人工智能资讯周报-人工智能资讯周报总结

人工智能资讯周报总结：本周人工智能领域动态丰富，涵盖了技术进步、行业应用及政策导向等多方面内容。技术层面，深度学习算法取得新突破，自然语言处理技术持续优化；行业应用上，AI在医疗、教育、金融等领域的应用案例不断涌现，提升了服务效率与质量；政策方面，多国政府加大对人工智能产业的支持力度，推出多项扶持政策和规划。整体而言，人工智能正持续推动社会经济发展，展现出广阔的应用前景。

一、引言

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今社会的热门话题，从智能制造到智慧城市，从医疗健康到金融服务，AI的应用无处不在，其影响力深远而广泛，本周，人工智能领域再次迎来了众多令人瞩目的新闻和进展，本文将为您整理并解读这些热点新闻，带您深入了解AI的最新动态。

二、全球AI治理框架的探讨

在2024世界顶尖科学家智能科学大会上，与会专家围绕“为人类永续发展制定科学的AI治理框架”这一主题展开了深入讨论，这场大会汇聚了世界顶尖科学家、中国两院院士、业界杰出专家，以及科技管理者与政策制定者等，共同探讨如何构建一个真正“目标适应”的全球AI监管体系。

中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克在开场致辞中提到，AI的快速发展及普及正为社会带来深刻变革，但同时也带来了不可忽视的潜在威胁，建立一套跨越国界、种族、文化的统一的全球AI监管机制势在必行，龚克指出，如今世界上有几百个由政府、国际组织或知名国际会议发表的治理框架或宣言，但这些框架在协调和执行上存在不小的问题，制定科学的AI治理框架对于人类可持续发展的重要性不言而喻。

龚克还提到了美国一位14岁少年因迷恋AI聊天机器人而自杀的悲剧事件，强调AI的发展必须伴随着安全、可靠和值得信赖这三个“同伴”，这一事件再次引发了人们对AI伦理和监管的深思。

三、青少年AI大赛的激烈角逐

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在AI浪潮的席卷下，青少年对AI的热情与探索也在不断升温，10月27日，第四届长三角青少年人工智能奥林匹克挑战赛嘉年华活动暨2024华为开发者大赛·少年开发者人工智能大赛线下复评答辩活动在上海举行。

本次大赛自2024年5月启动以来，累计吸引注册报名5884人次，参与作品更是高达3000余项，这些作品不仅展现了青少年们对AI技术的深刻理解与灵活应用，更在动手实践中有效培养了他们的创新思维与问题解决能力。

复评入围作品覆盖小学组、初中组、高中组三个组别，其中智能水面垃圾清理机器人、“云朵”室内空气检测设备、智能手语社交辅助装置、人工智能情绪安抚机器人和基于云语音人工智能手术器械小护士等聚焦环境保护、特殊人群、行业应用领域的项目在初审阶段就收获了评审组的一致好评。

华为云期望以大赛为契机，进一步助推人工智能赋能教育，为青少年埋下一颗创新的种子，这一赛事不仅激发了青少年对AI的热情，更为他们提供了一个展示才华和实现梦想的舞台。

四、AI前沿技术趋势展望

在2024年世界科技与发展论坛主题会议“人工智能治理创新为培育科技治理生态构建国际信任基础”上，世界机器人合作组织理事长、中国科学院院士乔红发布了《2024年人工智能十大前沿技术趋势展望》。

1、小数据与优质数据的崛起：在大数据时代，大量无效数据的存在不仅消耗了大量计算资源，也对模型可靠训练带来极大的挑战，小数据和优质数据的价值越来越重要，小数据更注重数据的精度和相关性，优质数据则通过严格的筛选、清洗和标注工具剔除了噪声和不相关信息，从本质上减少AI算法对数据的依赖和不确定性。

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2、人机对齐：构建可信赖的AI系统：除了输入的训练数据集质量，AI系统的可靠性还体现在输出结果的可执行性上，只有AI的输出结果与人类价值观相符，才能确保AI模型的能力和行为与人类意图保持一致，这需要将人类的价值观和伦理道德转化为强化学习奖励函数，从而引导模型学习到更加符合人类期望的行为。

3、可解释性模型：让AI更透明可信：解释性方法旨在让AI模型的决策过程和结果可被形式化描述，以便人类能够理解、评估、监督和干预模型的行为，在保障有效性的前提下，提高可解释性有助于减少对公共资源的消耗，增强用户对AI系统的信任度，并促进其在关键领域的应用。

4、规模定律下的预训练模型革新：基于海量参数和训练数据的大规模预训练模型能够有效提高人机交互和推理能力，增强可完成任务的多样性和丰富性，这种规模效应不仅体现在语言模型上，也在图像处理、语音识别等多个领域中得到了验证。

5、全模态大模型：打破数据壁垒：多模态大模型可处理和理解文本、图片、音频、数据表格等多种类型的数据输入，并根据任务需求生成多种类型的输出，这种模型通过跨模态转换实现不同类型数据之间的理解和互动，从而打破了单一模态的限制。

6、AI驱动科学研究的新纪元：使用大模型、生成式技术等来增强和加速科学研究中的提出假说、试验设计、数据分析等阶段的效率，提高研究效率和准确性，AI for Science技术推动了科学进步和研究范式升级，牵引传统的线性研究范式向更加快速迭代和自适应的方向发展。

7、**具身小脑模型：赋予

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