※ 复旦大学教授肖仰华倾力写作，呈现大模型时代的多维图景。 ※ 背景篇解读大模型发展历程中的一系列里程碑事件。 ※ 技术篇深度剖析大模型及其应用技术所面临的挑战及应对之法。 ※ 产业篇剖析大模型产业的生态要素、发展战略与路径等问题。 ※ 社会篇从更宏大的人类命运视角，解读大模型为人类社会发展带来的新机遇、新问题。 ※ 中国工程院院士丁德文，腾讯集团副总裁司晓，人工智能科学家王海勋，著名人文学者许纪霖，复旦大学教授陆雄文、张涛甫、严锋等专家学者联袂力荐。
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内容简介
前言
第1篇 背景篇
生成式语言模型与通用人工智能：内涵、路径与启示[1]
引言
一、什么是智能？ChatGPT何以成功
二、智能的演进路线，通用人工智能如何发展与进步
三、由通用人工智能引发的人类自我审视及启示
结语
关于ChatGPT代码解释器的解读[1]
一、数据解析能力决定了大模型能力
二、消除语言鸿沟及其长期影响
三、专业性岗位还有无必要
四、代码解释功能给大模型产业发展带来的启发
全球范围迎来人工智能新一轮快速成长期[1]
关于OpenAI GPT-4 Turbo的解读[1]
一、GPT-4 Turbo的技术革新
二、OpenAI的AI平台化战略
三、对产业与社会的影响
四、大模型产业发展的竞争态势
关于Sora是否理解物理世界的解读[1]
一、Sora的技术架构与创新
二、Sora对物理世界的理解与模拟
三、Sora的社会影响与应对策略
四、国内AI产业的挑战与机遇
人工智能大模型发展的新形势及其省思[1]
一、大模型发展的新态势
二、大模型发展的新举措
三、大模型发展过程中的风险管控
结语
数理能力达到博士生水平的o1模型将带来哪些影响[1]
一、擅长推理复杂任务，表现媲美博士生
二、里程碑式的推理能力将大幅提升应用效果
三、人工智能快速发展带来的挑战
第2篇 技术篇
大模型与知识图谱的深度融合[1]
一、什么是领域认知智能
二、领域认知智能离不开大模型
三、领域认知智能离不开知识图谱
大模型时代的数据管理[1]
一、数据要素时代的数据管理
二、大模型成为激活数据要素价值的智能引擎
三、大模型给数据管理带来的新机遇[2]
四、数据与知识管理给大模型带来的新机遇
数据智能成为数据价值变现新引擎[1]
一、数据价值变现是数字化发展的关键
二、传统技术手段难以应对数据价值变现的要求
三、数据智能是激活数据价值的新手段
四、数据智能的发展路径
五、拥抱大模型，发展数据智能
面向领域应用的大模型关键技术[1]
一、垂直领域的问题为何需要通用大模型解决
二、通用大模型能否胜任垂直领域的复杂任务
三、通用大模型如何优化，才能胜任垂直领域的复杂任务
大模型的数据“水分”[1]
一、数据：大模型发展的双刃剑
二、大模型发展的阶段及私域数据的应用与挑战
三、“协同”解决“幻觉”：大模型的未来方向
四、技术治理：以人为本，未雨绸缪
大规模生成式语言模型在医疗领域的应用
一、大模型为我国医疗行业发展带来的新机遇
二、大模型驱动的智能医疗新范式
三、大模型为医疗智能化带来的新机遇
四、大模型在医疗应用中的局限
五、医学大模型发展建议
第3篇 产业篇
不要让大模型变成一场华丽的烟花秀[1]
大模型产业发展：机遇、挑战与未来展望[1]
一、人工智能产业发展战略
二、大模型变现路径
三、大模型对社会的深远影响
走向千行百业的大模型[1]
一、无论我们身处何种时代，唯一不变的是变化本身
二、拥抱通用人工智能技术革命
三、百花齐放：大模型的场景与应用
四、大模型的成本与价值
五、对策与路径：如何让大模型更好地落地
大模型竞争下半场[1]
大模型行业落地的问题与对策[1]
一、生成式大模型面临的困境
二、应对策略与解决路径
推动大模型与实体产业深度融合发展[1]
一、大模型生态的多样性
二、鼓励原始创新，有更多“首创”
三、做聪明的追随者
四、大模型与实体产业深度融合
大模型赋能工业智能化的机遇与挑战[1]
一、工业认知的困境
二、大模型：工业智能化的新机遇
三、生成式大模型的挑战
ChatGPT能够代替医生看病吗[1]
一、ChatGPT在医疗领域的应用现状与潜力
二、ChatGPT在医疗领域应用需慎重考量的因素
三、ChatGPT成为专业医疗模型需解决的关键问题
四、ChatGPT面临的其他问题及应对策略
五、对ChatGPT发展的态度与展望
知识图谱与大模型在教育智能化中的探索、实践与思考
一、知识图谱赋能教育
二、大模型进一步提升教育智能化能级
三、人工智能赋能的教育实践
四、人工智能重塑教育形态
人工智能技术的进展及其在海洋碳汇中的应用初探
一、海洋碳汇基础研究
二、海洋碳汇交易市场建设
三、海洋碳汇方面的人工智能技术应用
四、总结
生成式人工智能给传媒行业带来的机遇与挑战
一、AIGC给传媒行业带来的机遇
二、AIGC给传媒行业带来的挑战
大语言模型赋能数字人文建设[1]
一、ChatGPT给数字人文带来的机遇
二、大模型与数字人文汉语语料库建设
三、数据伦理
人工智能变革下的人力资源新变局
一、人力资源面临的挑战
二、大模型给人力资源行业带来的机遇
大模型的发展趋势及展望[1]
一、大模型技术与产业发展的趋势
二、从通用大模型走向行业大模型面临的核心挑战
三、金融行业大模型完成产业落地面临的挑战和未来
四、对大模型行业生态未来的畅想
第4篇 社会篇
关于人工智能的跨学科之思[1]
像天使也似魔鬼：关于通用人工智能时代科学研究的若干问题[1]
一、AGI已具备非常强大的创造能力
二、AGI的能力不断增强
AI爆发，为人类探索未知之境按下加速键[1]
一、表象背后的三大追问
二、从文艺复兴到AI驱动
三、通用人工智能曙光初现
四、“元引擎”是一把双刃剑
AI时代的验证码难题[1]
一、验证码是否终将被淘汰
二、机器智能正在挑战人类智能
三、人机边界日益模糊的背后
AI发展的终极意义是倒逼人类重新认识自己[1]
Sora打开的未来：人类必须成为，也终将成为AI的尺度[1]
一、认识Sora
二、Sora的技术原理
三、Sora的产业影响
四、Sora的社会影响
五、对于AI发展所应秉持的态度
人机共舞大幕已开启，等等！再思考“何以为人”[1]
当思考变得廉价[1]
迈向“智能的寒武纪”[1]
一、智能大爆发何以成为可能
二、无处不在的智能代理
三、加速到来的超级智能
四、作为一种生命形态的人工智能
后记
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