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      围绕技术演进路径,《报告》认为,2015-2017年主要集中在传统机器学习算法和神经网络基础研究方面;2018-2020年,深度学习、计算机视觉、自然语言处理等应用领域兴起;2021-2023年,大型语言模型、生成式AI、多模态模型成为研究前沿;2024-2025年,可解释性AI、自适应学习、多智能体系统等新兴方向涌现。

      《报告》还揭示了不同技术领域之间的融合趋势。比如,传统的计算机视觉关键词(如“object detection”“segmentation”)与深度学习关键词(如“neural networks”“deep learning”)在热度变化上高度同步。“这生动体现了AI发展的‘融合’大趋势。”吴登生说。

      发布会现场同时揭晓了五项全球AI榜单,以期全景式展现全球AI人才图景。“这些榜单就像全球AI人才生态的导览图。”吴登生表示,中国正站在人才红利释放的关键节点,要实现从“跟跑”到“并跑”的跨越,必须打破人才结构瓶颈,在保持应用优势的同时,夯实基础研究根基,拆除流动壁垒,构建多元包容的创新生态。(完)

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