人工智能报告

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中国信息通信研究院-人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）
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中国信息通信研究院-人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）

人工智能
随着“十四五”规划等国家政策的深化落地，人工智能（AI）发展迎来又一轮红利，特别是以ChatGPT为代表的生成AI产品预示着AI商业变现过程将进一步提速，AI工程化热度进一步提升。人工智能研发运营体系（MLOps）作为AI工程化重要组成部分，呈现出方法论逐渐成熟、落地应用持续推进的态势。2023年3月16日，“AI工程化论坛暨MLOps实践指南发布会”在京举办。会上，中国信息通信研究院（简称”中国信通院“）发布《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》。
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ChatGPT技术原理、演进路线和应用场景专题分析
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ChatGPT技术原理、演进路线和应用场景专题分析

ChatGPT 人工智能
为什么 ChatGPT 如此重要？AI C 端产品中的第一个爆款，可能代表着商业化的拐点。1）从用户体验上，比起竞品和上一代产品，ChatGPT 的连续对话能力明显更强，具备了大范围商业化的潜力。2）从应用场景的潜力上，语义文本类产品想象空间较图片类更大。短期看有望落地的包括更专业的客服机器人、更垂直更专业化的 AI（如医疗教育领域）、新一代的智能搜索等。3）ChatGPT的出现或将加快巨头对于 AI 的发展速度。ChatGPT 的成功或将促进各科技巨头加大对于 AI 的研发投入，如谷歌近日宣布
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AI行业跟踪报告：百度文心一言发布在即，把握AI软硬件投资机会
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AI行业跟踪报告：百度文心一言发布在即，把握AI软硬件投资机会

AI 人工智能 百度 文心一言
GPT4引领认知革命，国内百度文心一言发布在即；文心大模型场景全面，开启我国AI追赶序幕，建议从三大层面关注AI软硬件投资机会：1、AI公司：大模型为AI应用最核心中枢，人工智能公司正打开想象天花板，建议关注三六零（A股唯一自研大模型公司）。2、上游算力：训练模型带动算力需求，AI算力芯片为关键，建议关注寒武纪（A股AI算力芯片龙头）。3、下游应用：建议关注百度生态合作伙伴及下游垂类应用企业。
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传媒行业AIGC专题报告：未来已来，AI如何赋能传媒行业
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传媒行业AIGC专题报告：未来已来，AI如何赋能传媒行业

AIGC 人工智能
1、ChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+数据共振Ø ChatGPT引起全球热烈反响，上线仅五天用户突破百万，ChatGPT在文本交互和语言理解方面能力的显著进步或为通用人工智能的实现带来曙光。究其先进性根本，ChatGPT在以往基础上推进算法革新优化，辅以强大算力支持，并以大规模数据共振，协同助推这一划时代产品诞生。OpenAI以B端提供API接口流量+C端订阅收费模式，探索ChatGPT商业化路径。展望未来AI将横纵向并行，结合技术深化与能力边界拓展，进一步铺开应用面。2、数字内容生
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ChatGPT专题报告：文心一言发布在即，大模型有望引领产业智能化变革
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ChatGPT专题报告：文心一言发布在即，大模型有望引领产业智能化变革

ChatGPT 人工智能
ChatGPT 热度不减，大模型发展迈进新时代。ChatGPT 发布至今已经过去 4 个多月，但热度仍然不减。 2023 年 3 月， OpenAI 上线了基于 GPT-3.5 Turbo 模型的ChatGPT API，允许第三方开发人员通过 API 将 ChatGPT 集成到他们的应用程序和服务中，相比于之前一代开放的 Davinci 模型成本降低了 90%，有望加速其在商业化领域的落地。目前 AIGC 领域的产业格局已初步建立，可分为基础层、中间层和应用层。我们认为，完整的大模型在垂直场景落
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ChatGPT专题报告：GPT，大模型多模态应用展望
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ChatGPT专题报告：GPT，大模型多模态应用展望

ChatGPT 人工智能
ChatGPT通过大模型突破AI瓶颈，GPT-4多模态应用带动商业化加速。ChatGPT凭借大算力、大规模数据训练、基于人类知识的强化学习等方式突破AI技术瓶颈，获得超预期的用户体验效果与市场反响。回顾GPT系列模型演进，GPT-1结合无监督预训练与有监督微调过程，GPT-2突出零样本设定，GPT-3强调上下文学习能力，参数量、训练数据量不断提升。我们预计即将推出的GPT-4或支持多模态应用，开启通往人工通用智能（AGI）之路，并有望控制训练成本，降低使用门槛。目前，ChatGPT已在C端推出C
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AI基础数据服务行业研究：AI掘金潮下的“燃料”，新场景催化数据采标需求加速释放
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AI基础数据服务行业研究：AI掘金潮下的“燃料”，新场景催化数据采标需求加速释放

人工智能 AI
AI基础数据服务商脱胎于专业数据采标分工需求。国内 AI基础数据服务产业主要包括上游-数据产生及产能资源、中游-训练数据生产、下游-AI 算法研发三大产业环节。数据工程是 AI 工程基础环节，目前正处于市场格局渐趋清晰，新老技术迭代、下游需求加速释放的关键节点。AI 快速落地叠加数据量指数级跃升，2025 年国内百亿规模可期。场景侧，AI 已在金融、医疗、交通、安防等多个垂直场景深度落地，且应用场景拓展势能强劲，伴生数据海量增长；产品侧，据信通院，自 OpenAI 于 2020年推出 GPT-3
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人工智能行业专题报告：AIGC空间广阔，行业应用大有可为
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人工智能行业专题报告：AIGC空间广阔，行业应用大有可为

人工智能 AIGC AI
AIGC 空间广阔，商业化落地持续推进AIGC 的落地痛点在于成本高昂的通用大模型与下游垂直应用场景需求的不匹配。ChatGPT 热度持续提升，一方面推动了科技巨头持续加大 AI 投入，另一方面也直接带动下游付费意愿提升，进一步加速 AIGC 应用落地和商业变现，AIGC产业迎来发展良机。（1）从内容形态来看，AIGC 应用包括文本、音频、图像、视频、代码、多模态等内容生成形式，根据红衫资本预测，AIGC 将首先在文本和代码领域落地应用，随后逐渐拓展至图像和视频领域。（2）从应用价值来看，AIG
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人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对
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人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对

ChatGPT 人工智能
ChatGPT（GPT，Generative Pre-trained Transformer, 生成预训练转换器）的出现反映出了人工智能发展的新趋势，即AI正在从感知智能向认知智能快速发展。美国作为人工智能发展领域的前沿国家，其拥有一系列具备充足技术和资金资源的公司和实验室，如谷歌、微软、OpenAI等。中国作为人工智能领域发展的重要参与者，中国正在加快其在通用大模型领域的投资与研究。例如，百度、腾讯、阿里、科大讯飞等大型科技公司正在加速开发该领域的技术。
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汽车行业全面拥抱AI智能时代：智行千里
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汽车行业全面拥抱AI智能时代：智行千里

AI 人工智能
今天，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI ）和机器学习（Machine Learning, ML）技术的日益成熟，人工智能与机器学习技术早已脱离了资本炒作，正在迈向全面的商业化阶段，并与产业深度融合。正如历史上交通工具引擎的演进，车从蒸汽机车进化到内燃机车，再演进到电力机车，到今天的高铁，新引擎不断带给交通工具更快的速度、更高的效率、更好的体验，并让系统更加的安全稳定。而人工智能与机器学习技术也正在协助企业构建业务发展的“新引擎”，帮助企业获客，提升运营与生产效
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AIGC行业专题报告：国内大模型概览
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AIGC行业专题报告：国内大模型概览

AIGC 人工智能
自ChatGPT推出以来，国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型，有望推动大模型发展。2月7日，百度官宣“文心一言”。2 月 20 日，复旦大学发布了类 ChatGPT 模型 “MOSS”，并面向大众公开邀请内测，国产大模型有望迎来爆发式增长。需求和政策两方面，合力推动AI产业增长。国内应用层面的需求推动AI产业的加速发展。根据IDC数据预测，2021年中国人工智能软件及应用市场规模为51亿美元，预计2026年将会达到211亿美元。数据、算法、算力是AI发展的驱动力，其中数据是A
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