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此简介的作者是玛丽亚·鲁伊斯·塞拉（MaríaRuizSierra），吉列尔莫·马丁内斯（Guillermo Martinez）和约书亚·道尔（Joshua Doyle）。作者要感谢以下专业人士的合作和珍贵的贡献，包括支持者艾丽西亚·卡尔（Alicia Calle）（自然保护协会），布拉多·德尔加多（Brado Delgado）（自然保护协会）和劳拉·卡尔德隆（Laura Calderon）（自然保护协会）； and the working group members: Julio Andrés Rozo (Amazonia Emprende), Marcelo Dos Santos (CAF), Jonathan First (CPI), Jonathan Duarte (Crossboundary), Thelma Brenes (FMO), Claudia Cordero (GIZ), Andrea Rodríguez (GIZ), Lina Uribe (Grupo SURA), Matias Gallardo （融资），托马斯·塞缪尔（托马斯·塞缪尔（Motb），塔蒂亚娜·艾尔维兹（IDB），纳塔莎·雷斯（IDB），马修·佩贡（IDB Invest），费利佩·罗梅罗（IDB Invest），艾哈迈德·斯拉比（艾哈迈德·斯拉比（IFC），ifc），玛丽·托莱纳尔（IFC） Ochoa（Sura Seguros）和Javier Sabogal（英国大使馆哥伦比亚）。作者还要感谢Barbara Buchner，BenBroché，Rachael Axelrod，Kathleen Maeder，Morgan Richmond，Ricardo Narvaez，JúlioLubianco，Samuel Goodman，Angela Goodman，Angela Woodall，Elana Fortin，Elana Fortin和Pauline Baudry的持续建议，支持，支持，评论，评论，设计，设计和内部评论，设计和内部评论，设计和设计。彭博慈善事业，联合国发展计划以及加拿大，德国，英国和美国的政府资助了实验室的2024年计划。气候政策倡议（CPI）是秘书处和分析提供商。
缩放假设是否可伪造？
图1：跨LMS多个模型体系结构的缩放定律的示例。缩放定律适用于计算，训练数据大小和参数在各种模型中稳健计数。黑线表示合适的权力定律。最初来自（Kaplan等人（2020））。
AI 数据中心：扩大规模和扩展规模 | AFL Hyperscale
机器学习 (ML) 训练算法来推断含义并对独特提示提供准确的类似人类的响应。深度学习 (DL) 是无需人工干预的 ML。DL 使用称为人工神经网络 (ANN) 的算法，该算法分多个阶段处理输入刺激并可以辨别复杂数据集中的关系。大型语言模型 (LLM) 是处理语言的专用 DL 模型。DL 算法可以处理任何具有元素间关系的数字化信息。例如，LLM 可以生成对查询或提示的人类语言响应（例如 GPT-4），也可以在某些非语言空间（如图像和编码）中工作。
扩展人工智能（AI）
例如，人工智能的认知能力与人类智能相似，自主人工智能决策可以在无需人类参与的情况下模仿专家判断，适用于强化学习和深度学习技术等应用；因果人工智能的改进则通过不断发展的模型和模式识别技术实现。许多最具潜力的用例都源自领先的人工智能技术（自主代理、强化学习）与技术进步（变压器/概率模型）和硬件（物联网设备）的结合。这些最先进的解决方案不仅会改变工作方式和商业模式，还会改变整个行业，为创新和增长开辟新的可能性。
实施和扩展人工智能
ChatGPT 和其他生成式人工智能 (AI) 系统的发布改变了企业的游戏规则 (Edelman 和 Abraham，2023 年；OpenAI，2022a)。多年来，专家们一直预计人工智能将对几乎所有行业产生深远影响 (Berg 等人，2018 年；Chui 等人，2018 年)。然而，这种新型人工智能——生成式人工智能——正在增强这些预测 (Chui 等人，2022 年)。生成式 AI 包括大型语言模型（例如 LLaMA，参见 Meta AI，2023 年；GPT-3，参见 OpenAI 和 Pilipiszyn，2021 年；Bard，参见 Pichai，2023 年）、基于图像的系统（例如 Midjourney，参见 Midjourney，2022 年；DALL-E，参见 OpenAI，2022b 年；Stable Diffusion，参见 Stability AI，2022 年）和结合不同类型输入的多模态系统（例如 GPT-4，参见 OpenAI，2023 年）以及特定于应用的系统，例如用于蛋白质结构预测的 AlphaFold（Hassabis，2022 年）。任何尝试过这些系统的人都可以很快发现，它们不仅可以为企业提高效率和效能；它们将为企业创造强大的新能力的基础（Chui 等人，2022 年）。推动这些基础模型发展的最大科技公司（《经济学人》，2022 年）已经将这项技术融入其价值主张的核心（Iansiti 和 Lakhani，2020 年）。
在缩放可再生能源中扭转潮流
能量过渡可以说是世界上最雄心勃勃，最复杂的发展项目。问题在于，建立可再生能源项目和他们依赖的支持基础设施要花太长时间。例如，美国国家科学，工程和医学学院的报告计算得出，从确定传输基础设施的需求转变为运输清洁电子的线路，大约需要十年的时间。8加速必要的许可和计划批准需要确保负责做出决定的官员对可再生能源及其影响有足够的了解，并确保开发人员提供有形和明确的社区福利。指定可以简化可再生计划和许可的地理区域可以是有效的加速器。规划和允许实践可导致可再生能源的强大部署的实践，可以作为可再生开发人员和寻求更快行动的监管机构的模型。
