01摘要
2024年，AI技术正走向新范式，以Transformer架构为基础的大模型不断取得新突破。这些模型在大数据、大算力的加持下，实现了从单任务智能到可扩展、多任务智能的跨越。具体来说，模型的规模可扩展性、多任务适应性和能力可塑性是这一新范式的三大特征。
AI的工程化是其从实验室走向生产环境的关键。当前，AI工具链覆盖数据处理、模型训练微调、部署推理等全流程，成为实现智能化转型的基础设施和加速器。开发工具链和应用工具链的加速迭代，显著提升了大模型的训练效率和应用广度。
在全球AI治理合作持续升温的背景下，各界正携手应对AI技术快速发展带来的机遇与挑战。全球人工智能治理正处于“从原则走向实践”的关键阶段。
据IDC预测，2024年全球人工智能产业规模将达到6233亿美元，同比增长21.5%。大模型的发展和企业融资带动了人工智能领域的融资比例上升。在全球融资紧缩的背景下，AI领域的投融资金额达316亿美元，同比上升84%。
以语言大模型为例，其技术能力演进加速，在上下文窗口长度扩展、知识密度增强等方面取得显著进展。但幻觉问题、训练成本等方面仍面临挑战。
AI技术的应用正逐步成熟，从专用智能应用到通用智能落地前景广阔。重点行业如装备制造、消费品、原材料等，AI应用正走深向实，推动行业向智能化新阶段迈进。
报告总结了大模型在落地应用的六个重点环节：需求分析、模型选型、中台建设、模型应用、运维管理和风险管理。体系化推动落地应用成为加速AI实用化、普惠化发展的行业共识。
02引用内容
人工智能发展报告2024
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