开源大模型是基于开源软件模式，由开发者共同参与、共同维护、共同发展的机器学习模型。开源由开源规则、开源对象、开源基 础设施、参与主体组成
第三阶段AI聚焦学习环节,注重大模型的建设,AI能力覆盖学习和执行;第四阶段则聚焦执行与社会协作环节,开始注重人机交互协作,注重人类对人工智能的反馈训练
数据、算力、算法作为人工智能发展的核心三要素已经具备基础条件;大数据+大算力+通用大模型成为新的发展范式;大模型开源生态成为推动AI产业发展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的开源生态体系,探讨了其在不同行业中的应用,并展望了未来的商业化潜力与挑战,闭源大模型的融资规模G于开源大模型
提供了详细的数据分析、图表和预测模型，以及对未来AI技术和应用的深入探讨。整体而言，报告对AI产业的未来发展持乐观态度，并认为AI将深刻影响社会生产力和人类生活的各个方面
生成式人工智能技术可以用于参与数字内容创作，突破传统内容创作的数量约束，有着更为流畅和G效的人机 交互模式，减少了重复性的任务负担，实现生产力解放
面对行业用户多样的智能化需求,AI如何真正走出实验探索期,实现与不同行业的众多业务场景的融合,帮助企业实现商业价值,是AI在企业数字化转型中面临的首要挑战
挑选了5个典型案例进行分析,深入分析中小企业在 AI 时代的机遇,评估中小企业当前智能化的现状,找出智能化过程中遇到的痛点, 给出中小企业应对 AI 时代的路径建议
金融行业中不少细分L域的L先者已经开始将生成式人工智能引入业务实践,其出色的内容理解和创造能力将对金融服务行业不同细分赛道带来J大的效能提升
将煤矿和非煤矿山智能化标准建设纳入同一体系，通盘考虑、统筹规划，注重大数据、人工智能、机器人等新技术与传统矿山行业深度融合
核心的智能调度模块预计提升整体生产效率 10~30%,按照 1000mt/a 生产规模计算,每年可多 开采 100~300 万 t 原煤,年经济效益预计大于 3 亿元
打造具有安全可靠,无人值守,实时预警能力的智慧物 流系统;实现预付款,货场和市场数据管理,调度指挥,结算和报表管理信息化, 配套集装箱车号识别系统集成以及新铁运联货票应用信息系统集成
