北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代,Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元,如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹,截至今年6月底,中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏,國家數據局副局長沈竹林,國家數據局副局長陳榮輝,國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就,並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會,介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示,2024年初,中國日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已突破30萬億,1年半時間增長了300多倍,這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出,人工智慧快速發展,與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家,多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡,高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來,中國大力推動高質量數據供給,出臺高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。同時,持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底,中國已建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超400PB。據悉,1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片,400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹,截至今年6月底,中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例,高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說,中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%,有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強,推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
本報北京8月9日電(記者張曉華)近日,中核集團中國原子能科學研究院攜手清華大學深圳國際研究生院,依託中國先進研究堆,利用中子深度剖面分析技術,精準揭示全固態鋰電池傳統單層正極的關鍵缺陷。相關研究首次通過實驗直接觀測並定量證實顯著的縱向鋰濃度梯度,在電極厚度方向上實現鋰濃度的均勻分布,為梯度電極核心設計工作提供了有力的實驗依據,對推動全固態鋰電池基礎科學認知及其工程化應用具有重要意義。相關研究成果發表於國際學術期刊《能源與環境科學》。 被譽為「下一代能源革命」技術的全固態鋰電池,從根本上杜絕了傳統鋰電池可能出現的洩露、起火等風險,安全性顯著提升,但其商業化應用仍面臨諸多「攔路虎」,比如循環穩定性和能量密度提升等。要解決上述問題,需深入理解電極內部反應機制。過去,鋰元素的「可視化」檢測一直是行業痛點,成為制約全固態鋰電池性能提升的關鍵環節。 來自中核集團中國原子能科學研究院的專家介紹,作為一種先進的核分析技術,中子深度剖面分析技術是中子活化分析技術的分支,可以利用中子束「透視」材料內部,就像做一次無損的「CT掃描」。中子對鋰元素等輕元素極其敏感,整個「掃描」過程具有高靈敏、高分辨、無損等特點,在開展對空氣/水分敏感的電池材料研究時,中子深度剖面分析技術具有無可比擬的優勢——它能追蹤鋰離子在電池充放電時的傳輸過程,就像裝上「透視鋰分布的慧眼」,為優化電池設計、提升電池性能提供精準「導航」。 作者:本報記者 張曉華《光明日報》( 2025年08月10日 04版)
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