全异构智算平台亮相，陈振宽：拥有多项领先技术
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5个行业验证落地的AI方案。现如今，大模型的AI 2.0时代已经迈着大步走来。随着AI模型参数的指数级增加、迈入千亿、万亿级大关，大模型具备了超强的泛化、生成能力，促使人工智能进入更广的应用场景和更深的业务流程当中，发挥更大的价值。为解决用户面对的挑战，联想AI基础设施聚焦三大领域。一是为用户匹配经过验证优化的最佳算力，二是赋能用户充分利用算力，提升计算效率。三是以先进的液冷技术帮助用户节能增效且突破芯片散热的瓶颈。同时，陈振宽总结了联想过去一年为AI应用大潮创新的五大技术，包括智能匹配AI算力的智算魔方，针对GPU，AI集群提效设计的先进算法，以及跨AI和HPC集群充分共享算力的超级调度器。算力匹配魔方：基于海量的硬件评测和AI算子算法集成工作，联想构建了AI场景与算法与集群硬件三者匹配关系的算力魔方知识库。立体魔方中的数千个交叉点中的每一个，代表一种场景和与之最匹配的算法和集群配置。应用算力匹配魔方，用户可以跳过选择验证数十种算法和近百种AI集群配置的复杂过程，只需输入场景和数据，算力魔方即可自动加载最优算法和调度最佳集群配置。挖掘GPU潜力的GPU内核态虚拟化技术：在AI推理和中小训练中，AI子任务多以虚拟GPU承载，而在容器和调度层做GPU虚拟化和容器间数据隔离是目前业界较普遍的做法，这使得虚拟化和资源隔离的开销造成约20%的GPU算力损耗。联想研究院与高校研究机构多年合作开发在GPU驱动层进行虚拟化和资源管理，新的算法可以将虚拟化造成的GPU损耗降至<5%,极致情况降至<1%，大幅提升GPU利用率。联想集合通信库：联想在多年集群网络设计中积累了丰富的对大规模集群网络的拓扑优化手段，同时联想研究院与高校研究机构合作建立了基于深层数学原理的集合通信优化算法。在千卡规模训练集群，采用集成了联想集合通信库的联想异构智算平台做管理调度，可提升网络通信效率超过10%，集群规模越大，效果越显著。高效AI断点续训技术：AI训练故障频发是常态，因此有必要在训练前设置故障检查点和备份，以备训练因故障中断时能提取备份做到从断点续训。联想异构智算平台在常规以外，深化了对软、硬件的全面监控，优化了多级存储备份架构和策略，更以多年积累的AI训练故障预测的AI模型来预测断点和提前优化备份，由此能将断点续训恢复时间缩减到分钟级。联想AI与HPC异构集群超级调度技术：HPC集群部分会用到GPU节点，AI集群绝大部分用GPU节点。同时拥有HPC集群和AI集群的用户希望在不同集群间根据任务优先级和资源状况共享宝贵的GPU节点资源。联想异构智算平台在AI和HPC调度之上架构了超级调度器，全局自动化管理不同类任务和调度异构资源，实现了资源动态共享。以上这些就是联想在AI基础设施积累的三大能力和领先的五大技术创新，是联想整合全球和本地研发智慧，潜心钻研AI技术和应用发展趋势，并深耕本地客户特色需求的基础上打造的。大会上，陈振宽正式发布了"联想万全异构智算平台"，它集合了联想在AI 2.0时代的IT基础设施技术主张。AI技术正在高速发展，联想万全异构智算平台也将布局未来，将挑战分钟内的断点续训，持续优化超大规模集群的通信算法，深入研究相变式液冷技术，并布局模块化液冷数据中心。这些技术将为中国用户提供更加强大、稳定、高效、绿色的智能算力。
格隆汇2024-04-18
联想SSG戴炜：一擎三箭，SSG中国全面升级产品架构
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体运行开发平台和元宇宙开发平台。之上是大模型相关的企业工具库、企业混合大模型和企业知识库平台。GPaaS技术平台之上是GPaaS业务平台，也就是常说的企业运营管理的研产供销服环节。这些环节在联想已经逐步升级为不同的企业通用智能体，第一阶段即将推出的是营销、销售、服务和融合零售智能体。在有了这些AI赋能的GPaaS平台和通用智能体之后，联想将与大量的行业ISV、行业大模型的伙伴一起，打造不同行业的智能体解决方案，比如政府的城市、政务智能体、教育行业智能体等。智能体引擎平台最大的好处就是尽可能地共享通用的能力，加速每个行业中智能体的拓展速度。擎天3.0中第二个战略级关键点是最全周期服务，尤其是混合式AI部署对全面、系统性服务的更多需求。加上深入到行业的智能体运行，对稳定、平衡和安全的专业服务需求就更为迫切。联想将聚焦这些需求，推出智能化转型全周期服务。关于三个客群不同的业务部署：面向政企客户，将打造量身定制的行业智能体解决方案。联想基于多年打磨的水平解决方案和服务，如智能产品的支持服务、数字工作场所、可持续发展和智能混合云方案，将用行业智能体为抓手面向不同垂直行业提供解决方案，这些方案将聚焦在每个行业的重点细分场景。面向中小企业客户，联想在过去几年已经打造了一个名为百应的平台，通过线上线下融合的OMO模式，通过与三大运营商企业宽带业务以及美团、抖音等即时零售电商的服务平台合作，已经成长为一个月活企业客户数量超百万的一站式IT服务平台。在这个平台基础上，将进行AI升级，推出百应智能体，该智能体将贯通PC端、移动端、部分客户本地部署的边缘AI中心和与客户进行应用层面共创的百创平台。智能体由百应混合大模型、任务规划、记忆体、应用分发和场景管理构成核心能力底座。面向消费客户的服务。企业通用智能体中的服务智能体，也将嵌入到小天智能体中，这个服务智能体将充分发挥已沉淀的服务知识库和服务大模型的能力，使服务更加智能。当然，仅有智能还是不够的，联想希望AI PC带给客户的设备服务是有预见性的、主动式的服务，通过用户场景的感知、用户意图的理解，将用多模态的人机交互和AI智能的调度来帮助用户在遇到问题还没接触联想时，就已经开始触达用户。戴炜最后称，在这场浩浩汤汤的AI大潮中不可能只有个别几家企业参与其中。联想将开放擎天3.0平台和服务体系，欢迎广大的、致力于AI应用开发、大模型提供及大模型服务的伙伴们一起加入，建立擎天生态联盟，携手共赢这个伟大的智能新时代。
格隆汇2024-04-18
张亚勤：与联想进行产学研合作，加速产业落地
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共同推动智能化时代的转型。张亚勤称，大模型表现出一些局限性，我们可以应用混合式的理念来提升它的能力，权衡算法精度、算力需求、内存容量、通讯带宽、隐私安全等因素。例如，公有模型和私有模型的结合，大模型和小模型的结合，传统机器学习和现代深度学习的结合，云侧、边侧、和本地设备部署的结合，CPU/GPU/NPU异构算力的结合，通用知识、领域知识、和个人知识的结合。我也很高兴地看到，联想的新IT架构很好地支撑了这些混合式AI技术的实现。随着人们对大模型原理性认识的深入，种种改进方法也应运而生，逐渐发展出今天智能体。智能体的思维方式与行为方式更接近于人类，那也就可以期望它更加智能，真正成为人类的助手。对于个人应用来说就是真正的智能助理，把很多事情放心地交给智能助理来做。那么对于企业应用，因为现代的运营和管理系统变得越来越复杂，所以智能体技术可以发挥巨大潜力，把这些复杂的系统最大效率地调动起来，极大地提升运营效率和生产力水平。这与我所在的清华智能产业研究院的理念完全一致。
格隆汇2024-04-18
联想集团IDG总裁谈AI PC：前所未有的量身定制和最高级别的安全性
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联想小天"个人智能体由内置于本地的天禧大模型驱动，通过自然交互，在工作、学习和生活等诸多场景中为用户带来全新的AI体验。同时，借助用户个人的本地文档，小天能够不断地加深对用户的认知和理解，从而提供更加精准和个人化的服务。作为世界第一的个人电脑厂商和领先的平板电脑、智能手机厂商，联想集团具备自主设计和制造智能终端设备的能力。通过自研的模型压缩技术，联想集团能够在产品设计阶段就内置个人智能体，使用户在AI PC等设备端实现人工智能推理功能。在本届大会上，Luca Rossi也重点展示了联想集团在人工智能时代的产品研发计划与全面的产品路线图。他表示，联想集团不仅在全球市场保持了领导地位，更在AI PC和由AI驱动的设备领域持续保持行业领先，覆盖了包括"Think"系列、Yoga系列、Legion系列和摩托罗拉等在内的广泛产品组合。全新的AI驱动设备将拥有卓越的性能和响应速度，同时兼具个性化和安全私密性，并可通过超级互联(Smart Connect)软件解决方案实现个人电脑、平板电脑和摩托罗拉智能手机之间的无缝连接和流畅使用。谈及行业领导力，Luca Rossi指出，联想集团在全球五大地区中的四个地区保持个人电脑市场份额第一，这其中也包括中国市场。在移动领域，摩托罗拉也跻身全球增长最快的智能手机厂商之列。 "今天的AI PC只是一个开始，"Luca Rossi表示，到2025年，我们将采取滚动式的产品策略，不断为市场带来更多由AI驱动的全新设备，引领全球AI革命。面对全新的增长机遇，科技行业合力创新、共谋发展是大势所趋。Luca Rossi强调了行业合作伙伴的重要性，并表示联想集团正积极与业界领先的芯片和操作系统行业伙伴开展合作，共同打造满足AI高性能需求的卓越设备。英特尔公司执行副总裁、客户端计算事业部总经理Michelle Johnston Holthaus也在大会上表示，将持续同联想集团开展合作推动AI在端侧落地，并共同推动中国AI PC生态的发展。 "联想集团将不断加大投资力度，推动创新，确保未来在AI驱动的产品领域保持领先地位，持续打造兼具品质、包容性和可持续性的AI设备，将AI技术带给每一个人。"Luca Rossi说。
格隆汇2024-04-18
午评：三大股指集体翻红沪指盘中冲破3100点，飞行汽车、小家电概念领涨，油气、电力股领跌
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学研究人员近日推出的Octopusv2大模型拥有20亿个参数的高级开源语言模型，可跑通端侧，专为Android API量身定制。不仅性能与GPT-4相当，还显著提升了推理速度。端侧的火热来源于toC端对内容创作的强需求，叠加国内AI技术进步，有望长效赋能端侧内容生产。光大证券：关注传感器的技术路线与行业进展光大证券研报指出，第二代Optimus产品性能大幅进阶，对传感器的使用出现边际增加。展望2024年，随着智能化进步，人形机器人与场景交互的复杂度提升，将带动传感器的需求增加。柔性触觉传感器的关键优势在于可塑性强，工艺简单，可实现对指尖等不规则形状的包裹。目前单点式柔性触觉传感器已较为成熟，高分辨率、高灵敏度的阵列式柔性触觉传感器将成为下一阶段的发展方向。建议关注传感器的技术路线与行业进展。个股可关注：（1）六维力传感器：柯力传感、东华测试等；（2）触觉传感器：汉威科技、申昊科技等。中信证券：半导体复苏拐点渐近，看好行业整体估值修复带来的投资机会中信证券研报表示，2024年二季度半导体板块整体投资思路是“安全、复苏、创新”，安全是基础，复苏是趋势，创新打开空间。整体看好半导体板块在安全和创新带动下以及行业整体估值修复带来的投资机会。整体来看，行业需求在2024年第一季度仍然呈现终端需求弱复苏的状态，预计2024年第二季度及下半年随着终端需求逐步开启拉货，有望带动相关公司业绩逐季度改善。华西证券：预计资产端有望迎来边际改善，维持保险行业“增持”评级华西证券研报指出，从负债端看，人身险方面，一季度整体保费收入保持增长，主要系供给侧个险渠道的持续复苏，而银保渠道新单虽有所承压，但趸交压降带来了负债质量的提高；需求侧居民储蓄需求旺盛叠加存款利率持续下调背景下，保险产品优势凸显。财险方面，长期看好非车险业务结构调整对COR 的改善。从资产端看，当前权益市场呈现企稳复苏态势，预计长端利率下降空间有限，资产端有望迎来边际改善。近期保险板块持续走低，整体估值处于历史低位水平，安全边际充足，维持行业“增持”评级。国泰君安：军工板块重建预期需要时间，关注先进主战装备和龙头白马个股国泰君安研报表示，国防军工板块需求验证相对难度大，重建预期需要更多时间，但需求方向明确、估值安全边际高、交易结构不拥挤。基于短期地缘摩擦的判断并不构成国防军工反弹的基石，行情的机会在未来需求不确定性的下降，关注先进主战装备和龙头白马个股，优先把握产业链议价能力强的主机厂，关注分系统/零部件/原材料等。另一方面，关注产业、政策催化密集的“新质生产力”相关方向，如低空经济/商业航天/卫星互联网。华泰证券：国内工业缝纫机出口已下行20个月，未来受益全球服装需求好转华泰证券研报表示，据中国缝制机械协会，2024年1~2月我国工业缝纫机累计出口额达2.19亿美元，同比+7%，考虑到基数影响，预计2024Q1整体出口额或呈现个位数负增长，仍处于历年低位。继2022年8月工业缝纫机月度出口额达到1.82亿美元的高点后，缝纫机出口持续震荡下行，到2024年4月累计下行时间已达到20个月，为一轮完整基钦周期的一半。历史上缝纫机出口增速与服装出口存在较强相关性，未来有望受益全球服装消费的改善。中信建投：房地产销售降幅边际收窄，政策有望缓释下滑压力中信建投研报指出，由于2023年3月小阳春带来的高基数，一季度销售增速表现有所承压，全国商品房销售面积同比下降19.4%，其中3月降幅为18.3%，较1-2月收窄2.2个百分点。近期杭州、北京、郑州、南京等城市持续出台宽松政策，因城施策持续发力有望为销售止跌企稳提供支撑。3月行业投资与资金面降幅均较大，后续伴随融资协调机制与三大工程的积极推进，下滑压力有望得到缓释。天风证券：2024—2025年算力需求保持快速增长，光互联领域有望持续受益天风证券研报指出，2024—2025年仍是全球AI军备竞赛的关键时期，算力需求保持快速增长，光互联领域有望持续受益。推荐光模块及上游光器件：中际旭创、天孚通信、新易盛；光芯片及硅光：源杰科技、博创科技、铭普光磁、仕佳光子、光库科技。建议关注：光迅科技、罗博特科。上海证券：端侧AI逐步兴起，AI PC发展进程加速上海证券研报指出，端侧AI逐步兴起，AI PC发展进程加速。英特尔将于2024年推出下一代英特尔酷睿Ultra客户端处理器家族，同时英特尔预计将于2024年出货4000万台AI PC。AI发展重心逐步向边缘侧迁移，端云协同模式的混合AI成为发展主流。AI推理算力的需求规模远高于AI训练，而混合AI可支持生成式AI的开发者和提供商利用边缘终端的计算能力实现降本增效，带来高性能、个性化、隐私和安全优势。随着AI大模型逐步下沉至终端，边缘侧算力的供给需求有望大幅增加，从而催化服务器及配套器件（交换机、光模块）市场的持续扩容。建议关注：紫光股份、中际旭创、光迅科技等。中邮证券：eVTOL飞行器有望迎来广阔的发展空间中邮证券研报指出，eVTOL飞行器具有显著的时间效率优势，有望迎来广阔的发展空间。目前，大部分eVTOL设计巡航速度在200公里/小时左右，速度远快于地面交通约40公里/小时的运行速度。结合eVTOL飞行器具有快速起降、快速完成飞行状态转换的能力，将有效提升城市交通效率。在UAM场景中，eVTOL可将地面60分钟的通勤时间降低至20分钟左右。此外，eVTOL单机运载力小，可以更为灵活地设置航线，更好地满足出行多样化需求，前景广阔。建议关注：深城交、中信海直、卧龙电驱等。
金融界2024-04-18
杨元庆官宣AI新物种：AI PC迎来个人智能体时代
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建立连接的必然路径。在杨元庆看来，公共大模型是人工智能普及的催化剂和加速器，但在实际使用中，它的进一步普及应用却受到了网络速度、云端效率和成本考量等等这些方面的限制。在数据安全和隐私保护方面，公共大模型更是先天不足。 "公共大模型本质上是一种公共智能，要得到更广泛的使用，还需要更加个性化并满足隐私和个人信息保护的要求，这需要其他人工智能技术的必要补充。"杨元庆指出，个人大模型和企业大模型，以及在其基础上开发出的个人智能体和企业智能体则能够担当此任。他进一步举例称，个人智能体将通过大模型压缩技术，在个人智能终端或边缘设备上运行，以自然交互的方式接收指令，通过个人的旅行纪录、购物偏好这些存储于设备上的信息，更好地进行推理，做出行动。"最重要的是，除非用户授权，否则用户的个人数据永远不会被共享或发送至公有云。" "当这样的个人智能体被置身于各种各样的智能设备，未来的智能设备就会成为我们每一个人的数字化延伸。也就是说，智能设备中包含智能体，而智能体中包含大模型。"杨元庆说，我们的"内存"，将实现极大的扩展，"算力"将会大大加快，"算法"将显著提升。个人智能体将如影相随，高度个性化、私密化，让我们"如有神助"，变得更加聪明，更加高效。与此同时，企业也将受益于类似的企业智能体。它分散在企业的多个终端设备和基础设施中，将能够对大量的本企业数据并进行学习推理，在保障信息安全的同时，支持企业运营决策，提升管理效率，提高生产力。 "人工智能的下半场，一定是从技术突破进入到落地应用的阶段，需要我们在实际应用中积累用户反馈，不断完善，继续创新。而此时此刻的关键词是‘落地’。"杨元庆说，联想的愿景就是让AI走下云端，真正落地，走进千家万户、千行百业。杨元庆强调，一方面，我们需要让人工智能更加私密化和个性化，从公共智能变为个人智能，从技术工具变为高度理解个人需求和偏好的陪伴型个人工作和生活的助理。另一方面，在人工智能服务于商业实体并实现规模化和产业化的过程中，我们需要它从耗能高、安全性差、仅部署在云端的大模型，变为节能的、数据安全有保障的内置型组织决策助理，并将工作负荷更为均衡地分布在公有云、私有云、边缘和终端，从而真正推动各行各业的智能化应用和转型。"我们要推动人工智能的普惠性、公正性和包容性。" 混合式人工智能落地需要智能设备、智能基础设施、智能解决方案和服务三大支柱。杨元庆从个人和企业两个维度展开阐述。他表示，对于个人用户而言，内置个人智能体的智能设备就是人工智能的载体，推广使用这样的智能设备就是普及人工智能的最直接、最方便的路径。个人智能体已经是设备出厂设置的一个标配。"联想是最有条件实现这一点的厂商。" 杨元庆指出，这主要是因为联想不仅是世界第一的个人电脑厂商，也是领先的平板电脑、智能手机厂商，在产品设计阶段就可以采用自研的模型压缩技术，在出厂智能设备上内置个人智能体，将设备成为一个搭载人工智能应用的平台。对于企业用户而言，杨元庆认为，人工智能的落地必须依赖于多层级包括"端-边-云-网-智"的混合式智能基础设施，而这样的技术架构，正是联想集团倾力打造的新IT技术架构。"从智能存储到边缘人工智能，从数据中心到私有云、公有云、混合云，联想致力于打造最好的基础设施——足够宽阔以支持海量的数据流；足够强大以完成最复杂的计算任务；足够灵敏以在最靠近数据产生的地方处理数据；足够环保以节省能源，降低碳足迹。"杨元庆说。而混合型智能基础设施的设计、部署、管理和维护较之以往的基础设施更加复杂，所以也就需要更加全面系统的服务能力，更符合客户需求的量身定制的解决方案。不仅如此，不仅如此，针对不同行业、不同类型企业纷繁复杂的数据，如何通过清洗、整理，再运用合适的算法模型，对其加以学习、推理，从而在企业运营的各个环节产生智能，这样的智能化解决方案将成为各行各业炙手可热的新IT应用。杨元庆表示，联想为此已经建立了一支人工智能专业服务团队，在不断归纳总结出各个行业的最佳实践应用方案的同时，帮助企业规划、构建智能体，为企业决策提供全方位的支持，让企业客户在保障数据安全的同时，最大限度地提高运营、决策的效率。会上，杨元庆还就当下社会热议的新质生产力发表了自己的看法。他认为，混合式人工智能正是新质生产力的代表，它将大大加速各行各业的智能化转型。科技产业一定要抓住这百年一遇的增长机遇，建立生态联盟，形成行业合力，开放创新，共谋发展。 "2024年是联想成立四十周年。走入不惑之年，我们的使命格外清晰。"杨元庆坚定表示，联想将继续自主创新，加速转型，开创以人工智能为主题的新十年，打造一个"让世界充满AI和爱"的可持续发展的美好未来。
格隆汇2024-04-18
工信部：加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品的突破
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，夯实应用赋能的底座。围绕算法、算力等大模型底层技术，加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品的突破，加快智能物联终端和工业云部署，提升面向制造业的算力供给运营管理能力，引导生态型企业加快打造具备全球竞争力的通用大模型，培育面向制造业场景的行业大模型，构建高水平工业数据库，激发工业数据要素价值。
金融界2024-04-18
联想CTO芮勇：左手是大模型，右手是智能体
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再单纯地用大数据+大算力+大网络来堆砌大模型，而是要超越大模型，探索更接近人类的思维和行为方式。 2022年11月底，ChatGPT横空出世，掀起了大模型的热潮。从百亿参数，到千亿参数，再到万亿参数，大模型能力越来越强大；从语言模型，到视频模型，再到最近的音乐模型，大模型的表现越来越出色；AI历史上，无论是统治语音识别30年的隐马尔可夫模型，还是称霸整个90年代的支持向量机，从来没有任何一个技术，能够像今天的大模型这样强大。大模型是AI历史上的重要里程碑，它开启了人工智能发展的新纪元。芮勇博士称，但是它的理解和规划能力还很有不少局限性，这些局限性需要解决。今天的大模型没有真正地理解语言和理解世界，也没有推理和规划能力。它只是根据高维语义空间的联合概率分布，来连接它之前见过的海量信息片段。大模型一方面能力很强，另一方面有局限性。所以要'扬长补短'，扬长：我们要持续发扬并增强大模型的强大能力。长短：我们要打造基于大模型的智能体技术，真正解决应用场景的问题。联想的理念是，左手是大模型，右手是智能体，两手都要抓，两手都要硬。联想倡导混合人工智能框架，是公有大模型和私有大模型的混合。从技术角度看，还有几个重要维度的混合。首先，小模型不会消失。今后一定是基于大模型和小模型混合的"意图理解"技术。大家知道信息论里面的熵 entropy 是度量信息量的。越有序，熵越小，越无序，熵越大。联想使用交叉熵 cross entropy 损失最小化原则，将意图理解任务最优地分配给大模型和小模型，从而兼顾精准度和复杂性。第二，基于CPU、GPU、NPU混合调度的"异构计算"技术。今天，在大模型的训练和推理过程中，瓶颈往往不在于芯片算力，而在于数据传输。这个方程式是说，我们来同时优化计算负载和数据传输，使总体执行时间最短。第三，基于模型微调 (SFT) 与检索增强 (RAG) 混合的"智能问答"技术。相信很多人都听过RAG和模型微调。这两种技术哪个更好呢？其实，这两种技术各有长短。第四，基于硬件加密与全栈可信架构的混合"隐私安全"技术。光用硬件是不够的，光用软件也是不够的。我们知道，在前量子时代，我们是通过把一个非常大的整数进行质数分解进行加密。但是在后量子时代，这就不够了。这个方程式通俗地讲，就是通过在一个高维实数空间里进行因式分解来进行加密。可以看到，这里讲到的4 种混合式技术，需要端边云的协同，需要软件硬件的协同，需要传输与计算的协同。联想的新IT架构 "端边云网智"为混合式技术的实现提供了强大支持。
格隆汇2024-04-18

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