生成式人工智能 (AI) 可以根据用户的提示创建文本、图像、音频或视频等内容。生成式人工智能与其他人工智能系统的不同之处在于,它能够生成新颖的内容,需要大量的数据进行训练,并且其模型的规模和复杂性更高。商业开发人员已经创建了各种各样的生成式人工智能模型,这些模型可以生成文本、代码、图像和视频输出,以及增强现有产品或支持模型定制开发和改进的产品和服务。生成式人工智能的使用呈爆炸式增长,一位商业开发人员表示,其一种模型的每周活跃用户已超过 2 亿。生成式人工智能技术的商业开发迅速加速,业界不断更新模型,增加新特性和能力。然而,一些利益相关者对模型使用训练数据以及产生有害输出的可能性提出了信任、安全和隐私方面的担忧。
SST 2 28.35 0.98 0.99 1.01 1.02 1.00 1.00 1.00 1.00 SciQ 113.12 1.28 1.25 1.10 1.10 2.03 5.41 3.12 2.42 SQuAD 134.00 1.93 1.96 2.02 1.95 2.01 2.15 2.16 2.13 SQuAD 2 115.85 2.33 2.54 2.58 2.41 2.28 2.74 2.71 2.58 CNN 54.00 12.05 11.91 11.73 10.34 8.52 11.34 11.34 10.68 SamSUM 47.82 9.54 9.41 9.75 9.85 10.56 11.05 10.18 10.57 XSum 53.85 11.53 12.22 11.94 11.92 12.95 13.62 13.49 13.09 表 4. 研究中检查的 8 个零样本模型和 9 个任务的平均输入和输出长度(以标记数表示)。单元格越暗,表示模型为该任务输出的碳越多。
成员国在包括核能的生产(包括核能的生产)中,成员国对氢的未来作用的强烈而日益增长的兴趣促使IAEA继续进行先前的协调研究项目的工作,该项目有效地启动了IAEA HEEP软件的技术经济学,以研究IAEA HEEP软件的基准分析,以在2018年竞争中启动一项新的项目,该项目在2018年的核能中进行了核能的核能进行了核能的评估。这些项目包括有关核能产生氢生产的状态和挑战的信息交流,对生产技术经济方面的评估以及分析工具的开发,更新和基准测试,以帮助成员国进行此类评估。在这些项目的范围内,使用核能产生的氢被称为核氢。
2022 年国防战略要求国防部 (DoD) 构建持久的基础,以确保我们未来的军事优势。我们在生产和管理军事能力的方式方面发生了广泛而深刻的变化,其中一部分要求国防部进行最佳和适当的技术投资。2024 年 Fulcrum 国防部 IT 进步战略通过专注于最有前景的技术并采用企业系统和服务,改善了我们的数字环境,并为联合部队在现代战场上提供了竞争优势。第五代 (5G) 移动网络技术提供了加速企业创新、优化服务以提高效率和能力的能力,并支持 Fulcrum LOE 2:实现信息网络和计算的现代化,以快速满足任务和业务需求。
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