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当前中国智库发展趋势及存在的问题

在百年未有之大变局下,中国智库既要主动回答好时代提出的命题、积极推动国家治理现代化进程,也要明确自身现代化建设的目标路径。现代智库是国家治理的思想利器,发挥理论先导和重要推手的作用,而国家治理现代化是智库发展的根本保障,为现代智库发展营造良好的生态环境。

  • 2023-04-04
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党的十八大以来科技人才政策综述

本文以党的十八大以来中央和部门出台的科技人才相关政策为主,从人才发现与遴选、教育与培养、使用与集聚、激励与引导、开放与合作、学风与文化等10个方面对我国科技人才政策进行系统梳理,按照时序建立政策要点清单,整体呈现我国科技人才发展体制机制改革的历史脉络和最受科技人才欢迎的政策亮点。以深入实施新时代人才强国战略、加快建设世界重要人才中心和创新高地为目标,提出新时期科技人才政策目标和发展建议。

  • 2023-04-04
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ChatGPT-重新定义搜索“入口”

我们认为ChatGPT是实现“模糊搜索”到“精准推送”的跨时代巅峰之作,复盘Chrome与IE浏览器之争,Chrome获胜关键因素在于1、界面便捷,2、多进程架构,3、运行效率高,4、生态建设。而ChatGPT(AIGC)有望成为下一代搜索引擎的催化剂,原因是其符合以上特征,此外可以帮助用户实现程序生成、文本生成以及代码编写,提高用户使用效率,因此AIGC有望加速下一代搜索引擎的到来。

  • 2023-04-04
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ChatGPT凭什么引爆科技圈?

11 月 30 日,OpenAI 上线了新模型 ChatGPT,其网页应用允许用户免费使用,ChatGPT 能够理解人类语言并且回答问题,不限于普通聊天、协助写代码、解决具体难题等等应用场景。因为其高质量的回答、高效获取信息的方式、以及上瘾式的交互体验,ChatGPT 引起了社交媒体的广泛传播与关注。

  • 2023-04-04
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ChatGPT-真格基金分享

ChatGPT 是 OpenAI 在大型语言模型领域多年技术积累的结果。统计发现,在与ChatGPT 相关的先前 7 大技术项目研发中,ChatGPT 团队成员参与人数最多的是 CodeX项目,共有 22 人参与过,占总团队人员总数的 25%;其次是 webGPT 和 instructGPT,共有 9 人参与过;第三是 GPT3,共有 6 人参与过;第四是 RLHF,共有 3 人参与过。由此可见,ChatGPT 团队成员在生成式预训练语言模型领域有较深厚的技术积累,特别是 1/4团队成员曾参与过同样基于 GPT3 的 CodeX 项目的研发经验,对后续成功研发 ChatGPT打下了坚实的基础。

  • 2023-04-04
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探寻ChatGPT的能力圈,及“破圈”成长之路

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款高性能的语言生成模型,在语义理解的精准度、信息输出的准确率、逻辑性及语言流畅自然度方面优于竞品;可应用于聊天机器人、部分标准化的自动文本生成、社交媒体中文本分类和情感分析等场景。2022 年 11 月底产品面世就吸睛无数,用户数量随即进入快速增长期,发布仅 2 个月注册用户已超 1 亿。

  • 2023-04-04
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数字乡村综合解决方案(4281数字乡村)

(4个平台、2个保障体系、经济、政治、文化、社会、生态“五位一体”、最多跑1次、1套数字乡村建设技术标准、1个云平台、1个数据中台、1张GIS图、线上线下一体化、1村1码及1户1码)

  • 2023-04-05
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智慧校园解决方案(PPT)

校园不乏单场景智能,如智能停车、周界管理、人脸通道,但都是垂直、孤立、封闭的子系统,数据无法融合、业务无法协同。 基于校园物联网一体化平台,可实现各子系统的集成、联动、融合,使校园从单场景智能迈向物联智慧化。

  • 2023-04-05
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

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