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从基础智能到通用智能:基于大模型的GenAI和AGI之现状与展望

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本文对生成式AI(Generative artificial intelligence,GenAI)的国内外发展现状进行了概述,重点分析了中美之间在算力、数据、算法、生态等方面存在的差距.为改变我国在生成式AI领域的落后现状,提出高能效算力建设、联邦数据、专业领域模型、基于TAO的联邦生态等应对策略,对大模型时代AI安全治理进行了论述,对通用人工智能(Artificial general intelligence,AGI)的未来发展进行了展望.
From Foundation Intelligence to General Intelligence:The State-of-Art and Perspectives of GenAI and AGI Based on Foundation Models
This article provides an overview of the current development status of generative artificial intelligence(GenAI)both in China and abroad,focusing on the analysis of the gap between China and the United States in terms of computing power,data,algorithms,and ecosystems.To change the backward situation of China in the field of generative AI,perspectives such as constructing high-energy-efficient computing,federated data,specialized domain models,and a federated ecosystem based on TAO are proposed.It also discusses AI security governance in the era of foundation intelligence and prospects for the future development of artificial general intelligence(AGI).

Generative artificial intelligence(GenAI)large language modelfoundation modelartificial general in-telligence(AGI)foundation intelligenceparallel intelligenceSora

缪青海、王兴霞、杨静、赵勇、王雨桐、陈圆圆、田永林、俞怡、林懿伦、鄢然、马嘉琪、那晓翔、王飞跃

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中国科学院大学人工智能学院 北京 100049 中国

中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京 100190 中国

国防科技大学系统工程学院 长沙 410000 中国

上海人工智能实验室 上海 200232 中国

南洋理工大学土木与环境工程学院 新加坡 639798 新加坡

加州大学洛杉矶分校萨穆埃利工程学院 洛杉矶 90095 美国

剑桥大学工程系 剑桥 CB2 1TN英国

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生成式人工智能 大语言模型 基础模型 通用人工智能 基础智能 平行智能 Sora

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金

6227148561903363U1811463

2024

10.16383/j.aas.c240156

自动化学报
中国自动化学会 中国科学院自动化研究所

自动化学报

CSTPCD北大核心
影响因子：1.762
ISSN：0254-4156
年,卷(期)：2024.50(4)
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