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——“.....在大模型RAG中,通过对任务的理解,利用检索引擎进行搜索,之后基于PageRank等网页排序算法获得相关知识的排序,再将搜索且排序的检索结果汇合形成新的提示词进行提问或发出指令,最后再利用各种大小语言模型,以期获得更加精准与合理的回答。大量实验结果表明,这种创新的技术解决方案不仅无须上载私有的行业文档资料及专业知识库,克服对数据安全与知识产权保护的应用焦虑,而且可以有效地缓解幻觉,提高准确率与用户体验,还能提升大模型的时效性逻辑推理能力长期记忆及对各种外部或外挂工具的复用能力等。年下半年以来,可直接赋能人形机器人和自动驾驶的多模态大模型多模态具身智能体得以迅猛发展,人工智能的应用逐步从互联网空间走向真实的物理世界,开始更加重视与实体经济的融合发展,并赋能新制造新能源与新零售等垂直领域或行业的产业部署与跨界应用。人工智能的应用在全球范围呈现爆发性增长态势,我国大模型产业发展迎来重要窗口期。随着GPTV等的正式发布,多模态大模型已具有读图读音或直接看懂图像视频与听懂语音的能力。例如,基于单段式端到端视觉语言动作大模型的智能体,利用少量编程即可构建出视觉神经网络,然后通过直接观看人类移动或操作视频就可进行直觉或本能的快思维自主学习,从而获得在真实物理世界中的相应技能。总体来看,相对于过去分段式的人工智能方法,单段式或单模型的端到端视觉语言动作大模型及其解决方案是自动驾驶与人形机器人研发范式的个根本性改变,是真正的全自主学习人工智能解决方案。正是由于上述新范式新导向的出现,我们有理由相信自动驾驶将有可能实现L级别,甚至达到完全人类水平的L级别。具身智能体人形机器人将渗透到实体经济的千行百业......”。

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——“.....推进人工智能治理的国际合作。与此同时,为了提高智能体的学习效率与质量,应进步引入Sora空间智能等世界模拟器,用于提供合成视频训练数据,以弥补人类视频训练数据的不足,并提高训练效能。其次,在AI算力基础设施的需求与产业化部署方面,随着多模态大模型与具身智能体的发展,尤其是单段式端到端视觉语言动作大模型的范式变革,由于涉及时空像素空间的物理学规律模拟,因此对分布式预训练的AI算力需求巨大。视觉作为高阶模态时空上下文长序列,同时考虑到生成式人工智能的规模化定律ScalingLaw与涌现能力,因此发展基础大型语言模型行业大模型多模态视觉语言动作大模型与通用世界模拟器作为合成视频数据等,均需要极大的AI算力作为支撑。为此,我们需要有效构建并充分利用个E量级的全国体化AI算力基础设施,以泛在的智慧云方式,大幅减少重复建设与资源浪费,补齐短板,发挥优势。在模型与算法创新方面,针对长尾应用与边缘事件,前述单段式端到端视觉语言动作大模型带来了历史性机遇,极有可能成为技术突破的有效方案。目前围绕多模态大模型与具身智能体的理论与技术创新,如Transformer模型的平替与升级换代已成为全球科技界产业界共同关注的创新焦点。考虑到Transformer模型通常具有次方的计算复杂度,因此各种具有线性复杂度,乃至常数复杂度的新代注意力模型与在线学习模型,成为当前学术研究的重点。此外,基础大模型的性能上限在哪里？规模化定律是否具有更大程度的普适性？如何突破符号水平的复杂逻辑推理能力？有关数据智能新物种的自主意图自我意识与自我进化等是否应设定为人类发展通用人工智能的红线？这些已成为有关模型与算法创新的热点问题。最后......”。

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——“.....原因是面对长尾与边缘挑战,人们不能通过感知决策列举的方式,全面探索和尝试所有可能的路径和方法。因而在相当程度上降低了多模态智能体的环境适应性与自主能力。在高AI算力的支撑下,大模型落地应用场景以学习解决切问题,通过远比人类强大的高效的自监督学习,实现了对人类全部文本语料数据的模拟,基于多模态方式完成对人类各种感知与行为动作能力的模仿学习,并最终利用多模态智能体与真实物理世界的交互式强化学习,获得从形似到神似的性能跃升。在此过程中,大模型方法本质上构建并利用了某种意义上的人类语言智能与知识驱动模型,获得了时空场景的理解能力与逻辑推理能力,也进行了结合虚实平行世界的交互式自主探索与最优策略迁移。这些不仅为大模型面向开放域长尾与边缘挑战的真实场景的落地应用,提供了种更加类似人类视觉技能学习的崭新范式,而且为多模态智能体的迭代演化指明了前行的方向。总之,我国大模型产业的发展在数据算力算法与应用场景创新方面,正经历前所未有的历史性机遇与挑战。面对席卷而来的生成式人工智能发展浪潮,我国生成式人工智能与通用人工智能作为新质生产力,定能够赋能经济社会发展。通过政策引领体制机制创新更高质量数据集的构建与开放使用全国体化AI算力基础设施建设以及场景创新等的合力支撑,充分发挥我国大模型产业的规模优势,塑造我国生成式人工智能产业发展的全球竞争优势,让中国的人工智能发展为增进人类福祉作出更大的贡献。（领导发言）让国产大模型产业更好赋能经济社会发展_《人民论坛》_党刊推荐_文库_宣讲家网党课讲稿。我国大模型产业发展面临挑战在某种意义上,人类似乎找到了条可行的人工智能实现路径......”。

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——“.....结合知识储备与逻辑推理能力等在内的许多基准测试结果表明,轻量化小模型的性能甚至可以超越规模大其数十倍以上的大模型,这让多模态智能体的开发与应用更加高效实时与灵活。因此,小模型RAG在具身智能体与交互式人工智能的应用落地实践中,同样需要得到重视。综上所述,方面,应继续大力发展行业大模型与应用场景大模型,保持其良好发展势头,深耕人工智能与人工智能的垂域应用；另方面,应聚焦大模型产业应用中的高质量数据集构建大规模分布式AI算力网的体化部署混合专家模型MoE高效微调大小模型RAG知识增强逻辑增强大模型的压缩及量化技术,提示工程以及大小模型与强化学习图神经网络及长期记忆的结合等,为我国大模型产业的应用落地提供源源不断的技术创新动能与共性关键技术新突破。在大模型快速发展的多样化行业应用中,基础或基座大型语言模型发挥着核心支撑作用,但面向多样化任务需求进行的下游模型的微调显得更为重要。这里的微调既包括模型中全部或部分参数的微小调整,也可以直接利用提示词进行更为简单自然的优化。微调学习方法既可以使用监督微调SFT方法,也可以采用强大的深度强化学习算法。针对AI辅助教育AI辅助医疗AI辅助金融以及智能问答智能咨询智能推荐智能总结智能写作智能翻译智能决策低代码产业和人工智能生成内容AIGC人工智能搜索引擎等各种下游任务,结合行业微调数据,基于思维链CoT等提示工程改变提问或遵从指令的技巧,同时通过将大模型与检索增强生成RAG等技术进行结合,利用外部搜索工具及行业的知识库或知识图谱,可以进步减少大模型的幻觉与偏见,提升其准确率与复杂的逻辑推理能力。不仅可以带来更好的用户体验......”。

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——“.....即以数据智能的形态模仿并交互式学习人类的外部智能行为,以完成过去仅有人类才能完成的系列复杂任务。从整个迭代演化路径来看,目前通用人工智能的发展才刚刚拉开序幕。在迈向更高水平的通用人工智能,甚至走向强人工智能奇点时刻的征途上,前方的道路充满了挑战。人工智能涉及数据算力模型与算法应用场景和垂直整合个维度,其中数据是基础,芯片是高地,算法是核心,人才是关键,选定垂直细分领域最重要。我国大模型产业在基础算法创新基座大模型预训练数据公共算力占比等方面需要进步提升。由于大模型产业的资源投入较大产业链条较长应用场景多样复杂,企业普遍面临着高端人才不足资金与技术匮乏等难题。方面需要降低从头开始的基础模型的分布式预训练成本,特别是大幅减少垂直行业大模型的推断应用部署成本；另方面还需要推动传统企业数字化转型升级,赋能企业提质增效,进步改善用户体验与提高市场渗透率。为此,我们需要首先针对行业与实际应用场景获取高质量预训练数据与微调数据。在大模型的应用实践中普遍存在着数据的碎片化孤岛冗余野值和非均衡等难题,不仅需要发展高质量的数据采集与清洗技术,如面向语言建模主任务的数十万亿token的大规模语料库,以及行业预训练数据结合特定任务从数十万至百万量级的短视频训练数据；还需要有效利用各种专业知识库的搜索与知识增强逻辑增强,并着力解决数据安全隐私保护知识产权和数据合规等应用落地问题,推进人工智能治理的国际合作。与此同时,为了提高智能体的学习效率与质量,应进步引入Sora空间智能等世界模拟器,用于提供合成视频训练数据,以弥补人类视频训练数据的不足,并提高训练效能。其次,在AI算力基础设施的需求与产业化部署方面......”。

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完整性。——“.....原因是面对长尾与边缘挑战,人们不能通过感知决策列举的方式,全面探索和尝试所有可能的路径和方法。因而在相当程度上降低了多模态智能体的环境适应性与自主能力。在高AI算力的支撑下,大模型落地应用场景以学习解决切问题,通过远比人类强大的高效的自监督学习,实现了对人类全部文本语料数据的模拟,基于多模态方式完成对人类各种感知与行为动作能力的模仿学习,并最终利用多模态智能体与真实物理世界的交互式强化学习,获得从形似到神似的性能跃升。在此过程中,大模型方法本质上构建并利用了某种意义上的人类语言智能与知识驱动模型,获得了时空场景的理解能力与逻辑推理能力,也进行了结合虚实平行世界的交互式自主探索与最优策略迁移。这些不仅为大模型面向开放域长尾与边缘挑战的真实场景的落地应用,提供了种更加类似人类视觉技能学习的崭新范式,而且为多模态智能体的迭代演化指明了前行的方向。总之,我国大模型产业的发展在数据算力算法与应用场景创新方面,正经历前所未有的历史性机遇与挑战。面对席卷而来的生成式人工智能发展浪潮,我国生成式人工智能与通用人工智能作为新质生产力,定能够赋能经济社会发展。通过政策引领体制机制创新更高质量数据集的构建与开放使用全国体化AI算力基础设施建设以及场景创新等的合力支撑,充分发挥我国大模型产业的规模优势,塑造我国生成式人工智能产业发展的全球竞争优势,让中国的人工智能发展为增进人类福祉作出更大的贡献。（领导发言）让国产大模型产业更好赋能经济社会发展_《人民论坛》_党刊推荐_文库_宣讲家网党课讲稿。我国大模型产业发展面临挑战在某种意义上,人类似乎找到了条可行的人工智能实现路径......”。

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——“.....目前小型语言模型SLM或称小模型以其高效轻量紧凑与低成本的特点,持续得到全球头部企业的高度关注,并不断得到发展。如微软的PhiPhi序列,又如谷歌的Gemma和英国的Mistral等。这些小模型通常仅有几十个亿的参数规模,由于采用了高质量数据进行从头开始的预训练,同时充分蒸馏量化了Transformer架构的冗余参数,因而可以在单卡甚至在手机移动端侧进行推断部署。结合知识储备与逻辑推理能力等在内的许多基准测试结果表明,轻量化小模型的性能甚至可以超越规模大其数十倍以上的大模型,这让多模态智能体的开发与应用更加高效实时与灵活。因此,小模型RAG在具身智能体与交互式人工智能的应用落地实践中,同样需要得到重视。综上所述,方面,应继续大力发展行业大模型与应用场景大模型,保持其良好发展势头,深耕人工智能与人工智能的垂域应用；另方面,应聚焦大模型产业应用中的高质量数据集构建大规模分布式AI算力网的体化部署混合专家模型MoE高效微调大小模型RAG知识增强逻辑增强大模型的压缩及量化技术,提示工程以及大小模型与强化学习图神经网络及长期记忆的结合等,为我国大模型产业的应用落地提供源源不断的技术创新动能与共性关键技术新突破。为此,我们需要首先针对行业与实际应用场景获取高质量预训练数据与微调数据。在大模型的应用实践中普遍存在着数据的碎片化孤岛冗余野值和非均衡等难题,不仅需要发展高质量的数据采集与清洗技术,如面向语言建模主任务的数十万亿token的大规模语料库,以及行业预训练数据结合特定任务从数十万至百万量级的短视频训练数据；还需要有效利用各种专业知识库的搜索与知识增强逻辑增强......”。

8、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——“.....以完成过去仅有人类才能完成的系列复杂任务。从整个迭代演化路径来看,目前通用人工智能的发展才刚刚拉开序幕。在迈向更高水平的通用人工智能,甚至走向强人工智能奇点时刻的征途上,前方的道路充满了挑战。人工智能涉及数据算力模型与算法应用场景和垂直整合个维度,其中数据是基础,芯片是高地,算法是核心,人才是关键,选定垂直细分领域最重要。我国大模型产业在基础算法创新基座大模型预训练数据公共算力占比等方面需要进步提升。由于大模型产业的资源投入较大产业链条较长应用场景多样复杂,企业普遍面临着高端人才不足资金与技术匮乏等难题。方面需要降低从头开始的基础模型的分布式预训练成本,特别是大幅减少垂直行业大模型的推断应用部署成本；另方面还需要推动传统企业数字化转型升级,赋能企业提质增效,进步改善用户体验与提高市场渗透率。显然,基于Transformer架构的基础大语言模型及从头开始的预训练算法的研究,实际上并没有多少创新之处,相应的开源代码也难以较大程度地进行调整和修改。此外,预训练所采用的大规模文本语料库,如Pile等都属于公开数据集,对应的预训练算力也通常使用各种云服务器来完成。在几十亿到几十万亿参数规模的众多大模型中,部分企业或研发机构仅解决了大模型的发布问题,并未针对大型语言模型亟需解决的准确率幻觉与复杂逻辑推理能力等科学问题与技术落地痛点,开展实质性的原始创新或关键技术突破。些企业甚至还涉嫌套牌使用。事实上,年多来,我国大模型的融资案例超过了起,新增投入达到了亿元以上,其中大部分资金主要用来购买或创建相应的AI算力或智算中心。我国大模型产业发展面临挑战在某种意义上......”。

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——“.....尤其是单段式端到端视觉语言动作大模型的范式变革,由于涉及时空像素空间的物理学规律模拟,因此对分布式预训练的AI算力需求巨大。视觉作为高阶模态时空上下文长序列,同时考虑到生成式人工智能的规模化定律ScalingLaw与涌现能力,因此发展基础大型语言模型行业大模型多模态视觉语言动作大模型与通用世界模拟器作为合成视频数据等,均需要极大的AI算力作为支撑。为此,我们需要有效构建并充分利用个E量级的全国体化AI算力基础设施,以泛在的智慧云方式,大幅减少重复建设与资源浪费,补齐短板,发挥优势。在模型与算法创新方面,针对长尾应用与边缘事件,前述单段式端到端视觉语言动作大模型带来了历史性机遇,极有可能成为技术突破的有效方案。目前围绕多模态大模型与具身智能体的理论与技术创新,如Transformer模型的平替与升级换代已成为全球科技界产业界共同关注的创新焦点。考虑到Transformer模型通常具有次方的计算复杂度,因此各种具有线性复杂度,乃至常数复杂度的新代注意力模型与在线学习模型,成为当前学术研究的重点。此外,基础大模型的性能上限在哪里？规模化定律是否具有更大程度的普适性？如何突破符号水平的复杂逻辑推理能力？有关数据智能新物种的自主意图自我意识与自我进化等是否应设定为人类发展通用人工智能的红线？这些已成为有关模型与算法创新的热点问题。最后,开放域的人工智能应用场景落地自年以来直是个重要问题,原因是面对长尾与边缘挑战,人们不能通过感知决策列举的方式,全面探索和尝试所有可能的路径和方法。因而在相当程度上降低了多模态智能体的环境适应性与自主能力。在高AI算力的支撑下,大模型落地应用场景以学习解决切问题......”。