報告介紹了現有的9個基礎教育階段人工智能課程模塊和3大課程類別,第一類為人工智能基礎,第二類為倫理與社會影響,第三類為理解、使用和開發人工智能課程
沉浸式技術和人工智能已經在改變傳統的工作場所,并預示著人才獲取的嶄新時代的來臨,借助AI助手進行招聘工作,并獲取更多數據驅動的技能提升和再培訓
計算光學成像是一個新興多學科交叉領域,通過多維度獲取或編碼光場信息,為傳感器設計遠超人眼的感知新范式,深度挖掘光場信息
以云基礎設施處理器CIPU為中心的全新體系架構,通過軟件定義,硬件加速在保持云上應用開 發的高彈性和敏捷性同時,帶來云上應 用的全面加速
Chiplet把傳統的SoC分解為多個芯粒模塊,將這些芯粒分開制備后再通過互聯封裝形成一個完整芯片,可以顯著降低成本,并實現一種新形式的 IP 復用
來自于CLIP和BEiT-3的突出技術進展,基于多領域知識,構建統一的,跨場景,多任務的多模態基礎模型已成為人工智能的重點發展方向,實現圖像文本音頻統一知識表示
第一級銀行業金融機構未在任何業務建立模型分級方法/流程;第二級銀行業金融機構從業務和技術層面;第三級銀行業金融機構明確模型分級原則方法和操作要求
受基層影像醫師學歷偏低和經驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫學影像產品在基層落地提供巨大市場機遇
告立足于算法的技術趨勢和行業應用現狀,從法律監管,倫理治理,技術治理三個層面梳理總結國內外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術創新與應用健康
OpenAI提出DALLE模型,可以根據用戶輸入的文本生成對應的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
谷歌CVPR 2022擁有18億參數,并使用30億的 標注圖像進行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型（30億參數）在廣泛視覺問題上的有效性
多模態數據具有異構性 多模態數據的關聯難度表示較大 多模態知識融合困難 多模態問答大多只能處理簡單的問題 多模態知識問答推理能力弱 可解釋性差
