算法运用cos内容

建议支持企业积极采用AI进行智能化升级，形成技术研发和产业智能创新的双向大循环。企业智能化所需的生产要素，如数据、算法、算力等，通常很难依靠单一企业来构建齐备。应建立科学合理的算力、数据、算法**共享机制，持续**并积累各行业的算法、模型、数据，促进跨企业的智能化协作，以要素的规模化提升企业AI应用的水平。

早期的传统机器学习，主要是依据事先指定的模板或规则，进行简单的内容制作及产出，其中常见的算法包括回归、分类及聚类等。该类算法具备学习能力，依赖于预先定义的统计模型或专家系统，执行特定的任务，可以完成简单的线条、文本和旋律的生成。但由于缺乏对客观世界的深入感知与对人类知识的认知能力，该阶段AIGC产出普遍面临刻板空洞等问题。另外，该类算法同时面临维度诅咒问题，高纬度数据的参数设置需求随着变量的增加呈指数性增长，对算力提出了较大的挑战，近乎无法完成。

日常模型的工作原理，设计好机器学习的模型算法，把清洗干净且符合算法程序格式的数据，输入到指定算力的计算机中，进行反复训练生成模型，经评估满足业务要求后，应用到具体业务中。在业务中的模型效果70%来源于数据，20%来源于算法，10%来源于算力。

生成式人工智能架构由算力层、平台层、算法层和应用层四层架构组成。其中，算力层主要指人工智能芯片；平台层主要包括数据平台和训练平台等；算法层主要包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、音视频、多模态等各种大模型和算法；应用层则是面向各种应用场景的人工智能专业服务，如智能客服、聊天机器人、数字人、AI作画、搜索引擎等。我国人工智能产业除在应用层有一定的差异化竞争优势外，在算力层、平台层和算法层等方面，都存在受制于人的“卡脖子”风险。

AIGC并非新兴概念，只是过往受限于优质训练数据不足、高额的算力成本或是模型算法难题，AIGC发展较慢，仅限于实验范围。在人工智能尚不具备完整表达和生成内容能力的时期，人工智能生成内容仅能用于简单的AI问答和聊天机器人领域，受限于模型算法，生成内容没有创新，也较为呆板。但随着算力成本下降、数据形态和数量更加丰富，在不同领域AIGC都得到了飞速发展。