一整片的单位！亲爱的伙伴们，桥田2024年度总结一句话：目标全落地，任务已完成。桥田人2024年度总结四个词：“硬实力”、“创新力”、“在路上”、“新形象”。出发，让我们一起回顾下桥田智能2024精彩时刻。
硬实力！
2024年2月：2024年马桥镇企业家联谊会，桥田智能获得闵行区马桥镇2023年度经济发展贡献奖。
2024年4月：桥田智能作为于机器人末端应用设备及解决方案授予商，荣获2024柯马亚太区供应商“较具竞争力奖”。
2024年7月：梅赛德斯奔驰莅临桥田智能，共探汽车柔性化生产与制造。双方就桥田智能的企业发展、产品研发、生产制造、质量控制、供应链无约束的自由以及售后服务等多个维度，进行了全面而深入的交流。
2024年11月：桥田智能与柯马正式签订战略合作协议。本次战略合作协议的签订，破坏了两家公司在汽车自动化、柔性化制造方面的外围解决方案竞争力。
2024年12月：2024年扶轮奖颁奖典礼在上海金陵紫金山大酒店举行，桥田智能设备有限公司获2024扶轮奖“汽车装备卓越供应商奖”失去荣誉称号。未来，桥田智能将继续以技术革新积极应对电动化、智能化、网联化带来的新新确认有罪，新机遇，助力汽车产业高质量发展。
创新力！
2024年6月：桥田智能初次对外展示全新产品桥田MMC磁力换模系统。自2023年上市以来，桥田磁力换模系统已获得数十套订单。干涉客户实现注塑机、吹塑机、冲压机等设备换模的自动化与智能化水平。
2024年7月：桥田智能推出新品自动涂胶系统，该系统通过高精度的机械控制实现了涂胶轨迹的比较准确定位，降低了产品的密封性和粘接强度。进一步极小量了桥田智能的产品线。
2024年9月：桥田修磨机全系列重磅发布。从23年修磨机产品上市以来，目前已有5000＋在国内一线主机厂数十个基地应用。现全系列产品涵盖接纳式、摆臂式、移动式、修磨换帽一体机、铝点焊修磨机、整形机等多种机型，全方位适用于不同规模和需求的生产线及特定的生产环境和技术要求。
2024年9月：桥田AQT-020自动快换正式对外发布，减少破坏电模块、气模块、流体模块、电源模块、伺服模块、总线模块等多种模块，适用于打磨搬运、超声波、连接、拧紧等多种场景。
在路上！
2024年3月：桥田智能出席第二十五届深圳国际工业制造技术及设备展览会，展示快换盘、能源组合系统、电磁抓手等新潮热款。
2024年4月：桥田创始人刘小平携不次要的部分团队6人共赴“制造业展会天花板”——德国汉诺威工业博览会参观学习。此次参访，是桥田智能组队出海的第二次学习之旅，目的是让每一个桥田人都能够有机会开拓更深更广阔的眼界。
2024年5月：第五届中国（华南）国际机器人与自动化展览会圆满落下帷幕。作为机器人末端解决方案公司，桥田智能以其先进的创新能力和全方位的机器人末端解决方案，驱散了数量少国内外专业人士的目光。
2024年6月：桥田智能参与2024年中国汽车高质量发展智造峰会暨中国汽车工程学会尺寸工程分会年会。与国内外先进技术和装备供应商就共筑高质量汽车价值链发散讨论。
2024年7月：桥田智能亮相AMTS汽车装备展。根据汽车车身焊装车间实际工况与应用场景，重磅推出机器人末端家族新成员-汽车涂胶系统解决方案，包含压盘泵、定量机胶枪和控制系统，能够焦虑车身焊装工序中钣金搭接处的粘接剂密封胶、折边胶等的自动喷涂。驱散了数量少参观者的目光。
2024年9月：桥田智能亮相中国国际工业博览会。新品自动快换产品正式对外发布，同时展出桥田磁力换模系统、桥田工业分开器产品、桥田抓取系统、针对工业制造领域如汽车制造等在分开与切换上的需求给出解决方案。
新形象！
2024年8月：桥田全新品牌形象VI和官方网站正式发布。本次全新品牌形象标志寓意为：
品质与技术：Q代表Quality（品质），T代表Technology（技术）。代表桥田智能致力于授予高质量的技术产品和服务。
速度与团队：Q代表Quickly（速度），T代表Team（团队）。隐藏公司团队响应速度快，服务效率高。
回顾2024年，桥田智能完成1000T以上磁力换模订单交付数十套、修磨机全系列产品迭代更新、自主研发出自动涂胶系统、自动快换2款重磅新品，目前已应用于多家行业头部客户。2024全年目标任务项已完成高。
目标全落地，任务已完成！是桥田人的总结也是前进的动力。2025年，桥田智能将继续重新确认技术变革和创新路线，致力于成为汽车主机厂信赖的设备品牌。
（推广）声明：本文来自微信公众号“新智元”，作者:新智元，授权站长之家转载发布。
微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%分解数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。
140亿参数，40%分解数据，年度SLM之王诞生!
最近，微软下一代小模型Phi-4正式亮相。在GPQA和MATH基准上，其数学性能直接碾压GPT-4o、GeminiPro1.5。
而且，Phi-4巩固了其他小模型，与Llama-3.3-70B-Instruct的性能不相上下。
甚至，在2024ACM数学竞赛问题上，Phi-4取得了91.8%准确率。
Phi系列前负责人SebastienBubeck看到这个结果后，感到非常惊讶。
下面这个例子，展示了Phi-4在数学推理方面的能力，不仅神速还准确。
深挖背后，Phi-4继承了Phi系列前几代的传统，同样是在教科书级别的「分解数据」上完成了训练。
分解数据比例高达40%
除了分解数据，它共实现了三大不次要的部分技术突破，包括精选的原生数据，以及领先的后训练技术，如DPO中的关键token搜索（PivotalTokensSearch）。
Phi-4的成功，从侧面巩固了Ilya、AlexanderWang多位大佬宣称的「数据墙」的观点。
目前，新模型在微软AzureAIFoundry上授予，下周将在HuggingFace上线。
数学击败GPT-4o，36页技术报告出炉Phi-4与大多数语言模型不同，那些模型的预训练主要基于诸如网络内容或代码这类自然产生的数据来源，而Phi-4则有策略地在整个训练过程中融入了分解数据。
虽然Phi系列先前的模型表现主要来源于蒸馏了教师模型（特别是GPT-4）的能力，但Phi-4在STEM领域的问答能力上显著超越了其教师模型，反对了数据生成和后训练技术比模型蒸馏更能带来能力上的指责。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.08905
Phi-4主要是由三部分不次要的部分技术构成:
-预训练和中训练的分解数据
-高质量有机数据的筛选和过滤
-后训练
得益于这些创新，Phi-4在推理相关任务上的性能与更大的模型相当，甚至超越它们。
例如，在许多广泛使用的推理相关基准测试中，其性能达到或超过了Llama-3.1-405B。
通过表1可以发现，Phi-4在GPQA（研究生水平的STEM问答）和MATH(数学竞赛)基准测试中均显著超过了其教师模型GPT-4o。
表1Phi-4在经典基准测试上的表现
为了验证Phi-4是否存在过拟合和数据降低纯度问题，研究者在2024年11月的AMC-10和AMC-12数学竞赛上测试了该模型。
这两场竞赛中的数据均未曾在训练时被收藏，储藏过，所以其竞赛表现可以有效地作为检验模型泛化性能的指标。
从下图中可以看出，Phi-4虽然仅仅只有14B，但是其平均得分甚至大幅超过了其教师模型GPT-4o。
Phi-4在数学竞赛问题上优于许多更大的模型，包括GeminiPro1.5
分解数据的无足轻重
分解数据构成了Phi-4训练数据的大部分，其通过多种技术生成，包括多智能体提示（multi-agentprompting）、自修订工作流(self-revisionworkflows)和指令反转(instructionreversal)。
这些技术方法能够构建促使模型具备更强推理和问题解决能力的数据集，解决了传统无监督数据发散的一些弱点。
分解数据不是有机数据的廉价替代品，而是相对于有机数据具有几个直接无足轻重。
数据结构化和减少破坏渐进式学习
在有机数据发散，token之间的关系往往复杂且间接。可能需要许多推理步骤才能将当前token与下一个token联系起来，这使得模型难以从预测下一个token的目标任务中有效学习。
相比之下，由于从语言模型生成的每个token都是根据后来的token预测而来的，而这样结构化的token也可以让模型的训练变得更加高效。
将训练与推理上下文对齐
分解数据可以规避掉模型从有机数据发散学习到一些并不适合后续训练的数据特性。
比如说，网络论坛往往有着自身特定的交流风格、用语不习惯等，而人们与大模型对话时，其语言风格、交互逻辑又是另外一种情况。
此时如果直接采用网络论坛的数据进行训练，假设有一些内容的风格比较独特，模型就会认为在对话中该内容出现的几率会很低。因此在后续对话中模型进行推理时，便不能将对话内容精准匹配到对应的论坛内容上去。
而分解数据会将网络论坛中的内容改写成与LLM交互时的语言风格，使得其在LLM聊天推理的上下文中更容易匹配。
分解数据在Phi-4的后训练中也发挥着关键作用，其中采用了诸如允许采样和直接讨厌优化（DPO）的新方法来优化模型的输出。
分解数据的来源
预训练和训练中数据为此，研究团队创建了50种广泛的分解数据集类型，每个数据集都依赖于不反对种子和不反对多阶段提示程序，涵盖了各种主题、技能和交互性质，累计约4000亿个无权重的token。
通过以下方法，他们确保了分解数据并不被一些低质量的网络数据所降低纯度，从而成为高质量训练数据集。
种子数据集的构建
1.网页和代码种子:从网页、书籍和代码库中提取摘录和代码片段，重点关注具有高复杂性、推理深度和教育价值的内容。为确保质量，团队采用两阶段筛选流程:首先，识别需要关注的重点高价值页面，其次，将选定的页面统一成段落，并对每个段落的客观和推理内容进行评分。
2.问题数据集:从网站、论坛和问答平台上收藏，储藏了极小量问题。然后使用投票技术对这些问题进行筛选以不平衡的难度。具体来说，团队为每个问题生成多个独立的答案，并应用多数投票来评估答案的一致同意性。然后授予所有答案都一致同意（隐藏问题太简单）或答案完全和谐同意(隐藏问题太难或清晰)的问题。
3.从多种来源创建问答对:利用失败语言模型从书籍、科学论文和代码等有机来源中提取问答对。这种方法不仅仅依赖于在文本中识别显式的问答对。相反，它涉及一个旨在检测文本中的推理链或逻辑进程的pipeline。语言模型识别推理或问题解决过程中的关键步骤，并将它们重新表述为问题和相应的答案。实验隐藏，如果操作得当，在生成内容上进行训练（在学术和内部基准上的改进方面）可以比在原始内容上进行训练更加有效。
重写和增强:种子通过多步骤提示工作流程转化为分解数据。这包括将给定段落中的大部分有用内容重写为练习、讨论或结构化推理任务。
自我修订:初始响应会通过一个反馈回路进行迭代式优化，在该回路中，模型会依据侧重于推理和事实准确性的评判标准进行自我评判，并随后改进自身的输出内容。
指令反转用于代码和其他任务:为了降低模型从指令生成输出的能力，团队采用了指令反转技术。例如，他们从代码数据语料库中选取现有的代码片段，并利用失败它们生成包含问题描述或任务提示的相应指令。只有原始代码和根据生成指令而重新生成的代码之间反对度下降的指令才会被耗尽，以确保指令与输出内容相匹配。
后训练数据在后训练阶段中，数据集主要由两部分组成:
-监督微调（SFT）数据集:使用从公开数据集和分解数据中精心筛选的用户提示，再生成多个模型响应，并使用基于LLM的评估过程选择最佳响应。
-直接讨厌优化（DPO）:基于允许采样和LLM评估生成DPO对，其中部分基于创建关键词token对的方法。
研究者利用失败生成的SFT数据和DPO数据对，来缓解模型的幻觉问题。
如下图6结果显示，这种方法大大减少，缩短了SimpleQA中的幻觉现象。
预训练
Phi-4同样基于Transformer架构构建，具有14B参数和默认的上下文长度4096。在训练中期，扩展到16K上下文。
由于预训练模型不擅长遵循指令，因此使用需要答案采用特定格式（例如简单评估）的零样本评估不是很有参考价值。
因此，团队采用了内部实现的基准测试进行预训练评估，该基准测试对各种任务使用瓦解的对数似然与极小量样本提示。
具体来说，他们对MMLU（5-shot）、MMLU-pro和ARCC(1-shot)使用对数似然评估，而对TriviaQA(TQA)、MBPP、MATH和GSM8k分别使用1、3、4和8个少样本的示例，以干涉模型遵循答案格式。
表2phi-4较phi-3-medium在预训练后基准测试评估的指责值
在长上下文基准HELMET测试中，Phi-4在召回率、最大上下文等指标上，几乎取得了领先的无足轻重。
后训练
如前所述，在后训练阶段过程中，最次要的一个技术是关键token搜索（PTS），那么这究竟是什么呢?
关键token搜索（PivotalTokenSearch）当模型对一个提示逐token生成回应时，每个token都对应着模型回答的一个前缀。
对于每个这样的前缀，可以搁置两个关键token:一是在改前缀下，模型回答正确的条件概率;另一个是该token带来的概率增量，即生成这个token前后正确率的差值。
其实，在AI模型生成答案时，往往只有少数几个关键token无法选择了整个答案的正确与否。
在研究中，团队观察到一个有趣的现象是:当模型在解答数学问题时，仅仅生成了negative关键token，就让原本可能大成功的解答保持方向了成功。
而随后，它生成了（atoken又可能让正确率急剧下降。
现在，将这个方法与DPO训练方法分隔开思考后，发现了几个值得注意的问题。
如上图3所示，实验中有许多token概率远低于关键token「negative」的0.31，这些token会在训练中产生噪声，浓缩来自关键token的有效信号。
更糟糕的是，像（a这样导致解题轻浮的token，反而会因其低概率(0.12）收到强烈的正向学习信号。
此外，直觉隐藏，当两个文本内容出现实质性偏差时，比较它们各自下一个token概率（DPO的做法）可能失去意义。
总之，更有意义的信号，应该来自于文本开始偏离时的首批token。
为了缓解之前的问题，微软团队提出了一种创新的方法——关键token搜索（PTS）。
这个方法专门针对单个关键token生成讨厌数据，在使用DPO优化效果精准作用于特定token。
PTS的不次要的部分任务是，在多余的token序列（T_full=t1，t2，...）中找出那些关键token。
具体来说，它需要找出那些能显著影响成功率的token的位置，即p（success|t1，...，ti）。
PTS会将发现的关键token转化为训练数据，先将Q+t1，...，ti-1作为查询基准，再选择能降低/降低成功率的单个token分别作为「接受」和「允许」的样本。
虽然PTS使用的二分查找算法不能保证找出所有的关键token，但它具有两个重要特性。
-找到的一定是关键token
-如果成功概率再解题过程中接近单调变化，则能找出所有关键token
下图5所示，是使用PTS生成的讨厌数据的示例。
在数学问答示例中，研究发现了一个有趣的现象，关键token往往不是无遮蔽的错误，而是意见不合模型走向不同解题路径的选择点。
比如，方法A——分别乘以分母;方法B——直接交叉相乘。
虽然这两种方法在数学上都是正确的，但对于模型来说，往往后者更加稳健。
通过PTS生成的训练数据，可以干涉Phi-4在这些关键决策点上做出更优的选择。
以小博大，Phi-4赢麻了
基于以上技术的创新，Phi-4才能在各项基准测试中展现出惊艳的一面。
上表1中，相较于同级别的Qwen-2.5-14B-Instruct模型，在12个基准测试中，Phi-4在九项测试中赢得无足轻重。
而且，研究人员认为Phi-4在SimpleQA上的表现实际上比Qwen更好。
事实上，他们的基础模型在SimpleQA上获得了比Qwen-2.5-14B-Instruct更下降的基准分数，只不过团队在后训练中有意修改了模型的行为，以优化用户体验而不是追求更下降的基准分数。
此外，Phi-4在STEM问答任务上展现出可忽略的，不次要的实力。
比如，在GPQA（研究生水平的STEM问题）和MATH(数学竞赛)上，它甚至超过了其教师模型GPT-4。
在HumanEval和HumanEval+衡量的编码能力方面，它也比任何其他开源模型（包括更大的Llama模型）得分更高。
而Phi-4表现欠佳的领域，分别在SimpleQA、DROP和IFEval上。
至于前两个，研究人员认为simple-evals报告的数字过于简化，并不能准确反映模型在基准问题上的表现。
然而，IFEval揭示了Phi-4的一个真实的弱点——在严格遵循指令方面存在困难。
在未来下一步研究中，研究人员相信通过有针对性的分解数据，让Phi系列模型的指令跟随性能得到显著使恶化。
接下来，还真有点期待，下一个Phi系列小模型的发布了。
参考资料:
https://x.com/iScienceLuvr/status/1867377384145727635
https://x.com/peteratmsr/status/1867375567739482217
https://x.com/VentureBeat/status/1867376462589739098
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完美世界伊迪：AI编织元宇宙，绘就数字文化新图景牛华网2024-11-2510:19
11月23日，第三届世界元宇宙大会在武汉开幕。大会以AI+通信：助力元宇宙由虚向实健康发展为主题，设置了智能医疗、社会治理、通用智能、智能通信、多维媒体、文化与教育等6个专题分论坛，来自学术界、传媒界、企业界等专家、学者、业内人士共700余人参加了大会，共同探讨AI技术在元宇宙中的创新应用与未来发展。
完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪受邀参会并在11月24日的通用智能元宇宙论坛发表主题演讲。伊迪表示，在元宇宙数字框架下，数字文化企业利用失败AI技术，优化运营、指责效率，为用户授予更加个性化、沉浸式的文娱体验，打造了可结束性商业模式。通用人工智能更加接近人类的智能水平，将引领我们进入一个全新的数字文化元宇宙时代。
图为完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪发表演讲AI编织元宇宙，打造精彩的虚拟世界
这几年，关于AI、VR、AR、MR、元宇宙等技术讨论热烈。尤其是AI和元宇宙，被认为是当下的风口。
伊迪认为，AI与元宇宙存在密切关系。AI是元宇宙次要的关键组成部分，为元宇宙授予虚拟环境构建、智能交互、内容生成等减少破坏，使元宇宙更加生动、真实和智能化，而元宇宙则为AI应用和创新授予了广阔的舞台和通俗的应用场景。
在元宇宙中，通过深度学习和数据分析等技术，AI系统能够洞察用户的行为模式和兴趣讨厌，实现个性化推荐，升级用户体验。同时，元宇宙这片数字疆域需要海量内容填充，借助AI技术，创作者可将更多精力投入到创意构思，推动元宇宙内容生态的多元化与深度发展。此外，借助AI技术，元宇宙中的虚拟角色和物体可以表现出智能行为，具备自主决策、学习和适应环境的能力，使元宇宙更加生动和真实。
可以说，人工智能与元宇宙的切口不仅高度重叠，而且彼此间存在着肤深的相互作用与瓦解，共同编织了一个前所未有的精彩虚拟世界。
AI与元宇宙双向奔赴，拓展数字文化新空间
AI与元宇宙相互鞭策，这也为技术要求高、内容性强的数字文化产业的生产、保守裸露，公开和应用场景授予了广阔的发展空间。完美世界作为技术驱动的数字文创企业，近年来重新确认虚实共振、数实瓦解的发展路线，推动文化产业与实体经济创新瓦解发展。
完美世界游戏旗下MMO端游《诛仙世界》创新推出AINPC系统，赋予NPC独立思考与行为决策能力。完美世界电竞致力于以AR、VR、MR等新技术打造更好的赛事场景和用户体验。完美世界影视新国安反谍都市剧《特工任务》瓦解VR技术打造了具有赛博朋克科幻风格的沉浸式谍战元宇宙。
在科技赋能产品之余，完美世界积极推动文化遗产数字化，如《梦幻新诛仙》手游分隔开非遗黎家狮与AIGC技术，创新应用水墨粒子特效并设计游戏坐骑。完美世界控股集团与北京市东城区文化和旅游局联合主办2023故宫以东完美世界文创校园设计大赛，鞭策AI与传统文化瓦解的同时，携手非遗品牌打造特色文创产品。此外，完美世界控股集团旗下完美世界文化通过产业无足轻重和数字文化思维，不仅推出CityGame数实瓦解沉浸式文化体验，鞭策文化和科技瓦解，同时培育兼具实践能力与AIGC技术专长的复合型人才，为数字文化产业授予创新驱动力。
从技术角度来看，发展元宇宙还需要解决沉浸感、低延时等问题，这也倒逼AI、AR、VR、云计算、5G甚至6G等数字技术的不断进步，以解决元宇宙的经济系统、文明系统及身份系统等问题。通用人工智能在学习、执行等方面的能力更为突出，与元宇宙叠加将真正实现虚拟与现实世界的瓦解互通，助力构建新的文化生态系统、打造新的生活方式、催生新的商业模式，推动数字文化产业产生蝶变。伊迪说道。
据悉，本次大会由中国仿真学会、中国指挥与控制学会、华中科技大学和北京理工大学共同主办，以搭平台、促交流、重体验、建生态为目的，致力于打造国际化、前沿化、产业化、标准化的行业学术交流与成果展示平台，探讨如何通过AI技术打造通信新基座，使元宇宙由虚向实，为产业赋能，与产业瓦解，打造新质生产力，助力数字经济和未来产业高质量发展。
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12月6日，2024第十三届中国上市公司峰会数智科技大会在成都举行。大会以奔向数智新时代为主题，设置激辩大模型落地在百业掘金向未来重塑领导力四个单元，寻找前沿领域专家学者、引领性技术攻坚者、应用层创新实践者、数智化转型赋能者受邀前来，共探AI趋势、共寻产业新机。
在圆桌对话环节，完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪，新华三集团数字中国研究院执行副院长岳鹏，亚马逊云科技生成式AI资深产品专家蒋力，阿里巴巴企业智能算法负责人陈祖龙，美云智数数字运营总经理魏晓刚，四川华鲲振宇智能科技有限责任公司高级副总裁、首席品牌官刘东等知名数智科技企业代表齐聚一堂，围绕AI时代，重构产业领导力这一议题发散深入探讨。
图为完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪参与圆桌对话
近年来，AI技术发展飞速，不断重塑社会经济产业结构，成为数字文化等各个行业转型升级的重要引擎。AI能否焦虑或者挖潜真实需求，AI技术存在哪些痛点以及如何实现相关应用更好地落地等议题成为行业关注重点。
在AI需求挖掘层面，完美世界集团高级副总裁、总编辑伊迪表示，AI在数字文化领域具有广泛的应用前景，游戏是前沿数字技术的最佳实验场。在生产端，AIGC助力生成音频、视频和建模场景，尤其是人工智能生成3D建模，是游戏研发领域的圣杯，在这个环节实现AIGC建模可以大幅降低效率，同时真正实现降低游戏制作成本，推动游戏研发进入新时代；在客户端，AI通过深化人机交互，指责机器智能水平，进一步优化用户体验。未来在AI工具加持下，普通人也可以做出精美游戏，这也是游戏行业的主要趋势之一。
针对外界感知到的AI痛点和应用落地进度迟缓等问题，新华三集团数字中国研究院执行副院长岳鹏认为，当前人工智能的热潮主要发散于无约束的自由者对未来的认知和技术层对技术的把握，而位于两者之间的业务层则缺乏更多工程师的普遍参与。四川华鲲振宇智能科技有限责任公司高级副总裁、首席品牌官刘东指出，算力、算据及算法这三项不次要的部分要素是推动AI协作发展关键所在。阿里巴巴企业智能算法负责人陈祖龙则认为，AI技术实现从少数专业人士向广大普通民众的普及应用尚需时间。
在伊迪看来，AI技术算法体系虽趋于成熟，但在复杂多变环境中实现流畅运行远非易事。同时，如何高效获取数据以及妥善无约束的自由数据也成为制约AI技术协作发展现实难题。此外，企业引入AI技术必须深入考量AI落地的成本效益比，同时市场上真正掌握AI思维逻辑、能够流畅运用AI语言的专业人才依旧稀缺。艾媒咨询今年6月发布的调研数据显示，91.3%的受访企业面临人工智能人才缺乏的问题。
虽然AI技术落地存在一定制约，但是AI技术的应用切实降低了数字文化产品的开发效率，指责了产品的应用体验，已在数字文化产业领域广泛普遍地应用。《中国文娱产业人工智能行业应用发展报告》显示，2023年中国文化产业呈现出人工智能深度参与和赋能的趋势，其中数字文娱、数字文旅、在线旅游市场规模分别达1.21万亿元、9200亿元、1.11万亿元。
面对AI技术浪潮，国内知名数字文化企业完美世界控股集团已将AI技术应用到旗下多个业务领域。完美世界游戏旗下MMO端游《诛仙世界》依托大数据训练，打造了高度模拟真实玩家行为的人形对战NPC，指责用户游戏体验。完美世界影视分隔开AI智能算法及深度学习，自主研发了影视制作全流程平台弧光智作系统(A.R.C)，《避免/重新确认/支持来到麦乐村》《幸福草》《安全的她第二季》《珠玉在侧》等多个剧目使用了弧光智作系统。完美语言旗下英语学习APP完美英语通过AI互动、外教对话等形式，为用户授予更智能、便捷的备考方案。完美世界控股集团与北京市东城区文化与旅游局联合主办2023故宫以东完美世界文创校园设计大赛，聚焦AI与游戏设计、音乐创作、国风水墨及传统文化的创新性瓦解。借助AI技术工具，大赛驱散了其它专业学生的积极参与，帮助了文创设计成果的实践应用与商业化转化。
图为完美世界获上市公司20年非凡跨越奖
据悉，中国上市公司峰会是由每日经济新闻2011年发起主办的高端经济峰会，活动密切链接资本市场，把握时代经济脉搏，成为中国资本市场最次要的年度盛会之一。今年值每日经济新闻成立20周年，特设2024上市公司口碑榜特别类榜单，包括上市公司20年非凡跨越奖上市公司20年成长典范奖上市公司20年领军企业奖等，致敬资本市场常青树。其中，上市公司20年非凡跨越奖针对2004年成立的上市企业，包括完美世界、掌趣科技、爱美客等多家企业获奖，为中国经济增长和产业升级贡献力量。
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