我局官微“上海统计”已开设专栏“理论应用”，内容聚焦前沿理论、立足全球视野，以传播现代统计方法、实践和成功案例为主，助推统计人科研水平提高和统计事业的改革发展，欢迎大家及时关注分享。本期推送“大模型对统计学发展的影响”。
在参数规模上，主流大模型的参数数量往往在千亿甚至万亿级别，以 GPT-3 为例，它拥有高达 1750 亿个参数，这些参数如同模型的 “神经元”，数量越多，模型能够捕捉和表达的知识与模式就越复杂。大模型的萌芽期可以追溯到 20 世纪 50 年代。
我的总结:泛化能力就是举一反三的能力。泛化能力是指机器学习模型在未知数据上的表现和预测能力。泛化能力是机器学习领域一个非常关键的概念，因为实际应用中，我们希望模型能够很好地处理新的、以前未曾见过的数据。
9月9日，中国人民大学国家发展与战略研究院、中国人民大学经济学院、中诚信国际信用评级有限责任公司联合举办了第73期CMF宏观经济热点问题研讨会，其主题为“大模型：原理、进展及其影响”。随着大模型进入“百模大战”，下一步的发展趋势如何？
来源：【铁人先锋】4月24日，在2024中国石油石化企业信息技术交流大会暨油气产业数字化转型高峰论坛上，中国工程院院士、中国石油勘探开发研究院教授刘合进行了主题为《油气行业AI大模型发展的展望》的演讲。
上海白领刘先生，坐上他的汽车主驾，向右扭头说：“打开那窗户。”话音刚落，副驾驶的车窗自动开了。这辆车搭载了基于国产AI大模型的智能系统，就像有了人的大脑和神经网络，通过学习提升语音、视觉等多模态感知能力，在座舱里提供更人性化的交互，智能驾驶方面计算更精准，越来越像“老司机”开车。
