人工智能

100个人工智能核心术语与70条常见人工智能知识问答。

《报告》立足全球人工智能标准化全景，系统分析了全球人工智能标准化发展的现状与趋势，剖析关键挑战与困难，并为发展负责任的人工智能标准提出了具体建议。

报告聚焦智算中心赋能，围绕需求场景、关键能力、落地生态这三个关键环节，阐述最新发展趋势，致力于进一步释放智算中心的赋能效应，助力人工智能与实体经济深度融合。

人工智能和量子计算的结合，正在为芯片设计奠定一种全新的基础。

人工智能工具可以通过预测问题、优化资源和自动扩展来改善云环境，使管理员能够提高性能并降低成本。

随着传感器、合成数据、人工智能、机器人技术、数字孪生和扩展现实技术的逐步成熟，它们将在各个应用领域实现广泛渗透。

报告既覆盖 AI 模型迭代、多模态融合等技术核心，也深入 AI 在文艺、教育、医疗、工业等领域的落地，同时分析中美 AI 竞争格局与伦理风险，为行业提供全景参考。

人工智能/机器学习工作负载主要由向量和矩阵运算构成，GPU 和 TPU 在这些方面表现出色——但代价是消耗大量电力并增加架构复杂性。

当前，我国大模型一体机技术能力持续突破、产业生态初具规模、应用场景百花齐放，但仍面临技术自主创新能力较为薄弱、应用场景适配难、安全隐私保障机制待完善等挑战。

11个你应该避免向ChatGPT寻求建议的领域。