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步骤5：真爱直播作為建設農業強國的首要任務，糧食安全任何時候都不能放鬆。我們要繼續秉持藏糧於地、藏糧於技的發展戰略，牢牢守住18億畝耕地保護紅線，大力建設高標準農田，推動農業高質量發展。要堅持農業科技自立自強，推動農業設施化、機械化、綠色化和數字化，為推進農業農村現代化打穩基礎，走好中國式現代化的糧食安全之路。鞏固拓展脫貧成果是全麵推進鄉村振興、實現農業農村現代化的底線和前提。要保證脫貧人口不返貧，關鍵在於培育和增強脫貧地區農業內生發展動力。一方麵，要重點關注脫貧地區的扶誌扶智，以脫貧縣為核心，全力推進縣域產業的發展實力和帶動輻射效應，讓脫貧地區能夠可持續穩定發展。另一方麵，要借助外力，依靠東西協作等政策支持，創造更多的就業機會，幫助脫貧人口穩定增收。實現農業農村現代化，離不開鄉村產業的高質量發展。農村的山山水水、一草一木、風土人情，都有獨具特色的發展優勢。要依托農業農村特色資源，挖掘鄉村多元價值，讓田間地頭的“土特產”走向市場，要在產業融合上下功夫，探索鄉村生態、農業、文化、旅遊、數字等產業深度融合的實踐路徑，促進農業增效、村民增收、農村增活力。本期特約專家：馮丹萌 農業農村部農村經濟研究中心。
步骤6：《海角直播》周鴻禕：第一，ChatGPT現在還是事件驅動型的模式，你問它的時候，它才會被激活。第二個缺陷是它沒有記憶能力，它跟你聊完天，你把聊天窗口關掉了，它這個東西並沒有訓練和補充到模型裏去，它隻是短暫記憶。這些在工程上都是可以解決的，（人工智能）產生意識之後會怎麼樣，會不會產生對人類的（影響），這個就沒法回答了。《中國企業家》：人工智能會不會毀滅人類？這是特別可怕的事，你想起來最後不管我的後代多麼優秀，但是他都會被ChatGPT秒殺。周鴻禕：這個問題也有人問過我，我也回答不出來。目前ChatGPT的能力還是知識麵廣，推理能力一般，現在的創新力和想象力不足，或者沒有創新力和想象力。《中國企業家》：在ChatGPT之前，這都是科幻小說當中的場景，但是到了三五年之後，好像覺得不是那麼不可能變成現實的事。周鴻禕：對，對於GPT，我的建議還是要多用，在用的過程中，仔細體會，測試它人工智能的能力。首先，中國要做自己的ChatGPT，中國的算力不太缺，要集中起來；第二，算法，別人已經指出道路了，算法很多也是開源的，這裏重要的是兩個東西，一個是語料知識，一個是能力的訓練，能力的訓練是ChatGPT中唯一沒有公開的，這塊可能也是一個重點。語料上，我提幾個觀點。第一，我個人覺得工業革命級的創新，最好國家有包容創新的支持政策，這事一定要做，中國至少沒有缺席。我剛才講開源+眾包可能是很重要的合作，包括生態，可能有很重要的策略。但是有很多人顧慮它種種風險，我認為如果不做，可能才是對我們國家發展最大的不安全。第二，客觀地講，要把ChatGPT訓練好，要用全人類的知識。整個全世界中文網頁大概是其他語言網頁的1/10吧，書籍的數目也不足。大家訓練一定要有開放的思路。國外的，雖然是不同語言，也是人類共有的知識積累，這裏邊要用ChatGPT學習，要用全球的知識來做訓練。國外雖然APP也取代了Web，但國外很多APP基本保留了Web版，用瀏覽器還是能在網頁之間跳來跳去，能夠自由使用。國內信息都被APP私有化了，如果這些巨頭互相把握著，誰的數據都不全，最後訓練出來的大腦肯定能力是比不上的。在這方麵，我覺得國家應該像當年工信部要求大家不能互相阻攔對方網址一樣，要求我們APP都應該有Web版本。這樣的話，大家手裏才都有數據。我是覺得在這方麵，國家可能要有相應配套的產業政策，來鼓勵行業裏良性競爭，開放合作。。
步骤7：金桔直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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