1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....而我国科研机构提出的创新方法相对较少且影响力不足。在大语言模型方面,谷歌的Bert和OpenAI的GPT最先开启了新时代,特别是OpenAI发布的ChatGPT成为AI发展路程上的个里程碑。而后续的GPT以其在多数任务指标上的优异表现,在众多语言大模型中仍然占据榜首。Meta开源的Llama大模型虽然稍晚性能稍逊,但是其开源属性,成为世界上众多大模型的源头。在文本生成图像方面,OpenAI的DALL〃E和谷歌的Imagen在年最先发布,以其高真实度的效果迅速引起了全球范围的注意,人工智能生成内容AIGC进入新时代。在文本生成视频方面,OpenAI在年月发布Sora,再次取得历史性突破。在大语言模型领域,国内的百度智源中科院等单位具有先发优势,推出文心言GLM等大模型。年以来在开源力量等因素的推动下,形成百模大战的繁荣局面,但整体上的性能没有超过GPT等国外模型。而在文本生成视频方面,国内与Sora的差距更为明显。促进我国生成式人工智能发展的对策建议在当前形势下,我国应在算力能效结合数据开放共享模型垂直应用生态综合健全等方面统筹规划,调动各方力量,实现全面发展。同志们作为信息化数字化智能化的新型技术基座,生成式人工智能对于提升国家战略地位与国际竞争力具有重要意义。年月以来,随着以ChatGPT为代表的大语言模型迅速发展,生成式人工智能GenerativeArtificialIntelligence,GenAI推动人工智能从算法智能AlgorithmicIntelligence,AI进入语言智能LinguisticIntelligence,LI时代,正在全面革新社会生产力。当前,大语言模型成为现代人工智能的基石,构筑起连接多模态的桥梁。年月美国OpenAI发布的Sora,以其长达分钟的高质量视频生成能力,进步开启了想象智能ImaginativeIntelligence,II新时代。Sora初步体现出世界模拟器的能力,为探索通用人工智能ArtificialGeneralIntelligence,AGI迈出了重要步......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....近期备受关注的Groq公司研发的大语言模型推理芯片LPU,推理速度可达H的十倍。综合来看,我国与国际算力先进水平的差距短期内进步拉大。数据。数据是生成式人工智能的核心要素之,我国在人工智能训练数据的质量和数量管理共享应用等方面与国外英文数据相比,存在些差距和挑战在数据质量和多样性方面,我国的中文数据虽然近年来快速增长,但在某些领域,如专业医疗法律等,高质量的标注数据仍然相对不足。英文数据由于互联网历史较长用户基数大,覆盖了广泛的文化和语境,积累了大量的高质量文本和多媒体数据,这有助于训练出更具泛化能力的AI模型。中文数据虽然在本土文化和语境上具有优势,但在处理多方言多文化背景下的数据上,仍需加强多样性和包容性。在数据管理和共享方面,我国公共数据范围广泛,但在开放共享和开发利用方面存在不足。例如,天气数据在范围和历史跨度上有所限制,法律领域的裁判文书网由公开转为内网查询。社会力量主要依赖海外优质开源数据集,中文语料主要来源于网络公开数据,政府数据贡献相对较少。为提升我国在AI领域的竞争力,需要加强公共数据的开放共享,优化数据管理和利用,鼓励政府和社会力量的合作,共同推动数据资源的高效开发和应用。总体而言,中文语料库的量质开源情况都不如英文,存在数据资源碎片化和流通机制不完善的问题,尚未形成对大模型提供有效数据资源的生态,定程度上阻碍了我国生成式人工智能的发展。联邦数据实验是探索最优模型的关键过程之,通过在解决方案空间中搜索,例如,使用强化学习和并行强化学习找到本地模型的最优参数。联邦融合组件负责将本地模型合成全局最优模型,通过使用专门设计的模型融合算法,如动态融合机制。联邦安全组件负责实现数据安全和隐私。数据所有权和使用权是分开的,即对于特定节点,数据存储在其本地地址,而这些数据训练的模型被转移到联邦融合和联邦数据实验组件,类似于联邦学习。此外,安全性还可以通过区块链或其他加密方法进步提高。从联邦数据实验和联邦融合的结果中,可以获得可信的联邦智能。第,持续算法创新,打造专业大模型,开拓垂直领域应用新场景......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....例如生成用于钓鱼攻击的逼真电子邮件或创建用于绕过安全系统的虚假凭证。在版权与隐私保护方面,在训练生成式人工智能模型时,可能需要大量的个人数据,这些数据如果未经妥善处理,可能会泄露个人隐私,增加数据泄露的风险。生成式人工智能在创作过程中可能会无意中复制或模仿受版权保护的作品,从而引发知识产权纠纷。（领导发言）我国生成式人工智能的发展现状与趋势_《人民论坛》_党刊推荐_文库_宣讲家网党课讲稿。第,大模型的规模效应ScalingLaw仍有扩展潜力。虽然研究新算法以替代Transformer的呼声日益高涨,但如Mamba等新架构尚在验证和改进阶段,未被广泛接受和使用。基于Transformer并结合MoE的架构在短期内仍将不断扩展规模效益的边界。第,多模态大模型是发力的重点。语言大模型能力相对完备,成为链接各个模态的桥梁,文生图文生视频等将逐步完善,促进从语言智能向想象智能的范式转换。第,行业大模型是重点方向。基于少数基础大模型打造面向特定行业的专业模型是AI行业赋能的有效方式,参数高效微调PEFT技术通过最小化微调参数数量和计算复杂度,能够显著降低训练时间和成本。例如,LoRAPromptTuning等技术能在计算资源有限的情况下,实现高效的迁移学习。第,生成式人工智能将进步增加对算力与能源的需求。随着大模型规模效应的进步发展,以及文生图文生视频等多模态应用需求的高速增长,算力紧缺将是未来段时间的常态,特别是我国在芯片受限的情况下这问题更加突出。同时,算力紧缺也将促进AI专用芯片的研发,面向底层算法加速的异构芯片将挤占Nvidia的市场,我国自主AI算力芯片也将快速成长。。在AISAIforScience领域,华为的盘古气象大模型利用深度神经网络和地球先验知识,实现了高精度的实时气象预测,超越了传统数值预测方法。化学领域,中国科学技术大学提出的ChemGPT模型华东师范大学的提出的,以及西北工业大学与华为合作的秦岭〃翱翔流体力学大模型,均在各自领域取得了定的成果。在教育领域,华东师范大学和北京语言大学分别开发的EduChat和桃李教育大模型......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....生成式人工智能对于提升国家战略地位与国际竞争力具有重要意义。年月以来,随着以ChatGPT为代表的大语言模型迅速发展,生成式人工智能GenerativeArtificialIntelligence,GenAI推动人工智能从算法智能AlgorithmicIntelligence,AI进入语言智能LinguisticIntelligence,LI时代,正在全面革新社会生产力。当前,大语言模型成为现代人工智能的基石,构筑起连接多模态的桥梁。年月美国OpenAI发布的Sora,以其长达分钟的高质量视频生成能力,进步开启了想象智能ImaginativeIntelligence,II新时代。Sora初步体现出世界模拟器的能力,为探索通用人工智能ArtificialGeneralIntelligence,AGI迈出了重要步。我国近年来也在生成式人工智能领域不断取得进展,文心言通义千问盘古混元Kimi等大模型在中文应用领域建立优势,呈现出百模争鸣的繁荣局面。同时,我国生成式人工智能也面临着算法低效数据不足算力紧缺能耗过高等问题,特别是我国在芯片受限的情况下,算力问题尤为突出。本文将介绍生成式人工智能的发展,重点分析我国生成式人工智能所面临的挑战,进步讨论对策,并展望未来发展趋势。生成式人工智能的源起与发展生成式人工智能是指类能够自主生成新内容的人工智能技术,这些内容可以包括文本图像音频和视频等多种形式。生成式人工智能通过学习已有数据的模式和结构,创造出全新的未曾出现过的数据实例。生成式人工智能的核心在于其创造性和创新性,它不仅仅是复制或模仿现实,而是能够基于已有知识进行创新,生成有价值的新内容。生成式人工智能模型的例子包括生成对抗网络GAN变分自编码器VAE和生成式预训练TransformerGPT等。生成式人工智能应用领域广泛,已经对艺术设计娱乐,甚至科学研究带来实质变革。生成式人工智能的发展前景广阔,它不仅能够为人们的日常生活带来便利,还能够帮助人们提高工作效率,促进产业升级,推进社会发展......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....产品更新速度大大减慢。英伟达在年发布了新代H芯片,显存容量提升至G,大模型推理速度翻倍。年月,英伟达又发布了Blackwell计算平台,性能显著提升。例如,训练万亿参数的GPT,使用Blackwell平台相比Hopper能耗大幅降低。相比之下,华为的昇腾Ascend在年就已推出,而升级版AscendB在年才小规模投入使用。此外,谷歌基于自研TPU的算力平台已经体现出强大的实力,近期备受关注的Groq公司研发的大语言模型推理芯片LPU,推理速度可达H的十倍。综合来看,我国与国际算力先进水平的差距短期内进步拉大。数据。数据是生成式人工智能的核心要素之,我国在人工智能训练数据的质量和数量管理共享应用等方面与国外英文数据相比,存在些差距和挑战在数据质量和多样性方面,我国的中文数据虽然近年来快速增长,但在某些领域,如专业医疗法律等,高质量的标注数据仍然相对不足。英文数据由于互联网历史较长用户基数大,覆盖了广泛的文化和语境,积累了大量的高质量文本和多媒体数据,这有助于训练出更具泛化能力的AI模型。中文数据虽然在本土文化和语境上具有优势,但在处理多方言多文化背景下的数据上,仍需加强多样性和包容性。在数据管理和共享方面,我国公共数据范围广泛,但在开放共享和开发利用方面存在不足。例如,天气数据在范围和历史跨度上有所限制,法律领域的裁判文书网由公开转为内网查询。社会力量主要依赖海外优质开源数据集,中文语料主要来源于网络公开数据,政府数据贡献相对较少。为提升我国在AI领域的竞争力,需要加强公共数据的开放共享,优化数据管理和利用,鼓励政府和社会力量的合作,共同推动数据资源的高效开发和应用。总体而言,中文语料库的量质开源情况都不如英文,存在数据资源碎片化和流通机制不完善的问题,尚未形成对大模型提供有效数据资源的生态,定程度上阻碍了我国生成式人工智能的发展。算法。算法数据和算力是深度学习大要素。在基础算法方面,年谷歌提出的Transformer已经成为生成式AI的核心模块。此后,多模态领域的CLIP......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏充分的详细性和完整性。——“.....应在持续鼓励算法创新的同时,以弥补算力短板促进产业升级解决行业痛点为出发点,着力打造专业大模型,开拓垂直领域应用新场景。通过专注于垂直领域的专业大模型,可以更有效地利用现有算力资源,避免在通用AI模型上的重复资源浪费。专业大模型针对特定问题进行优化,能够在有限的算力下实现更高的性能和效率。专业大模型能够针对特定行业的需求提供定制化的智能解决方案,推动传统产业的数字化和智能化转型,从而提升整个产业链的技术水平和价值创造能力。例如,在医疗金融交通教育等关键领域,专业大模型能够解决行业痛点问题,如提高疾病诊断的准确性优化金融服务的个性化推荐缓解交通拥堵等,持续增进人民福祉。第,探索TAOTrueDAO,发展智能联邦生态,健全智能生态。如前所述,人工智能技术的创新和健康发展涉及到算力算法数据多个要素,需要政府学术界企业以及社会大众的共同努力。因此,建立健全促进AI发展的生态体系十分关键。（领导发言）我国生成式人工智能的发展现状与趋势_《人民论坛》_党刊推荐_文库_宣讲家网党课讲稿。算力。在AI算力领域,美国英伟达公司在全球占据主导地位,而国内AI芯片制造商如华为寒武纪摩尔线程壁仞科技海光信息天数智芯等也在积极发展,百度科大讯飞等企业也联合国产芯片厂开放部署了自主可控大模型算力底座星火体机飞星号等平台。其中,华为在AI计算领域水平最为领先,推出了基于达芬奇架构的昇腾系列AI芯片。面对当前海外高性能芯片进口受限的现实,国产高性能芯片取得了定的发展,但与国际先进水平相比,仍存在定差距。以英伟达的HSXM和华为的昇腾AscendB为例,作为国际和国内主力AI芯片,HSXM的FP算力达到TFLOPS,是昇腾B的倍；显存方面,HSXM的GHBM是昇腾B的GHBM的倍,且新代显存带来的性能差距更大。此外,HSXM采用NVLINK技术,具有GBs的卡间互联带宽,是昇腾B的倍。英伟达的CUDA架构和专用库如CuDNN,形成了成熟的软硬件生态,而华为的CANN架构虽在不断完善,但起步较晚,在算子丰富度及算法优化方面仍存在差距。尤其值得注意的是......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....在过去,深度学习的理论与算法研究主要由学术界参与,而生成式人工智能的发展主要由包括OpenAIGoogleMetAnthropiMidjourney和StabilityAI在内的多家公司推动。这些公司在生成式人工智能领域投入了大量资源,并通过研发和商业应用推动了技术的进步和应用,使得生成式人工智能能够更快地从实验室走向市场,并在各个领域取得广泛的应用和影响。生成式人工智能在创造新内容和推动技术进步的同时,也可能带来系列安全问题,主要包括以下几个方面在虚假信息方面,生成式人工智能能够制作逼真的文本图像音频和视频内容,这可能导致虚假新闻伪造证据和误导性信息的产生和传播,对社会秩序和公共安全造成威胁。通过生成式人工智能技术,深度伪造技术Deepfakes可以创建逼真的伪造人脸和声音,这可能被用于身份冒充欺诈和诽谤,侵犯个人隐私和名誉权。生成式人工智能模型可能被用于制造恶意软件或进行网络攻击,例如生成用于钓鱼攻击的逼真电子邮件或创建用于绕过安全系统的虚假凭证。在版权与隐私保护方面,在训练生成式人工智能模型时,可能需要大量的个人数据,这些数据如果未经妥善处理,可能会泄露个人隐私,增加数据泄露的风险。生成式人工智能在创作过程中可能会无意中复制或模仿受版权保护的作品,从而引发知识产权纠纷。算法。算法数据和算力是深度学习大要素。在基础算法方面,年谷歌提出的Transformer已经成为生成式AI的核心模块。此后,多模态领域的CLIP,生成式领域的扩散模型DiffusionModel混合专家模型MoE等方法均由国外机构提出并发展,而我国科研机构提出的创新方法相对较少且影响力不足。在大语言模型方面,谷歌的Bert和OpenAI的GPT最先开启了新时代,特别是OpenAI发布的ChatGPT成为AI发展路程上的个里程碑。而后续的GPT以其在多数任务指标上的优异表现,在众多语言大模型中仍然占据榜首。Meta开源的Llama大模型虽然稍晚性能稍逊,但是其开源属性,成为世界上众多大模型的源头。在文本生成图像方面,OpenAI的DALL〃E和谷歌的Imagen在年最先发布......”。

8、以下这些语句面临几个显著的问题：标点符号的使用不够规范，影响了句子的正确断句与理解；句子结构方面，表达未能达到清晰流畅的标准，影响阅读体验；此外，还夹杂着一些基本的语法错误——“.....人工智能生成内容AIGC进入新时代。在文本生成视频方面,OpenAI在年月发布Sora,再次取得历史性突破。在大语言模型领域,国内的百度智源中科院等单位具有先发优势,推出文心言GLM等大模型。年以来在开源力量等因素的推动下,形成百模大战的繁荣局面,但整体上的性能没有超过GPT等国外模型。而在文本生成视频方面,国内与Sora的差距更为明显。促进我国生成式人工智能发展的对策建议在当前形势下,我国应在算力能效结合数据开放共享模型垂直应用生态综合健全等方面统筹规划,调动各方力量,实现全面发展。算力。在AI算力领域,美国英伟达公司在全球占据主导地位,而国内AI芯片制造商如华为寒武纪摩尔线程壁仞科技海光信息天数智芯等也在积极发展,百度科大讯飞等企业也联合国产芯片厂开放部署了自主可控大模型算力底座星火体机飞星号等平台。其中,华为在AI计算领域水平最为领先,推出了基于达芬奇架构的昇腾系列AI芯片。面对当前海外高性能芯片进口受限的现实,国产高性能芯片取得了定的发展,但与国际先进水平相比,仍存在定差距。以英伟达的HSXM和华为的昇腾AscendB为例,作为国际和国内主力AI芯片,HSXM的FP算力达到TFLOPS,是昇腾B的倍；显存方面,HSXM的GHBM是昇腾B的GHBM的倍,且新代显存带来的性能差距更大。此外,HSXM采用NVLINK技术,具有GBs的卡间互联带宽,是昇腾B的倍。英伟达的CUDA架构和专用库如CuDNN,形成了成熟的软硬件生态,而华为的CANN架构虽在不断完善,但起步较晚,在算子丰富度及算法优化方面仍存在差距。尤其值得注意的是,英伟达等企业的AI芯片快速迭代升级,而我国由于受到芯片制造技术封锁,产品更新速度大大减慢。英伟达在年发布了新代H芯片,显存容量提升至G,大模型推理速度翻倍。年月,英伟达又发布了Blackwell计算平台,性能显著提升。例如,训练万亿参数的GPT,使用Blackwell平台相比Hopper能耗大幅降低。相比之下,华为的昇腾Ascend在年就已推出,而升级版AscendB在年才小规模投入使用。此外......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....文心言通义千问盘古混元Kimi等大模型在中文应用领域建立优势,呈现出百模争鸣的繁荣局面。同时,我国生成式人工智能也面临着算法低效数据不足算力紧缺能耗过高等问题,特别是我国在芯片受限的情况下,算力问题尤为突出。本文将介绍生成式人工智能的发展,重点分析我国生成式人工智能所面临的挑战,进步讨论对策,并展望未来发展趋势。生成式人工智能的源起与发展生成式人工智能是指类能够自主生成新内容的人工智能技术,这些内容可以包括文本图像音频和视频等多种形式。生成式人工智能通过学习已有数据的模式和结构,创造出全新的未曾出现过的数据实例。生成式人工智能的核心在于其创造性和创新性,它不仅仅是复制或模仿现实,而是能够基于已有知识进行创新,生成有价值的新内容。生成式人工智能模型的例子包括生成对抗网络GAN变分自编码器VAE和生成式预训练TransformerGPT等。生成式人工智能应用领域广泛,已经对艺术设计娱乐,甚至科学研究带来实质变革。生成式人工智能的发展前景广阔,它不仅能够为人们的日常生活带来便利,还能够帮助人们提高工作效率,促进产业升级,推进社会发展。生成式人工智能研究范式与之前的深度学习有着明显的不同之处。在过去,深度学习的理论与算法研究主要由学术界参与,而生成式人工智能的发展主要由包括OpenAIGoogleMetAnthropiMidjourney和StabilityAI在内的多家公司推动。这些公司在生成式人工智能领域投入了大量资源,并通过研发和商业应用推动了技术的进步和应用,使得生成式人工智能能够更快地从实验室走向市场,并在各个领域取得广泛的应用和影响。生成式人工智能在创造新内容和推动技术进步的同时,也可能带来系列安全问题,主要包括以下几个方面在虚假信息方面,生成式人工智能能够制作逼真的文本图像音频和视频内容,这可能导致虚假新闻伪造证据和误导性信息的产生和传播,对社会秩序和公共安全造成威胁。通过生成式人工智能技术,深度伪造技术Deepfakes可以创建逼真的伪造人脸和声音,这可能被用于身份冒充欺诈和诽谤,侵犯个人隐私和名誉权......”。

10、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....展示了大模型在辅助教学过程中的重要作用。在工业领域,中国广核集团推出的锦书核工业语言大模型中科院大连化物所的化工大模型中工互联公司的智工大模型,以及中煤科工西安研究院的GeoGPT地质大模型,提升了工业领域的智能化水平。在医学领域,华南理工大学的生活空间健康大模型扁鹊BianQue和心理健康大模型灵心SoulChat香港中文大学的华佗GPT模型浙江大学的启真医疗大模型医联科技的medGPT大模型,以及多个中医药大模型如百度健康的岐黄问道大模型华东师范大学的神农中医药大模型ShenNongTCM复旦大学和同济大学合作的仲景中医大语言模型CMLMZhongJing南京大学与郑州大学的黄帝模型HuangDi等等,推动了医疗健康领域的智能化发展。在金融领域,中国科学院成都计算机应用研究所的聚宝盆金融知识问答大模型度小满的轩辕千亿级开源金融大模型恒生电子的LightGP澜舟科技的孟子大模型,以及香港科技大学的InvestLM投资金融大模型,在金融行业中发挥日益重要的作用。（领导发言）我国生成式人工智能的发展现状与趋势_《人民论坛》_党刊推荐_文库_宣讲家网党课讲稿。第,大模型的规模效应ScalingLaw仍有扩展潜力。虽然研究新算法以替代Transformer的呼声日益高涨,但如Mamba等新架构尚在验证和改进阶段,未被广泛接受和使用。基于Transformer并结合MoE的架构在短期内仍将不断扩展规模效益的边界。第,多模态大模型是发力的重点。语言大模型能力相对完备,成为链接各个模态的桥梁,文生图文生视频等将逐步完善,促进从语言智能向想象智能的范式转换。第,行业大模型是重点方向。基于少数基础大模型打造面向特定行业的专业模型是AI行业赋能的有效方式,参数高效微调PEFT技术通过最小化微调参数数量和计算复杂度,能够显著降低训练时间和成本。例如,LoRAPromptTuning等技术能在计算资源有限的情况下,实现高效的迁移学习。第,生成式人工智能将进步增加对算力与能源的需求。随着大模型规模效应的进步发展......”。