数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
1.参数量和建模能力的提升
AI大模型参数量正从亿级增长到百亿、千亿级别，并探索更大规模。例如，GPT-3拥有1 750亿参数，而知识增强大语言模型“文心一言”的参数规模则达到2 600亿。AI大模型在参数量上取得了质的飞跃，这使得它们在处理复杂任务时的建模能力得到了整体上的提升。
这种提升不仅体现在学习能力的增强上，还体现在泛化能力和鲁棒性的加强上。
2.从决策式AI转向生成式AI
决策式AI主要通过分类和回归分析数据，广泛应用于图像识别、推荐系统和决策智能体等领域。而生成式AI借助Transformer架构等，具备强大的全局表征能力、高度并行性、通用性和可扩展性，主要服务于内容创作、科研、人机交互等领域，实现了从简单感知到内容创造的飞跃。
3.垂直领域应用场景广泛
多模态大模型能够处理多种不同类型数据，这些数据类型包括但不限于文本、图像、音频、视频等。模型能够理解和处理多种模态的信息，实现不同模态之间的信息融合和协同处理。AI大模型将在各个垂直领域中发挥更大的作用，应用于更多具体的行业和场景中，提供定制化的解决方案[1]。
数字化转型网人工智能研习社包含哪些内容
数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
