生成式AI需要依赖大量的数据和模型，任何一个环节的安全疏漏，如使用不安全的模型训练及微调、模型的泄露、不安全的应用、不安全的应用访问等等，都可能会导致企业自身数据及隐私的泄露，或者产生不准确甚至错误的结果。
记者从北京大学未来技术学院获悉，北京大学与温州医科大学的研究团队建立一种生成式多模态跨器官医学影像基础模型（MINIM），可基于文本指令以及多器官的多种成像方式，合成海量的高质量医学影像数据，为医学影像大模型的训练、精准医疗及个性化诊疗等提供有力技术支持。
“从模型能力到真正的运营生产之间，企业还需要增加很多辅助能力。此外，对用户来说，大模型与业务结合必须要有非常强的数据基石。”4月2日下午，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建在“2024亚马逊云科技生成式AI媒体沟通会”上如是说。
界面新闻记者 | 彭新界面新闻编辑 | “绝大多数的客户并不需要自己从零开始来训练模型。我们认为不能依赖一个万能的、单一的大型语言模型来应对各种任务，我们认为正确的做法应该是，客户可以访问多个模型，然后根据自己的需求和数据来定制自己的模型。
2023 年是人工智能发展的分水岭，大模型、生成式 AI 的高速发展带动了人工智能领域的范式转换，AI 2.0 时代已经来临。最新数据显示，过去四年，AI大模型的参数量以年均400%复合增长，AI算力需求增长超过15万倍，远超摩尔定律。
31日上午，南方+记者获悉，百度、百川智能、商汤科技等8家企业或机构已首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，可正式上线面向公众提供服务。后续，华为、腾讯、科大讯飞等3家科技企业构建的大模型产品也将获批开放。
CAD巨头Autodesk也在落地生成式AI了。截至发稿，Autodesk（US:ADSK）股票2024年年内涨超20%，报293.32美元/股，总市值630.64亿美元。"我们正在开发与任何模型都不同的生成式AI基础模型。
