本文全面介绍了大模型的基本概念、关键技术、典型应用以及未来发展，强调了大模型在推动人工智能领域进步中的重要作用。
基础概念：大模型指的是参数规模超过千亿级的人工智能模型，它们在数据需求、资源消耗和历史发展方面都有显著特点。
关键技术：包括海量训练数据的采集与处理、基底大模型的构建、智算底座的高性能计算、训练平台的资源优化、模型优化技术等。
典型应用：大模型在通用和行业特定领域都有广泛应用，如搜索引擎、语言翻译、内容推荐、医疗诊断、法律分析等。
未来发展：大模型可能会对经济产生颠覆性影响，面临的挑战包括人才、算力和数据集的缺乏，同时，AI智能体和文生视频大模型是未来的重要发展方向。
技术经济影响：预计大模型等技术将显著推动经济增长，与历史上的蒸汽机、信息技术等技术革新相当。
国内发展挑战：中国在AI人才、算力资源和高质量数据集方面面临挑战。
智能体与工作流：AI智能体结合大模型和工作流，能够实现更高效的决策和行动，推动行业进步。
文生视频大模型：技术原理包括文本理解、场景构建、视觉生成等，未来可能在传媒、广告、娱乐等行业产生重大影响。
机器人与智能化：大模型与机器人结合，推动从自动化到智能化的转变，实现更复杂的任务。
通用人工智能（AGI）：AGI的定义、人类如何迎接AGI的到来，以及它对未来社会可能产生的影响。
附件：2024穿越智算奇点-解锁大模型的无限可能，介绍了大模型的基本概念、关键技术、典型应用以及未来发展
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Transformer模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型，大模型训练的目标是最大化模型性能，通过增加数据集大小和增加模型中的参数量两种途径来提升模型性能
Matter协议的普及使得不同品牌的设备实现更好的互操作性，提升了消费者体验；消费者需求正从基础的家居自动化向高度智能化、个性化的方向转变
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六成以上中小企业仍处于转型早期阶段，即处于单点尝试阶段和局部建设阶段的企业分别占比32.4%和30.2%；制造业数字化转型由于更为复杂
视频模型Sora，意义不亚于ChatGPT发布；沿用LLM训练思路：将高质量图片/视频进行降维，统一为patch进行训练；模拟影响世界状态的简单行为
