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2024年军事大模型评估体系白皮书.pdf

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简介：
本白皮书深入探讨了2024年军事大模型的发展趋势与挑战，并提出了全面的评估体系，旨在提升军事智能化水平和决策效能。 《2024军事大模型评估体系白皮书》是一份全面而深入的研究报告，旨在构建一套科学、系统且可操作的军事大模型评估体系。该白皮书首先定义了军事大模型的概念范畴与重要性，并详细阐述了评估体系的设计原则、核心指标、评估方法及流程。通过多维度和多层次的评估框架，白皮书为军事领域决策者、科研人员和技术人员提供了标准化工具，用于评估军事大模型的性能、效能及可靠性。这有助于优化资源配置，提升军事智能化水平，增强国防实力。

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  • 2024年军事大模型评估体系白皮书.pdf
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    本白皮书深入探讨了2024年军事大模型的发展趋势与挑战，并提出了全面的评估体系，旨在提升军事智能化水平和决策效能。 《2024军事大模型评估体系白皮书》是一份全面而深入的研究报告，旨在构建一套科学、系统且可操作的军事大模型评估体系。该白皮书首先定义了军事大模型的概念范畴与重要性，并详细阐述了评估体系的设计原则、核心指标、评估方法及流程。通过多维度和多层次的评估框架，白皮书为军事领域决策者、科研人员和技术人员提供了标准化工具，用于评估军事大模型的性能、效能及可靠性。这有助于优化资源配置，提升军事智能化水平，增强国防实力。
     
  • 《2024年大模型安全实践白皮书》.pdf
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    本白皮书聚焦于2024年大模型的安全策略与实际操作，深入剖析当前大模型面临的挑战，并提供详实的风险评估和解决方案。 《大模型安全实践（2024）》白皮书提供了关于如何确保大型语言模型在设计、开发及部署过程中的安全性指导原则和最佳实践。该文档深入探讨了当前面临的挑战，并提出了一系列策略，旨在帮助技术社区构建更加稳健且可信的人工智能系统。
     
  • 2024年大模型安全实践白皮书
    优质
    《2024年大模型安全实践白皮书》深入探讨了当前大模型技术面临的安全挑战，并提供了详尽的风险评估与应对策略，旨在推动行业的健康发展。 大模型安全实践白皮书2024详细介绍了当前大模型领域的安全挑战，并提供了全面的安全策略和技术建议。该文档旨在帮助开发者、研究人员及行业专家更好地理解和应对与大规模语言模型相关的风险，确保技术的健康发展和社会应用的可靠性。
     
  • 2025年工业大模型白皮书.pdf
    优质
    该白皮书全面分析了至2025年的全球工业大模型发展趋势，涵盖了技术创新、应用案例及市场前景等关键领域。 2025年工业大模型白皮书概述了未来几年内工业领域大模型的发展趋势和技术应用前景。该文档详细分析了当前的技术挑战，并提出了创新的解决方案，旨在推动制造业向智能化、高效化方向发展。通过深入研究和案例展示，白皮书为相关企业和研究人员提供了宝贵的参考信息和指导建议。
     
  • 2022年中国大模型发展白皮书.pdf
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    本白皮书全面分析了2022年中国大模型的发展现状、技术趋势及应用案例，为行业提供深度洞察和未来发展方向。 2022年中国大模型发展白皮书全面分析了中国在人工智能领域的最新进展和技术趋势，涵盖了从基础研究到应用实践的各个方面，并展望未来的发展方向。该报告为相关行业的研究人员、从业者及决策者提供了宝贵的参考信息。
     
  • 2024年金融领域大模型应用技术与安全白皮书.pdf
    优质
    本白皮书深入探讨了2024年金融行业大模型的应用趋势和技术发展，并全面分析其面临的安全挑战及应对策略。 2024年大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书.pdf介绍了大型语言模型在金融行业的最新进展和技术细节，探讨了如何利用这些先进的工具来提高金融服务的安全性和效率，并分析了相关的风险及应对策略。文档深入研究了数据隐私保护、交易监控以及智能投顾等关键领域的发展趋势和挑战。
     
  • 阿里研究院2024年大模型训练数据白皮书
    优质
    该白皮书由阿里研究院发布，全面分析了2024年大模型训练数据的发展趋势、技术挑战和应用场景，为行业提供深度见解与策略建议。 01. 训练数据对大模型发展的重要性 强调训练数据作为大模型发展的基础，并分析其需求的演变趋势。指出在大模型训练过程中，不依赖于用户个人信息，而是更侧重于世界知识和高质量语料的支持。 02. 模型训练所需的数据类型 介绍不同类型的训练数据及其特征，包括语言模型与多模态模型。阐述了一些常见疑问及误解，并澄清了诸如“大模型训练无需使用个人隐私信息”、“中文语料短缺并不是主要制约因素”的观点。 03. 科学理解高质量数据的含义与作用 分析高质量数据对于提升模型准确性和性能的重要性，强调其在优化算法表现中的关键角色。 04. 合成数据作为解决训练数据供给不足的新方案 讨论了由于真实世界中获取足够数量和多样性训练样本所面临的挑战，并提出了利用合成数据来应对这一问题的方法。介绍了合成数据的概念、生成技术以及如何应用这些虚拟创建的数据集以增强模型训练效果。 05. 对大模型训练数据治理的思考 分析当前大模型在处理与使用大规模训练数据时所具有的特点，探讨了确保其合规性的策略及管理措施。 06. 政府与社会力量协同构建的大规模语言模型训练生态体系 对比美国与中国在此领域的不同实践。指出美国采取政府主导下的资源整合和社会各界积极参与相结合的方式推进相关工作；而中国则面临公共数据资源供给不足以及民间创新活动分散等问题亟需解决。 07. 阿里巴巴集团在大模型研究与应用方面的探索 介绍阿里巴巴集团在此领域内的尝试和进展，展示其为推动技术进步所做出的努力。
     
  • 中国移动2024年低空智联网技术体系白皮书.pdf
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    《中国移动2024年低空智联网技术体系白皮书》详细阐述了未来低空智能网络的发展趋势、关键技术及应用实践，为中国移动在该领域的技术创新和业务拓展提供指导。 【中国移动】2024低空智联网技术体系白皮书.pdf 该文件主要阐述了中国移动在2024年对于低空智联网领域的技术构想和发展方向，详细介绍了相关技术和应用的最新进展与未来规划。
     
  • DPU性能评估白皮书2022
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    本白皮书深入探讨并全面分析了2022年DPU（数据处理单元）的各项性能指标与技术特性，旨在为行业提供权威、详实的技术参考。 最近备受关注的专用数据处理器（DPU）已经有大量技术白皮书发布。随着相关技术逐渐趋同，现在需要从性能测试的角度来评估 DPU 的优劣。什么样的 DPU 才是高性能的？如何进行有效的 DPU 测试等问题，在这份白皮书中得到了详细的解答，并且根据不同的应用场景，如网络、存储、计算和安全等方面定义了具体的测试场景与方法。 芯片评测通常采用 PPA（性能-功耗-面积）作为评价标准来比较同类产品的优劣。然而，这个评估体系的前提是被比较的芯片必须属于同一类或至少级别相近，并且能够运行相同的操作系统。例如基于 X86 或 ARM 指令集的服务器级 CPU 就可以进行这种类型的对比。 对于新兴发展的 DPU 芯片来说，尽管它们都归为 DPU 这一大类别下，但不同厂商的产品在功能方面存在显著差异。因此，是否属于同一类别的问题仍需进一步探讨和界定。这导致了性能评价维度的多元化，并且给建立一个公平合理的 DPU 评估体系带来了挑战。
     
  • 2023年产业大模型应用白皮书
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    本白皮书深入剖析2023年产业大模型的发展趋势与应用场景，为行业提供全面的技术指导和实践参考。 这份PDF文件名为《融入产业 赋能未来——产业大模型应用白皮书》，由中关村智用人工智能研究院联合多家机构共同发布。报告旨在介绍并探讨大模型在各行业中的实际应用及其未来的潜力。 编写单位包括：中关村智用人工智能研究院、中国质量认证中心、中国科学院计算技术研究所、西安交通大学人工智能学院、清华大学交叉电子技术国家重点实验室、北京市海淀区人工智能应用联合会、中国软件评测中心以及四方信达等机构。撰写专家有安学军、丁宁、范东睿等人，编写人员则包括王海琳和孙明俊在内的多位专业人士。 该白皮书发布于2023年12月。