本文全面介紹了大模型的基本概念、關鍵技術、典型應用以及未來發展，強調了大模型在推動人工智能領域進步中的重要作用。
基礎概念：大模型指的是參數規模超過千億級的人工智能模型，它們在數據需求、資源消耗和歷史發展方面都有顯著特點。
關鍵技術：包括海量訓練數據的采集與處理、基底大模型的構建、智算底座的高性能計算、訓練平臺的資源優化、模型優化技術等。
典型應用：大模型在通用和行業特定領域都有廣泛應用，如搜索引擎、語言翻譯、內容推薦、醫療診斷、法律分析等。
未來發展：大模型可能會對經濟產生顛覆性影響，面臨的挑戰包括人才、算力和數據集的缺乏，同時，AI智能體和文生視頻大模型是未來的重要發展方向。
技術經濟影響：預計大模型等技術將顯著推動經濟增長，與歷史上的蒸汽機、信息技術等技術革新相當。
國內發展挑戰：中國在AI人才、算力資源和高質量數據集方面面臨挑戰。
智能體與工作流：AI智能體結合大模型和工作流，能夠實現更高效的決策和行動，推動行業進步。
文生視頻大模型：技術原理包括文本理解、場景構建、視覺生成等，未來可能在傳媒、廣告、娛樂等行業產生重大影響。
機器人與智能化：大模型與機器人結合，推動從自動化到智能化的轉變，實現更復雜的任務。
通用人工智能（AGI）：AGI的定義、人類如何迎接AGI的到來，以及它對未來社會可能產生的影響。
附件：2024穿越智算奇點-解鎖大模型的無限可能，介紹了大模型的基本概念、關鍵技術、典型應用以及未來發展
提供及時專業的行情點評,詳細解讀市場波動對持倉的影響,通過引入AI的智能服務能力在忙時托管,拓展一線接觸外延;支持總分行用戶靈活配置、發布 AI智能財富顧問的對話流程
AI聊天機器人、搜索、寫作、圖像、視頻、音頻及教育應用領域均呈現增長，其中ChatGPT和中國產品表現突出，預計專業化和輕量化將成為未來趨勢
人工智能技術與先進制造技術正在深度融合,包含了數字化制造、數字化網絡化制造和新一代智能制造三種基本范式,實現制造業數字化轉型、智能化升級
Transformer模型是一種采用自注意力機制的深度學習模型，大模型訓練的目標是最大化模型性能，通過增加數據集大小和增加模型中的參數量兩種途徑來提升模型性能
Matter協議的普及使得不同品牌的設備實現更好的互操作性，提升了消費者體驗；消費者需求正從基礎的家居自動化向高度智能化、個性化的方向轉變
大多數專業人士認為人工智能將對其職業生涯產生重大影響，市場對人工智能的看法總體積極;報告強調了人工智能在道德和監督方面的挑戰
報告指出了AI應用生態中的三類典型廠商策略：創新AI應用、構建AI開發層能力和布局AI Agent掌握用戶入口;分析了AI應用如何成為新時代的用戶入口
2027 年中國 AI 手機滲透率有望達 51.9%，出貨量有望達 1.5 億臺，2023-2027 年 CAGR 有望達 96.80%；有望拉動 SoC、存儲、散熱等上游產業鏈環節的需求增長
87%的企業已經或計劃在兩年內部署人工智能，83%的企業認為人 工智能將在未來2-5年內對企業的生產和 管理產生實際可見的影響
中國AI亞健康行業尚處發展初期，市場體量較 小，2018-2022年市場規模由1.5億元增加至6.7 億元，預計未來2023-2027年市場規模將由9.6 億元擴大至37.6億元
六成以上中小企業仍處于轉型早期階段，即處于單點嘗試階段和局部建設階段的企業分別占比32.4%和30.2%；制造業數字化轉型由于更為復雜
視頻模型Sora，意義不亞于ChatGPT發布；沿用LLM訓練思路：將高質量圖片/視頻進行降維，統一為patch進行訓練；模擬影響世界狀態的簡單行為
