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  2020年,大规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处理器)与TPU(张量处理器)等高性能计算芯片进步、云计算与分布式计算架构发展,以及互联网和移动互联网发展积累的海量数据,使得训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展了人工智能的能力边界,这些大模型具有千亿级参数,通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能,能够完成高质量的自然语言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任务。此外,具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界,使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行,利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律,进行自我训练和迭代升级,实现智能水平快速进化。

  二是攻克关键核心技术。人工智能关键核心技术是行业发展的重中之重。核心产业技术方面,重点支持基础科研和大模型技术攻关,鼓励企业与科研机构协同合作,集中优势资源突破技术瓶颈,为产业发展筑牢根基。同时,着力建设自主可控的AI软件工具系统,摆脱对CUDA(统一计算设备架构)等国外技术生态的依赖,开发具有自主知识产权的计算平台,基于开源开放和国产化平台开展原生大模型开发和应用创新。行业应用的核心技术方面,鼓励龙头企业牵头组成创新联合体,聚焦行业关键共性场景联合开发深度学习、机器学习等核心算法模型,通过持续创新不断提升模型的性能与精度,推动专用多模型“垂直做精”与通用大模型“横向扩展”形成互补。

  2013年7月,21岁的余建昌背着行囊踏上格尔木这片热土。他白天跟着师傅查设备、消缺陷,晚上抱着图纸啃原理、做笔记,遇到棘手的难题便连夜翻阅专业资料自学。

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