近期，中国软件评测中心发布了《人工智能大语言模型技术发展研究报告（2024）》报告，通过对大模型技术进展的系统梳理，提供了对AI技术趋势的深刻见解。如下我对报告解读总结，文末原文链接以供研究。
第一章 大语言模型发展基石（一）软硬协同提升大模型能力
算力需求激增：大模型依赖高端AI芯片，需求远超千卡服务器集群，高端芯片供不应求。
定制化算力解决方案：摩尔定律放缓，需针对算法和工作负载优化。
自研AI芯片：大厂如谷歌、微软、亚马逊和OpenAI自研芯片提升算力和效率。中国百度昆仑芯等发展迅速。
数据挑战：中文数据集少且质量不一，需高效、准确的数据处理技术和策略。
数据优化：AI技术提高数据质量、效率和可解释性，支持动态更新和高质量指令微调数据集。
模型校准：百度、讯飞等通过多阶段对齐技术，提升模型性能和人机交互可靠性。
第二章 大语言模型发展现状
全栈布局：文心大模型等显著提升效率，百度、阿里巴巴等发布优化技术。
多场景应用：文心大模型擅长中文推理，讯飞在语音识别等领域表现优异。
数据处理能力：各模型通过数据清洗和预处理提升数据质量和泛化能力。
高效低成本：多模型协同训练、智能路由等技术实现高效低成本模型生产。
第三章 大语言模型的核心能力进阶
深度语境与知识融合：提升语义理解和跨领域知识融合能力。
内容生成与增强搜索：深度学习和GAN技术提高内容生成质量，增强搜索技术提升搜索精确性。
符号逻辑与神经网络融合：提升逻辑数据构建和语义知识融合能力。
内容安全：精细化和智能化设计保障信息安全和合规性。
第四章 大语言模型的创新应用形态——智能体（AI Agent）
高效助手：AI Agent通过感知环境、解释数据、决策执行提升企业生产力。
LLMs推动升级：LLMs增强AI Agent对话和任务处理能力，催生对话型和任务型Agent。
典型案例：RoboAgent、Coze、Auto-GPT等展示AI Agent在企业级应用中的潜力。
多模态交互：腾讯元器、NVIDIA Voyager等实现多设备、多场景智能联动。
第五章 大语言模型应用发展趋势
多模态数据融合：提升模型理解和创造能力，推动实际应用突破。
自适应与迁移学习：提升模型灵活性和学习效率，适应多应用场景。
可解释性：提高模型透明度，增加可靠性，如医疗诊断等领域。
垂直大模型：深度定制于行业，提升性能和准确性，满足行业需求。
隐私保护与数据安全：加密技术、匿名化处理、访问控制等保障数据安全。
绿色计算：优化模型架构和算法，推动绿色可持续发展。
下载链接：
https://www.cstc.org.cn/rengongzhinengdayuyanmoxingfazhanjishuyanjiu.pdf
