长宁地震最新消息
长宁地震最新消息：四川长宁县发生5.8级地震
6月17日，四川省宜宾市长宁县发生5.8级地震，震源深度14千米。据最新消息，地震已造成12人死亡，125人受伤，其中5人伤势严重。此外，地震还导致万人被转移安置。
抢救伤员
地震发生后，救援队伍迅速赶到现场，展开救援和抢救伤员的工作。据悉，地震造成的伤员大多数是被压在倒塌的建筑物下，救援队员们正在全力营救。此外，当地医院正在组织力量抢救伤员，保障受伤人员的生命安全。
地震原因分析
长宁县地处川滇地震带，是地震多发区。长宁地震的发生，是因为受到地壳运动的影响，导致地下岩石断层滑动而引起的。长宁地震的震源深度较浅，所以地震能量释放较大，震感范围广，对受灾区域造成了严重影响。
政府应对措施
地震发生后，四川省委、省政府高度重视，迅速启动应急响应，组织力量展开抢险救援工作。当地政府及时组织人员转移安置受灾群众，做好后续救援和安置工作。此外，各部门积极配合，提供必要的支持和保障，确保救援工作有序开展。
建筑安全问题
长宁地震发生后，一些建筑物倒塌严重，造成了重大人员伤亡。这也引起了人们对建筑安全问题的关注。建筑的安全性是关系到人类生命财产安全的重要因素，必须认真对待。未来，需要加强对建筑物的安全检查，提高建筑物的抗震能力，保障人民生命财产安全。
总结归纳
长宁地震发生后，救援和抢救伤员的工作正在紧张进行中。政府应对措施得力，组织了大量人力物力投入到抢险救援中。而在地震后，建筑安全问题也变得异常重要。我们应该加强对建筑物的检查和维护，提高建筑物的抗震能力，为人民生命财产安全保障做出积极的贡献。
长宁地震最新消息特色
1、四种可选的忍者：火，水，雷，风。
2、在燃料耗尽之前取得最高分
3、游戏中还将会在玩家们之间的交流之中来展开解谜。
4、可以在游戏中做，在工作和生活之后，找时间休息，并调整自己的身体状况。
5、游戏中你的军队将会是各种可爱的小宠物，不同的Q萌造型非常的欢乐有趣；
长宁地震最新消息亮点
1、多种独特的各种画风以及很多不一样类型的玩法需要玩家们自己去适应
2、暗夜兵团是好多小姐姐都推荐的良心手游，爆率超高，不肝不氪装备全靠打；
3、百变造型随你搭配，不同的造型让你感受独特的男孩个性和魅力；
4、解锁你们之间的浪漫羁绊，很多关系也会完美的展现出来，还能利用服饰来装扮；
5、有着敏捷的走位还有许多不同的危险需要玩家快速的进行躲避保障自己的安全。
sizhongkexuanderenzhe：huo，shui，lei，feng。zairanliaohaojinzhiqianqudezuigaofenyouxizhonghaijianghuizaiwanjiamenzhijiandejiaoliuzhizhonglaizhankaijiemi。keyizaiyouxizhongzuo，zaigongzuoheshenghuozhihou，zhaoshijianxiuxi，bingtiaozhengzijideshentizhuangkuang。youxizhongnidejunduijianghuishigezhongkeaidexiaochongwu，butongdeQmengzaoxingfeichangdehuanleyouqu；中(zhong)國(guo)互(hu)聯(lian)網(wang)協(xie)會(hui)發(fa)布(bu)：2023年(nian)全(quan)球(qiu)生(sheng)成(cheng)式(shi)AI產(chan)業(ye)研(yan)究(jiu)報(bao)告(gao) 來(lai)源(yuan)：中国互联网协会 图片(pian)来源：由無(wu)界 AI工具(ju)生成 生成式AI作为當(dang)前(qian)人工智能的前沿(yan)領(ling)域(yu)，成为全球最(zui)熱(re)的科技話(hua)題(ti)。2022年OpenAI发布ChatGPT，生成式AI在模(mo)型(xing)應(ying)用(yong)層(ceng)面(mian)實(shi)現(xian)重要(yao)突(tu)破(po)，僅(jin)兩(liang)個(ge)月突破1億(yi)月度(du)活(huo)躍(yue)用戶(hu)數(shu)，成为史(shi)上(shang)用户增(zeng)長(chang)速(su)度最快(kuai)的消(xiao)費(fei)級(ji)应用。全球多(duo)家(jia)科技企(qi)业加(jia)大在生成式AI领域的研发投(tou)入(ru)力(li)度，不(bu)斷(duan)在技術(shu)、产品(pin)及应用等(deng)方(fang)面推(tui)出(chu)重要成果(guo)，持(chi)續(xu)推動(dong)人工智能的创新與(yu)商(shang)业化(hua)落(luo)地(di)進(jin)程(cheng)，也(ye)將(jiang)帶(dai)动产业鏈(lian)相(xiang)關(guan)企业快速发展。 在此(ci)背(bei)景(jing)下(xia)，在中国互联网协会、中国软件行业协会指导下，天津市人工智能学会、至顶科技、至顶智库联合发布《2023年全球生成式AI产业研究报告》，該(gai)报告从全球視(shi)角(jiao)出发，對(dui)生成式AI的产业概(gai)况、基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)、算(suan)法(fa)模型、場(chang)景应用、機(ji)遇(yu)挑(tiao)戰(zhan)等方面进行梳(shu)理(li)，全面展现生成式AI的产业发展情况，为政府部门、行业从业者、教育工作者以及社会公众更好了解生成式AI提供参考。 01生成式AI产业概况篇(pian) 1.1 生成式AI概念(nian)及內(nei)容(rong)生成階(jie)段(duan) 生成式人工智能（Generative AI）是(shi)在專(zhuan)业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）之(zhi)後(hou)，利(li)用人工智能技术自(zi)动生成内容的新型生产方式。 生成式AI基於(yu)海(hai)量(liang)訓(xun)練(lian)数據(ju)和大規(gui)模預(yu)训练模型，自动生成创建(jian)文(wen)本(ben)、音(yin)頻(pin)、图像(xiang)、视频以及跨(kua)模態(tai)信(xin)息(xi)。 自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，全球爆(bao)发生成式AI热潮(chao)，諸(zhu)多科技類(lei)企业紛(fen)纷推出生成式AI模型、产品和相关底(di)层基础设施及服(fu)務(wu)。 1.2 生成式AI产业发展驅(qu)动力 近(jin)年全球数据规模持续增长，IDC预計(ji)到(dao)2025年全球数据规模将達(da)到175ZB，为人工智能模型训练提供海量数据資(zi)源；高(gao)性(xing)能AI芯(xin)片的推出为大规模预训练模型提供重要算力支(zhi)撐(cheng)；伴(ban)隨(sui)技术的不断发展，Transformer、BERT、LaMDA、ChatGPT等模型实现快速叠(die)代(dai)優(you)化。在数据、算力和模型的共(gong)同(tong)推动下，全球生成式AI产业得(de)以迅(xun)速发展，相关场景应用也不断豐(feng)富(fu)。 02生成式AI基础设施篇 2.1 AI高性能芯片为生成式AI训练提供算力支撑 人工智能的发展从深(shen)度学習(xi)時(shi)代进入到大模型时代，大规模预训练模型的参数量呈(cheng)现指数级上升(sheng)，需(xu)要高性能算力的支撑。 目(mu)前，大规模预训练模型训练算力是以往(wang)的10到100倍(bei)，当前主(zhu)流(liu)生成式AI模型的训练廣(guang)泛(fan)使(shi)用到英(ying)偉(wei)达Tensor Core GPU芯片，如(ru)微(wei)软斥(chi)资数亿美(mei)元(yuan)購(gou)買(mai)数萬(wan)顆(ke)英伟达A100芯片以幫(bang)助(zhu)Open AI打(da)造(zao)ChatGPT。 2.2 AI计算集(ji)群(qun)为生成式AI训练提供大规模算力资源 AI计算集群能夠(gou)提供大规模算力、持续提高算力资源利用率(lv)、提升数据存(cun)儲(chu)和處(chu)理能力，加速AI大模型训练和推理效(xiao)率。 当前較(jiao)为典(dian)型的AI计算集群如英伟达DGX SuperPOD、百(bai)度智能雲(yun)高性能计算集群EHC、騰(teng)訊(xun)新壹(yi)代高性能计算集群HCC等，相关算力基础设施持续为生成式AI训练场景提供強(qiang)大算力资源，进一步(bu)降(jiang)低(di)模型训练门檻(kan)和成本，推动生成式AI模型的落地进程。 2.3 AI云服务为生成式AI模型開(kai)发提供平(ping)臺(tai)支撑 人工智能预训练模型的开发对于云服务有(you)较大需求(qiu)，AI云服务可(ke)以提供人工智能开发模塊(kuai)，通(tong)過(guo)多元化的服务模式，降低开发者的开发成本和产品开发周(zhou)期，为模型开发提供AI賦(fu)能。 典型案(an)例(li)如亞(ya)馬(ma)遜(xun)SageMaker，其(qi)可提供图片/图像分(fen)析(xi)、語(yu)音处理、自然(ran)语言(yan)理解等相关服务，使用者无需了解参数和算法即(ji)可实现功(gong)能的应用。 百度飛(fei)槳(jiang)EasyDL零(ling)门槛AI开发平台提供图像分类、物(wu)體(ti)檢(jian)測(ce)、文本分类、聲(sheng)音分类和视频分类等功能，实现一站(zhan)式自动化训练，降低AI定(ding)制(zhi)开发门槛。 03生成式AI算法模型篇 3.1 全球生成式AI模型发展歷(li)程 3.2 语言类生成主流模型：OpenAI GPT-1至GPT-4 2018年以来，OpenAI先(xian)后发布GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT、GPT-4等一系(xi)列(lie)生成式预训练模型。 GPT-1模型基于Transformer架(jia)構(gou)，仅保(bao)留(liu)架构中解碼(ma)器(qi)部分； GPT-2模型取(qu)消GPT-1中的有監(jian)督(du)微調(tiao)阶段； GPT-3模型舍(she)棄(qi)GPT-2的zero-shot，采(cai)用few-shot对于特(te)定任(ren)务給(gei)予(yu)少(shao)量樣(yang)例；ChatGPT通过采用RLHF（人类反(fan)饋(kui)强化学习）技术，增强对模型輸(shu)出結(jie)果的调節(jie)能力； 2023年发布的GPT-4模型擁(yong)有更为强大的多模态能力，其支持图文多模态输入並(bing)生成应答(da)文字(zi)，可实现对视覺(jiao)元素(su)的分类、分析和隱(yin)含(han)语義(yi)提取，表(biao)现出优秀(xiu)的应答能力。 3.3 语言类生成主流模型：Google Transformer到PaLM-E 2017年，Google发布具有標(biao)誌(zhi)性意(yi)义的Transformer模型，该模型的解码模块成为GPT模型的核(he)心(xin)要素，通过引(yin)入註(zhu)意力机制，可实现更大规模的并行计算，明(ming)顯(xian)減(jian)少模型的训练时间，使得大规模AI模型得以应用。BERT模型、LaMDA模型在信息提取能力以及安(an)全性等方面不断提升。 最新推出的PaLM-E模型具有很(hen)强的泛化和遷(qian)移(yi)能力，在完(wan)成视觉语言和通用语言任务的同时，可处理多模态数据（语言、视觉、觸(chu)觉等），实现指导机器人完成相应任务的功能。 3.4 图像类生成主流模型：Diffusion Model Diffusion Model相关研究可追(zhui)溯(su)到2015年,去(qu)噪(zao)擴(kuo)散(san)概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)在2020年被(bei)提出，展示(shi)扩散模型的强大能力，带动扩散模型的发展。模型主要包(bao)括(kuo)两个过程：前向(xiang)过程和反向过程，其中前向过程又(you)稱(cheng)为扩散过程，扩散模型通过给图像增加高斯(si)噪声破壞(huai)训练数据来学习，找(zhao)出逆(ni)轉(zhuan)噪声过程的方法，利用学习的去噪声方法实现从随机输入中合成新的图像。 Diffusion模型的优勢(shi)在于生成的图像質(zhi)量更高，不需要通过对抗(kang)性训练，在所(suo)需数据更少條(tiao)件下，该模型图像生成效果有明显提升。 PART.04生成式AI场景应用篇4.1 全球生成式AI典型应用概覽(lan) 4.2 生成式AI场景应用—文本生成 文本生成应用主要在四(si)个领域：内容续写、文本風(feng)格(ge)迁移、摘(zhai)要/标题生成及整(zheng)段文本生成，与其相关的个性化文本生成及实时文本交(jiao)互前景广闊(kuo)。 總(zong)体来看(kan)，基于NLP技术的文本生成是生成式AI中发展较早(zao)的应用，全球知(zhi)名(ming)科技企业先后推出文本生成类应用工具，如Microsoft、Xmind等相关产品在文案写作、数据分析、演(yan)示文稿(gao)、思(si)維(wei)导图等方面均(jun)有相关应用案例。 4.3 生成式AI场景应用—图像生成 图像生成的技术场景劃(hua)分为图像屬(shu)性编輯(ji)、图像局(ju)部生成及更改(gai)、端(duan)到端的图像生成。其中，前两者落地场景为图像编辑工具，端到端的图像生成則(ze)对应创意图像生成及功能性图像生成两大落地场景。 目前，图像编辑工具的使用已(yi)较为广泛，相关产品较为丰富；创意图像生成大多以NFT等形(xing)式呈现，功能性图像大多以營(ying)銷(xiao)类海报/界面、LOGO、模特图、用户頭(tou)像为主。 4.4 生成式AI场景应用—音频生成 音频生成在日常(chang)生活中已较为常見(jian)，其应用领域可进一步區(qu)分为语音合成和音樂(le)创作，语音合成包括文本生成特定语音（TTS）和语音克(ke)隆(long)领域。 TTS领域的技术成熟(shu)度较高，但(dan)在情感(gan)表现上仍(reng)有欠(qian)缺(que)；语音克隆对電(dian)影(ying)、动畫(hua)等行业意义重大值(zhi)得关注；音乐创作可进一步細(xi)分为作詞(ci)、作曲(qu)、编曲、錄(lu)制、混(hun)音等多个方向，创作过程主要依(yi)托(tuo)Transformer模型。 4.5 生成式AI场景应用—视频生成 视频生成有望(wang)成为未(wei)来跨模态生成领域的中高潛(qian)力场景。视频生成主要对应三(san)个领域：视频属性编辑、视频自动剪(jian)辑、视频部分生成。 视频属性编辑已广泛应用于视频创作领域，大幅(fu)提升视频剪辑效率；视频自动剪辑主要在技术嘗(chang)試(shi)阶段；视频部分生成的原(yuan)理本质与图像生成类似(si)，强调将视频切(qie)割(ge)成幀(zhen)，再(zai)对每(mei)一帧的图像进行处理，现阶段的技术在于提升修(xiu)改精(jing)準(zhun)度与修改实时性两方面。 4.6 生成式AI场景应用—数字人 数字人指存在于非(fei)物理世界(如图片、视频、直(zhi)播(bo)、VR)中，并具有多重人类特征(zheng)的綜(zong)合。数字人代表著(zhe)从文本/音频等低密(mi)度模态向图像/视频/实时交互等信息密度更高模态的转化，未来视频乃(nai)至元宇(yu)宙(zhou)领域都(dou)将是数字人的重要应用场景。 在生成式AI领域，数字人生成可划分为数字人视频生成和数字人实时互动，数字人视频生成是目前应用最广泛的领域之一，而(er)数字人实时互动多应用于可视化的智能客(ke)服，更强调实时交互功能。 05生成式AI机遇挑战篇 5.1 生成式AI时代，行政类工作被替(ti)代性高，“問(wen)客”有望成为新職(zhi)业 生成式AI对就(jiu)业的影響(xiang)挑战与机遇并存。一方面，生成式AI将促(cu)进崗(gang)位(wei)智能化升级，部分工作岗位将被替代。据高盛(sheng)分析，生成式AI的智能自动化能力極(ji)大提升工作效率并降低運(yun)营成本，美国和歐(ou)洲(zhou)的傳(chuan)統(tong)职位都将受(shou)到不同程度的AI自动化影响，生成式AI可以替代四分之一的工作岗位。 另(ling)一方面，生成式AI也会创造新职业：“问客”（Prompt Engineer）讓(rang)人們(men)能够利用自然语言作为提示词，通过与AI进行交互，得到信息或(huo)创造作品。除(chu)此之外(wai)，圍(wei)繞(rao)人工智能的相关领域也将产生大量新的工作岗位。 5.2 生成式AI作品版(ban)權(quan)主要在软件所有者和使用者之间分配(pei) 生成式AI本质是机器学习的应用，其在模型学习阶段不可避(bi)免(mian)地会使用大量的数据集執(zhi)行训练，但对训练后生成物的版权歸(gui)属问题尚(shang)存爭(zheng)議(yi)。 由于法律(lv)主体才(cai)能享(xiang)有权利，所以生成式AI作品的版权只(zhi)能由对作品的生成具有貢(gong)獻(xian)的人享有，相关人員(yuan)包括软件开发者、所有者和使用者（主体身(shen)份(fen)可能重合），一般(ban)認(ren)为生成式AI软件开发者已从软件版权中得到補(bu)償(chang)，生成式AI作品版权主要在软件所有者和使用者之间分配。 返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：