2015年CV类视觉识别超过人类，可部分替代人眼/耳，主要用于物体识别和发现，催生了千亿级智能安防产业。
2022年底基于NLP的ChatGPT学会思考会学习，用于理解和生成，GPT-4已初步具备自主学习和思考能力，在文本/图像/音频/视频/代码等脑力劳动场景中已达到人类80%的水平，可替代较高端脑力劳动工作。
Transformer结构在图、文、音多个领域表现优异，大模型的基础架构向Transformer结构收敛，大量基于Transformer结构的大模型涌现。
Al大模型技术快速发展，Al算法与应用的开发、上线部署与业务发放等过程均大幅简化，有大量开源可用的开源大模型，有丰富的大模型微调算法，主流框架均支持低代码的开发构建大模型的能力，业界主流厂商联合发布大模型的一体机。
Scaling Law尚未见顶，万亿多模态大模型是新的热点，模型表现强烈依赖于模型规模，随着计算量、数据量和参数量提升而提升；相同参数下，更深的模型拥有更好的性能。多模态数据成为大模型训练主要数据，对于算力需求是文本数据的百倍，大模型算力需求6个月翻一番的趋势，预计至少持续到2030年。
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