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11:11
【工信部：推动开源生态建设 特别是人工智能领域的开源将持续发力】工业和信息化部信息通信发展司司长刘郁林表示，要推动开源生态建设，孵化一批有活力的开源项目，特别是人工智能领域的开源将持续发力，让更多主体享受开源技术红利。同时也要支持开源操作系统、开源数据集等优质项目，在更多制造业场景落地。加强开源人才培养，让更多人懂开源、会开源、用开源，形成共创共享的良好氛围。在数据资源、工具、应用场景等方面，给创业者和开发者创造更宽松、更友好的发展环境。
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10:41
【工信部：加力清理拖欠企业账款 持续实施减轻企业负担专项行动】工业和信息化部副部长辛国斌表示，“十五五”时期，要在营造良好生态上下足功夫。我们要当好企业的“娘家人”，落实深化改革重点任务，加强规划引领，标准规范、政策保障，深化高水平开放合作，营造良好的产业生态。要加强数字经济、人工智能等新兴领域的立法研究，健全工业和信息化领域强制性标准体系，以标准提升来助力行业的高质量发展。
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10:36
【工信部：将有序推动电信领域扩大自主开放 推动形成具有广泛共识的数字治理规则和标准】工业和信息化部信息通信发展司司长刘郁林表示，将强化改革牵引，打造市场化、法治化、国际化的一流营商环境。一方面优化行业治理，健全市场准入、公平竞争、信用管理的基础制度，持续推进行业法律法规建设，优化信息通信服务，强化平台经济人工智能等领域监管。另一方面深化开放合作，有序推动电信领域扩大自主开放，持续深化信息通信领域国际交流合作，推动形成具有广泛共识的数字治理规则和标准。
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10:33
【工信部：要增强人工智能、工业互联网、车联网等重点领域安全水平】工业和信息化部信息通信发展司司长刘郁林表示，要以高水平安全护航高质量发展，提升网络和数据安全能力，深化行业关键信息基础设施、重要数据安全保障，增强人工智能、工业互联网、车联网等重点领域安全水平，加强新型工业化网络和数据安全保障体系建设，提升网络运行韧性水平。
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10:31
【工信部：6G是“十五五”时期核心技术攻关重中之重 要让信息通信技术融入车间产线，深入矿山、井下】工业和信息化部信息通信发展司司长刘郁林表示，6G是“十五五”时期核心技术攻关的重中之重。我们将加快6G核心技术攻关，持续开展6G技术实验、标准研制，促进6G产业成熟和生态构建，为6G的商用做好准备。面向需求侧，深化应用赋能，推动5G工业互联网等技术在制造、能源、医疗、文旅等领域的规模化应用，加快人工智能+信息通信创新发展，培育数字消费新模式，让信息通信技术融入车间产线，深入矿山、井下，点亮美好生活。
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10:25
【“十五五”时期我国将加快培育“人工智能+”“机器人+”等重大应用场景】发布会上介绍，“十五五”时期，我国将抓好场景培育，推动新技术新产品新场景大规模应用加速成势。开展制造业新技术新产品新场景大规模应用示范，加快培育“5G+”“人工智能+”“机器人+”“工业互联网+”“北斗+”等重大应用场景，完善标志性项目遴选、新技术新产品新场景清单发布、供需对接等机制，一体推进创新成果在真实场景中测试验证、迭代升级、产业化落地、大规模应用。
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10:18
【工信部：将分行业凝练人工智能应用高价值场景 实施应用服务商培育专项行动】工业和信息化部副部长辛国斌表示，近年来我国人工智能产业活力迸发，亮点纷呈，正在为经济增长注入强劲的智能动力。从基础上看，我国算力底座持续夯实，截至6月底，我国智能算力规模达到2185EFLOPS。围绕算力枢纽，建成了70余条算力大通道，国产开源模型创新突破，性价比高，成为更多全球用户优先选择；从应用上看，人工智能已基本贯穿研发、设计、生产制造、质检、运维等全链条，加速产业质变升级。
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10:13
【我国已成功研制近200项人工智能关键标准】工业和信息化部副部长辛国斌8月26日在国新办举行的“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会上说，从应用上看，我国人工智能已经基本贯穿研发设计、生产制造、质检运维等全链条。已有近200项人工智能关键标准成功研制，正在组织多个城市开展人工智能伦理审查与服务实践。
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09:04
【前谷歌研究人员拟打造AI“裁判”系统 防范模型失控风险】一家由前谷歌研究人员创立的新非营利机构希望让人类始终处于人工智能发展的核心位置，以确保这项强大的技术保持安全，并降低其脱离创造者控制的风险。参与创立SampuraResearch的RishubJain与联合创始人已筹集650万美元资金，并获得额外420万美元承诺投资。他们计划开发一种被称为“裁判”（Judge）的人机混合系统，帮助企业识别并堵住AI模型试图利用的安全漏洞，从而降低其规避监管甚至脱离控制的风险。
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09:04
【AMD推出AI成本计算器】AMD宣布推出一款人工智能成本计算器，帮助企业估算总体拥有成本（TCO）的潜在降低幅度。该计算器对比了使用云基础设施运行AI工作负载的成本与在AMD平台上本地运行的成本。企业可以通过输入团队规模、分析周期、AI工作负载和AI模型等因素来估算其AI支出并优化预算。该计算器可估算AI代币成本，并推荐能够降低总体拥有成本(TCO)的基础设施配置，以及符合用户需求的AMD硬件。
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