文章主题：全超导托卡马克, EAST装置, 高功率稳定, 托卡马克装置运行新纪录
🌟【科技新突破】4月12日，全球首个全超导托卡马克实验装置[EAST]历史性地实现了长达403秒的高功率稳态运行！这一刻，它以卓越的403秒「脉冲」，刷新了托卡马克领域的世界纪录。这项创新性的成就，对未来的国际热核聚变实验堆[ITER]和我国自主研发的聚变能源设备，提供了坚实的实验支撑。🌟🏆东方明珠闪耀，EAST装置的这一里程碑式突破，无疑为核能研究开启了新篇章。它不仅是技术上的飞跃，更是科学探索道路上的一座丰碑。🌍💡欲了解更多关于EAST如何为ITER和未来聚变堆奠定基础的信息，敬请关注相关领域的权威报道或直接搜索”全超导托卡马克实验装置高功率稳定运行”。🏆
这意味着什么？
🌟🚀 科学巨变，ChatGPT只是冰山一角！💡 无需繁复解释，这股科技浪潮正引领我们向2050年能源新时代迈进，远超Chat的革新意义。🔥 发动机轰鸣声渐行渐远，取而代之的是创新与绿色的交响曲。🌍 #未来能源# #科技驱动进步
我们这一代人，已经站在第四次工业革命的边缘上了。
感谢时代。
即便是ChatGPT，看似遥遥领先，但随后中国企业扎堆发布大模型，也是让人始料未及的。
更惊喜的是，它们都不是套壳。
🌟了解AI动态的人都明白，年终必看的榜单之一就是那些权威AI指数。👀毋庸置疑，无论是创新实力还是研究影响力，美式领头羊与全球顶尖学府都独占鳌头。然而，中国的AI力量也毫不逊色，它以稳定的排名第二，偶尔在个别领域展现出超越的姿态。🌍这不仅证明了中国在这个领域的深度参与和显著进步，也让世界看到了东方智慧的熠熠生辉。🏆未来，期待更多中国AI团队在国际舞台上大放异彩！SEO优化词汇：#AI指数权威发布 #中美AI竞争 #中国AI崛起 🌍🏆
中国在AI领域的研究更倾向于应用，以2023年斯坦福AI指数为例。
🏆中国的计算机视觉领域能力不容小觑！全球十大顶尖院校中，有令人骄傲的十所机构赫然在列：🌟中科院的卓越研究，闪耀上海交大熠熠生辉的创新💡，中国科大的深厚学术底蕴，清华大学的科技领军力量💪，浙江大学的广博知识海洋，北航的航空航天技术独步天下🚀，武汉大学的智慧沉淀，北理工的工程实力坚如磐石砳，哈工大和天津大学的工程技术更是独树一帜。\n这些院校不仅在CV领域熠熠生辉，他们的科研成果和人才输送对全球科技发展都产生了深远影响。SEO优化词汇：#计算机视觉 #中国顶尖院校 #科技创新
🌟自然语言处理(NLP)领域的领军者们🌟：全球顶尖的十家机构与公司，分布在卓越的学术殿堂和技术创新前沿！🏆1️⃣ 中国的实力不容小觑，中国科学院和清华大学以其深厚的研究底蕴引领潮流。2️⃣ 美国的卡内基梅隆大学和微软，始终在全球技术竞赛中独占鳌头。3️⃣ 澳洲的卡内基梅隆大学分校，与母校一道，为NLP贡献独特智慧。4️⃣ 谷歌，全球搜索引擎巨头，其在NLP领域的探索无人能及。5️⃣ 北京大学和阿里集团，以其创新思维和商业实践，熠熠生辉。6️⃣ 亚马逊，作为电商巨擘，也积极拥抱NLP技术，推动行业变革。这十家机构不仅是学术与产业的交汇点，也是全球NLP研究与应用的典范。他们的存在，无疑为这个领域的发展注入了强大的活力和创新动力！🔍欲了解更多详情或寻求合作，请关注相关领域的最新动态，而非直接联系个人。感谢您的理解和尊重！👩💻👨💻
🌟当然了，OpenAI这个领域的领导者并未涵盖在斯坦福AI指数中，它的独特之处在于务实的商业化策略和无尽的资金投入，这直接推动了其商业价值的显著提升。尽管在基础理论研究上可能稍逊一筹，但OpenAI通过实际行动引领了人工智能技术的实际应用与革新。🌟
阿里的通义大模型是去年发布的，但是当时并没有ChatGPT这样的网红产品，导致影响力不大。随着生成式AI全面袭来，阿里又发布了通义千问，来完善大模型，并开始启动把所有产品都打通大模型的新征程。
云计算的时代，有个概念叫万物上云。
现在随着阿里大模型的发布，改了，改成：万物皆模型。
“面对AI时代，所有产品都值得用大模型重做一次。”在4月11日的2023阿里云峰会上，阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇说。同时宣布，阿里巴巴所有产品未来都将接入大模型，全面升级。
4月11日，网信办发布通告，为促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用，根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规，网信办起草了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，现向社会公开征求意见。
尽管一些人对此YYGQ，我认真读了三遍这个管理办法，除了规范外，最最最关心最最最核心的一点：没有强制算力中心必须在境内。
这和手机、智能汽车的标准是不一样的，苹果、特斯拉（在建）都有中国的云中心，甚至连群辉、威联通这种NAS都有专门的中国专区。
这意味着，ChatGPT只要做好约束，是完全可以在中国落地的。这是巨大的进步。
另外，这还产生了另外一个可能：东数西算。
这里的东数西算，不是平时提到的国内，而是国际。
在中国因为制程限制无法拿到最新最强大的算力卡的时候，可以在国外布局算力中心，然后向国内输出结果。
当然了，中国企业并没闲着，最近几年阿里不断的发布玄铁系列芯片，本来就让人感觉很奇怪。
永远不要低估国产自主可控赛道的主力军：阿里。
阿里云和OceanBase是中国自主可控征程上的两个奇迹，让中国企业彻底摆脱了对IBM、Oracle等老牌国际巨头的依赖。
如果有一天，阿里搞出自主可控的RISC-V算力芯片来，能对Nvidia形成大规模替代，也不会让我感到惊讶。
回到模型。
ChatGPT的优势是万事通，什么都懂。
但对于绝大多数企业来说，并不需要这种级别的博士后。在自己的经营范围内，只需要达到ChatGPT非常小的功能，就足够用了。
这就有了小模型的需求。
在大模型的基础上，任何企业都可以打磨自己的小模型。
比如AI绘图领域，大模型几乎是万能的，可以生成各种大场面；而精修的小模型，则可以针对某一个领域如韩国小姐姐风格、日本小姐姐风格专项训练，成本较低，结合大模型可以实现非常惊艳的效果。
大厂的大模型将成为云端标配，企业上云后可以适配自己的小模型，实现AI对全流程的重建，对企业的改造是脱胎换骨的。
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