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)
北京8月8日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-氣候變化》最新發表一篇中國團隊完成的研究論文指出,包括銦、銀、錫等10多種關鍵礦物的短缺可能阻礙低碳技術的大規模部署,進而威脅全球氣候減緩目標的實現,因為這些礦物對能源系統脫碳,以及確保2100年全球升溫不超過工業革命前水平的1.5°C或2°C至關重要。 基於這項研究成果,研究團隊呼籲通過加強國際合作,實施多元化的能源技術組合,創新發展回收利用技術與替代材料等策略協同發力,以確保減排目標順利實現與礦物資源安全供應。 80種技術進步情景下2100年全球礦產短缺風險預測示意圖。研究團隊 供圖 該論文介紹,實現《巴黎協定》氣候目標需要可持續獲取關鍵礦產來支撐能源系統低碳轉型。例如,鋰和鈷是電動車和儲能技術的重要成分,碲和鎵則被廣泛用於太陽能電池板。因此,這些材料的潛在短缺可能會阻礙向可再生能源轉型的進程。 在本項研究中,論文第一作者兼通訊作者、北京理工大學教授魏一鳴和同事及合作者一起,量化了基於聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)各條減緩路徑下17種能源技術(包括太陽能、風能、生物質能發電)所使用的40種關鍵礦物的全球和區域需求及潛在短缺風險。 他們發現,從全球層面來看,若處於中等技術進步情景,到2100年,所評估的557條減緩路徑都將面臨關鍵礦物的短缺風險,部分路徑的短缺礦物可能高達12種(包括銦、銥、錫、鋰和銀)。區域差異會進一步加劇礦產短缺的挑戰,中東、非洲和南亞地區可能面臨多達24種礦物的短缺,這種短缺會影響太陽能、風能、核能以及儲能電池等多種技術開發應用。 研究團隊指出,這些短缺可通過採用替代技術來緩解,例如用磷酸鐵鋰電池等替代方案來替代當前的含鈷電池系統。不過,這一方法也可能加重其他礦物的短缺。因此,他們建議全球國家間開展更密切的貿易合作,提升回收效率,積極開發替代材料,並推動相較於風、光發電更為多元的低碳技術組合,以緩解潛在的礦物短缺。(完)
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