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本报告聚焦生成式人工智能对高等教育的变革。其具三层教育价值，可促教学变革、重塑教育体系、助力学生全面发展。也面临技术、伦理、系统、效果层等困难。需加强技术研发、推进系统变革、开展基础研究。旨在为教育数字化转型提供理论参考与实践指导。
2025-05-13阅读(36)
本报告聚焦生成式人工智能（AIGC）发展及赋能智慧司法。梳理其从 GPT-1 到 GPT-4 及 DeepSeek 等模型的技术脉络，揭示数据、模型、算力的 “扩展定律”。针对司法案多人少、同案不同判等痛点，阐述 AIGC 在文书生成、证据分析等场景的应用，如 “智海 - 录问” 垂直模型提升裁判效率。同时指出其局限性，如数据关联不可解释、存在 “幻觉” 等，强调需突破政法领域数据与推理瓶颈，迈向人机协同进化的智慧司法新范式。
2025-05-13阅读(33)
人工智能作为第四次科技革命，已经进入2.0时代。人工智能概念于1956年被提出，AI产业的第一轮爆发源自2012年，2012年AlexNet模 型问世开启了CNN在图像识别的应用，2015年机器识别图像的准确率首次超过人（错误率低于4%），开启了计算机视觉技术在各行各业 的应用。但是，人工智能1.0时代面临着模型碎片化，AI泛化能力不足等问题。2017年Google Brain团队提出Transformer架构，奠定了 大模型领域的主流算法基础，从2018年开始大模型迅速流行，2018年谷歌团队的模型参数首次过亿，到2022年模型参数达到5400亿，模 型参数呈现指数级增长，“预训练+微调”的大模型有效解决了1.0时代AI泛化能力不足的问题。新一代AI技术有望开始全新一轮的技术 创新周期。
2023-04-04阅读(343)
2022年是人工智能（AI）的一个分水岭，ChatGPT，DALL.E和Lensa等几个面向消费者的应用程序发布了，它们的共同主题是使用生成式人工智能-这是人工智能领域的一次范式转换。当前的人工智能使用模式检测或遵循规则来帮助分析数据和做出预测，而Transformer架构的出现则开启了一个新领域：生成式人工智能。生成式人工智能可以通过创建类似于其所训练的数据的新颖数据来模仿人类的创造过程，将人工智能从“赋能者”提升为（潜在的）“协作者”。实际上，Gartner估计，到2025年，超过10％的数据将是由人工智能生成的，预示着一个新时代——人类与（WithTM）机器协作的时代—的到来。
2023-04-10阅读(355)
2022年是AIGC（Al-Generate，人工智能生成内容）爆火出圈的一年，不仅被消费者追捧，而且备受投资界关注，更是被技术和产业界相追逐。2022年12月，OpenAl的大型语言生成模型ChatGPT刷爆网络，它能胜任高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新高度，让网友不禁怀疑ChatGPT是否已经具有人类智能。
2023-05-17阅读(372)
本白皮书重点从AIGC技术、应用和治理等维度进行了阐述。在技术层面，梳理提出了AIGC技术体系，既涵盖了对现实世界各种内容的数字化呈现和增强，也包括了基于人工智能的自主内容创作。在应用层面，重点分析了AIGC在传媒、电商、影视等行业和场景的应用情况，探讨了以虚拟数字人、写作机器人等为代表的新业态和新应用。在治理层面，从政策监管、技术能力、企业应用等视角，分析了AIGC所暴露出的版权纠纷、虚假信息传播等各种问题。
2023-05-22阅读(755)
不可否认AIGC的出现似乎已经让大家预见了AI应用的拐点，其创造性与智能性一夜之间刷新了大众认知。但去伪存真，在市场火爆的背后其真正的应用及商业价值几何，更待我们冷静地剖析。基于此，甲子光年智库特此展开AIGC应用与实践研究，输出《AIGC应用与实践研究报告》，期待与各方共同见证AIGC行业的星辰大海。
2023-05-23阅读(332)
在《中国AIGC产业全景报告暨AIGC50》中，量子位智库将从我国整体现状、细分赛道、特定机构等角度出发，通过广泛调研与深度分析，全面立体描绘我国当前AIGC产业全景。
2023-05-31阅读(372)
《2023 AIGC产业发展及应用白皮书》聚焦于AIGC与故字内容领域的融合应用，讨论新一代人工智能技术物革新及其背后的商业价值。同时，白皮书也将基于对AlGC行业的洞察，分析其移会如何改变内容产业的进化模式，会对现有企业和商业模式带来网些机遇及冲击。
2023-06-02阅读(381)
Chat-GPT的出现以及中短期内的产业化落地将会为从用户创作（UGC）到AI创作（AIGC）的转型提供关键的辅助支持。Chat-GPT的成功证明了Transformer模型并非陷入困境，不断的Al技术方法上的新突破正驱动全球Al产业进入加速发展阶段，叠加Al产业集群效应的不断凸显，Al产业有望成为全球科技领域中期最具投资价值的产业赛道之一。Al 产业有望继续保持“芯片+算力基础设施+Al框架&算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构，拥有完整数据闭环结构、良好数据自处理能力的企业有望持续成为受益者。持续推荐：特斯拉、英伟达、AMD、高通等。
2023-06-04阅读(417)
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