
随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,数据作为关键生产要素的价值日益凸显。充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,不断突破跨界融合、智能泛在、开放共享的未来信息技术,加快构建以数据为关键要素的数字经济,已成为推动高质量发展的必然要求。有鉴于此,新一代信息技术产业研究院联合赛迪未来产业研究中心、中国电子学会区块链分会、至顶科技等机构,共同开展了“数据要素价值创新2023年度示范案例”的征集与推荐工作。
经公开征集和专家评议,围绕数据汇聚、数据处理、数据流通、数据应用、数据运营、数据安全共六个方向,按照能力水平、创新层次、协同程度、市场效益、示范作用的综合维度,推荐了180个案例,作为“数据要素价值创新2023年度优秀示范案例”。其中,再进一步推荐出50个成果实效更加突出、优势特征更为明显的案例,作为“数据要素价值创新2023年度标杆示范案例”,并编制形成本案例集。希望能够为前瞻谋划部署未来信息技术,充分激活数据要素潜能,全面赋能经济社会高质量发展,有力支撑强国建设,提供有益参考和借鉴。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。