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)
8月11日電 據國家疾病預防控制局網站消息,國家疾控局對《傳染病疫情預警管理辦法》進行政策解讀。 《管理辦法》包括4部分,共有19條。 一是目的、適用範圍和定義。預警適用於我國境內傳染病疫情預警的形成、傳遞、應答和反饋。明確了預警包括健康風險提示、警示信息通報及預警決策建議。 二是工作原則和職責。明確了疾病預防控制部門、疾病預防控制機構的責任,以及疾病預防控制部門與其他部門之間的協調合作。 三是主要流程環節和運行機制。明確了預警形成、傳遞、應答和反饋的工作機制,對聯動應急和優化改進提出要求。 四是政策和保障。要求支持推動技術研發應用,建立傳染病疫情預警指標閾值、疫情資料庫、算法模型庫;加強人員經費、設備和技術等保障;確保預警內容準確權威,保護個人信息等。 國家疾控局將加強宣傳解讀和組織實施,認真推動《管理辦法》各項措施逐步貫徹落實。
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