May -int：快速缓慢思考研究所的主任Tian Feng，感官和智能行业研究所的院长，“ K Sawe Alliance”的成员1。北方歌曲王朝为世界枪支，指南针和通信导航技术，可移动类型的印刷技术，风力和水轮，可移动的纺织机，钢制质量和数字等方程（''''''''法国”）和桥技术，陶瓷技术，桨船和船舶设计，农业工具（弯曲的犁，苗木和管子卡车）。天文技术（水场，质子球，泥泞的大象）以及儿科/妇产科/针灸，医学（“ Kaibao Materia Medica”，带来了技术的中心。全球化和中国的歌曲王朝是全球化的中国化中心。Ompass和Print是预测资产阶级社会到来的三个主要发明。火药打破了骑士阶级，指南针打开了世界市场并确立了殖民地，而印刷成为新教的工具。总的来说，它已成为一种改变和最强大的精神发展场所的杠杆。 “这三个主要发明在宋朝完成了。”根据英国，日本和其他国家的学者的评论，在过去的500年中，当一个国家的科学成功超过全世界的25％时，它被称为“世界科学中心”。超过25％的科学成就持续的持续时间是科学中心良好发展的时代。 With ditor Italy during the Renaissance (14th of the 16th century), Britain during the Industrial Revolution (18th-century) and France during the Industrial Revolution (19th century), Germany during the Second Industrial革命（19世纪）和革命信息革命期间的美国（19世纪）。 20-21世纪），世界科学中心正在成为世界科学中心。每个国家的科学发展的发展为60 - 10年，平均近80年。换句话说，在过去的十年中，下一个世界科学中心将会站立，在科学，技术，经济和文化融合的历史趋势中，科学中心很有可能在世界经济中心，世界财务中心，世界世界贸易中心以及世界运输中心以及世界上的人才和世界人才。 2。现代世界科学技术中心的启蒙：当今世界上新独角兽区域分销图的第一幅画，美国仍然是世界科学技术的中心。投资社区要求科学技术变革公司比您多$ 10亿新元的“独角兽”。根据《独角兽市场》 2023年的评论：2023年9月发布的AI报告的兴起，可以在美国的三个城市，旧金山湾区（26％），纽约（8％）和洛斯安吉利斯（6％）（6％）找到世界科学技术的科学技术创新的40％。最近，三年来，欧洲独角兽独角兽的数量迅速增加并在中国捕获。从2021年到2023年，伦敦的独角兽数量增加了一倍，并继续成为欧洲技术行业的主要城市。巴黎和柏林是欧洲新一代独角兽独角兽的双重孵化场。从该国独角兽市场的总价值看来，美国是第一个，欧洲是第三个，欧洲是第三个，北京和上海占中国独角兽总独角兽市场价值的“三分之二”（64％）。另一方面，报告认为独角兽在中国和美国的某些城市中，是“单身”（领先的单一公司的比例相对较大）。例如，派遣占北京独角兽市值的58％（3870亿美元），Shein占深圳独角兽市场总市场价值的64％，SpaceX占洛杉矶Unicorn和Shanghai Unicorn的独角兽总市值的62％。在不同国家 /地区世界中独角兽市场总市场价值的排名数（前15个国家，数据源是相同的）。尽管工业变革的早期阶段（因此被称为Genai）的生成人工智能（因此从因此被称为Genai），但美国的旧金山湾地区已成为科学和技术变革的中心，该地区的独角兽独角兽的市场价值占美国的81％。它与T的当地科学技术行业密度有正面联系他的湾区，因为纽约是互联网金融独角兽（金融科技）和加密货币（加密货币）的肥沃土地。尽管从2023年底到2024年初的中国最新的Genai Unicorn融资数据不包括在此排名中，但旧金山湾区仍然可以用作研究对现代技术科学技术发展的比较对象，该对象与Genai，Anthropic，Anthropics ai，ai，ceere.aai，cerebras System secke＆Bros seck＆Bros，Groqect，Gro ack，Gro ack，aiq aige themai at theScenter的发展。排名全球生成人工智能独角兽市值城市（上面的资源数据是相同）的数字是第一个，因为人工智能研究的才能是第一个，人工智能科学和技术创新中心取决于当地的大学来提供才华，并发展当地大学，并发展当地大学，并开发了当地的大学，并提供了塔尔大学，并提供了塔尔大学，并提供了塔尔大学，并培养了当地的大学，并发展了塔尔大学，并培养了当地的大学，并发展了当地大学，并发展了当地的大学。赋予人才，并发展当地大学以赋予才能，并发展当地大学，以培养当地大学，并发展当地大学以赋予人才，并发展当地大学，以交付人才，并发展当地大学，以培养当地大学，以提供才华，并培养当地大学，以提供当地的大学才能，以实现律师的律师。校友创建更多的技术公司来为AI才能的供应和需求创造多层次和丰富的市场。例如，在旧金山湾区，参与人工智能专业的主要大学和AI教师是继续提供AI才能的“机器”。斯坦福大学，伯克利，加利福尼亚理工学院，圣何塞州立大学，圣塔克拉拉大学，旧金山大学，卡内基梅隆大学硅谷校园，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山大学，加利福尼亚州立大学E加利福尼亚州立大学圣马特奥等阿斯特湾，AI技术企业家和校友拥有世界一流的人工智能教授网络。根据《旧金山纪事报》的数据，在2023年7月至1023年10月的几个月中，总共有579家公司发布了1,958个AI职位，其中AI招聘职位的59％来自旧金山湾区的技术公司，包括大型公司，包括Google，Apple和Nvidia。 AI和概念以及数据表明，旧金山湾区AI工程师招聘职位的平均工资比其他地区高21％。 AAI研究机构吸引了研究机构的人才，包括具有巨大薪水和收益的全球互联网巨头。例如，OpenAI的平均年薪为860,000美元，新移民的起薪是Google Research的1.6倍。另一个开始，Anthropo，招募起薪是M的两倍ICROSOFT LABS，并且无需阻止基本科学的科学变化，而不会阻止短期绩效目标。根据《时代》 - 科学和技术人员的薪水，美国的前十个城市都在加利福尼亚（旧金山湾区内），该城市吸引了来自亚洲和欧洲的大量AI研究才华，以参与旧金山湾区的世界科学和技术创新中心。美国顶级AI公司的研究人员的数字工资（数据来源：硅谷公共新闻）第二，世界一流的科学技术创新中心确保了法律的科学和技术才能的自由流动。例如，硅谷文化鼓励人才改变巨型技术，AI研究团队和初创企业之间的工作。不允许雇主建立“竞争协议”限制。根据促进人才流的基础，该提案面对面归功于科学研究的经验和知识的传播，刺激变革和潜在的企业家，增强市场竞争力，避免发展垄断，提高一般的工业效率，降低法律法律理解和运营成本，建立对行业健康的生态学，并加快切割技术的合并变化。加利福尼亚大学伯克利分校信息学院的安娜·李·萨克斯尼安（Anna Lee Saxenian）认为，波士顿地区技术行业正在逐渐消失，因为工程师只在终生中与一家公司合作，因为硅谷正在出现，因为硅谷正在出现，因为湾区的员工经常跳到其他公司和新公司开始与老板竞争。法律保护起源于加利福尼亚州，这是美国第一个禁止竞争协议（1872）的地方。因此，“童话儿童八叛乱”和筹码公司（例如英特尔（Intel）诞生于Shockley半导体，以及Paypal和著名的技术公司（例如Tesla，SpaceX，LinkedIn，500家创业公司，Slide和YouTube）的“ Paypal Gang”。 2023年1月，美国联邦贸易委员会发布了一份声明计划，以禁止雇主签署不与全国雇员竞争的条款。第三，世界科学技术创新中心的“主要科学研究才能”和“致力于该应用程序的发展才能的比例”可以发展人工智能的独立能力。中国人非常擅长进行人工科学研究，而且人才回报计划很紧急。长期培养和维护科学和技术才能可以继续增强我国新一代人工智能的竞争力。根据来自Macropolo的多个人才报告的SA数据D Tsinghua大学，2020年，人工智能领域的23％从事基础AI研究，而40％的人才从事开发AI应用产品开发的人才。 “基本申请人才比率”约占中国从事基本AI研究的人才的1：2.3％，而其中65％从事AI应用程序的开发。 “基本申请人才比率”约为1:22。如果我们想改变中国人才不想进行基础科学研究的当前状况，我们还应该为科学研究慷慨的治疗和更大的科学研究空间（例如美国旧金山湾区的OpenAI）提供更多的空间。另一方面，中国是全球AI人才的最大培训，其中有两个“ 1/3”数量，以证明在世界领先的AI AI AI会议上，有1/3的人在1/3中出版了1/3，其中1/3的人有1/3的中国AI研究才能，在美国。 AI研究才华世界最大的流程是美国。全球60％的AI人才服务于美国科学技术创新中心。 AI在美国的剩余才能的数量为1：5，美国AI研究的领先人才数量为1：6。科学研究的主要才能的预备和续集是新一代人工智能技术的要求，以产生突破。从现在开始，我们应该吸引，保证和放置中国科学家和AI工程师，以政策和特殊津贴返回中国。 For example, in the 1950s, the Chinese Academy of Sciences specially approved the policy and earnestly invited Qian Xuesen, Guo Yonghuai, Hua Luogeng, Deng Jiaxian, Li Siguang, Cheng Kaijia, Ye Duzheng, Shen Shanjiong, Zhao Zhongyao, Xu Guangxian, tuuangchi, Wangyao Debao, Luo Peilin，Zheng Zhemin和其他爱国和杰出的科学研究在十多年的基础上，在基础科学研究中取得突破的才能，并培育了核物理技术（“两枚炸弹和一枚卫星”技术，以及Gas Xiang技术，材料技术，通信技术，航空技术，航空技术，就像Hua Luogeng向所有中国学生一起宣布的启用的国家和返回的国家一样，我们必须在190年中出版的国家，以下国家 /地区，我们必须在1950年进行。国家，我们必须返回；我们也必须返回；即使是个人的机会，我们也应该返回，并坚持我们的工作基金会，并努力建设和发展我们的伟大的母亲，依靠支持小型工程团队的“精英领导”只有两个最高数字（其中一个刚从博士学位毕业一年），平均年龄近30岁，中国科学R的比例研究人员提供20％，达尔-E组中总共有14人，其中一部分提供57％的中国科学研究人员，在Chatgpt的年龄大小，总共有87人，CHATC中总共有87人，其中3人是研究人员的科学科学，中国人的成本为10％。在Openai科学家发表的书《为什么不能计划伟大》一书中，“创造力是一种'搜索'”，也就是说，科学研究是在人类未知领域进行深入搜索，并找到“ Stepstones”，似乎与最终的目标无关，以至于他们可以靠近正确的新颖的东西，因为他们可以将任何新颖的事物变得更加重要，因为它们可以使自己的重要性变得更重要，因为他们可以使自己的重要性变得更加重要，因为他们可以使自己的重要性变得更加重要，因为他们可以使自己的重要性变得更加重要。对新事物。”也就是说，鼓励科学研究人员勇敢地探索新的石头步骤，这通常开辟了新的可能性。 Qian Xuesen建议：“正确的结果来自许多错误；如果Y，则没有很多错误可以犯一个主体OU处于排名，您不会以最终的正确结果进入最高席位。“ Howa”加强了变化，努力打破，不害怕失败”，“努力提出问题，努力挑战当局，继续探索未知的权威”（Qian Xuesen的话）（Qian Xuesen的话）（Qian Xuesen的话），是对国家的新一代研究机构的实现的真实提议。劳动过程自动化的导弹“：”使用机器替代体力劳动是第一部工业革命，即机械化；使用机械系统代替非创造性思维的人是第二次叛乱。工业，即自动化。一台计算机。我们的方法应该具有中国特性”，“更重要的是自由和自主权，例如原子弹，氢炸弹和洲际导弹，我们必须努力促进我们对智能机器的基础”，“研究”人工智能是一项紧迫的任务。 “今天的回报，我们不禁会掩盖中国人定义的希望和勇气。” Artificial Intelligence is a strategic technology leading this round of scientific and technological revolution and industrial transformation, with a strong 'leader' effect of Spillover and Driving Force "and" Accept Generation of Artificial Intelligence is an important strategic tool for us to win the initiative in global scientific and technological competition, and an important strategic resource for promoting my country's leapfrog development, industrial optimizationand upgrading, and overall leap in productivity. “韦斯特通过上一个工业革命赢得了世界各地300年的经济股息。如果中国可以占据人工智能的“公牛鼻子”，这是一种新一代技术，它可以为接下来的300年人民赢得经济和工业战略机会。-14年 - 14年的国家人民代表大会2024年，主要是李·昆格（Li Qiang）提议的大型“数据，人工智能等”采取了'人工智能+'的行动，并开发了具有国际竞争产品的数字行业。生产力，人才是主要来源，创新是主要的驱动力。”上海投资了大量资金，例如旧金山湾区的科学技术创新中心，上海jiotong大学，汤吉大学，上海科学技术大学，东中国科学与技术大学，上海，至少9所大学，包括HAI师范大学和上海大学，包括9个大学，包括HAI师范大学和上海大学的要求根据该要求，根据五年“工业人才需求研究报告（2020）”，对“工业人才需求研究报告（2020）”，AI应用程序（138,000-150,000）（138,000-150,000）和主要AI人才（102,000-131,000人）的要求最大。到“ 14五年计划”结束时，上海人工智能行业的需求人才规模在343,000至414,000人之间。根据链接的报告“ 2019年全球人工人才数据”的链接，表明上海拥有该国33.7％的AI人才来源，并且对硕士学位或更高的需求。芯片传感器和智能人才，知识图和自然语言处理才能，服务机器人才能以及智能连接的车辆的智能传感器，知识图和自然语言处理才能存在巨大的人才差距。建议上海向美国相关政策学习，以评估AI才能的需求并吸引AI才能。对于EXAMPLE是美国商务部提出的两种主要方法，该方法是“人工智能研发战略计划（2023年 - 任期版）”：战略7：完全了解AI R＆D才华的需求；澄清10个对象，包括：描述和评估AI的功能；在每个研究阶段，制定AI R＆D教学技术；支持AI领域的更高实践教育； Sari -Sari -Sari和多精灵专业知识； 8：扩大公私合作（学术/工业/国际合作伙伴等），以加快人工智能的发展；它分为三个步骤，以“在公私合作中获得更好的公共协同作用”，“扩大与利益相关者更多样化的合作伙伴”，并“改进，扩展和创建研发合作机制”。 2020年，Openai在“神经语言模型的比例定律”中建议，而训练数据集，计算训练的强度和参数模型RS将继续增加，语言模型的性能将继续提高。 “中国和美国将遵循这一途径。首先，从AI计算能力发展的方法的角度来看，国内AI芯片的研究和开发过程应加速，应加速国内AI芯片的研究和开发过程，超级超级计算中心的扩展应加速，应加速启动的仪式。计算GPU芯片的计算和Internet上的全球数据量表继续训练更大的参数，从公路上的数量和数万亿美元的参数到目标AGI的10倍以上。对A100的Enchmark，美国在AI计算能力方面取得了巨大的发展。基于DeepSeek项目优化计算能力通信，AI研究人员将探索AOF的独特发展人工智能发展途径，也就是说，在AI计算能力仅是美国1/20的情况下，实现科学和模型结果的更好的研究目标。山姆·奥特曼（Sam Altman）建议“只要有足够的计算来源，它可以发展出人类超越人性化”，“我特别相信计算将来将是将来最重要的钱。”因此，海外的主要技术制造商购买了最广泛的GPU芯片，并在计算中建立了较大规模的智能群集，以加速AGI蓝图方法。例如，亚马逊，元，微软和特斯拉都购买了大量的GPU（同时形成芯片），最终将达到60万至200万h100的目标卡片将形成20,000至30,000张GPU卡的集群。 Openai甚至筹集了5到7万亿美元，开始制作AI芯片。根据美国商务部于2023年9月发布的《 CHIP与科学法》，提供了约527亿美元的金融补贴和税收优先政策，以吸引从各个国家转移到美国的芯片行业，同时从中国收紧补贴。该法案还提供了2800亿美元用于投资切割技术的研究和开发。回到我的国家，进行了大型建筑，以增加晶圆和芯片的能力。根据“新时代综合电路和软件行业高质量发展的许多政策”，这是2020年的Instate Council问题，中国的自给自足率计划将达到70％的发展目标。上海在AI芯片行业和计算能力中占有一席之地。聪明的新区PUDA的芯片产品设计，Maqiao -Minhang的芯片和制造业的制造以及Lingang的超智能计算中心促进了对国内AI计算能力的快速增长需求的组装。根据2023年“计算能力和人工智能报告”的数据分析，2023年每1.5-2个月，大型模型的计算能力的需求增加了一倍，这进一步超过了摩尔法律计算强度的增长速度。因此，基于超大智能计算中心，它应指中国的工业支持政策，例如光伏和新能源车辆。为了继续NA降低获得国内芯片的成本，应为建筑和智能计算中心的用户实施长期补贴，以通过初步变化来促进研究，促进AI计算的无与伦比的能力，以释放AI应用程序开发人员的创新潜力和T启动技术开发人员。 According to the IDC Data Forecast, in 2023, AI training power is primarily based on the power of AI's computing computing (58.7%), which is supplemented by AI's AI computing power (41.3%), while in 2024, China's AI computation power is up to 67.7%, which exceeds AI Training Computing Computing Power (32.3%)) It has been proven that China of AI2.0 commercial应用程序将在大型AI2中出现。 AI的计算强度的数量和廉价的价格在应用程序和应用程序操作的开发中显着独特。其次，从开发培训数据的技术的角度来看，我国家的数据资源具有很大的潜力。从长远来看，它将逐渐意识到“使数据，流量和使用正确”，从而支持新一代人工智能技术的可持续发展。根据权威时期组织的审查，全球高质量Y文本数据将在2024年“使用”（由大型模型培训），这将导致“规模定律”（大型停滞模型的开发）的失败。 Openai还做出了预测，“从长远来看，人类产生的数据可能不足。因此，一个可以学习更多数据的模型。”在中期，我的国家的数据产生比美国更大。我国家的14亿人民和106亿个终端设备继续开发日至日数据，而美国的3.3亿人和35亿个终端设备略低。例如，我的国家可以继续降低传感器成本，数据收集和数据成本，共享，流通和交易模型，这些模型可以在长江三角洲，甚至整个国家都成为人工智能的催化剂和制造因素。世界上所有的人都构成了100万亿个单词Y，虽然OpenAI现在每天构成超过1000亿个单词，这意味着它达到了内容输出的1％。通过扩大人工智能技术和计算能力的开发，Gartner预测，合成数据将在2030年的AI培训中取代。最后，从模型开发技术的角度来看，大型科学研究模型是一项长期资本投资，并且具有大型未知领域。大型多模型，终端大型模型和模型安全技术已成为2024年发展人工智能的三个主要趋势。对主要的研发机构以及相关的科学和企业家研究的长期支持是新一代人工智能技术崩溃的成功因素。在推出Sora之后，Sam Altman承认“各种形式的多模式AI的整合，例如文本，语音和视频，并结合了广泛可用的数据集SUCH作为视频，继续生成新颖的视频内容，有望取得重大飞跃。“这基本的跳跃包括GPT-5。“许多初创企业都认为GPT-5开发的发展将是少量的，因此他们认为开发会很慢，但我认为这是一个严重的错误。在发生重大技术变化的情况下，像往常一样，下一代模型将“不知所措”。错误的术语，但实际上，诀窍是最大化其他两个因素。是现代公司，例如Senseime，Biren Technology，Suiyuan Technology，Zhiyuan Robot，Dakuo机器人和Yingche Technology。同时，上海人工智能实验室正在与许多著名的大学合作，共同开展科学研究，以促进对新一代人工智能的基本理论，基本软件，基本硬件，主要技术，开放平台，应用程序，道德和政策的研究。到2024年2月底，Huggingface发布了开源大型模型排名列表，实习生共同开发的上海人工智能实验室和Senseime技术。功能，推理能力，数学功能，编程功能等。它具有与Sora的传播变压器相同的架构，并且在机械愿景领域中积累了R＆D的主要经验和高质量标签能力的主要体验和高质量的标签能力。依靠在上海的基础设施Lingang超级大规模智能计算中心，它迅速迭代并升级了Modelmula Sa Dalawang Landas ng Bukas na Mapagukunan的主要能力 pagpipinta malaking modelo, "nasisira" digital na henerasyon ng video ng tao, "qiongyu" 3D space modeling malaking modelo, " Big Model, "Big Doctor" Auxiliary Medical Big Model, "Code Little Raccoon" Auxiliary Programming Big Model at iba pang domestic Artificial results of scientific and commercial service research: the way to high quality development of artificial intelligence in China (information source: Senseime Intelligent Industry研究机构）作为三个顶级上海行业之一，人工智能拥有四个越来越大的人：“开发和数据”。场景NG科学研究，国内大型模型推动了成千上万行业的“新质量生产率”，尤其是“人工智能 +”劳动力，服务业，科学研究和基础设施的四个主要部门。它是中国工业，大型服务市场，广泛的基础科学研究和对基础设施收益的大量投资的独特全类，也是新一代人造大脑技术发展的高质量发展方向。人工智能计算中最重要的不是最重要的事情，哪些更重要的是控制。可以解决实际问题的科学研究是该国的重要工具。书名：“ AI业务进化论：“人工智能 +”赋予PAG -Abif -abiot新生产力质量“出版商：人的帖子以及与-set的电信一起使用-set：Tian Feng Pricing：Tian Feng Pricing：99.8 yuan可以帮助您定位当前的AI de de de de de deVelopment协调以帮助您了解AI进化的过程。出版了导航图表，以解释导航四项主要AI开发法的解释，为商务中的AI提供了第一手案例审查，并触发了新的生产率质量的变化。探索AI技术浪潮的途径。
