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国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?

4000积分,暖暖杯*5

大模型带来的智能创新让我们对新世界充满想象,但更强的模型离不开更大规模的高性能算力支持。不久前,阿里云x复旦大学共同打造的中国高校最大的云上科研智算平台——CFFF,他不仅可以支持千亿参数的大模型训练,还成功孵化出拥有45亿参数量的气象大模型,堪称我们自主研发的“超级计算机”。以CFFF为代表的国产算力平台,在推动我国Al产业中扮演着举足轻重的角色。然而,面对不断升级的AI大模型训练需求和其他尖端技术的竞争压力,我们不得不思考:国产算力能否在实际应用中与国际顶尖算力平台一较高下?若要助力国内AI走得更高更远,你认为还需经历哪些磨砺和革新呢?国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花? 欢迎分享你的期待与见解~

本期话题:
1.要助力国内AI走得更高更远,你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢?
2.国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?

本期奖励:
截止2024年2月25日24时,参与本期话题讨论,将会选出3名幸运用户和2个优质讨论获得陶瓷暖暖杯*1
幸运用户获奖规则:中奖楼层百分比为26%,66%,86%的有效留言用户可获得互动幸运奖。如:活动结束后,回复为100层,则获奖楼层为 100✖26%=26,依此类推,即第66位、86位回答用户获奖。如遇非整数,则向后取整。
如:回复楼层为80层,则80✖26%=20.8,则第21楼获奖。

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优质讨论获奖规则:不视字数多,结合自己的真实经历分享,非 AI 生成。

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提个问题 2024-02-04 11:00:30 4556 132
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  • 对于第一个问题,我认为国产算力平台要助力国内AI走得更高更远,需要经历以下几个方面的磨砺和革新:

    1. 提升算力规模和性能:随着AI模型的不断发展,对算力的需求也在不断增长。因此,提高算力性能和效率是至关重要的。
    2. 提高算法的创新性:国产算力平台需要在算法上进行创新,以减少对模型和算力的依赖,从而提高计算效率。

    3. 加强与国际先进算力平台的交流与合作:通过与国际先进算力平台的交流与合作,可以学习到先进的技术和经验,从而推动国产算力平台的发展。

    对于第二个问题,国产算力土壤之上,能孕育出的AI创新之花可能包括:

    1. 在大模型领域取得突破:国产算力平台有可能在大模型领域取得突破,为国内AI产业带来更多支持和创新。
    2. 推动AI技术在各行各业的应用:国产算力平台可以推动AI技术在各行各业的应用,如在零售行业、媒体行业等,从而推动这些行业的发展。
    3. 促进AI芯片的研发和商业化落地:国产算力平台可以促进AI芯片的研发和商业化落地,如腾讯投资支持上海燧原科技有限公司,从而推动国产高性能AI芯片的研发和商业化落地。
    2024-02-28 16:11:01
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  • 要使国产算力在全球竞争中突围而出,关键措施可分为以下几点:

    硬件升级:不断投资于先进计算硬件,提高性能与能效比。
    算法创新:开发高效算法和模型架构,降低算力需求,提升训练效率。
    人才培养:加大对AI领域人才的培养和引进,构建强大的技术团队。
    国际合作:通过与国际研究机构和企业的合作,加速技术交流和创新。
    应用开拓:深入探索算力在各行各业的应用,以市场需求促进技术进步。
    通过这些策略,国产算力不仅能在技术上与国际平台竞争,还能推动AI技术的广泛应用,促进社会和经济的全面发展。

    2024-02-27 11:13:42
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  • 1.助力国内AI走得更高更远,国产算力平台需要在以下几个方面经历磨砺和革新:

    技术研发突破:在芯片设计与制造层面,需要不断创新,研发更高性能、更低能耗、更具性价比的AI处理器,如GPU、TPU等,以支持大规模、复杂模型的训练与推理。

    软硬件协同优化:实现从硬件到软件的全栈优化,包括深度优化操作系统、编译器、AI框架等,确保国产算力平台能充分发挥硬件效能,提升AI算法执行效率。

    生态建设:构建完善的开发生态,吸引更多开发者和企业参与,提供易用的开发工具、API和文档,兼容国际主流技术标准,同时创建有利于AI创新的社区环境。

    算力服务化:推动算力资源云化、服务化,提供弹性、按需、安全的算力服务,满足不同类型企业从小型初创到大型企业的多样化需求。

    绿色可持续发展:致力于研发绿色环保的计算技术,降低数据中心能耗,实现可持续发展的AI算力基础设施。

    安全与合规:在提升算力的同时,注重数据安全和隐私保护,确保国产算力平台满足国家信息安全法律法规的要求。

    2.国产算力土壤之上,能孕育出的AI创新之花可能包括:

    行业应用深化:结合不同行业的具体需求,利用国产算力平台开发出一系列行业专属的AI解决方案,如智能制造、医疗影像识别、自动驾驶、金融服务等领域。

    基础科研突破:推动AI基础研究,实现理论算法的重大突破,如大模型、联邦学习、多模态智能等,同时在国产算力平台上训练和验证这些创新算法。

    AI民主化:通过降低AI开发和应用的门槛,让更多中小企业和个人开发者能够利用国产算力平台进行创新,促进AI技术的广泛应用和普及。

    国家重大项目支持:在国家战略新兴产业、新基建等重大项目中,国产算力平台将为我国自主研发的AI重大项目提供强力支撑,如智慧城市、卫星遥感等领域。

    人才培养与创新生态:通过国产算力平台的建设和优化,形成良好的人才培养环境和创新氛围,推动AI领域人才的成长和集聚,进而产生更多的AI创新成果。

    2024-02-27 07:53:46
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  • 要助力国内AI走得更高更远,国产算力平台需要经历如下磨砺和革新:

    核心技术突破:在硬件层面,需要不断研发高性能、高能效的AI芯片和计算单元,包括但不限于GPU、TPU、NPU等,以满足AI训练和推理对算力的巨大需求。同时,要在芯片设计、制造工艺等方面实现自主可控,降低对外部技术的依赖。

    软件生态构建:开发和优化适用于国产算力平台的深度学习框架、编译器、优化器等软件工具,构建起兼容性强、易于开发者使用的AI软件生态,以便于快速部署和运行AI应用。

    云边协同能力:考虑到AI应用的多样性,国产算力平台需要增强云边端一体化的能力,既能支持云端的大规模训练,又能实现边缘计算的实时推理,满足不同场景下的低延时和高效率需求。

    安全性与可靠性:在保障算力供应的同时,加强数据加密、安全隔离、故障恢复等技术的研究与应用,确保AI系统在运行过程中的数据安全和系统稳定性。

    标准制定与国际合作:积极参与国际AI相关的技术标准制定,争取在全球范围内拥有更多的话语权,同时加强国际合作,引进先进技术,输出优秀成果,推动国产算力平台走向世界。

    可持续发展与绿色计算:在追求高性能的同时,国产算力平台必须考虑能源消耗和碳排放问题,研发绿色、节能的计算技术,推动AI产业的可持续发展。
    国产算力土壤之上,能孕育出的AI创新之花包括但不限于:

    行业垂直解决方案:结合国内各行业特点,运用国产算力平台研发针对医疗、教育、交通、农业、工业制造等领域的AI解决方案,推动产业升级。

    原创AI算法模型:基于自主可控的算力平台,研究人员可以更加自由地进行AI算法和模型的创新实验,有望诞生具有中国特色和全球影响力的原创成果。

    普惠AI服务:通过国产算力平台降低成本,使AI技术更易普及至中小企业和普通开发者,促进全民创新和创业活动,催生更多面向细分市场的AI应用。

    智能社会治理与公共服务:在政务、安防、环保等领域,国产算力平台可支撑构建更加智能高效的社会治理体系,提供诸如智慧城市、智慧政务、智能环保等多种公共服务。

    前瞻性科研探索:在基础研究领域,国产算力平台有助于推动脑科学、量子计算、类脑智能等前沿科学领域的研究进展,孕育颠覆性的AI创新成果。

    2024-02-26 23:51:05
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  • 1.要助力国内AI走得更高更远,你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢?
    核心技术攻关:持续突破高性能芯片的设计与制造技术,特别是针对AI训练和推理的专用芯片,提高计算效率和能效比,缩小与国际顶尖水平的差距。

    生态体系完善:构建起涵盖芯片、服务器、操作系统、开发工具、算法框架等在内的完整AI生态链,确保国产算力平台具备足够的开放性和兼容性,吸引和扶持更多的开发者和合作伙伴。

    软件优化与协同:加强软硬件一体化设计,优化系统级集成,确保AI算法能够充分利用国产硬件的性能优势,实现端到端的高效运行。

    资源调度与管理:发展智能的资源调度和管理系统,以应对大规模分布式AI计算的需求,提高资源利用率和计算效率。

    数据安全与合规:强化数据安全技术,确保在国产算力平台上运行的AI应用满足严格的数据保护法规要求,尤其是在数据跨境传输和隐私保护方面。

    产学研深度融合:推动产学研合作,加强基础科学研究和关键技术转化,加快科技成果产业化进程,培养复合型AI人才,提升整个行业的创新能力。

    绿色发展:着眼未来,关注环保和可持续发展,研发节能降耗的计算技术,降低数据中心能耗,践行绿色AI的发展理念。

    2.国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?
    通过自主研发的AI芯片和算力平台,可以支持多种AI应用场景,实现核心技术的自主知识产权和不受外部制约的创新发展。在制造业、医疗健康、智慧城市、金融、教育等诸多领域,基于国产算力平台构建针对行业特性的AI解决方案,推动各行各业的数字化转型和智能化升级。随着国产算力平台性能的提升和成本的降低,将激励更多企业和开发者尝试AI应用创新,如生成式模型、多模态AI、强化学习等前沿技术的落地应用。通过算力平台的建设和AI技术的深化应用,有望打破传统行业格局,催生出全新的产业形态和商业模式,驱动整个经济社会的创新驱动发展。国产算力平台的成功发展,不仅能保障国内AI产业的安全自主,还能增强在全球AI市场的竞争力,推动中国AI技术与国际领先水平同步甚至超越

    2024-02-26 23:34:55
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  • 无所不能的蛋蛋

    1.要助力国内AI走得更高更远,你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢?
    技术研发与创新:继续加大投入,突破核心技术瓶颈,特别是在高端芯片制造、GPU、TPU等AI专用处理器的研发上,实现自主可控,提升计算效率和能效比。
    生态体系建设:建立和完善国产算力生态链,加强与国内外软硬件厂商的合作,促进上下游产业链协同创新,打造从芯片、服务器、操作系统到算法框架的全栈式解决方案。
    标准化与互操作性:积极参与国际标准制定,确保国产算力平台与国际主流技术标准接轨,提高产品的兼容性和可移植性,打破生态壁垒。
    服务能力提升:优化算力调度与管理机制,发展云端算力服务和边缘计算,提供更低延迟、更高可靠性的智能服务,满足多样化、个性化的客户需求。
    人才培养与储备:加大对高端人才的培养力度,鼓励高校和科研机构开展相关研究,形成持续的人才输送机制,为国产算力平台的长远发展提供智力支持。
    绿色发展与可持续性:在提升算力的同时,注重节能减排,研发绿色低碳的计算技术和数据中心,实现AI算力的可持续发展。

    2024-02-26 23:32:18
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  • 国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?

    1. 自主研发的大模型:基于国产算力平台,可以研发出具有自主知识产权的大模型。这些大模型可以应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别、语音识别等,打破国外技术垄断,提升我国在全球AI领域的竞争力。
    2. 创新应用:在国产算力平台的支持下,可以探索出更多创新应用。例如,在智能制造领域,可以利用AI技术实现生产过程的自动化和智能化,提高生产效率和产品质量。在智慧医疗领域,可以利用AI技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定,提高医疗水平和患者满意度。此外,还可以探索AI在智慧城市、智慧交通、智慧教育等领域的应用。
    3. 产业协同:国产算力平台可以促进产业协同,带动相关产业的发展。例如,在机器人、无人机等领域,可以利用国产算力平台提供的高性能计算和数据处理能力,推动这些领域的技术创新和产业发展。同时,也可以促进AI技术与传统产业的融合,推动产业转型升级。
    4. AI芯片与算法的协同创新:基于国产算力平台,可以研发出更加适合AI应用的芯片和算法。这些芯片和算法可以进一步提高AI的性能和效率,推动AI技术在各个领域的应用和发展。

    在国产算力土壤之上,可以孕育出多种AI创新之花。这些创新不仅可以推动我国经济社会的数字化转型,也可以提升我国在全球AI领域的竞争力。

    2024-02-26 09:33:05
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  • 为了助力国内AI走得更高更远,国产算力平台需要经历多方面的磨砺和革新。以下是一些主要的方面:

    1. 技术创新和突破:首先,国产算力平台需要不断进行技术创新和突破。这包括处理器、显卡等硬件设备的性能提升,以及算法和软件框架的优化。通过自主研发和创新,国产算力平台需要不断提升算法的效率和准确性,开发适用于不同领域的AI解决方案。
    2. 扩大规模和容量:随着AI应用的日益普及和复杂化,国产算力平台需要不断扩大规模和容量,以处理更多、更大规模的数据集和模型训练任务。这需要建设更多的数据中心和服务器集群,提供更大的存储容量和计算资源。
    3. 加强产业合作与融合:国产算力平台需要与各行业产业紧密合作,了解实际需求,深入探索AI在不同领域的应用场景,并提供定制化的解决方案。通过与产业的融合,国产算力平台可以更好地满足市场需求,推动AI技术在各个领域的落地和应用。
    4. 提升算力性能和效率:为了满足更大规模、更复杂的AI模型训练需求,国产算力平台需要不断提升计算能力和性能。这包括优化硬件设备的性能,以及算法和软件框架的优化,以实现更高效的计算和数据处理能力。
    5. 补齐短板,掌握核心技术:在关键领域如高端芯片、核心算法等,国产算力平台还需要加大力度补齐短板,通过产学研并举掌握核心技术。这有助于实现国内算力网络资源的自主可控,避免算力网络陷入被“卡脖子”的风险之中。
    6. 激发算力需求,加快应用创新:为了促进算网生态建设及健康发展,国产算力平台需要激发算力需求,加快应用创新。这包括降低算力使用成本,提高算力资源的供需平衡,以及推动典型应用和前沿创新应用的普及和商业化落地。

    国产算力平台在助力国内AI发展方面还有许多工作要做。通过技术创新、规模扩大、产业合作、性能提升、补齐短板以及激发算力需求等多方面的磨砺和革新,国产算力平台有望为国内AI的更高更远发展提供有力支持。

    2024-02-26 09:33:05
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  • 要促进AI更好的发展,可采取以下措施:

    加强人才培养:加大对AI领域的人才培养投入,包括设置相关专业课程、开展培训和研讨会等,培养更多具备AI技术与应用的专业人才。

    推动跨学科合作:鼓励各学科间的合作与交流,推动AI与其他领域的结合,如医疗、农业、城市管理等,开展跨学科的研究与应用。

    加大研发投入:提高AI技术研发的投入力度,支持基础研究、前沿技术探索和创新应用的开展,推动AI技术的不断突破和进步。

    建立合理的法律和政策框架:制定和完善AI相关的法律法规、政策和标准,保障数据安全和隐私,并促进AI技术的可持续发展。

    加强国际合作与交流:积极参与国际AI合作与交流,共享技术和经验,推动全球AI发展的合作和共赢。

    鼓励创新和创业:提供良好的创新创业环境,推动AI技术的商业化与产业化,引导企业创新,并为初创企业提供支持和资源。

    重视伦理与社会影响:引起广泛的伦理和社会影响的关注,确保AI技术的发展始终符合道德和社会价值观,并注重技术的公平性和可解释性。

    加大应用落地的推动:推动AI技术从实验室走向产业和社会应用,促进应用场景的广泛探索和落地,解决实际问题,推动经济和社会的发展。

    通过以上措施的综合推进,可以为AI的发展创造良好的环境和条件,进一步推动AI技术在各个领域的应用和发展,实现更好的发展。

    2024-02-25 20:31:52
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  • 1.提升算力水平:国产算力平台需要不断提升自身算力水平,以满足不断增加的AI大模型训练需求。这需要投入更多资金和资源,持续研发和优化计算硬件和软件。

    2.加强基础研究:国产算力平台需要加强对AI基础理论和算法的研究,以推动AI技术的创新和发展。这可以通过与高校和科研机构的合作来实现。

    开放合作:国产算力平台需要与国际顶尖算力平台开展合作,共同推进AI技术的研发和应用。这可以通过开放平台、开源软件等方式来实现,促进行业共赢。

    至于能够孕育出怎样的AI创新之花,我认为国产算力平台可以探索以下方向:

    产业应用创新:国产算力平台可以与各行业合作,研发并推广具有实际应用价值的AI解决方案,如智慧城市、智能制造等领域,为产业升级提供支持。

    人工智能安全创新:随着AI应用规模的扩大,AI安全问题也日益突出。国产算力平台可以加强AI安全研究和技术创新,如防范恶意攻击、保护用户隐私等方面,为AI应用提供更可靠的保障。

    人工智能人才培养创新:国产算力平台可以与高校合作,加强AI人才培养和培训,以推动人才队伍的壮大和技术水平的提升,为中国AI行业的长期发展奠定坚实基础。
    还要需要发展半导体

    2024-02-24 17:14:30
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  • 阿里云大降价~

    国家的算力如今被卡的很厉害,我们想要助力国内AI走得更高更远,国产算力平台需要经历以下磨砺和革新:

    资源整合与优化:国产算力平台需要整合国内的计算机资源,建立更加完善的资源分配和管理系统,以提高资源利用效率和计算性能。同时,还需要对硬件和软件进行优化,以实现更高效的计算和更佳的用户体验。

    技术创新与突破:国产算力平台需要在技术创新和突破方面投入更多的资源和精力,推动硬件和软件的升级与改进,以满足不断增长的AI大模型训练需求和其他尖端技术的竞争压力。例如,可以加强对异构计算架构的研究和应用,探索新一代计算技术的发展方向。

    开放合作与生态建设:国产算力平台需要积极开放和合作,与国内外的企业、高校和科研机构共同推进AI技术的研发和应用,加强人才培养和技术交流,共同建设开放的生态系统。

    至于能够孕育出怎样的AI创新之花,我认为国产算力平台可以探索以下方向:

    面向社会需求的AI应用创新:国产算力平台可以针对国内社会需求,研发并推广各种有意义的AI应用,例如医疗、教育、交通等领域,以帮助人们解决实际问题,提升生活品质。

    自主研发的AI核心技术创新:通过自主研发核心技术,例如语音识别、自然语言处理、计算机视觉等方面的突破,国产算力平台可以在AI技术领域占据更加重要的地位。

    AI与传统行业的融合与创新:国产算力平台可以加强与传统行业的合作,探索AI与制造业、金融、能源等行业的深度融合,为传统行业数字化和智能化转型提供支持。
    还是需要大力发展人才,发展半导体

    2024-02-24 17:14:30
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  • 1目前咱们国家算力还算充足,但仍然需要进一步优化,以及在硬件方面的一些不足仍需努力,ai也属于生产力的一种,降低了普通百姓的创新成本,但目前会使用ai的人仍然不多,还有许多人并不深入研究,究其原因是入门门槛稍高了,像pytorch之类的环境部署就可以劝退多数人,平台可以跟进每一个更新的版本出一些对应的教程,可以使受众更容易上手。

    2024-02-23 18:01:36
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  • 2智能交通和城市管理:国产算力平台可以为智能交通和城市管理领域带来创新。通过利用算力进行交通流量预测、智能交通信号优化和智能驾驶等,可以提高交通效率和安全性,减少交通拥堵和事故发生率。在城市管理方面,算力可以用于智能城市规划、环境监测和智慧能源管理等,提升城市的可持续发展和居民生活质量。

    2024-02-23 15:04:06
    赞同 13 展开评论 打赏
  • 2产业转型,依靠AI大力发展国民经济,挖掘更多机会,提高国民收入

    2024-02-23 15:00:08
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  • 1国产算力平台需要在关键技术领域进行深入研究和创新,如神经网络模型优化、分布式计算、自动化机器学习等。同时,也需要积极参与国际学术交流和合作,吸引全球顶级人才,推动算力技术的前沿进展。

    2024-02-23 14:56:11
    赞同 9 展开评论 打赏
  • 2国产算力平台可以针对特定的行业需求进行创新,开发出定制化的AI解决方案。例如,在医疗领域,可以将算力应用于医学图像诊断、基因组学研究和药物研发等方面,提高医疗服务的准确性和效率。在农业领域,可以利用算力进行农作物生长预测、病虫害监测和精细化农业管理等,提升农业生产的质量和产量。

    2024-02-23 14:51:05
    赞同 7 展开评论 打赏
  • 1.要助力国内AI走得更高更远,你认为国产算力平台还需经历哪些磨砺和革新呢?
    人才是推动AI发展的核心资源。国产算力平台需要加大对人才培养和引进的投入,建立完善的人才培养体系,吸引优秀的AI研究人员和工程师加入。同时,也需要积极与高校、研究机构和企业合作,培养更多的AI人才,提升整体创新能力。

    2024-02-23 14:49:07
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  • 1我觉得建立自己的生态系统尤为重要,才能使AI能够正向的发展

    2024-02-23 14:44:49
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  • 2.国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?
    更多重大基础算法和模型在国内首次破 Through,比如深度学习新领域的突破等。

    围绕国情需求培育出具有自主知识产权的AI产品和解决方案,比如政务助手、医疗支持等。

    扎根国内数据土壤 Incubation出AI应用,满足线下场景需求,如智慧城市、制造业智能化等。

    更多精致化的AI部署与运营案例累积,带动行业加速智能化转型。

    面向我国特色产业的AI投入力度加大,比如文化科技创新挖掘新领域。

    引领第三次AI波浪的创新需求孵化,如联邦学习、隐私计算新应用等。

    大数据/边缘计算等场景下,面向国情的AI解决方案成熟运营。

    AI公益与生态治理的探索成果在国际上发挥示范作用。

    2024-02-23 14:39:31
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  • 1硬件层面,继续提升CPU、GPU和ASIC等AI专用硬件的性能,尤其是性价比。

    实现规模化部署,支持大规模分布式训练和超大模型运行,优化网络和存储支持。

    强化计算资源的弹性可拓缩能力,支持用户精准按需购买算力。

    提供更多端到端AI服务如机器学习平台、人工智能开发套件等辅助工具。

    整合更多AI创新节点如数据中心、大数据平台、Super Computer等资源。

    提升安全性和隐私保护能力,支持在国产引擎和平台上运行安全的AI模型。

    加强与国内外AI公司和机构的深度合作,促进技术交流和产业协同。

    重视基础研究投入,培育更多AI安全、知识图谱等前沿技术和应用。

    2024-02-23 14:38:05
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