基准性能改善：在2023年引入新MMMU，GPQA和SWE-BENCH基准（即2024年）后一年，这些基准测试的AI模型分别增加了18.8、48.9和67.3％。 AI医疗设备批准：2023年，美国批准的食品和药物管理局（FDA）223支持AI的医疗设备，而2015年仅批准了6个。自动驾驶服务量表：Waymo每周提供150,000多个自动驾驶服务。 AI投资：2024年，AI在美国的私人投资达到了1001亿美元，中国的12次（93亿美元）和英国的24倍（45亿美元）。生成AI投资：全球对AI开发的全球私人投资达到339亿美元，增长了18.7％的企业AI：20023年：2024年，报告AI使用的组织比例增长了78％，比去年的55％增长了78％。 AI模型输出：2024年，美国机构开发了40个已知的AI模型，在中国15，欧洲3个。中国与美国之间的绩效空间：中国模型在MMLU和HUMANEVAL和美国模型等主要基准上的性能之间的差距从2023年的双数字百分比缩小到2024年的几乎是平坦的。全球公众对AI：中国的公众思想：在中国（83％），印度尼西亚（83％）和尾部（83％）和尾部（83％）（83％）（83％）（83％）（83％）（77％）（77％）人工智能产品，服务以及服务；而在加拿大（40％），美国（39％）和荷兰（36％），持有这一观点的人比例较低。 AI的融合主义在某些国家发展：自2022年以来，德国（+10％），法国（+10％），加拿大（+8％），英国（+8％）和美国（+4％）（+4％）增加。 AI成本下降：从2022年11月到2024年10月，了解系统达到GPT-3.5杠杆的成本LS下降了超过280次。硬件成本和效率：AI硬件成本以每年30％的速度降低，每年能源效率提高40％。开放资源和封闭资源模型之间的性能空间：在某些基准测试中，开放资源之间的性能空间和封闭资源模型从8％点缩小到每年1.7％。与美国相关的AI法规：2024年，美国发布了59个与AI相关的法规的联邦机构，是2023年涉及的机构数量的两倍以上，涉及的机构数量也翻了一番。一般立法机关：自2023年以来，全球75个国家 /地区对法律的AI提及的数量增长了21.3％，自2016年以来已增加了9次。AI投资政府已承诺：加拿大已承诺投资24亿美元；中国成立了475亿美元的半导体基金；法国已承诺投资1009亿美元；印度已承诺投资12.5亿美元；沙特阿拉伯的超越计划计划在1000亿美元上投资。 K-12计算机科学教育渗透率：世界三分之二提供或计划提供K-12计算机科学（CS）教育，两次是2019年。美国K-12教师对AI教育的态度：81％的美国K-12 CS教师认为，AI应该是CS中基础教育的一部分，但不到一半（50％）的教师认为他们具有教授AI的能力。行业对AI模型研发的主导地位：2024年，已有已知的AI模型的近90％起源于2023年的60％。AI的模型增长规模：培训所需的计算量每五个月大约每年五个月的大约每年八个月加倍。领先模型之间的性能间隔被缩小：第一和磨损模型之间的点空间从11.9个百分点下降到每年5.4％，在前两个模型之间的差距为0.7％。 AI对科学的贡献：两项诺贝尔奖认可了与深度研究及其应用有关的工作。文档链接将与199IT知识星球共享。 i -scan下面的QR码进行检查！