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"98无人区码一码二码三码软件",　　新浪娱乐讯 2024年3月20日下午3时，由青年电影手册主办的“乡愁”伍宇娟艺术展在北京市西城区庄胜广场8号艺术空间开幕。　　伍宇娟毕业于中央戏剧学院表演系85班，国家一级演员，代表作品有电影《疯狂的代价》《龙年警官》《香魂女》，电视剧《雪山飞狐》《东边日出西边雨》等，曾凭借《龙年警官》获得第13届大众电影百花奖最佳女配角奖，主演电影《香魂女》获第43届柏林国际电影节金熊奖。演员、画家伍宇娟　　   “乡愁”伍宇娟艺术展由电影导演、编剧、制片人程青松担任策展人，艺术家王茂执行策展。艺术展由伍宇娟的绘画、装置、电影三个部分构成。策展团队从伍宇娟2020年—2023年创作的108件绘画作品中精选53件，首度公开亮相。从未进行过专业美术训练的伍宇娟以自由的想象力和充满激情的笔触，建构了一个属于她自己的艺术世界。导演姜文评价伍宇娟，“以演员或画家的身份去界定伍宇娟显然是不够的，她是一个用画笔说故事的人。”伍宇娟特别选出其中的11幅画，亲自撰写了11个故事，这些故事关于她生命中最亲近的家人，每个故事都令人感动唏嘘。　　   伍宇娟的装置作品构建了一个属于伍宇娟的“乡愁”世界，展厅的大门被伍宇娟的油画作品《乡愁98》中寻找家园的七只大象包覆，充满视觉冲击力，观众由此进入，充满童趣，又可以反省我们与自然的关系。酒红色的丝绒幕布则代表了伍宇娟曾经舞台演员的身份，与整个艺术空间的色彩相得益彰。四扇古老的屏风捆绑着刚刚从伍宇娟的故乡耒阳采摘而来的芦苇、丝茅，别具野蛮生长的挑战意味。整个展厅铺满了红叶和银杏，观者彷佛行进在伍宇娟童年与父亲一起走过的山路。这些落叶分别来自北京的中央戏剧学院，以及长沙、耒阳、杭州、铜仁等地。古拙的桌椅箱柜、斑驳的雪糕箱与木盆水桶、朴素厚重的蓑衣、老旧的算盘与秤盘、芦苇与丝茅制成的巨型草船，悬吊在展厅中央，这些沉默的物件仿佛都具有生命，带有时光的印记，不仅叙述着时代的变迁，更能唤醒一代人的“乡愁”。　　  伍宇娟电影作品的展示则开辟了独立的空间，这个空间和展厅由伍宇娟凭借记忆绘出的一条故乡的大桥连接。《疯狂的代价》《难忘中学时光》《龙年警官》《香魂女》《女足九号》等珍贵影像，可以让大家重温这位成名于80年代的优秀演员的经典表演，这些电影片段某种意义上也代表着伍宇娟电影生涯不同时期的“缩影”，把伍宇娟的个人魅力与表演艺术以时间来定格，再一次鲜活地呈现给观众。在这个空间还可以看到伍宇娟主演电影的海报、台本、剧照，以及她早年拍摄的杂志封面、挂历、明信片，甚至还有伍宇娟的学籍表，中央戏剧学院食堂的饭票，会让观众产生进入时光隧道的幻觉，跟伍宇娟和她的同班同学巩俐、史可、金莉莉、贾宏声等人初次踏入中央戏剧学院的校园。　　   伍宇娟特别向中央戏剧学院赠送了一幅画作，在她心中深藏着一份对母校深情的颜色。中央戏剧学院院长郝戎、副院长宋英，以及伍宇娟的中戏校友陶红、张杨、佘南南、王茂、周帅、芦鑫，著名演员张丰毅、梁天、马羚、常戎、王啸坤、阚昕、谢予望，导演韩杰、梁鸣、李冬梅，现代舞编导高艳津子，摄影师张昊，编剧王懿雪，制片人郭美清、辛奇等文艺界朋友到场支持“乡愁”伍宇娟艺术展。未到场的校友段奕宏、史可、金莉莉等人送上了花篮。伍宇娟的家人也来到现场，与媒体、嘉宾朋友共同见证了伍宇娟的首次个人艺术展的揭幕。　　开幕式由策展人程青松主持，他评价伍宇娟借用了电影镜头的表现手法，远、中、近、特，每一幅画都像一部电影，每一幅画也像一部小说，既是伍宇娟个人刻骨铭心的记忆，也唤醒了我们的集体记忆。　　演员、画家伍宇娟面对到场的好友激动地泪洒现场，她表示“非常感谢今天到场的所有来宾，感恩你们给我的爱和温暖，我希望以后做得更好，今天春分，是播种的季节，希望你们能在龙年播种并有所收获，祝各位健康、平安、吉祥”。　　中央戏剧学院院长郝戎向伍宇娟老师带来了母校全体师生、教职员工的祝贺与祝福，称伍宇娟“是中央戏剧学院的杰出校友，我国八十年代顶级的优秀演员，至今在中央戏剧学院大家还以她的创作为荣”，并正式向伍宇娟老师发出邀请，“希望把完整的108幅画带到我们的新校区展出，我们全校师生都翘首以盼”。中央戏剧学院院长郝戎（左）　　演员张丰毅感言“伍宇娟作为一个女演员，能不断提高自己的艺术修养并取得新的成就，我觉得我很羡慕你，衷心地祝贺”。演员陶红评价伍宇娟是“一位特别有质感的女演员，其中中戏校门那幅画，画出了我们中戏校友对学校的眷恋美好以及感激之情”。导演张杨在伍宇娟的画中找到了共鸣，他也向伍宇娟发出邀请，希望伍宇娟能到自己生活的大理继续创作。演员马羚感觉“伍宇娟是个极其感性的人，温情似水”，并从她的画中“发现了一双独特的‘眼睛’”。　　现代舞艺术家高艳津子从跨界的艺术表达了自己的感受，她由衷地分享到“可以从《乡愁》中感知到伍宇娟的心相，能够在嘈杂的焦虑的忙碌的时代，用心把自己的情感再次触碰出来，是非常难得的”，演员常戎向伍宇娟送出了祝福，“我们每次见面都感觉到非常亲切，像家人一样，由衷期盼着你越画越好”。青年艺术家王啸坤坦言“伍老师能用三年的时间把梦境变成现实，这是一件非常令人羡慕的事情”，并祝愿“伍老师可以继续做美好的梦，把幸福和美好都画出来”。　　演员黄渤参观之后表达了深情的感叹，“这些画好像都是从梦里来的，很丰富也很艳丽，又朦胧也又清晰，伍老师的内心深处应该有一个神秘花园，长满了色彩缤纷的图画”。伍宇娟、程青松、黄渤　　　　开幕式结束后，众多艺术家、演员漫步展厅，驻足欣赏伍宇娟创作的每一件艺术品，用心感受“乡愁”的背后故事。　　“乡愁”伍宇娟艺术展展出时间为3月21日至4月8日，由中国电影出版社出版的《乡愁——伍宇娟艺术展》也于3月20日正式面世。

"98无人区码一码二码三码软件",点评：虽然美国是顶尖AI大模型主要来源地与推动者，不过全球AI大模型也有开源的趋势，Meta的Llama系列模型、法国的Mistral和阿里巴巴的Qwen，都是很好的开源AI模型。不管是闭源还是开源，在AI应用层面上，都有不同的做法。不管是--**--文丨江志强（VitallyAI创始人）　　2024年4月15日，斯坦福大学的“以人为本”人工智能研究所（StanfordHAI），在李飞飞等人的共同领导下，发布了一份名为《2024年人工智能指数报告》（ArtificialIntelligenceIndexReport2024）的研究报告。　　这份报告长达500多页，是StanfordHAI推出的第七份AIIndex报告，它详细记录了2023年全球人工智能的最新发展趋势。StanfordHAI的官方说明中提到，这是他们发表的迄今为止最详尽的一份报告，恰逢人工智能对社会影响空前明显的关键时刻之际。　　该研究项目负责人VanessaParli指出：“我认为最令人兴奋的人工智能研究优势是将这些大型语言模型与或智能体（agent）相结合，这标志着机器人在现实世界中更有效地工作迈出了重要一步。”　　今年，StanfordHAI扩大了研究范围，更广泛地报道了人工智能的技术进步、公众对该技术的看法以及围绕其发展的地缘政治动态等基本趋势。与往年的报告相比，这一版提供了更多的原创数据，对人工智能培训成本进行了新的估算，对负责任的人工智能前景进行了详细分析，并新增一章专门讨论人工智能对科学和医学的影响。　　下面，我们将列举此份报告中所揭示的10大主要趋势，并加上SamAltman等AI行业大佬们对此的看法，以及笔者的点评。　　1．人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上　　人工智能已在多项基准测试中超越人类，其中包括图像分类、视觉推理和英语理解。但在更复杂的任务上，如竞赛级数学、视觉常识推理和规划，人工智能依然落后于人类。　　OpenAI的CEO萨姆·奥特曼（SamAltman）是人工通用智能（AGI）的倡导者，他曾经在OpenAI的一篇“MondayBlog星期一博客”中提到：AGI最终将在各个领域匹配甚至超越人类智能。他的技术乐观主义使他坚信，AI不仅仅在“某些”任务上，而是在几乎所有任务上最终都将超越人类，并且“代替正常人类”。因此，任何表述AI潜力有限的观点对于他的雄心而言都显得过于保守，无法反映他对于变革性AI能力的远大愿景。　　点评：虽然人工智能在特定任务上已能超越人类表现，但这并不意味着它在所有领域都能取代人类。这一发现提醒我们，尽管AI技术迅速发展，它仍然存在局限性。企业和开发者在推进AI应用时，应认识到AI的这一特性，合理利用其在特定领域的优势，同时探索人类与AI的最佳协作方式。这种平衡的发展策略将有助于我们更好地整合人工智能，使其成为推动社会和经济进步的有力工具。　　2．产业界持续主导人工智能前沿研究　　2023年，产业界在这一年内发布了51个引人注目的机器学习模型，而学术界仅仅贡献了15个。此外，产业界与学术界的合作也带来了21个著名的模型，这一数字创下了新高。　　点评：人工智能在过去几十年的发展，有很长一段时间一直是学术界的顶尖科研人才在默默推动着，一直到这波大模型人工智能的浪潮才发生了改变。产业界丰富的财务资源、算力资源与顶尖AI人才，接手这波AI革命的推动。除了上图展示的几家私营领域的大厂与创业公司，比如：谷歌、OpenAI、Meta、微软、HuggingFace之外，其他公司如苹果与亚马逊，以及国内的互联网大厂如：阿里巴巴、腾讯、字节跳动等，在AI上都有很深厚的积累。学术界与产业界前仆后继一起加速用前沿技术来转变社会与人类的文明。　　3．前沿大模型变得更加昂贵　　据人工智能指数（AIIndex）的估计，最先进的人工智能大模型的培训成本已达到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4使用了价值约7800万美元的计算资源进行训练，而谷歌的GeminiUltra的计算成本则高达1.91亿美元。　　相比之下，几年前发布的一些最先进的模型，即原始transformer模型（2017年）和RoBERTaLarge（2019年），训练成本分别约为900美元和16万美元。　　点评：智力更高、能力更强的前沿AI大模型，因为scalinglaw能力更强，参数更大，其训练代价变得越来越昂贵。市面上可选的闭源与开源大模型数目繁多，企业在探索AI应用时，必须开始具备大模型选型与评估的能力，并知道找什么样技能与经验的人才来开发自己的AI应用。企业如果自身的信息化/数字化部门学习能力强，CIO/CTO有能力培养AI算法工程师，那么值得考虑建立自身的AI能力；也可以考虑与有经验的外部AI技术服务商建立合作。　　4．美国是顶级人工智能大模型的主要来源国　　2023年，61个著名的人工智能模型来自美国机构，远超欧盟的21个和中国的15个。　　美国依旧是人工智能投资的首选之地。在2023年，美国人工智能领域的私人投资总额达到672亿美元，几乎是中国的9倍。不过，中国仍是美国在这一领域的主要竞争者，中国的机器人安装总量位居世界第一。同时，中国也拥有世界上绝大部分的人工智能专利，占比达到了61%。　　点评：虽然美国是顶尖AI大模型主要来源地与推动者，不过全球AI大模型也有开源的趋势，Meta的Llama系列模型、法国的Mistral和阿里巴巴的Qwen，都是很好的开源AI模型。不管是闭源还是开源，在AI应用层面上，都有不同的做法。不管是调用AI大公司的API，或是用开源的大模型，随着这些大模型总体智力的提升、幻觉（hallucination）的减少、推理能力的持续提高，乃至于新型的AI智能体开始具备目标任务分解、自我反思、自我改善等能力，企业能导入AI能力的应用场景，就有更大发挥的空间。　　5．严重缺乏对LLM责任的可靠和标准化评估　　人工智能指标（AIIndex）的最新研究显示，负责任的人工智能目前严重缺乏标准化指标。像OpenAI、谷歌和Anthropic这样的顶尖开发商在测试他们的模型时，都是依据各自不同的负责人工智能标准。而这里指的标准，更具体说是在处理与道德、法律、安全、隐私和社会影响等相关问题时所遵循的一系列准则、框架、评估指标和最佳实践。因此，这样各从己意的做法让比较顶级人工智能模型的风险和限制变得更复杂。 　　萨姆·奥特曼应该会认同“大型语言模型（LLM）的责任性评估严重缺乏标准化和严谨性”这一说法，因为他一直强调建立可信赖和道德的人工智能的必要性，制定明确的标准框架，来评估大型语言模型的责任性和伦理考量，并强调组织和监管机构之间合作的重要性，有了这些标准来保证人工智能技术在减少潜在危害的同时，能够服务于公共利益。　　点评：目前大型语言模型在企业应用中，从客服到内容生成等各种业务流程中的场景逐渐现身。然而，就是因为目前市面欠缺对主要LLM的责任性评估的标准化，让企业在面对AI如果生成具有偏见、伦理问题和合规风险的内容时产生顾虑。对于正在探索AI应用的企业，这一缺口意味着他们还是要警惕。有经验的AI公司可以跟企业一起探讨在项目实施过程如何避免这些问题。　　6．生成式人工智能投资激增　　虽然2023年整体的人工智能民间投资整体下降，但对“生成式”AI的投资是激增的，比较2022年（约30亿美元）增长了近八倍，达到252亿美元。海外的生成式AI主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、HuggingFace、Inflection等大模型公司，都获得了可观的融资。国内的大模型公司，如质谱、Minimax、百川智能、Minimax、零一万物、月之暗面等，也都获得不错的融资，虽然金额的数量级有很大的差距。　　点评：全球领域与中国范围内对于生成AI领域投资的激增，这对企业来说肯定是一件好事。因为一般企业的AI应用，肯定是要在大模型的基础上来开发，并将之服务化，甚至加上自动化。如果是企业自身行业有一定专业深度，而这个行业领域知识不见得是大语言模型学习过的，或是企业自己的业务体量与顾客基数庞大、数据也多，那么就有可能需要训练自己的行业大模型，来支持自己的AI应用。　　企业在AI时代的投入，将是一种新质生产力，一种新的企业竞争力。　　7．数据显示，AI让“打工人”更具有生产力，工作质量更高　　2023年，多项研究评估了人工智能对劳动力的影响，认为人工智能使打工人们能够更快地完成任务，并提高他们的产出质量。这些研究还表明，人工智能有可能缩小低技能和高技能工人之间的技能差距。不过，其他一些研究警告人们，在没有适当监督的情况下使用人工智能，不一定会提高工作绩效。　　点评：企业员工可能需要接受培训才能有效利用AI工具，当然我们身边接触的打工人，学习进取心强的或是担心工作被AI替代有危机意识的人，都在学习各种AI工具。毕竟AI是全新的生产力，就跟人类最初学会生火、发明印刷术和电力一样是重大的。最近坊间开始流传一句话：AI不会取代你的工作，但是其他善用AI的人会取代你的工作。　　8．得益于人工智能，科学进步进一步加速　　2022年，人工智能开始推动科学的发现。2023年我们开始看到更多与科学相关的人工智能应用启动了——使算法排序更高效的AlphaDev、促进材料发现过程的GNoME、到可在一分钟内提供相当准确的未来10天天气预报的GraphCast，以及成功对7100万种可能错义突变中约89%进行分类的AlphaMissence，这些都是很好的科学领域的AI应用。　　如今，AI可以完成人类难以完成的计算，来解决一些最复杂的科学问题。在医疗方面，新的研究表明，医生可以利用人工智能更好地诊断乳腺癌、解读X射线和检测致命的癌症。　　奥特曼对AI极大加速科学进展的潜力，持非常看好的态度。他认为AI可以通过多种方式来加速科学的突破：AI系统能自动化一些研究任务，如文献审查和假设生成，帮助科学家提高工作效率；AI还可以通过从其他任务中解放人力，从而增加科学家的总数；AI驱动的科学过程自动化，如进行大规模实验和测试多个假设，可能导致“极其迅速的科学进展”。奥特曼似乎认为这种科学加速，既有前景也令人担忧。我们伴随AI的快速发展，也需要“更新的思考”，他警告说，那些“忽视改进速度的公司和行业将被碾压”。　　9．美国的人工智能法规数量急剧增加　　2023年，全球立法程序中有2175次提及人工智能，几乎是上一年的两倍。美国人工智能相关法规的数量，在过去一年大幅增加。2023年与人工智能相关的法规有25项，而2016年只有1项。仅去年一年，人工智能相关法规的总数就增长了56.3%。其中一些法规包括生成式人工智能材料的版权指南和网络安全风险管理框架。　　与AI相关法规的急剧增加，也标志着企业环境中AI部署向更有结构和控制的方向去转变。对于正在探索AI企业用例的公司而言，这意味着它们的AI任务团队现在必须将合规性作为其战略的关键部分。这不仅包括理解和遵守现有法规，还要保持灵活性，以适应可能的新法规。此外，不断演变的监管环境也可能促进创新，因为公司可能需要开发新的AI技术或修改现有技术以满足监管要求。最终，虽然增加的法规可能带来挑战，但它也为公司通过展示对道德AI实践的承诺，与客户和利益相关者建立信任提供了途径。　　点评：在国内，我们开始看到身边的企业也开始更关注与AI相关的法律和监管专业知识，也会建议开始思考导入AI的企业，关注国家所颁布与人工智能相关的法规，包括但不限于：AI大模型与AI应用（特别是面向一般大众的应用）的算法安全备案、应用的数据安全、用户隐私保护、AI生成内容是否侵权或是能有版权保护等议题。　　10．人们对人工智能的潜在影响有了更深刻的认识，同时也更焦虑　　市场研究公司益普索（Ipsos）的一项调查显示，在过去一年中，认为人工智能将在未来3-5年内极大地影响他们生活的人的比例从60%上升到66%。此外，52%的人对人工智能产品跟服务表示紧张和焦虑，比2022年上升了13%。　　来自美国皮尤研究中心（Pew）的数据则显示，52%的美国人表示对人工智能的担忧多于兴奋，这一比例比2022年的38%有所上升。　　对此，奥特曼承认，人们对包括通用人工智能（AGI）在内的先进AI系统的潜在影响感到担忧和紧张，这是有道理的。不过，与一些更可怕的预测相比，奥特曼似乎也采取了更为乐观和温和的观点。　　奥特曼曾经在一段由彭博社在瑞士达沃斯世界经济论坛上举办的对话中表示，AGI的影响可能“比我们想象的要小”，而且他不认为人工智能会导致大范围的失业，他说：“人们会继续他们的生活。” 他还表示，尽管人们担心AI会提供虚假信息，但他相信2024年的美国大选“无论发生什么，美国都不会有事”。　　与此同时，奥特曼也认识到需要对这些强大的技术进行谨慎的治理和监管。他呼吁建立一个类似于核能或生物技术监管的“全球监管框架”，承认“人工智能将对社会产生深远影响”。读到这里，你是不是觉得奥特曼的乐观与审慎之间，充满着一些矛盾呢？　　（文中图表均来自StanfordHAI的《2024年人工智能指数报告》。文章仅代表作者观点。责编邮箱：yanguihua@jiemian.com。）股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：黄冬寒

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