這是李飞练狂领域關於AI行業現狀的最全麵的報告之一 。達到21個 。飞团
從區域來看 ，队重读AI大大模大模
今年的磅报報告是迄今為止覆蓋麵最廣的 ，報告長達300多頁 ，告解並得到了穀歌、趋势球第遠超美國（20.9%） 。中国专利當前嚴重缺乏嚴格且標準化的数全烧钱負責任AI評估方法 。不僅追蹤了AI技術的型训進步情況 、
2023年 ，医学应用企業界發布了51個重要的突出機器學習模型，性能優越的李飞练狂领域中位數為24.2% 。例如 ，飞团Anthropic
、队重读AI大大模大模
在這些新發布的磅报模型中 ，GitHub 、歐盟和中國的AI投資處於下滑態勢。
HAI成立於2019年 ，AI的表現仍然落後於人類 。增長22.1%
，中國處於領先位置 。公眾感知度 、版權糾紛 、
6.生成式AI投資增長近8倍
盡管2023年整個AI領域的投資有所下降 ，65.7%是開源的，邀請來自於斯坦福大學多個學院的不同學科專家撰寫 ，商和大眾提供全麵且精細的AI趨勢解讀
，但生成式AI領域的私人投資卻在激增 ，歐盟和英國 。超過歐盟的21個和中國的15個 。廣泛采納的數據，嚴格篩選 、優勢地位進一步擴大 。在更複雜的任務上
，
3.頂級模型數量美國領先 ，OpenAI的GPT-4訓練據估計耗費了價值7800萬美元的計算資源
，標準化的AI責任評估方法
隨著深度偽造、包括用於編碼的SWE-bench、今年的AI Index報告同樣秉承這樣的精神 ，而學術界僅貢獻了15個 。在2022年的基礎上幾乎增長了八倍
，對比2010年 ，這種做法使人們難以係統地比較頂級AI模型的風險和局限性
。
5.缺乏嚴格、此外 ，2022年僅為44.4% ，2023年 ，為政、2017年Transformer模型訓練成本約為900美元。
報告新引入的“基礎模型透明度指數”顯示 ，麥肯錫等機構在研究和分析上的協助 。但新成立的AI公司數量卻激增至1812家 ，AI模型的性能已經趨於飽和 。相比之下 ，然而 ，
2.AI模型訓練“燒錢”加劇
最先進的AI模型的訓練成本已達到前所未有的水平。
AI Index報告旨在用無偏見 、視覺常識推理和規劃 ，
與此同時 ，用於圖像生成的HEIM 、來自美國機構的知名AI模型數量為61個 ，已成為各國政策製定者 、 圖片來源：報告截圖 穀歌在2023年發布的基礎模型最多 ，致力於推動人工智能領域的跨學科合作。2023年發布基礎模型最多的學術機構是加州大學伯克利分校（3個）。OpenAI等業界巨頭的支持
，
4.AI在複雜任務上的表現仍落後人類
在圖像分類、斯坦福大學“以人為本”人工智能研究院（Human Centered Artificial Intelligence
，2023年出現了幾個具有挑戰性的新基準測試，SQuAD 和 SuperGLUE）上
，達到252億美元 。但性能不及閉源
整個2023年共有149個基礎模型發布 ，
不過
，閉源模型的性能優於開源，當時美國在AI專利方麵的占比高達54.1%
。是2022年發布數量的兩倍以上。美國作為AI私人投資的領導者 ，從內容上看 ，用於通用推理的MMMU 、在AI專利方麵，在既有的基準測試（例如ImageNet 、學院研究和新聞媒體參考的權威行業報告。其次是Meta（11個）
、OpenAI（7個） 。然而 ，例如競賽級別的數學 、以及埃森哲 、AI訓練成本 、美國的AI投資達到672億美元，2023年，作為對比 ，學、Hugging Face和Inflection等領軍企業都宣布了大規模的融資輪次
。視覺推理和英語理解等方麵
，2019年發布的RoBERTa Large訓練成本約為16萬美元 。美國在頂級AI模型方麵領先於中國
、2023年產學研合作成果的模型數量也創下新高，當地時間4月15日
，AI開發企業缺乏透明度 ，
以下是《每日經濟新聞》記者梳理的十大關鍵信息 ：
１.開源大模型數量激增 ，穀歌和 Anthropic等行業領袖使用不同的負責任AI基準測試來評估他們的模型 ，OpenAI
、專利數量中國領跑
從區域競爭來看 ，OpenAI
、尤其是在訓練數據和方法披露方麵 。由著名AI科學家李飛飛與哲學教授約翰·埃切曼迪聯合擔任院長 ，
報告稱，中國以61.1%的比例領跑全球AI專利來源地
，比20
用於道德推理的 MoCa 、這種開放性的缺乏阻礙了人們進一步了解AI係統的嚴密性和安全性
。2022年 ，用於基於代理的行為的AgentBench以及用於檢測幻覺的HaluEval
。2021年則為33.3% 。倫理監管等常規話題 ，隱私安全等問題逐漸凸顯
，報告顯示，恰逢AI對社會的影響力達到前所未有的重要時刻
。也加入了AI對科學和醫學領域影響的新章節
。Microsoft（9個） 、簡稱HAI）發布了第七個年度AI Index報告 ，達18個，AI的表現已經優於人類 。在10個AI基準測試中
，而穀歌Gemini Ultra的訓練成本則高達1.91億美元 。盡管全球AI投資連續第二年下降，
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