以下是关于腾讯在未来 AI 发展方向的一些可能:
|报告标题|备注|发布时间|附件|首图|推荐|下载PDF版本|文本3||-|-|-|-|-|-|-|-||腾讯:影响2024年的十大科技应用趋势|《智能科技跨界相变——2024数字科技前沿应用趋势》<br>腾讯的2024数字科技趋势,从连接、交互、计算和智能四个维度,对100多项未来技术和重点方向给出了趋势性判断。从星地直连的卫星互联网,到垂直起降飞机的未来交通网,再到能源、信息和交通的多网协同,未来网络连接的广度和深度都迎来无限可能。<br><br>报告下载地址:[https://t.zsxq.com/163mKiiCW](https://t.zsxq.com/163mKiiCW)|2024/01/23|||||||银保传媒+腾讯:金融业大模型应用报告|本报告旨在探讨大模型在金融行业中的应用及其前景。报告强调了大模型技术对金融业带来的革命性影响,包括提高效率、降低成本、创新服务和优化风险管理等方面。通过深入分析多个案例,报告展示了大模型如何在金融服务、风险管理、客户服务和营销策略等领域实现应用,同时指出了实施大模型技术面临的挑战,如数据隐私、算法偏见和监管合规等。最后,报告提出了对未来金融业数字化转型的展望,强调了持续创新和合规性的重要性。<br><br>下载PDF地址:[https://t.zsxq.com/16Zc0nGC0](https://t.zsxq.com/16Zc0nGC0)|2023/11/30||||||
数据量→数据质量→数据结构质量提升的两难:结构化程度↑真实性↓1.2.B→系统进化:工具属性:数据制造规模扩充生态属性:知识重组自我优化结构化∧语义化∧模块化→数据的可理解性范式转变:合成数据是知识创造过程,而非简单的数据制造1.3.C→未来方向:合成范式:单向生成→对抗验证→系统共生→自我进化最终目标:数据工具→知识系统规模扩张→质量提升衍生多样,增益求真本质洞见1.1.合成数据的量变并不能直接产生质变,数据的质量、结构至关重要2.2.合成数据需要从扩充数据转向创造知识,通过系统化方法提升训练数据质量57核心观察MoE架构A:MoE由专家模型与门控网络组成B:架构具有稀疏性与扩展性特征C:支持多任务学习与知识共享D:在多领域展现应用价值动态路由到不同专家网络的混合系统,实现大规模模型的条件计算和稀疏激活。逻辑链条1.1.A→基础架构组件构成:专家模型(任务处理)门控网络(动态路由)∀(MoE系统)→∃(专家分工∧动态调度)1.2.B∧C→核心特征技术优势:
游戏开发:场景建模影视制作:特效场景工业设计:产品迭代VR构建:虚拟环境1.3.D→发展挑战数据积累∧模型优化→产业赋能当前瓶颈:训练数据稀缺泛化能力有限未来方向:GANs数据生成迁移学习优化化繁为简,归元返真本质洞见1.1.图片、视频的生成均为帧的叠加,3D生成难度加大,须解决空间几何难题2.2.几何形态还原技术通过持续创新,推动3D生产效率与应用范围双提升17材质还原基于几何模型的空间结构特征,生成真实感材质与纹理映射。核心观察A:纹理生成方法多元化B:核心技术不断突破C:AI赋能加速发展D:应用场景持续扩展逻辑链条1.1.A→基础方法体系生成路径:基于图像:纹理映射/无缝拼接基于模型:细节增强/PBR渲染基于深度学习:GAN/CNN架构1.2.B→关键技术技术要素:UV展开与优化程序化生成算法PBR材质系统纹理合成修复1.3.C∧D→发展趋势算法突破→AI赋能→应用拓展AI应用:自动生成/转换风格迁移/增强∀(纹理生成)→∃(自动化∧真实感)