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陶青透露,要围绕算法、算力等大模型底层技术,加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品突破;加快智能物联终端和工业云部署,提升面向制造业的算力供给运营管理能力;引导生态型企业加快打造具备全球竞争力的通用大模型,培育面向制造业场景的行业大模型;构建高水平工业数据库,激发工业数据要素价值。

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我国人工智能发展也面临诸多问题。王沛霖分析,我国人工智能产业标准化和规范化程度不高,行业缺乏统一的标准体系,不仅影响企业互操作性和兼容性,也阻碍整个产业规范化和规模化发展。虽然我国人工智能人才培养规模逐渐扩大,但仍面临高层次领军人才稀缺、基础研究人才流失等问题,急需构建更完善的多层次人才培训体系。


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  • 8430颜宏琼471

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  • 756屈巧婷wc

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