算法运用cos内容

建议支持企业积极采用AI进行智能化升级,形成技术研发和产业智能创新的双向大循环。企业智能化所需的生产要素,如数据、算法、算力等,通常很难依靠单一企业来构建齐备。应建立科学合理的算力、数据、算法**共享机制,持续**并积累各行业的算法、模型、数据,促进跨企业的智能化协作,以要素的规模化提升企业AI应用的水平。

早期的传统机器学习,主要是依据事先指定的模板或规则,进行简单的内容制作及产出,其中常见的算法包括回归、分类及聚类等。该类算法具备学习能力,依赖于预先定义的统计模型或专家系统,执行特定的任务,可以完成简单的线条、文本和旋律的生成。但由于缺乏对客观世界的深入感知与对人类知识的认知能力,该阶段AIGC产出普遍面临刻板空洞等问题。另外,该类算法同时面临维度诅咒问题,高纬度数据的参数设置需求随着变量的增加呈指数性增长,对算力提出了较大的挑战,近乎无法完成。

日常模型的工作原理,设计好机器学习的模型算法,把清洗干净且符合算法程序格式的数据,输入到指定算力的计算机中,进行反复训练生成模型,经评估满足业务要求后,应用到具体业务中。在业务中的模型效果70%来源于数据,20%来源于算法,10%来源于算力。

生成式人工智能架构由算力层、平台层、算法层和应用层四层架构组成。其中,算力层主要指人工智能芯片;平台层主要包括数据平台和训练平台等;算法层主要包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、音视频、多模态等各种大模型和算法;应用层则是面向各种应用场景的人工智能专业服务,如智能客服、聊天机器人、数字人、AI作画、搜索引擎等。我国人工智能产业除在应用层有一定的差异化竞争优势外,在算力层、平台层和算法层等方面,都存在受制于人的“卡脖子”风险。

AIGC并非新兴概念,只是过往受限于优质训练数据不足、高额的算力成本或是模型算法难题,AIGC发展较慢,仅限于实验范围。在人工智能尚不具备完整表达和生成内容能力的时期,人工智能生成内容仅能用于简单的AI问答和聊天机器人领域,受限于模型算法,生成内容没有创新,也较为呆板。但随着算力成本下降、数据形态和数量更加丰富,在不同领域AIGC都得到了飞速发展。

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