神马光棍AI“入神马光棍世”的阿里云方案
AI“入神马光棍世”的阿里云方案
朱宏曾任第一军医大学南方医院医教部副主任、南方医科大学南方医院副院长、研究员，广东省医学学术交流中心主任，原广东省卫计委党组成员、干部保健局局长等职。
在阿里云等厂商的努力下，底层算力层的AI重构正在不断演进，开发生态同样也在不断完善，从局部的产品逻辑重塑，到行业层面的全面重塑，其速度只会越来越快。AI通过端到端的部署逐渐介入和改变物理世界，已经不再是伪命题。以Chatgpt发布为锚点，其后的22个月，没人能否认，这是人类历史上AI发展速度最快的历史时期。在刚刚过去的夏天，阿里云全面支撑巴黎奥运会实现了历史性突破，云计算首次超越卫星，成为奥运主要转播方式。所有的比赛转播画面，通过阿里云全球化覆盖的云计算基础设施，走向200多个国家和地区。这意味着阿里云在主要的国家和市场，已经完成了本地化建设，并拥有了相应的支持团队。 如果用发展的眼光看待，这些基础设施级别的投入，为AI时代乃至AGI的最终降临，提供了足够繁茂的生态和足够肥沃的土壤。横向扩展的AI开源社区，则让底层的模型和应用层的产品实现“自我造血”，获得更快的迭代速度。 时至今日，阿里云的AI布局也早已走出了“云”的范畴，到具体的产品和技术应用之上。陈列在云栖小镇的大模型和人形机器人，也让曾经藏在后端的AI，开始变得脚踏实地，触手可及。 改变的，不变的2024年9月19日，2024云栖大会在杭州云栖小镇开幕。相较于一年前，两次云栖大会的侧重点各有不同。2023年的云栖大会，将重点放在了算力、人工智能+、产业创新三个方向。可以看出，在“AI元年”，阿里云的重点在底层生态和后端基础设施的构建。 而到了今年，展馆主题则变成了“人工智能+、计算、前沿应用”。正如阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在云栖大会所说，大模型技术在一年的时间里快速迭代，曾经停留在文本生成的大模型，已经具备了包括文本、语音、视觉在内的多模态能力，并开始能解决复杂问题。 也因此，在大会布置的“人工智能+馆”，集合了包括通义、百川、Kimi、智谱等各类大模型，无论是图片、音频、还是3D生成等前沿交互，都能在场馆内一站式体验到。 此外，曾经昂贵的模型推理成本，也在一年的时间里呈指数级下降，已经远远超过了摩尔定律。以阿里云的经验来看，通义千问API在阿里云百炼上的调用价格下降了97%，百万Tokens调用花费最低已经降到了5毛钱。 正因如此，在模型能力没有明显差距的前提下，谁的云计算资产分布越多，门类更全面，谁的推理成本也会相对更为低廉，而在AGI尚未到来的时间里，这将会是一场没有尽头的长征。“计算馆”则从产业链的角度，回顾了AI时代云计算的产业布局，这也是历次云栖大会的一脉相承。 AI对世界的改造，并不局限于互联网。如今很多业内人士仍然在用移动互联网时代的范式在思考，寄希望于AI行业也像之前那般，出现一个杀手级的超级APP。 吴泳铭则认为，AI最大的想象力绝对不是在手机屏幕上，AI最大的想象力是在通过渗透数字世界、接管数字世界，并改变物理世界，这才是AI最大的想象力。 何为“AI渗透物理世界”？一个简单的定义是“AI智能终端”，更直观的例子，则是AI机器人。 在本次云栖大会的“前沿应用馆”，一个随处可见的场景是，曾经还是程序形态的机器人，如今已经“得道化形”，变成了真正的“人”。 以北京银河通用机器人的“盖博特”机器人为例，它具备顶尖的抓取技术，用户只需在一台PAD上点击所需的饮料，机器人根据指令，就能准确地去货架上拿到，送到面前。根据工作人员的介绍，以后机器人店员将能跟真人一样，及时处理订单，并实现送货上门。 而同样的智能机器人企业，共有14家参与了云栖大会。虽然这只是AI机器人产业的冰山一角，但在某种程度上，已经开始宣告，AI已经通过这种方式，开始了对现实世界的影响和改造。 从AGI到终端部署截至目前大模型的能力还远远谈不上“实现AGI”。但就方向而言，已经走在了正确的道路上。 以OpenAI新近发布的O1模型为例，它以更慢的推理速度，换来了解决更复杂问题的能力。在阶跃星辰创始人姜大昕看来，它第一次证明了大语言模型可以像人脑一般“慢思考”。 相比此前GPT4的即时输入，即时生成，虽然它能把一个复杂的问题拆解成很多步，然后分步去解决，但仍然难逃直线性思维的窠臼——而以O1模型为代表的技术路径，则是结合了模仿学习和强化学习，已经初步具备了人脑思维范式的相关特点。 而在清华大学人工智能研究院副院长、生数科技首席科学家朱军眼中，如果按业界对于AGI的“L1-L5”分级体系，ChatGPT为代表的聊天机器人，停留在L1级别；O1模型为代表的复杂推理模型，则能定义为L2，但在某些特定任务下，已经实现了较为高阶的智能水平。换言之，这也代表着整个AI业界，水平上限的再次提升。 但上述各种模型，即便已经做到了“上云”，在没有进入能够物理互动的终端之前，很难说“影响现实世界”。 基于同样的标准，端到端的自动驾驶，或许是大模型在自动驾驶第一次大规模的商业化落地。 在小鹏汽车董事长何小鹏看来，AI想要真正“入世”，数字世界的维度和物理世界的维度一定不同，后者一定会慢于前者。也因此，只有当软件、硬件、用户、政策法规发生变革，且这四个变革放在一起，才能称得上物理世界的变革。 而自动驾驶在过去两年的历史机遇在于，真人司机的精力即便再大，水平再高，也无法完全胜任世界上所有的驾驶场景，而端到端的大模型加持的自动驾驶，则能很好地弥补这一点，把自动驾驶的下限和上限，都进行明显的拓宽。最终的理想情况则是，一个一般水平的汽车用户，可以在自动驾驶的加持之下，在每个城市的驾驶水平都能如同一个老司机——这就是端到端的大模型，在用户一侧最明显的感知。 用“GPU”，把整个行业重做一遍无论是更高、更快、更强的大模型和智能体，还是正在大规模落地的端到端自动驾驶，模型层和应用层的日新月异超乎了大多数人的想象。 同时也不得不承认，这一轮人工智能浪潮，比以往任何一波都更快，更密集：其一是有更实际的技术路径支撑，其二是资本增密的速度远超以往任何一波AI浪潮。它们依赖的共同技术基础和硬件基础，在于AI的爆发，带来的计算体系的变革。 在吴泳铭看来，过去几十年，CPU主导的计算体系，正在加速向GPU主导的AI计算体系转移。未来几乎所有的软硬件都会具备推理能力，它们的计算内核将变成GPU AI算力为主、CPU传统计算为辅的计算模式。 而从市场反馈来看，超过50%的新需求由AI驱动产生，因此云计算设备的迭代呼之欲出。 相较传统IT时代，AI驱动的阿里云全系产品，也迎来了家族升级。据阿里云CTO周靖人介绍，“云厂商拥有全栈技术储备，并通过基础设施的全面升级，让AI训练、推理、部署和应用整个生命周期变得更高效。” 譬如最新上线的磐久AI服务器，它不仅支持单机16卡、显存1.5T，还能提供AI算法预测GPU故障，准确率达92%； 阿里云ACS也首次推出了GPU容器算力，通过拓扑感知调度，实现计算亲和度和性能的提升；为AI设计的高性能网络架构HPN7.0，可稳定连接超过10万个GPU ，模型端到端训练性能提升10%以上。 随着AI基础设施全面革新，其中一个技术红利是模型的使用成本也越来越低。以通义千问三款主力模型为例，其价格降幅普遍在80%以上，最高达85%，这意味着接入通义千问的企业，调用模型的成本降低，速度已经远超摩尔定律。 以距离AI技术最近，大模型结合场景最丰富的游戏行业为例，巨人网络已经在游戏创作、内部提效等方面全面拥抱AI——在云栖大会现场最新亮相的“巨人摹境”，也是首个支持团队协作的AI绘画生产平台，构建起协作式标准AI美术工业化管线，一键式工作流实现复杂任务简化，适用于团队大规模美术向内容生产。 而作为国内第一款“AI+游戏”，网易旗下的《逆水寒》手游将游戏服上云，将AI引擎的推理部署也放在云上；最新上线的《永劫无间》手游，则在全面拥抱阿里云原生服务的同时，应用了在阿里云上完成高效推理的“AI队友”。这也是网易27年历史上，单日新增玩家最高的游戏。 以过往的历史经验来看，在AI发展历史上的三次浪潮中，无数行业人士对于新的技术革命，都持有短期高估和长期低估的惯性思维。这是新技术一定存在的低渗透率使然。 但站在发展的角度来看，长期停留在“玩具级”的AI产品，如今在硬件算力和软件革新的双重加持下，早已脱胎换骨，已经初步具备了介入现实世界的能力，而这只是从“生成式AI元年”开启，不到两年内发生的事情。 毫无疑问，在阿里云等厂商的努力下，底层算力层的AI重构正在不断演进，开发生态同样也在不断完善，从局部的产品逻辑重塑，到行业层面的全面重塑，其速度只会越来越快。AI通过端到端的部署逐渐介入和改变物理世界，已经不再是伪命题。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:朱希
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一是严格限制破发、破净情形上市公司再融资。要求上市公司再融资预案董事会召开前20个交易日、启动发行前20个交易日内的任一日，不得存在破发或破净情形。破发是指，收盘价低于首次公开发行上市时的发行价。收盘价以首次公开发行日为基准向后复权计算。破净是指，收盘价低于最近一个会计年度或者最近一期财务报告每股净资产。收盘价以最近一个会计年度或者最近一期财务报告资产负债表日为基准分别向后复权计算。。
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