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预训练大模型在油气领域的价值场景、挑战及未来方向
1
作者
陈宏志
宫本儒
+2 位作者
王笑妍
林秀峰
孙加峰
《现代信息科技》
2024年第13期129-135,共7页
对机器学习、深度学习、知识工程等为代表的判别式人工智能和以GPT、Sora等为代表的生成式人工智能的特点、技术现状和应用能力边界进行了研究,系统地比较了判别式人工智能与生成式人工智能的背景、技术原理、技术特点,分析了当前AIGC...
对机器学习、深度学习、知识工程等为代表的判别式人工智能和以GPT、Sora等为代表的生成式人工智能的特点、技术现状和应用能力边界进行了研究,系统地比较了判别式人工智能与生成式人工智能的背景、技术原理、技术特点,分析了当前AIGC的技术现状、瓶颈,总结了生成式人工智能(AIGC)进一步推动AI赛道进入快速发展期的原因,并对未来一段时间内,AIGC在油气工业领域的应用趋势、难点进行了分析预测。
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关键词
生成式人工智能
油气纵深
潜在应用需求
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职称材料
题名
预训练大模型在油气领域的价值场景、挑战及未来方向
1
作者
陈宏志
宫本儒
王笑妍
林秀峰
孙加峰
机构
中石油集团昆仑数智科技有限责任公司研究院
中国人民大学信息学院
中国移动通信集团内蒙古有限公司
出处
《现代信息科技》
2024年第13期129-135,共7页
基金
国家自然科学基金(61401104)
昆仑数智科技有限公司重点研发项目(KY2023YF0007)。
文摘
对机器学习、深度学习、知识工程等为代表的判别式人工智能和以GPT、Sora等为代表的生成式人工智能的特点、技术现状和应用能力边界进行了研究,系统地比较了判别式人工智能与生成式人工智能的背景、技术原理、技术特点,分析了当前AIGC的技术现状、瓶颈,总结了生成式人工智能(AIGC)进一步推动AI赛道进入快速发展期的原因,并对未来一段时间内,AIGC在油气工业领域的应用趋势、难点进行了分析预测。
关键词
生成式人工智能
油气纵深
潜在应用需求
Keywords
AIGC
oil and gas depth
potential application need
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP38 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TE9 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
预训练大模型在油气领域的价值场景、挑战及未来方向
陈宏志
宫本儒
王笑妍
林秀峰
孙加峰
《现代信息科技》
2024
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