长远来看,道竟我国需要强化抓规划、道竟强基础、攻技术、创产品、建生态、育人才全方位布局和顶层设计,超前部署并启动支撑核心关键技术攻关和重点项目,搭建面向智能科研的数字科研协同创新平台,高度重视协同创新体系建设,深化交叉学科体系建设及交叉型人才队伍培养,坚持需求导向,深化AI+农业应用场景,打造高水平AI+农业的行业创新基地,构建完整的智能农业生态体系,助力发展农业新质生产力
随着AI技术的不断进步和应用的深入,将魔中国在全球AI领域的影响力和领导地位将更加凸显。这一非正式的观察后来在OpenAI的GPT-1语言模型中得到了验证,爪伸并被认为是大模型发展的金科玉律。
然而,向小学生OpenAI论文的合著者、向小学生前OpenAI研究副总裁、Anthropic创始人DarioAmodei,在11月的一期播客中透露,他在2014年与吴恩达在百度研究AI时,就已经发现了模型发展的规律ScalingLaw这一现象。但这篇论文的重要性被严重忽视,道竟OpenAI在2020年的ScalingLaw研究中引用了百度研究人员在2019年发表的论文《BeyondHuman-LevelAccuracy:ComputationalChallengesinDeepLearning》(超越人类水平的准确性:道竟深度学习的计算挑战)。有研究者表示,将魔正是百度的早期研究为AI大模型的发展奠定了理论基础,并在2019年发布了第一代文心大模型,几乎与OpenAI处于同一时期。
批评者称,爪伸OpenAI有选择地引用了百度2019年的论文,而忽略了2017年早些时候的研究,而该研究才是ScalingLaw概念的真正原始来源。此外,向小学生行业人士也发文称,关于ScalingLaw的原始研究实际上来自2017年的百度,而不是2020年的OpenAI。
知名媒体《南华早报》在其报道《百度在OpenAI之前就发现了ScalingLaw?AI领域的辩论重新燃起》中指出,道竟尽管美国在AI模型创新方面一直被视为领先者,道竟但最新的讨论显示,中国在探索这些概念上可能更为超前。
百度还透露,将魔截至11月初,百度文心大模型的日均调用量已经达到了15亿,相较一年前首次披露的5000万次,增长约30倍。通过深入剖析正反两方面案例,爪伸引导员工对标先进找差距,反思不足促提升,进一步增强员工主动服务的自觉性。
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(责任编辑:张文光)