近年来，大模型技术飞速发展，从架构演进统一到训练方式转变，再到模型高效适配，大模型技术引起机器学习范式的一系列重要革新，为通用人工智能发展提供了一种新的手段。由单一模态的语言大模型到语言、视觉、听觉等多模态大模型，大模型技术融合多种模态信息，实现多模态感知与统一表示，也将和知识图谱、搜索引擎、博弈对抗、脑认知等技术融合发展，相互促进，朝着更高智能水平和更加通用性方向发展。

与此同时，大模型技术生态蓬勃发展，开源服务与开放生态成为主流趋势，国内外大模型开放平台、开源模型、框架、工具与公开数据集加速大模型技术演进，框架、工具间软硬件协同优化降低大模型开发和应用成本，推动大模型高效训练与部署。

大模型与教育、科学、金融、传媒艺术等专用领域结合拓广通用大模型能力边界，与实体经济的深度融合成为其赋能行业应用关键，正在“大模型”与“小模型”端云协同并进发展格局下重塑生产力工具，变革信息获取方式，改变人类社会生活和生产方式。

随着大模型的应用，其安全问题日益凸显，因而需关注大模型技术发展的内生及伴生风险，关注大模型安全对齐、安全评估技术，发展大模型安全增强技术，加强大模型安全监管措施，确保其“安全、可靠、可控”。

总之，抓紧推动大模型技术研发，尤其是大模型原始技术创新和大模型软硬件生态建设，强化垂直行业数据基础优势，集中国家资源投入大模型发展，同时关注大模型风险监督，彰显人工智能的技术属性和社会属性。