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2024年4月17日 · 近日，由李飞飞联合领导的斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布了《2024 年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2024）。 这份长达 300 多页的报告是 Stanford HAI 发布的第 7 份 AI Index 研究，追踪了 2023 年全球人工智能的发展趋势。 Stanford HAI 官方介绍道，‘这是我们迄今为止最全面的报告，而且是在人工智能对社会的影响从未如此明显的重要时刻发布的。
2023年5月11日 · 最近，斯坦福人工智能研究所（HAI）发布了2023年AI指数报告，提供了AI领域当前技术成就、政策趋势、经济影响等多方面的最新情况。 今天我们将报告最重要的12个结论精简出来，分享给大家。 1.AI大模型不只是大这么简单. 在2019年发布的GPT-2被认为是第一个大型语言模型，拥有15亿个参数，培训成本估计为5万美元。 三年后，PaLM推出，拥有5400亿个参数，培训成本估计为800万美元。 各个领域的大型语言和多模态模型都变得越来越大和昂贵。 这意味着人工智能系统的能力正在不断提高，需要更困难的测试才能挑战它们。 2.衡量AI能力需要新的标准. 当前的人工智能工具不断满足或打破传统的AI测试基准，表明人工智能系统在旧基准上变得越来越有能力，并且需要更困难的测试才能完全挑战它们。
2023年4月17日 · 最近，斯坦福人工智能研究所（HAI）发布了2023年AI指数报告，提供了AI领域当前技术成就、政策趋势、经济影响等多方面的最新情况。 今天我们将报告最重要的12个结论精简出来，分享给大家。 1.AI大模型不只是大这么简单. 在2019年发布的GPT-2被认为是第一个大型语言模型，拥有15亿个参数，培训成本估计为5万美元。 三年后，PaLM推出，拥有5400亿个参数，培训成本估计为800万美元。 各个领域的大型语言和多模态模型都变得越来越大和昂贵。 这意味着人工智能系统的能力正在不断提高，需要更困难的测试才能挑战它们。 2.衡量AI能力需要新的标准. 当前的人工智能工具不断满足或打破传统的AI测试基准，表明人工智能系统在旧基准上变得越来越有能力，并且需要更困难的测试才能完全挑战它们。
2024年4月17日 · 美国斯坦福大学人工智能研究所15日发布的一份“AI年度指数报告”显示，AI的发展速度远远超过预期，甚至在几年前设置的衡量标准已经不再适用，很多指标的“满分线”已被AI突破。 报告显示，在图像识别、阅读理解、简单运算、多语言互译等较为基础的任务上，AI已经全面超越人类水平，可以进行大规模运用。 斯坦福大学的学者们认为，是时候让AI挑战更加困难的任务，发挥更大的潜力了。 目前，AI在竞赛级别的数学问题以及更高难度的抽象推理演绎上还没有战胜人类最聪明的大脑，科学家们认为这应该成为AI下一步努力的方向。 美国斯坦福大学 据视觉中国. AI发展迅速. 多项功能已超越人类.
2024年3月28日 · 本周，这份报告背后的智库发布了一份最新分析报告，显示了全球人工智能人才的构成自此之后发生了怎样的变化——在这个关键时期，人工智能产业发生了重大转变，成为最热门的技术领域。 人工智能 (AI) 已经席卷了世界。 大型语言模型和机器学习方法的突破，以及算力硬件的惊人改进，让如今人工智能的力量已经上升到了「推动新一轮工业革命」的程度。 可以肯定的是，科技界的大量资本和人才将被用于将人工智能应用落地。 各国之间在 AI 领域的竞争将比以往任何时候都更加激烈，而且大部分竞争将围绕人工智能生态系统不可或缺的投入：人才。
2024年4月17日 · 李飞飞联合领导的斯坦福大学以人为本人工智能研究所 (Stanford Institute for Human-Centered AI，HAI) 在一份新报告中表明， 2023 年全球对人工智能的投资连续第二年下降 。 该报告援引市场情报公司 Quid 的数据，指出 2023 年人工智能行业的私人投资（即风险投资对初创企业的投资）和企业投资（并购和收购）均较前一年呈下滑趋势。 截图来源：2024 AI Index Report. 人工智能相关并购（上图中的蓝色柱子）从 2022 年的 1171.6 亿美元下降到 2023 年的 806.1 亿美元，下降 31.2%； 私人投资（上图中的绿色柱子）从 1034 亿美元下降到 959.9 亿美元；
2021年4月12日 · 张钹院士是我国人工智能领域的先驱者之一，主要参与人工智能、人工神经网络、机器学习等理论研究，以及这些理论应用于模式识别、知识工程与机器人等技术研究，同时也是我国人工智能领域国家重点实验室「智能系统与技术」实验室的创始人之一。 张钹院士提出了问题求解的商空间理论，在商空间数学模型的基础上，提出了多粒度空间之间相互转换、综合与推理的方法。 此外，他还提出了问题分层求解的计算复杂性分析以及降低复杂性的方法。 该理论与相应的新算法已经应用于不同领域，如统计启发式搜索、路径规划的拓扑降维法、基于关系矩阵的时间规划以及多粒度信息融合等，这些新算法均能显著降低计算复杂性，该理论现已成为粒计算的的主要分支之一。 在人工神经网络上，张钹院士提出了基于规划和基于点集覆盖的学习算法。
