你好，新年：2018年走好运。

你好，新年：2018年走好运

新的一年已经来临，人们对于新的一年总是充满期待和希望。在2018年，我们更应该充满信心和勇气，迎接新的挑战和机遇。让我们一起来探讨如何通过不同的方面，让2018年成为属于我们的好运年。

健康

身体健康是万事之基，没有好的身体，我们难以享受生活和工作。所以，在新年里，我们要注重保持健康的生活方式。这包括注意饮食、做好锻炼、保持良好的心态等等。我们可以在日常生活中控制饮食，少吃垃圾食品，多摄取蔬菜水果等健康食品，同时也要注意补充足够的营养成分。平时在工作或学习之余，我们可以选择适合自己的运动方式，如跑步、瑜伽、游泳等等，保持良好的身体状态。此外，我们要保持积极向上的心态，对于生活中的不如意和挫折，我们可以采取积极的态度去面对和解决，从而保持健康的心理状态。

工作

工作是我们赖以生存的基础，也是我们成就自我的重要途径。在新的一年里，我们要更加努力工作，提高自己的工作能力和水平。无论是哪个领域，我们都要加强对于自己工作的认识和理解，不断学习和提升自己，增加自己的工作技能和经验。在工作的过程中，我们也要注重团队合作和沟通交流，这样才能更好地发挥自己的个人优势，同时也能够更好地实现团队目标。

学习

学习是人生长久的道路，它不仅是为了工作和职业发展，更是为了自我提高和追求。在新的一年中，我们要不断地学习和自我提升。无论是在工作中还是在日常生活中，我们都要把学习和实践结合起来，不断拓展我们的知识和技能。我们可以通过阅读书籍、参加培训、交流学习等多种方式来实现学习目标，这样才能更好地适应社会发展的变化和挑战。

人际关系

人际关系是影响我们生活和工作的重要因素之一，良好的人际关系能够带来很多机会和资源。在新的一年里，我们要注重和改善自己与他人的关系。首先，我们要注重沟通和交流，了解对方的需求和期望，从而更好地合作和相处。其次，我们也要多倾听和理解他人，学会尊重和包容不同的观点和意见。最后，我们也要注重建立和维护自己的社交圈子，不断扩大自己的人脉和资源，为自己的生活和工作带来更多的可能性和机会。

总结

在新的一年里，我们要通过健康、工作、学习和人际关系等方面的努力和提升，迎接美好的未来和好运的到来。我们要相信自己的实力和能力，不断挑战和超越自己，让2018年成为我们的好运年。问答话题：1. 如何保持健康的生活方式？答：保持健康的生活方式可以从饮食、锻炼、心态等方面入手。我们可以控制饮食，少吃垃圾食品，多摄取蔬菜水果等健康食品。我们可以选择适合自己的运动方式，如跑步、瑜伽、游泳等等，保持良好的身体状态。同时也要保持积极向上的心态，对于生活中的不如意和挫折，我们可以采取积极的态度去面对和解决。2. 如何提高工作能力和水平？答：提高工作能力和水平需要加强对于自己工作的认识和理解，不断学习和提升自己，增加自己的工作技能和经验。在工作的过程中，我们也要注重团队合作和沟通交流，这样才能更好地发挥自己的个人优势，同时也能够更好地实现团队目标。

你好，新年：2018年走好运。特色

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你好，新年：2018年走好运。亮点

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新(xin)智(zhi)元(yuan)报道(dao)

編(bian)輯(ji)：桃(tao)子(zi)

【新智元導(dao)讀(du)】2023年(nian)人(ren)工(gong)智能(neng)指数报告发布(bu)了(le)！這(zhe)份(fen)报告顯(xian)示(shi)，中国在(zai)AI顶会论文上(shang)表現(xian)世界居(ju)首(shou)，然(ran)而(er)引(yin)用(yong)量卻(que)低(di)於(yu)美(mei)国。另(ling)外(wai)，AI论文发表量世界前(qian)十(shi)的(de)機(ji)構(gou)中，中国占(zhan)了9席(xi)，紛(fen)纷趕(gan)超(chao)MIT。

今(jin)天(tian)，斯坦福发布了2023年AI指数报告。

值(zhi)得(de)註(zhu)意(yi)的是(shi)，斯坦福AI指数报告列(lie)出了「AI论文发表量」世界前十的机构，9所(suo)全(quan)部(bu)來(lai)自(zi)中国，纷纷赶超MIT。

它(ta)們(men)分(fen)別(bie)是：中国科學(xue)院、清(qing)華(hua)大(da)学、中国科学院大学、上海(hai)交(jiao)通(tong)大学、浙(zhe)江(jiang)大学、哈(ha)爾(er)濱(bin)工業(ye)大学、北(bei)京(jing)航(hang)空(kong)航天大学、電(dian)子科技(ji)大学、北京大学、以(yi)及(ji)MIT。

今年的报告主(zhu)要(yao)分為(wei)八(ba)大節(jie)：研(yan)究(jiu)與(yu)发展(zhan)，技術(shu)表现，人工智能技术倫(lun)理(li)，經(jing)濟(ji)，教(jiao)育(yu)，政(zheng)策(ce)和(he)治(zhi)理，多(duo)樣(yang)性(xing)，以及公(gong)眾(zhong)觀(guan)點(dian)。

以下(xia)內(nei)容(rong)提(ti)取(qu)了报告幾(ji)項(xiang)要点。

中美论文合(he)作(zuo)全球(qiu)居首

從(cong)2010年-2021年，盡(jin)管(guan)AI论文跨(kua)国合作的步(bu)伐(fa)已(yi)经放(fang)緩(huan)，但(dan)是自2010年以来，美国和中国的人工智能研究合作数量增(zeng)加(jia)了大約(yue)4倍(bei)，比(bi)中国和英(ying)国合作總(zong)数多2.5倍。

然而，从2020年-2021年，中美合作的总数僅(jin)增長(chang)了2.1%，是自2010年以来的最(zui)小(xiao)同(tong)比增长率(lv)。

此(ci)外，人工智能论文的总数自2010年以来翻(fan)了一番(fan)以上。从2010年的20萬(wan)篇(pian)增长到(dao)2021年的近(jin)50万篇（49601）。

就(jiu)AI论文发表的類(lei)型(xing)来看(kan)， 2021 年，所有(you)已发表的AI论文中有60%是期(qi)刊(kan)文章(zhang)，17%是会議(yi)论文，13%来自存(cun)儲(chu)庫(ku)。

雖(sui)然在過(guo)去(qu)12年中期刊和储存库论文分别增长了3倍和26.6倍，但会议论文的数量自2019年以来有所下降(jiang)。

模(mo)式(shi)識(shi)别、机器(qi)学習(xi)和計(ji)算(suan)机視(shi)覺(jiao)依(yi)舊(jiu)是人工智能領(ling)域(yu)研究的熱(re)門(men)話(hua)題(ti)。

中国在期刊、会议和储存库论文总量方(fang)面(mian)依旧處(chu)于领先(xian)地(di)位(wei)。

美国在人工智能会议和储存库引用方面仍(reng)然领先，但这些(xie)领先優(you)勢(shi)正(zheng)被(bei)慢(man)慢削(xue)弱(ruo)。尽管如(ru)此，世界上大多数的大型語(yu)言(yan)模型和多模態(tai)模型（2022年54%）是由(you)美国机构產(chan)生(sheng)的。

中国霸榜AI顶会，但引用量低于美国

AI期刊论文的发表，中国始(shi)終(zhong)保(bao)持(chi)领先地位，2021年为39.8%，其(qi)次(ci)是歐(ou)盟(meng)和英国（15.1%），然後(hou)是美国（10.0%）。

自2010年以来，中国人工智能期刊论文被引頻(pin)次占比逐(zhu)步上升(sheng)，欧盟、英国、美国均(jun)有所下降。中国、欧盟和英国、美国占全球总引用量的65.7%。

那(na)麽(me)，世界顶会论文发表的情(qing)況(kuang)又(you)如何(he)？

2021年，中国以26.15%的比例(li)在全球AI顶会发表的论文数所占份額(e)最大，而欧盟和英国以20.29%緊(jin)隨(sui)其后，美国以17.23%位居第三(san)。

从顶会论文引用量来看，中国虽然高(gao)产，但引用量相(xiang)較(jiao)于美国来說(shuo)较低。美国顶会论文引用量23.9%，中国为22.02%。

从側(ce)面可(ke)以看出，中国论文发表数量最多，但質(zhi)量不(bu)如美国高。

在AI论文储存库提交方面，美国在世界居首，23.48%。中国最低，11.87%。

中国9所机构，AI论文发表赶超MIT

2021年，发表论文总量世界前十机构中，中国占了9所，不同机构发表的论文总数如下圖(tu)，MIT位列第十，发表论文1745。

就计算机视觉领域（CV）来看，中国的十所机构位居世界前十，它们分别是，中国科学院、上海交通大学、中国科学院大学、清华大学、浙江大学、北京航空航天大学、武(wu)漢(han)大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学，以及天津(jin)大学。

在自然语言处理（NLP）领域，就有所不同了。

世界前十的机构/公司(si)有：中国科学院、卡(ka)内基(ji)梅(mei)隆(long)大学、微(wei)軟(ruan)、清华大学、卡内基梅隆大学-澳(ao)大利(li)亞(ya)分校(xiao)、谷(gu)歌(ge)、北京大学、中国科学院大学、阿(e)裏(li)、亚馬(ma)遜(xun)。

语音(yin)识别领域排(pai)名(ming)如下：

工业界领先学术界

在2022年发布的重(zhong)要人工智能机器学习系(xi)統(tong)中，语言系统占最多，有23個(ge)，是多模态系统数量的6倍。

在论文产量上，工业界领先于学术界。

直(zhi)到2014年，大多数重要的模型都(dou)是由学术界发布的。从那時(shi)起(qi)，工业界便(bian)逆(ni)襲(xi)翻身(shen)。到2022年，32个重要的机器学习模型都誕(dan)生在工业界，而学术界仅有3个。

由此可見(jian)，与非(fei)營(ying)利組(zu)織(zhi)和学术界相比，构建(jian)最先進(jin)的人工智能系统越(yue)来越需(xu)要大量的数據(ju)、计算机能力(li)和資(zi)金(jin)资源(yuan)，而行(xing)业參(can)与者(zhe)固(gu)然有更(geng)多的资金资源去做(zuo)这件(jian)事(shi)情。

2022年，美国产生了数量最多的重要机器学习系统，有16个，其次是英国（8个）和中国（3个）。

此外，自2002年以来，就創(chuang)建的重要机器学习系统总数而言，美国已经超过了英国和欧盟、中国

再(zai)来看做出这些重要AI系统背(bei)后研究者国分布，美国有最多的研究者，285人，是英国的2倍多，是中国的近6倍。

LLM越来越大，算力越貴(gui)

大型语言和多模态模型，有时稱(cheng)为基礎(chu)模型，是當(dang)前一種(zhong)新興(xing)且(qie)日(ri)益(yi)流(liu)行的AI模型类型，它在大量数据上进行訓(xun)練(lian)並(bing)適(shi)用于各(ge)种下遊(you)應(ying)用程(cheng)序(xu)。

ChatGPT、DALL-E 2和MakeA-Video等(deng)大型语言和多模态模型已经展示了令(ling)人印(yin)象(xiang)深(shen)刻(ke)的功(gong)能，并開(kai)始在现實(shi)世界中廣(guang)泛(fan)部署(shu)。

通过對(dui)这些模型作者的国家(jia)隸(li)屬(shu)關(guan)系进行了分析(xi)，这些研究人員(yuan)中的大多数来自美国机构（54.2%）。

斯坦福AI指数报告還(hai)列出了大型语言和多模态模型发布的时間(jian)表。

大型语言模型正變(bian)得越来越大，也(ye)越来越昂(ang)贵。

第一个大型语言模型GPT-2于2019年发布，有15億(yi)参数，训练成(cheng)本(ben)约50000美元。谷歌PaLM是2022年推(tui)出的大型语言模型之(zhi)一，有5400亿参数，成本高達(da)800万美元。

从参数和训练成本来看，PalM比GPT-2大360倍，成本高出160倍。

不仅仅是 PalM，从整(zheng)體(ti)上看，大型语言和多模态模型变得越来越大和昂贵。

例如，DeepMind于2022年5月(yue)推出的大型语言模型Chinchilla估(gu)计耗(hao)资210万美元，而BLOOM的训练大约耗资230 万美元。

随著(zhe)时间的推移(yi)，GAN在人臉(lian)生成方面的进展，最后一个图像(xiang)由Diffusion-GAN生成，这一模型在STL-10上取得了最新的SOTA。

去年，随着OpenAI的DALL-E 2、Stability AI的Stable Diffusion、Midjourney、Meta的Make-AScene，以及谷歌的 Imagen等模型的发布，文本到图像生成模型逐漸(jian)走(zou)进大众视野(ye)。

如下，輸(shu)入(ru)相同的提示，「一只(zhi)熊(xiong)貓(mao)在溫(wen)暖(nuan)的巴(ba)黎(li)夜(ye)晚(wan)彈(dan)鋼(gang)琴(qin)」，分别由DALL-E 2、Stable Diffusion和Midjourney这三个可公开訪(fang)問(wen)的 AI 文本到图像系统生成的图像。

在最近发布的所有文本到图像生成模型中，谷歌的Imagen在COCO基準(zhun)測(ce)試(shi)中表现最好(hao)。

今年，创建Imagen的谷歌研究人员还发布了一个更難(nan)的文本到图像基准测试 DrawBench，旨(zhi)在挑(tiao)戰(zhan)功能越来越強(qiang)大的文本到图像模型。

此外，报告还介(jie)紹(shao)了当前生成式AI模型存在一些偏(pian)见，比如給(gei)DELLE-2提示CEO时，每(mei)个人似(si)乎(hu)都采(cai)取了交叉(cha)雙(shuang)臂(bi)自信(xin)的姿(zi)势。

在Midjourney中，当提示生成「有影(ying)響(xiang)力的人」时，它会生成4張(zhang)看起来年长的白(bai)人男(nan)性图像。

完(wan)整报告内容請(qing)参见：

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