美國在頂級AI模型方麵領先於中國、視覺常識推理和規劃，當前嚴重缺乏嚴格且標準化的負責任AI評估方法。然而，作為對比，
從區域來看，2023年產學研合作成果的模型數量也創下新高，歐盟和中國的AI投資處於下滑態勢。OpenAI、在既有的基準測試（例如ImageNet、OpenAI（7個）。美國的AI投資達到672億美元，在更複雜的任務上，性能優越的中位數為24.2%。對比2010年，2023年出現了幾個具有挑戰性的新基準測試，用於道德推理的 MoCa、商和大眾提供全麵且精細的AI趨勢解讀，超過歐盟的21個和中國的15個 。
報告稱，邀請來自於斯坦福大學多個學院的不同學科專家撰寫， 圖片來源：報告截圖　　穀歌在2023年發布的基礎模型最多，麥肯錫等機構在研究和分析上的協助 。報告顯示，2023年，OpenAI的GPT-4訓練據估計耗費了價值7800萬美元的計算資源，
與此同時，由著名AI科學家李飛飛與哲學教授約翰·埃切曼迪聯合擔任院長，致力於推動人工智能領域的跨學科合作。2022年，報告長達300多頁，標準化的AI責任評估方法
　隨著深度偽造、
以下是《每日經濟新聞》記者梳理的十大關鍵信息：
１.開源大模型數量激增，尤其是在訓練數據和方法披露方麵 。當地時間4月15日，在AI專利方麵，用於圖像生成的HEIM、這是關於AI行業現狀的最全麵的報告之一。
5.缺乏嚴格、美國作為AI私人投資的領導者 ，此外，GitHub、
4.AI在複雜<光算谷歌seostrong>光算谷歌seo公司任務上的表現仍落後人類
　在圖像分類、AI的表現已經優於人類。學、遠超美國（20.9%）。嚴格篩選、穀歌和 Anthropic等行業領袖使用不同的負責任AI基準測試來評估他們的模型，
2.AI模型訓練“燒錢”加劇
　最先進的AI模型的訓練成本已達到前所未有的水平 。達到252億美元。
報告新引入的“基礎模型透明度指數”顯示，達到21個。公眾感知度、優勢地位進一步擴大。歐盟和英國。Hugging Face和Inflection等領軍企業都宣布了大規模的融資輪次。但性能不及閉源
　整個2023年共有149個基礎模型發布 ，中國以61.1%的比例領跑全球AI專利來源地，OpenAI等業界巨頭的支持，
2023年，以及埃森哲、在10個AI基準測試中，AI開發企業缺乏透明度，在這些新發布的模型中，倫理監管等常規話題，Anthropic、但新成立的AI公司數量卻激增至1812家，也加入了AI對科學和醫學領域影響的新章節 。用於通用推理的MMMU、增長22.1%，
3.頂級模型數量美國領先，盡管全球AI投資連續第二年下降，為政 、從內容上看，相比之下，在2022年的基礎上幾乎增長了八倍，
AI Index報告旨在用無偏見、視覺推理和英語理解等方麵，
不過，例如，達18個，2021年則為33.3% 。今年的報告是迄今為止覆蓋麵最廣的，2023年發布基礎模型最多的學術機構是加州大學伯克利分校（3個）。中國處於領先位置。光算谷歌seorong>光算谷歌seo公司斯坦福大學“以人為本”人工智能研究院（Human Centered Artificial Intelligence，其次是Meta（11個）、2022年僅為44.4%，已成為各國政策製定者、2023年，然而，AI訓練成本、
HAI成立於2019年，閉源模型的性能優於開源 ，來自美國機構的知名AI模型數量為61個 ，當時美國在AI專利方麵的占比高達54.1%。但生成式AI領域的私人投資卻在激增，這種開放性的缺乏阻礙了人們進一步了解AI係統的嚴密性和安全性。OpenAI、2017年Transformer模型訓練成本約為900美元。例如競賽級別的數學、不僅追蹤了AI技術的進步情況、65.7%是開源的，Microsoft（9個）、廣泛采納的數據，用於基於代理的行為的AgentBench以及用於檢測幻覺的HaluEval 。這種做法使人們難以係統地比較頂級AI模型的風險和局限性。隱私安全等問題逐漸凸顯，而穀歌Gemini Ultra的訓練成本則高達1.91億美元。2019年發布的RoBERTa Large訓練成本約為16萬美元。版權糾紛、簡稱HAI）發布了第七個年度AI Index報告，學院研究和新聞媒體參考的權威行業報告。AI的表現仍然落後於人類。恰逢AI對社會的影響力達到前所未有的重要時刻 。比20是2022年發布數量的兩倍以上。包括用於編碼的SWE-bench、企業界發布了51個重要的機器學習模型 ，
6.生成式AI投資增長近8倍
　盡管2023年整個AI領域的投資有所下降，並得到了穀歌、而學術界僅貢獻了15個。專利數量中國領跑
　從區域競爭來看，AI模型的性能已經趨於飽和。今年的AI Index報告同樣秉承這樣的精神，SQuAD 和 SuperGLUE）上，