中美科技巨头的AI大模型竞赛：GPT裂变时刻

I技术发历程1.1.早期I时期（1943–1960s）神经元模型神经元模型的诞生为AI研究领域的出现奠定理论基础1943年，心理学沃﹒麦卡洛WarrenMcCulloch和沃尔﹒皮（WalterPitts）首次提出了被称为神经元计算的数学模（NeuralModel，该模型将生物神经元的工作原理简化为二进制阈值逻辑，这也成为了后续AI学科最重要的基础之一。图灵测试图灵测印发机器人是否能具备人类的智思考190年英国计算机科学艾伦﹒麦席森﹒图灵在其论文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的图灵测试实（TuringTest，其目的是通过自然语言对话来判断计算机是否能产生与人无法区分的智能这一实验也引发了大规模的思考：机器人能够否过编程语言从而具有人智。图1：艾伦﹒麦席森﹒图灵进行图灵测试实验PHYS.ORG达特茅斯会议达特茅斯会确立AI成为一研究领域1956年JohnMcCarthy在达特茅斯会（DartmouthConference）上首次提出AI概念，标志着AI从此作为了一个独立的研究领域的诞生。图2：达特茅斯会议主要参加成员CSDN符号主义早期AI主要学符号主义是一种基于逻辑推理的智能模拟方法。符号主义Symbolic）也被称为是逻辑主义，是早期AI的主要学派，其认为人类认知的基本单位是具有意义的表示符号而智能则体现在符号的表示和运算过程中1955年艾伦﹒纽厄（AllenNewell和哈伯﹒西（HerBertA.Simon首次提出了逻辑理论LogicTheorist）的概念，这是第一个依赖符号操作的AI程序。1959年，他们进一步开发了通用问题求解器（GeneralProblemSolver程序该程序能通过递归分解方式解决复杂问题受到符号主义研究的启发约瑟﹒维森鲍姆JosephWeizenbaum）于1966年开发了ELIZA，这是一个能模拟心理治疗师并根据用户描述提供诊疗意见的程序。图3：Eliza系统对话效果ThoughtCatalog感知机与神经网络感知机是I经典理论神经网络早代表模型198年美国心理学弗兰克﹒罗森布拉首次引入了感知机模型Prcpron，作为早期神经网络理论urltwork）的典型模型，它尝试模拟生物神经元的功能来进行实验然而感知机仅具有单层神经元结构并进行线性分类但难以处理复杂的非线性问题在感知机的基础上后续神经网络研究发展出多层结构和更强的表达能力能应对更复杂的非线性问题通过优化训练算法和权重调整神经网络实现了更有效的数据拟合和分类。图4：感知机与神经网络模型知乎1.2. 专家系统时期（1970s–1980s）专家系统专家系统尝试利用过往经验来把计算程序训练成某一个领域的专家。专家系统ExpertSystem）作为AI研究起步阶段的重要代表，是一种模拟人类具体领域专家的知识和经验的智能计算机程序通过推理模型解决那些需要人类专家才能处理的复杂问题其核心是知识库（领域专家的知识和经验和推理（根据知识库内容对问题进行求解。1970年代初，斯坦福大学AI研究团队开了DENDRAL系统，利用质谱数据预测分子结构成为历史上第一个专家系统它证明了计算机程序在解决实际问题上具有专业知识吸收能力在长时间研发后斯坦福大学的另一个研究团队于1972-1978年间开发了MYCN系统它根据病人症状和实验室检查结果提专家级别的诊断和治疗建议，成功率达到69，与当时美国临床医生平均水平相当1980年代，麻省理工学院开发了XCON系统，主要应用于计算机领域，实现高效计算机系统配置。随后，众多科技公司也开始开发自己的专家系统，如IBM的Watson知识图谱回答系统Cyc大型知识库以及西门子的PSSSINCAL电力系统规划分析系统。图5：专家系统原理GoogleSite反向传播法反向传播法是目前用于训练多层感知机的最优算法为近代深度学习的发展奠定了基础。反向传播法Backpropagation）是目前用于训练多层感知机MLP）的最常用且最有效的优化算法，它的工作原理是通过计算损失函数相对于每个权重的梯度来调整神经网络的权重与配置从而提高模型预测的准确性基于Bryson“最速下降法和Werbos初步提出的“反向传播”概念1986年DavidRumelhart、GeoffreyHinton和RonaldJ.Williams在他们的论文中系统地介绍了反向传播算法并将其应用于多层神经网络的训练这一算法彻底解决了单层感知器无法求解非线性类的问题大大提高了当时AI模型的预测性能。目前卷积神经网CNN循环神经网RNN和长短时记忆网LSTM都是基于反向传播法的基础上对数据进行训练反向传播法后续被大量用于语音识别图像处理计算机视觉和自然语言处理的应用中它也为近代深度学习的发展奠定了基础。图6：反向传播中的四层神经网络模型TowardsDataScience1.3. 机器学习时期（1990s–2000s）监督学习监督学习通过带标签数据进行模型训练主要涵盖决策树支持向量机、随机森林三种。监督学习SupervisedLearning）是一种对事先带标签数据进行模型训练，从而来优化模型的机器学习范式目前，苹的Siri，谷歌的语音助手助手亚马的Alexa等智能语音助手，都是通过监督学习算法进行语音识别奈飞TikTok和亚马逊为用户提供个性推荐，也是使用了监督学习算法。目前主要的监督学习有三种，1）决策树DecisionTree：1986年罗思昆RossQuinlan）提出ID3决策树算法，它在基于树结构分类和回归方法的基础上通过递归划分数据集从而根据数据的特征值进行预测，后续的决策树算法还包括C4.5和CART等；2）支持向量机SupportVectorMachine：1995年Cortes和Vapnik提出经典的支持向量机理论它在解决小样本非线性识别中的性能更高支持向量机本质上是一种基于最大间隔原则的分类方法尽可能通过找到一个最优的超平面使我们对与样本或数据进行分3随机森（RandomForest：随机森林何天琴TinKamHo）于1995年首次提出，并由LeoBreiman和AdeleCutler进一步发展，它本质上是一种基于多个决策树的集成式算法通过对多个决策树模型进行训练从而进一步提高预测性能。图7：亚马逊Alexa产品形态亚马逊Alexa非监督学习非监督学习通过未标记的数据挖掘潜在结构及关系，涵盖K-均值聚类和主成分分析两种。非监督学习UnsupervisedLearning）与监督学习正好相反，它不依赖预先标记的训练数据。在这种学习方法中，模型试图从未标记的数据中发现潜在的结构模式和关系由于模型不依赖于已知答案或特定目标，非监督学习通常被用于数据探索、聚类、降维和特征提取等任务。目前，主要的非监督学习有两种：1）K-均值聚类（K-meansClusteringAlgorithm：K均值聚类麦昆（MacQueen在1967年提出它通过将数据集划分为K个聚类提高了文本挖掘和市场细分的准确性例如谷歌就在他的新闻服谷歌News中使用K0均值聚类方法，对新闻主题进行聚类2）主成分分析（PCA：主成分分析霍特林Hotelling在1933年的论文被首次提出它是一种将目标现行降维的方法以此可以提取样本的主要成分它在减少数据维度的同时能够保留样本的大部分信息多被用于高维数据降维人脸识别和数据压缩等方面目前人脸识别技Eigenfaces就是通过主成分分析对人脸提取特征来识别用户，它被广泛用于安全监控和身份验证系统。图8：监督学习与非监督学习原理对比CSDN强化学习强化学习算法基于环境反馈而行动，包括Q-earning和Deep-Network两种。强化学习ReinforcementLearning）是一种强调基于环境反馈而行动从而达到预期目的的机器学习的范式主要的强化学习算法有两种1Q学（Q-learningQ-learning是一种基于值函数的强化学习方法，由Watkins和Dayan在1992年的论文中首次被提出，通过建立动作值函数Q，让机器人能够根据当前环境做出最优的动作Q-learning被广泛用于机器人控制和路径规划领域，如KUKA公司就使用了这一算法实现了对机器臂的智能控2DeepQ-NetworkDQNVolodymyrMnih等在2015年的论文中首次出DQN方法，这是一种将深度学习和Q-learning相结合的强化学习方法，通过使用卷积神经网络CNN）求得近似的Q函数。DeepMind旗的AlphaGo和AlphaZero便是是用来这一算法，它们可以在游戏领域取得超越人类的表现AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石就是这一算法最好的证明。图9：2016年AlphaGo战胜李世石BBC深度学习时期（2010s-至今）大型科技公司及研究院纷纷入局AI热潮开启未来已至2012年，AlexNet网在ImageNet竞赛上取得突破性成果；2017年，中国香港ansonRobotics技术开发公司开发的类人机器人索菲亚2020年，马斯克提出脑机接口Brain-ComputerInterface，谷歌旗下DeepMind的AlphaFold2、中国76个光子的量子计算机原型“九章”等等以及如今的OpenAI的GPT系列谷的BardAdobeFireflyMidjourney，英伟的GPU技术与DGXCloud，都是爆发式深度学习时代下的产，大型科技公司和研究院深度学习热开启，叠加ChatGPT装载GPT-4，AI的未来已至。深度神经网络深度神经网络能够提取预料复杂的特征和模式卷积神经网络和循环神经网络是两种代表。深度神经网络DeepNeuralNetworks）是一类具有多层结构的神经网络，能够提取预料开更为复杂的特征和模式，卷积神经网络、循环神经网络是它的两种典型。卷积神经网络CNN：CNN是一种专门用于处理二维数据信息的神经网络由目前任职于Facebook的计算机科学杨立（YannLeCun）首次提出杨立昆在收到生物处理过程和神经元连接模式的启发后创立了CNN其本质上是卷积层通过卷积操作实现局部感受视野的特征提取。CNN不仅可以通过局部特征识别整体，还能够大幅减少网络参数，从而降低过拟合风险CNN常被用于图像分类目标检测和人脸识别AlexNet在ImageNet图像分类比赛中取得突破性成果FaceNet的人脸识别技术和YOLO的实施物体检测能，都是基于CNN的产物。图10：AlexNet在ImageNet上取得显著的成绩Pinecone自然语言处理自然处理典型分支包括词嵌入和TransformerGPT系列、谷歌Bert等均使用了Transformer结构自然语言处NaturalLanguageProcessing旨在让计算机程序能够理解人类语言根据语言指令生成结果，是当前最热门的的AI领域研究方向。目前自然语言处理有两种比较典型的分支：1）词嵌入（WordEmbedding：词嵌入本质上是一种将词汇映射到低维向量空间的技术，它对于理解人类语言语义和语法关系进而处理自然语言有着重大意义。主流的词嵌入算法目前谷歌的Word2VecGolVe和FastText，它们多被用于词义消歧，语义相似度计算和文本分类2）Transformer：Hinton等人在2006年的论文中初步阐了Transformer这一概念，而谷在2017年发布的文AttentionIsAllYouNeed中Transformer正式进入大众视野。Transformer本质上是一种基于自我注意力Self-Attention处理序列数据的新网络结构从而放弃了RNN或CNN。Transformer在发布之初就创造了多项纪录，后续在自然语言处理任务中也取得了许多突破性的成果当前讨论最热烈的GPT系列便是基于Transformerdecoder部分的生成式预训练模型，除此之外谷歌Bert也使用了这一架构。图11：标准Transformer模型架构量子位GPU加速计算GPU是AI发展引擎，英伟达GPU系列已成深度学习大模型的发展基石GU技术的发展将成为未来I发展的引擎其重要性主要包：1）高性能计算：与传的CPU相比GPU有用更多的计算核心，因此能够处理大量的多并行计算任务在此基础上深度学习模型中的许多计算都可以高度并行化，从而显著提高深度学习模型的训练效率。例如，在使英伟达GPU的TeslaV100GPU练ResNet-50模型，训练速度相较以往提高了10倍2软件库：英伟公司针对性地推出了深度学习相关的软件库，如CUDA，cuDNN，在使用这些有针对性的软件库后能够进一步提高深度学习模型的计算效率如cuDNN可以使卷积神经网络操作速度提高三倍英伟旗下的GPU，是目前市场上算力最高，性能最强的硬件处理器，可以说是GPU系列是当今AI深度学习大模型发展的基石。图12：英伟达DGXCloudVenturebeat主要科技公及其I技术果enGPT系列GPT系列采“预训+微调训练策略目前在AI领域获广泛应。GPT系列采了Hinton等在2006年提出的一种自然语言处理模型Transformer的decodr部分并采用了一种经典的神经网络训练策“预训+微调的训练策略在预训练阶段基于庞大的无标签文本语料库训练一个生成式语言模型从而获得对于语言的深层次理解；在微调阶段，使用后续数据继续训练模型，以应对不同的运用场景。ChatGPT系列功能强大目前已成为最被大众所熟知与认可的AI聊天机器人同时许多科技公司陆续开展了跟进项目与ChatGPT系列进行深度融合，令GPT系列成为目前AI领域的发机与方向盘。GPT系列的第一个模型GPT-1于2018年6月发布，它使用了一个1-layer的Transformer解码器，并进行了一个含4500万词条的书籍语料库进行预训练此时只能完成一些基本的自然语言处理任务如文本生成，分类和语言翻译功能2019年2月OpenAI发布了GPT系列的第二个模型GPT-2，在沿用一代网络结构设计的基础上，升级了模型参数和数据集的规模，并使用了一个24-layer的Transformer解码器，相比前代GPT-2最大的进步在于可以生成更加连贯、流畅、逻辑性更强的文本结果甚至可以根据对话者的要求修改自己的回答文本风格2020年5月GPT-3正式推出GPT-3拥有着前所未有的1750亿个参数量级的Transformer解码器，并在一个包含5700亿词条的多源文本语料库上进行了预训练GPT3的能力已经可以做到以人类的流利程度写散文，其生产的文本质量之高，让31名OpenAI研究人员在GPT-32020年5月28日的原始论文中强了GPT-3的潜在风险2020年9月22日，微软宣布获得GPT-3的“独家”使用权；其他人仍可以使用公共API获取输出，但只有微软能够访问GPT-3的底层模型。图13：GPT系列在Transformer架构上进行了优化ImprovingLaguageUnderstandingbyGenerativePr-trainingGPT系列高速迭代PT3.5、GPT4及ChatGPT插先后发推动人工智高速发。2022年至今GT系列进入高速迭代期202年1月OpenAI宣布GPT-3.5诞生，它是于GPT-3迭代后的微调版本，也被称为InstructGPT，GPT-3.5相比前代，加入了人类反馈强化学习RLHF的概念在人类反馈强化学下人类向机器学习算法提供反馈这些反馈可以用于调整模型这种方法可以解决监督和非监督学习的局限性即机器学习算法从仅标记或未标记的数据中学习的能力有限。2022年11月OpenAI正式发布ChatGPT它是一款建立在GPT系LLM）的基础之上的AI聊天机器人并进一步强化了RLHF的作用从用户的问答中收集数据，从而更好地训练和微调ChatGPT本身。与前身InstructGPT相比，ChatGPT有害性和欺骗性的回应概率被大幅降，令搭载了GPT-3.5的ChatGPT成为AI领域最成功的产品。2023年3月14日GPT-4横空出世，是OpenAI扩大深度学习成果的一项里程碑式的杰作GPT-4是一款大型的多模态模型（接受图像和文本输入发出文本输出其最大的进步在于GPT-4相比GPT-3.5，能够表现得更可靠回答更有创造力并且能够产出更细致的回答具体来说1.GPT-4大提高了应对专业学术考试的表现，如通过了模拟律师考试，并且成绩排在考生前10；2.跨语言MMLU的识别精度提升3视觉输入能力的加入从此ChatGPT也可以额接受图像的输入生成回答OpenAI以极高地速度迭代优化GPT系列短期内接连发布的GPT-4和ChatGPTPlugins推动这AI领域飞速发展并进一步打开潜在的应用空间。图14：GPT系列测试结果对比OpenAIGPT-4参数规模达到GPT-3的6倍以上，不同领域的熟练程度超越人类表现。基于微软发布的《SparksofArtificialGeneralIntelligence:EarlyexperimentswithGPT-》报告，从推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和经验学习能等角度足以发现GPT-4相较历代具有显著进步。从参数规模上来看GPT-4有超过1万亿个参数是GPT-3（1750亿个参数的6倍以上，根据预测，以这个速度继续发展下去，或许在5年之内GPT系列就能达到甚至超过人类大脑的规模70万亿个参数。除此之外微具体测试了GPT4在语言数学编程视觉医学、法律和心理学领域的表现水平，结果演示GPT-4已经有超越人类水平的表现GPT-4能够在不同领域表现出高度熟练程度，理解复杂概念，并将多个领域的技能和概念统一起来研究结果表明GPT-4不仅能学习不同领域和风格的通用原则和模式还能以创造性的方式将其结合。图15：GPT-4可以根据需求编写3D游戏SparksofArtificialGeneralIntelligence:EarlyexperimentsGPT-42023年3月23日OpenAI再次带来了ChatGPT的重量级更—ChatGPTPlugins，它是的ChatGPT通过OpenAI插件可以连接到第三方应用程序使得ChatGPT在某一具体领域的功能被大幅增强并且被允许执行更广泛的操作。目前解锁的官方插件有：Expedia,FiscalNote,Instacart,KAYAK,Klarna,Milo,OpenTable,Shopify,Slack,Speak,Wolfram,andZapier。以Expedia和Wolfram为例，加载Expedia后，ChatGPT在为用户生成旅行计划后，可以直接通过Expedia进行预订机票、酒店行为；加载Wolfram后，ChatGPT近期饱受诟病的复杂数学问题解决能力将被大幅提升。图16：ChatGPTPlugins目前可支持多个插件OpenAIChatGPT目前也仍存在一定的风险和问题，例如有害的建议，错误的代码提示或者是不准确的信息，而目前OpenAI的做法是：在RLHF训练过程中加入额外的安全奖励信号通过训练模型拒绝此类内容的请求来减少有害信息的输出截止目前除ChatGPT本身的功能大量的科技公司也开发了新的AI技术，如AdobeFirefly，Microsoft365Copilot，与GPT系列深度融合，从办公，设计，绘画领域，开启了一场史无前例的生产力革命GPT系列，无疑将成为当前时代一切领域发动机。Codex系列Codex是一款NLP模型，定位弥补GPT-3代码生成缺陷。Codex最初的设计理念是作为弥补GPT-3在代码生成方面的不足而开发的另一款NLP模型借助Codex，即使是非专业的程序员，也可以轻松编写代码这大大降低了编写程序的门槛随着后续的发展Coedex迭代为了微软365Copilot，不仅能作为编程助手，更加入微办公软件助手功能从而极大地提高了当前办公效率或将在不久后引发一场世界范围的办公室革命。2021年6月基于早期Codex的早期版本和原型OpenAI与GitHub合推出了GitHubCopilot，作为一款AI技术下的代码补全工具，以技术预览的形式暂时向公众开放2021年8月，OpenAI正式发布了Codex宣布了这一款全新的高效编程助手模型Codex专注于优化GPT系列在程序设计和代码生成上的不足，根据用户输入的文本prompt提供编程建议，从而帮助开发者更好地编写代码。谷歌Bard聊天机器人谷歌内测Bard提供自然语言问答服务为了与OpenAI的ChatGPT抗衡谷歌在3月21向一部分内测用推出了一款实验性、对话式的聊天AI服——Bard，相比于ChatGPT，Bard使用更轻量级的LaMDA模型和互联网语料库提供自然语言问答服务。根据谷官方，Bard是一款与ChatGPT相当的，富有智的AI聊天机器人，但Bard的使用体未达预，这主要表现在回答的准确性上例如在一次演示中Bard针对于用户对于詹姆斯韦伯太空望远（JWST的问题提供了相距事实甚远的信息与此同Bard也有一些比较明显的优点，比如Bard会主动提醒用户，自己目前还比较容易犯错误，并且Bard在和用户问答中，会提供相比ChatGPT而言，更为温和的回答除此之外谷官方表示Bard在语音理解能力和上下文敏感性都相比ChatGPT将有很大程度的提升因为从原理LaMDA生成器首先在给定当前多轮对话上下文的情况下生成多个候选响应，LaMDA分类器预测每个候选响应的SSI和安全分数，从而给出更高质量的回答。尽管Bard和ChatGPT在一些性能上的表现各有优劣，但是二者仍然在AI聊天服务上旗鼓相当待Bard正式发布后的持续进化及后续表。图17：谷歌Bard对话演示效果CNETBert预训练模型Bert技术内核与GPT系列相似但NLP处理任务性能上存在差距。ert是谷于2018年10月发布的款NLP预训练模型它的技术内核与GPT系列非常相似它同样采用谷歌在207年提出的Transformer架构，并使用了与训练和微调的方法，使得Bert能够在处理文本时同时考虑上下文信息从而生成更丰富准确的自然语言BERT的发布改变了自然语言处理的领域刷新了多项NLP任务的性能记录如文本分类命名实体识别和问答系统等GPT系列模型确实借了Bert的一些关键思基于Transformer架构的预训练加微调模型但是它们在处理文本的方向性上和预训练使用的任务上具有显著差异这导致了它们在NLP处理任务的性能上最终还是存在较大差别。DeepMind实验室DeepMindAI实验室被谷歌收购专注于医疗健康与策略游戏应用。DeepMind是一家成立于2010年，专注于AI领域的实验室，并于2014年被谷歌收购在十年的发展中它的研究主要集中于医疗健康与策略游戏上，并产出了许多优秀的AI程序1）AlphaGo：DeepMind于2016年推出的AlphaGo是一款革命性的围棋AI程序。它运用先进的强化学习和蒙特卡洛树搜索算法成为了首个击败人类围棋世界冠军的计算机程序AlphaGo在2016与围棋大师李世石的对弈胜利被认为是AI领域的一个里程碑式的事件2AlphaZero继AlphaGo成功之后，DeepMind在2017年推出了AlphaZero，一种具有更广泛应用范围的强化学习算法AlphaZero能够在无需输入任何资料的情况下仅通过不断进行自我对弈就可以成为国际象棋围棋和将棋等游戏的顶级选手。仅用几小时的学习时间，AlphaZero便能精通这些游戏。3）AlphaStar：2019年DeepMind推出了AlphaStar，一款基于强化学习的实时战略游《星际争霸IIAI系统AlphaStar通过大量自我对弈掌握了高级游戏策略并在与人类选手的对战中表现出了卓越的战术素养AlphaStar是首个成功击败人类业选手《星际争霸II》A。4）AlphaFold：DeepMind于2020年发布了AlphaFold，一款旨在预测蛋白质三维结构的AI系统AlphaFold运用深度学习算法为研究人员提供了更快速且准确的蛋白质结构预测方法这一科技突破被认为是近年来生物学领域最具影响力的进展之一为生物学研究和药物开发领域带来了巨大潜力2021，DeepMind发布了该系列的第二代：AlphaFold2，它的性能相比前代在效率和预测性上有着突出的优势，可在几分钟内破译一般蛋白质的三维结构还可预测一个由2180个氨基酸相连的大蛋白质的结构。图18：AlphaFold系统提供精准的蛋白质结构预测方法HighlyaccurateproteinstructurepredictionwithAlphaFold脸书（Meta）FAIR（MetaAI）FAIR为Meta旗下I研究部门开发AI计算机及LLaMA大型语言模。FacebookAI（FAIR，现更名为MetaAI于2013年正式成立，是Meta旗下的核心的AI研究部门，它致力于运用AI技术，包括计算机视觉自然语言处NLP、语音识别机器学习、强化学习机器人学等多个方面为Facebook产品提供支持204年在FAIR研究结果帮助下，Facebook推出了一款基于深度学习的人脸识别系统：DeepFace在当时的准确率就已经高达97.35甚至高于人类对于人的识别能力2015年FAIR发布了一款虚拟助手M这是一款早期的非常早期的AI聊天程序，由于M在准确性和识别性上的性能不高，在218年该项目最终停止运营2017-2018年，为了更好地对Facebook用户数据进行分析和审核FAIR分别推出了DeepText自然语言处理引擎和Rosetta计算机视觉系统，使得Facebook在新闻推送，评论排序和内容审核上的能力大幅提高2019年FAIR正式发布了一款面向研究人员的预训练模型PyTorchHub，PyTorch早在2016其实已经基本开发成型并在后续研究过程中不断完善PyTorch的设计灵活易于使用支持动态计算图让开发人员能够更容易地构建调试和优化神经网络型2020年FAIR发布了一款开放领域聊天机器人Blender，同样是基于预训练加微调的方法但是在对话质量上仍然与ChatGPT有着较大差距，这主要是源于优化目标Blender的开发目标是实现连贯有趣的对话、模型架构（没有使用更加先进的Transformer架构）和训练数据规模上的差别2022年FAIR建造了一台带有新型AI研究超级集（RSCAI超级计算机Meta表示在彻底建成后它将成为世界上计算速度最快的超级计算机。图19：MetaAI超级计算机第一阶段已完成DataCenter2023年FAIR公开了一个名为LLaM（LargeLanguageModelMetaA的大型语言模型并对其进行了开源该模型有650亿个参数。与其他大型语言模型相比LLaMA更小、更高效、更节省资源，并且广泛可用于许多不同的实例而不是针对特定任务对模型进行微调但同时，它的参数级别也明显更低，在回答的准确性上还有待提升。苹果虚拟助手Siri虚拟助手Siri是苹代表性的AI成果2011年Siri随着iPhone4s的推出被一同发布，并在后续被迅速整合苹果旗下的其他产品中。Siri是一款整合了语音识别NLP、对话管理、语音合成、个性化上下文通知以及集成第三方应用的强大的虚拟助手其最大的优势在与苹产品的深度融合，能够执行多样的命令，并在后续加载更多的功能。根苹果的官方2022年报告iPhone14pro搭的Siri能够回答的知识是三年前的20倍，对于用户提出的各种问题Siri都能基于互联网资讯并给出答案。但是从现在看来ChatGPT至少在回答的准确性上对Siri造成了极大地挑战Siri未来发的关键或许将朝着更加便捷、更加准确的方向继续前进。根据《纽约时报》最新报道苹正在测试一款最新的生成式AIgenerativeAI技术并计划将该技术未来能用于Siri虚拟助手，来弥补Siri在原始设计上的根本性问但是具体的发布时间以及能够解决哪些根本性的问尚未透据9to5Mac消在最新的tvOS16.4和macOSVentura13.3测试版中，苹果正在更新其电视产品。在苹果TV上的Siri将获得自然语言更新，且macOSTV应用程序的界面也会发生改，期苹在ChatGPT催动AI爆发式更下的应用革。图20：虚拟助手Siri自iPhone4S首次推出IT之家CoreML、ARKit，FaceID苹果推出CoreML、RKit、FaceID三项AI技术，对比其他AI巨头仍存差距。除苹的核心AI技术Siri之外苹果在2017年也爆发式地推出了与其产品高度相关的三款AI技术:CoreMLARKit和FaceI。CoreML是苹果推出的一个高性能机器学习框架，专为iOS和macOS设备设计。它允许开发者在应用中集成预训练的机器学习模型，实现实时、低延迟的机器学习任务。CoreML支持多种模型架构，包括卷积神经网络CNN、循环神经网RNN以及广义线性模（GLM等适用于图像识别自然语言处理推荐系统等领域ARKit是苹果推出的一款增强现AR发框架，利用设备的摄像头和各种传感器捕捉现实环境的数据ARKit能够识别现实世界的表面和物体将虚拟内容与现实环境相融合开发者可以借助ARKit构建各类AR应用涵盖游戏导航购物等场景。FaceID是苹果开发的一种面部识别技术，基于深度学习算法进行生物识别FaceID使用TrueDepth摄像头系统获取用户的面部特征，将其转换为数学表示通过神经网络进行模式匹配和识别实现对设备的解锁苹果ID验证以及支付操作等FaceID的设计旨在确保用户数据的安全性和隐私保护。对比科技巨头的AI产业布局苹果在自然语言处理大模型上的研究与产品对比其他巨头有明显差距苹果仍需在I大模型领域取得突破。亚马逊AWS云计算平台AWS云计算平台广泛应用全球市场份额遥遥领先亚马逊网络服务AmazonWebServices，简称AWS）是全球最广泛使用的云计算平台之一AWS自2006年成立以来逐步建立了一个庞大的云计算生态系统。其服务范围涵盖了计算存储数据库分析机器学习物联网等多个领域AWS以创新的技术和丰富的服务类型满足了各种客户需求，从创业公司到大型企业从政府机构到非营利组织都在使用AWS提供的服务，几乎占据了云计算服务的半壁江山。回顾AWS的发展历206年AS发布的ElasticComputeCloudEC2）和SimpleStorageService（S3）奠定了其基础服务2009年推出的RelationalDatabaseService（RDS）简化了数据库管理2014年推出的无服务器计算服务Lambda开创了新的编程模式2015年发布亚马逊SageMaker大大降低了机器学习应用的门槛。AWS在扩展其服务范的同时，它的市场地位也在不断巩固。根据市场研究公司SynergyResearchGroup的数据，截止202年，AWS全球云基础设施服务市场的份额约为31，远高于其他竞争对微软Azure、谷歌等，成为全球云计算领域的绝对龙头。Alexa智能语音助手亚马逊Alexa智能语音助手佼佼者，携手硬件制造商丰富智能语音功能。亚马逊Alexa是一款由亚马逊公司开发的AI助手，自2014年亮相以来，逐渐成为智能语音助手市场的佼佼者Alexa最初是作为亚马逊Echo系列智能音响的内置功能而诞生的，后来逐步扩展到了其他智能设备如智能手机平板电脑电视和汽车等凭借其强大的语音识别能力和易用性Alexa迅速赢得了用户和开发者的青睐。亚马逊Alexa的核心功能包括语音识别自然语言处理和语音合成等用户可以向Alexa发出语音指令如查询天气播放音乐控制智能家居设备等Alexa会理解指令并执行相应的操作随着时间的推移，Alexa的技能库不断扩展，为用户提供了越来越丰富的功能。开发者可以利用AlexaSkillsKit（ASK）为Alexa开发新的技能ASK提供了丰富的工具和资源使开发者能够轻松地为Alexa扩展功截至2022年Alexa技能库中已有超过10万个技能，涵盖了各个领域，如购物、旅游健康娱乐等此外亚马还致力于与硬件制造商合作将Alexa整合到更多的设备中，形成了一个庞大的生态系统。同时，通亚马逊VoiceService（AVS，第三方厂商可以将Alexa集成到自家的产品中，从而提供更丰富的智能语音功能。图21：亚马逊智能音箱亚马逊Echo整合亚马逊AlexaMesseFrankfurt微软新必应NewBing）NewBing结合AI与搜索引擎深度融微生态BingAIChatGPT，也被称之为NewBing，是一款革命性的AI与搜索引擎相结合的产物，它让我们寻找信息有了更加快捷高效的方式2023年2月7日，借助ChatGPT的风口微发布了全新的Big搜索引擎最值得关注的一点在于现在的Bing搭载了全新的BingAI聊天机器人名为EdgeCopilot。这一功能替代了以前的Discover”特性，现在侧边栏将提供一个AI聊天机器人用户可以通过悬停在工具栏中的Bing图标上打开侧边栏，侧边栏在不使用时可自动隐藏EdgeCopilot能够根据网页内容和用户目标提供智能建议和见解AI聊天机器人在发布时具有两个主要功能：聊天和撰写这些功能可帮助用户做诸如总结冗长的网页内容进行比较或在某些情况下创建内容等任务。根据微软，AICopilot还可以帮助用户更好地撰写电子邮件、更快地搜索网络并学习新技能。不过，IT管理员可以控制用户是否能够在Edge浏览器中访问侧边栏，这是一个重要的考虑因素，因为一些公司已经禁止将机密信息分享给ChatGPT等AI机器人。除AI侧边栏外，此版本的Edge还包含其他新功能。微软365标签页将包含更大的微软Feed，显示更多的生产力内容，并将重要邮件、最近的SharePoint站点、即将到来的活动和待办事项移到标签页右方。此外，浏览器还将提供各种安全模式改进，并支持一项新策略，该策略可以控制用户在退出浏览器应用程序时是否删除浏览历史记录。Edge浏览器的稳定版本将在后续逐步推出，支持ows和Mac平台。Microsoft365Copilot微软365Copilot重磅发布，糅合办公室软件释放生产。随着ChatGPT引发了世界范围内的AI讨论热潮微于2023年3月16日再次发布了一个AI重量级产品微软365Copilot，款AI助手将大型语言模型微软办公软件中的数据相结合，为用户提供强大的生产力。微软365Copilot的革命性功能包括但不限于1释放创造力在Word、PowerPoint和Excel等应用中，为办公者提供创意启发，简化写作、分析和设计过程；2）提高生产力：在Outlook、Teams和PowerPlatform等应用中，为办公者减轻繁琐工作负担，提高工作效；3）简化复杂技能通过自然语言对话让刚开始使微软的用户轻松掌握微软365中的高级功能借微软365Copilot文档编写PPT报告生成数据可视化都可以由更少的工作者以更高的效率完成甚至能表现出更强的办公水平这无疑是将引起一场全世界范围内的办公革。图22：微软365Copilot与Word深度结合科技狐，微软Azure云服务平台微软Azure服务和产品不断丰广泛应用企业和开发2008年的专业开发者大会（PDC）上，微软首次公开展示了名为“owsAzure”的云服务平台。这是一个基于ows操作系统的云计算平台，为开发者提供了各种服务，包括计算、存储和网络等。2010年，Azure正式上线并开始为客户提供服务。20102014年间，Azure不断扩展其服务范围，并引入了许多新功能例如2012年Azure推出了基于Linux的虚拟机并开始支持多种编程语言和框架。此外Azure还推出了新的服务，如AzureSQL数据库AzureActiveDirectory和AzureBlob存储等2014年以来，Azure的发展迅速，不断推出新的服务和产品。在SatyaNadella成为微软CEO后，Azure成为公司的核心战略之一Azure开始支持更多的开源技术，并与其他云服务提供商竞争。在这段时间里Azure推出了一系列新功能包括AzureKubernetes服（AKSAzureFunctions、AzureCognitiveServices和AzureMachineLearning等。英伟达DGXCloud英伟达携手云服务商打造DGXCloud提供云上AI运算效能2023年3月2日，英伟在GTC203上顺势推出DGXCloud，这是一项AI超级计算服务为企业提供即时访问所需的基础设施和软件以训练生成式AI和其他创新应用的先进模型DGXCloud为每个企业提供了专用英伟达DGXAI超级计算集群，搭英伟达AI软件，用户只需通过简单的网络浏览器就可以访问自己的AI超级计算机无需处理购买、部署和管理本地基础设施的复杂性。企业可按月租用DGXCloud集群，以便在无需等待高需求的加速计算资源的情况下快速轻松地扩展大型多节点训练工作负载英伟达与顶级云服务提供商合作托管DGXCloud基础设施，首先与OracleCloudInfrastructur（OCI合作预计将在下季度扩展微软Azure，并很快扩展谷歌Cloud等全球领先的生物技术公司Amgen保险科技领导者CCCIntelligentSolutions（CCC）和数字业务平台提供商ServiceNow等AI先驱已经开始用DGXCloud。Amgen使用DGXCloud英伟达BioNeMo大型语言模型软件加速药物发现，包括英伟达AIEnterprise软件，该软件包英伟达RAPIDS数据科学加速库。此外，企业可以使英伟达BaseCommand平台软件管理和监控DGXCloud上的训练工作负载，该软件在DGXCloud和本英伟达DGX超级计算机之间提供无缝的用户体验。DGXCloud包括英伟达AIEnterprise，这英伟达AI平台的软件层，为数据科学流水线提供端到端的AI框架和预训练模型，简化I的开发和部署DGXCloud的每个实例包括8个英伟达H100或A10080GBTensorCoreGPU，每节点总共有640GB的GU内存英伟达Networking构建的高性能、低延迟互连网络确保工作负载可以跨集群扩展，允许多个实例充当一个大型GPU以满足先进AI训练的性能要求DGXCloud还整合了高性能存储，为AI超级计算提供了完整的解决方案。图23：英伟达与云服务商合作推出英伟达DGXCloud站长之家图形处理器GPU）算力是AI发展的底座英伟是GPU领域掌控者AI发展的三大支柱包括数据算法和算力缺一不可在算力方面不仅需要训练能力，还需要AI在硬件上运行和进行推理，这些都离不开强大的算力支持在最开始深度学习算法主要依赖CPU进行运算但随着数据量的不断增长CPU的运算能力逐渐暴露出瓶颈GP（图形处理器英伟公司1999年推出的一款跨时代的产品它在早期主要于PC游戏市场的发展为运行更高画面配置的游戏提供了可能性随英伟达不断推出全新的GPU产品彻底改变了现在计算机的图形技术发挥了并行计算的潜能GPU的优势在于其拥有数千个核心，虽然单核性能可能仅为CPU的一半但总算力可能是CPU的上百倍因为它是专门为图形应用开发的硬件组件适合进行大量并行浮点运算而不涉及CPU通常遇到的复杂分支运算。2023年3月22日英伟达在GTC开发者大会上发布了针对ChatGPT庞大算力需求的全新GPU产品H100GPU和解决方英伟达H100NVL。这些产品主要面向大语言模型和生成式AI的云服务，通过最新的GPU产品英伟达再次搭上了AI腾飞的翅膀，在处理器算力中继续保持了行业领先的地位。目前英伟在GPU领域掌控者约80的市场份额在AI领域始终保持着领先地位在AI如此火热的当下牢牢在算力硬件领域占据垄断英伟达或许才是最大的赢家。AdobeAdobeFireflyAdobe推出创意生成式I模型AdobeFirefly自动感知上下文和用户需求精准作画。Adobe公在023年3月21日推出了一款全新的AI绘画领域重磅产品AdobeFirefly，本质上是一款创意生成式AI模型能够创造卓越的AI绘画产Firefly可通过关键词输来创绘画作品这使得其检举实用创新便捷性和高效与市场上的其他AI绘画软件相比，如Midjourney和StableDiffusion，Firefly具有更强的上下文感知和个性化图像生成能，能够为设计师提供精准的图像生成它的功能包但不限于根据文字生成图像将草图转换成矢量图和画笔纹理修改视频内容以改变环境和气氛及根据提示词设计个性化海报等这些功能使设计师能够快速将概念转化为视觉艺术作品，满足客户需求。目前Firefly已经开放测试，未来将直接融入到Adobe旗下PhotoshoIllustrator和Premiere等熟知软件中，帮助设计师实现无限创意可能。尽管目前仍有一些AI训练和版权归属方面的争议但Adobe正在努力解决这些问题使Firefly成为合法且实用的创意生成式AI模型。图24：AdobeFirefly已开放测试AdobeBlogAdobeSenseiAdobe探索AI机器学习平台AdobeSensei丰富I驱动功能构建个性化客户体验。AdobeSensei是Adobe与2016年推出的AI和机器学习平台为Adobe各种产品提供了智能功Sensei利用大量数据和深度学习算法为用户带来更加便捷高效的创意体验AdobePhotoshop在近期的更新中引入了许多AI驱动功1SelectSubject功能：可以自动识别图像中的主要物体并进行快速选择Content-AwareFill功能则利用AI自动填充图像中被删除物体的空白区域2PremierePro：Adobe旗下一款专业的视频编辑软件，也引入了一些基于Sensei的AI功能例如AutoReframe功能可以自动调整视频的画面比例以适应不同的设备和平台ColorMatch功能则可以利用AI自动匹配不同视频片段的颜色风格3）AdobeExperiencePlatform：一个于AI的客户体验管理解决方案，帮助企业构建个性化的用户体验。借助Sensei技术ExperiencePlatform可以时分析用户数据，并根据用户行为和需求为他们提供定制化的内容和推荐。特斯拉自动驾驶特斯拉携手OpenAI加速探索自动驾驶特斯（Tesla方面，当前的AI技术聚焦于自动驾驶汽车方面，自209年开始Tesla正式宣布了与OpenAI的长期合作关系也汽车行业带来了革命性的创新。开放式AI技术使计算机能够自主学习和操作，特斯拉利用这一技术改善其自动驾驶汽车的性能。通过与OpenAI公司合作，特斯拉正在开发新的算法并改进现有算法以使自动驾驶汽车的性能更上一层楼OpenAI技术在特斯拉自动驾驶汽车中的应用具有诸多益处例如开发新算法提供用于训练和测试自动驾驶汽车的数据了解其他驾驶员和行人的行为以确保安全以及及时更新汽车的人工智能技术尽管实施开放式AI技术面临一定挑战，但特斯拉已经成功地将其应用于旗下的Autopilot系统，实现了自动驾驶汽车在道路上的更精确、高效行，令其在自动驾驶领域仍处于市场相对领先地位。图25：特斯拉在OpenAIDay上展示了自动驾驶中的视觉感知CSDN，Tesla腾讯混元大模型腾讯发布混元AI大模型，成功应用于微信搜索、广告等领域。国内互联网巨头方面2022年4月，腾讯公布了“混元AI大模型的研发进展，这款AI大模型整合了该模型整合了自然语言处理NLP、计算机视觉CV）和多模态等基础模型。在诸如CLUEVCR、MSR-VTT和MSVD等权威评测集合中，混元AI大模型均取得了优异成绩。为了优化模型性能腾讯技术团队首次引入“课程学习训练方法模拟人的学习习惯实现渐进式的从易到难的学习这不仅增强了模型的通用性和复用性，还显著降低了训练成本。应用层面混元AI大模型已成功应用于讯微信搜索、广告等业务领域有效提升了用户体验和推荐精准度利用腾讯太极机器学习平台的GPU算力和训练加速框架，实现了稳定且高效的模型迭代。未来，混元AI大模型将继续深化研究，深入业务实践，赋能更多场景，以更好地满足用户需求腾讯自研的万亿MoE模型在相同资源和计算量的前提下，其性能优于稠密模型。此外，在相同规模的大模型中MoE模型训练和推理效率更高资源消耗更少大模型在自然语言理解和生成任务上能持续提升性能，且边际效益并未递减。因此，腾讯选择基于MoE模型开展HunYuan-NLP1T大模型研究，在充分发挥模型规模提升、压缩技术和MoE模型优势，实现更高效、可靠的AI应用。太极机器学习平台腾讯自研太极机器学习平台业界领先，广泛应用于多个AI核心应用场景腾讯太极机器学习平台是腾自研的一款易用性高计算资源丰富的机器学习平台2015年，腾讯推出了太极机器学习平台的1.0版本为用户提供了据支持模型训练模型服务三大功能一站式的解决算法工程师在AI应用过程可能遇到工程问题自诞生以来，太极机器学习平经历了多次升级和拓展包括深度学习训练加速腾讯云合作云原生架构升级等平在腾讯广告业务中实践了MLOps理念为广告平台提供高效易用的模型迭代产品服务2020年太极平台机器学习研发能力再度升级为统一的云原生架构服务腾讯广告游戏、信安金融等多个核心AI业务场景2022年为了解“广告模型迭代流程研发效率这样一问题，太极广告一站式平正式全面上线，目标将广告模型迭代业务流程通“上太极产品化为广告业务提供端到端的一站式模型研发体验目前腾讯太极机器学习已广泛应用于不同业务领域，让用户更加聚焦业务AI问题解决和应用。图26：2022年腾讯太极广告一站式平台上线腾讯太极机器学习平台百度文心一言生成式AI对话应用文心一言发布定位AI基座赋能B端应用国内传统搜索龙头百度方面2023年3月16日，百度正式官宣了一款全新的生成式AI对话应—文心一言3月27日，文心一言云服务正式上线文心一言是基于飞桨深度学习平台和文知识的知识增强的大语言模型从应用范围而言文心一言是一种文本生成技术而非对话生成技术因此它在生成一些富有文化内涵和哲理性的短文本如名言警句诗词歌赋等具有相当大的优势但在自然语言对话方面文心一言回答的准确性与提供有害性信息的几率较ChatGPT仍有较大差距相比ChatGPT文心一言上将核心定位放在了AI基座型的赋能平台更加注重toB方向的应用，包括政务、金融、企业、电商和旅游服务等各方面，有望实现产业赋能升级图27：百度全新一代知识增长大预言模型文心一言发布数据来源：文心一言飞桨飞桨定位内深度学习研究项目全面服务文心大模型研发百度旗飞桨（PaddlePaddle最早起源于2013年，当时是作为百度内部的一个深度学习研究项目经过几年的内部研发和优化飞桨逐渐成熟并在2016年正式对外开源，旨在推动中国深度学习领域的发展开源初期主要面向研究人员和开发者提供了基本的深度学习功能如多层感知机卷积神经网络和循环神经网络等同时飞桨支持分布式训练能够充分利用计算资源提高模型训练效率随着社区的参与和技术的进步飞桨逐步扩展了其功能包括支持更多的网络结构优化算法和预训练模型等此外飞桨还推出了一系列工具和组件如模型压缩可视化和自动超参数优化等以满足用户在不同场景下的需求为了进一步提升性能，飞桨开始支持高性能计算平台，英伟达GPU和IntelCPU等。此外，飞桨还推出了一些针对特定硬件的优化策略，如用TensorRT进行GPU推理加速等。2020年飞桨发布了20版本引入了动态图机制使得模型构建和调试变得更加灵活和便捷其次飞桨2.0还提供了更加丰富的预训练模型PaddleHub覆盖了计算机视觉自然语言处理和语音识别等多个领域此外飞桨2.0还支持多种部署环境包括服务器移动设备和嵌入式系统等，以满足不同场景下的推理需求2020-2023年，飞桨全面服务与百度文心大模型的研发在文心一言问世之后飞桨亦有望陆续释出。字节跳动KubeRay项目字节携手微软研发AI软件KubeRay，基于分布式计算提升软件运行效率。2022年8月微与字节跳在RaySummit2022年度峰会上宣布达成合作将扩展AI目KubeRay该项目旨在帮助组织更高效地管理和运行人工智能应用程。KubeRay是一款基于分布式计算，能够在多台计算机上运行的AI软件，这有助于提升软件的运行效率，以帮助企业更高效的AI应用程目KubeRay已经发布了Ray2.0的Beta阶段，它的主要功能有RayAIruntime（一个可以拓展和统一的ML工具集、大规模shuffle支持Rayclustr部署等KubeRay涵盖的功提供了高可用性和易用性或许在未来将成为一项强大的AI工。图28：KubeRay项目由字节跳动与微软共同开发电商报推荐算法、自然语言处理技术和计算机视觉技术多款AI技术领先全球深度应用于其核心产品中字节跳动的AI技术基本凝结在了它的核心产品中为用户带来了前所未有的使用体验，也让字节跳动成为了近年中国发展最迅猛的科技独角兽企。1）推荐算法字节跳动的核心竞争力之一是其出色的推荐算法它采用深度学习和自然语言处理技术分析用户行为兴趣和社交关系为用户提供个性化的内容推荐这种推荐算法被广泛应用于抖音今日头条等字节跳动的应用产品2自然语言处（NLP技术字节跳动AILab在自然语言处理领域取得了世界领先水平。字节跳动的NLP技术涵盖了文本分类情感分析关键词提取文本摘要等多个方面这些技术被应用于今日头条悟空问答等产品以提高内容的智能推荐和用户体验3）计算机视觉技术：字节跳动在计算机视觉领域也取得了突破性成果字节跳动的计算机视觉技术涉及人脸识别物体检测图像分类和风格迁移等这些技术被运用于抖音VUE等产品提供更丰富的视觉体验。华为“盘古”大模型华为“盘古”大模型即将亮相NLP大模型具备强大理解能力和生成能力2021年4华为云团队立项“盘古大模型近日华为云官网透露“盘古”系列AI大模型即将上线，其中包括NLP大模型、CV大模型和科学计算大模型而多模态大模型的上线时间仍未透露盘古NLP大模型同样适用了Transformer结构，并与ChatGPT不同的是，它采用了其中Encoder-Decoder架构顾NLP大模型的理解能力和生成能力，保证了模型在不同系统中的灵活性。而盘古CV大模型是按次实现模型按需抽取的业界最大的CV模型，他兼顾了图像识别和生成能力，能够基于模型大小和运行速度自适应抽取不同模型规模，提高AI产品的开发效率。华为“盘古“大模型上线，有望进一步助推国内AI产业发展。图29：华为盘古系列AI大模型涵盖多种大模型IT之家Ascend系列芯片华为高性能AI处理器scend多个AI计算场景表现不Ascend系列是华为推出的一款高性能AI处理器被广泛用于划分为自身设备，在数据中心、边缘计算和端侧设备等场景的表现极为出色2018年10月，华为首次发布了Ascend310和Ascend910两款AI芯片。其中，Ascend310面向端侧和边缘计算场景，功耗较低Ascend910则针对数据中心场景，具有更强的计算能力2019年8月：Ascend910正式发布Ascend910是当时全球最高性能的AI处理器之一，性能达到了每秒256TFLOP（FP162020年华为发布了Ascend710Ascend610和Ascend620等款AI芯片，分别应用于云端、数据中心、边缘计算和智能终端等场景。直至2022年Ascend芯片仍然继续优化其性能和功耗以满足不同的AI计算场景截至目前为Ascend芯片的出货量的市场占比较小实际应用效果仍待验。ModelArts开发平台AI开发平台ModelArts不断升级，为用户提供全流程支持。ModelArts是华为云研究中心推出的另一款面向开发者的AI开发平台，为用户提供从数据预处理模型训练模型部署到模型管理的流程支持2018年华为云ModelArs正式发布ModelArs提供了丰富的AI算法库预训练模型数据处理工具等资源帮助用户快速构建和部署AI应用2019-2021年ModelArts发布多项新功能包括AutoM（自动化机器学习、分布式训练、弹性训练等，进一步降低了用户构建AI应用的门槛。加入了更多AI领域的算法和预训练模型，如自然语言处理、计算机视觉等。此外ModelArts还提供了端云协同能力，方便用户在不同场景下部署和管理AI模型支持更多的AI框（如TensorFlow、PyTorch等，提供更强大的算力支持，包括Ascend列AI芯片GPU等2022年ModelArts再次进行了大幅度的更新优化不仅支持VSCode一键连接Notebook，和自动以镜像创业算法和训练作业，还上线了Workflow工作流功能目前为止ModelArts仍在进行不断地优化比如标签管理服务TMS和新版转专属资源池已成华为旗下最富有生命力的一款AI产品。阿里巴巴达摩院达摩院聚焦前沿科技领域研发AI成果不断助推产业变革。阿里达摩院AlibabaDAMOAcademy）是阿里巴巴集团于2017年成立的研究院旨在开展前沿科技研究和创新2018年达摩院发布了“Ali-NLP”自然语言处理技术以深度学习为基础大幅提升了中文自然语言理解能力这项技术应用于阿里巴巴的搜索引擎推荐系统语音助手等业务优化了用户体验同年时间阿里达摩院推出了阿里云MaxCompute，一种大数据计算服务帮助企业高效安全地处理大规模数据提高数据处理能力2019年，阿里达摩院成功研发了自家的AI芯片"含光800"，这款芯片主要应用于数据中心的AI计算提供高性能、低能耗的计算能力助力阿里巴巴在云计算领域的布局。2020年达摩院发布了首个大规模预训练模型“盘古大师，为阿里在自然语言处理、计算机视觉等多模态任务提供强大支持2021年，阿里达摩院推出了AI开源社“魔搭ModelScope其目标是构建下一代模型即服务共享平台，从而降低AI应用的门槛。到2023年3月，阿里在“魔搭”上线了“文本到视频生成扩散模型，实现了文本信息转换为视频内容的功能阿里达摩已推出了多个版本的多模态和深度学习大模型极大地推动了中文大模型的发。图30：阿里达摩院机器智能、数据计算等实验室遍布全球各地达摩院通义大模型通义大模型国内首创AI统一底座，参数规模全球第一。在发展过程中阿里达摩院专注于多模态预训练并探索了通用统一大模型2022年阿里达摩院发布了多个版本的多模态和语言大模型实现了超大模型、低碳训练技术、平台化服务和实际应用等方面的突破2022年9月2日阿里达摩院发布了业界首个通用统一大型M6-OFA作为最新通义系列的一部，M6-OFA模拥有10万亿参数的模型，成为全球参数规模最大的AI模型。M6-OFA模型在国内首创了AI统一底座，将模态表示、任务表示和模型结构统一起来在无需引入任何新增结构的前提下可同时处理逾30种跨模态任务，达到国际领先水；此外M6-OFA模采用模块化设计借鉴了人脑的模块化结构从而提升了效率和性能这些模型在电商医疗娱乐设计和金融等领域均有实际应用由此可阿里达摩院的通用统一大模型M-OFA为AI从感知智能向知识驱动的认知智能迈进提供了先进的基础设施实现了模态表示任务表示和模型结构的统一，展现了广泛的应用前景。阿里云ET大脑，菜鸟网络天猫精灵阿里旗下AI产品众多阿里云T大脑菜鸟网络天猫精灵应用已久除了通义大模型以外阿里巴巴旗下I产品众多阿云ET大脑菜鸟网络天猫精灵是阿里旗下三个最具代表性的AI产品1里云