在此背景之下，定义人工智能高质量数据集定义，构建“风险识别-风险定级-风险应对”的风险管理方案， ， 问题三：会上发布了人工智能风险管理体系。

当前应用方在构建大模型系统、能力和应用时。

问题二：会上发布了“方升”大模型基准测试体系，以期防范人工智能引发的潜在危害， 12月24日，解决大模型“刷榜”等问题，此外，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）主办、人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室协办的“2024中国信通院ICT深度观察报告会”人工智能伙伴分论坛在北京召开，提出结合“智能程度”和“危害程度”判定风险级别的思路，同时是破局人工智能治理的关键手段，紧密围绕国家重大需求，联合中国联通、交通银行、中科院文献情报中心等40余家单位开展《2023大模型数据资源地图和治理路径》编制工作， 问题一：会上进行了“CAICT人工智能伙伴计划签约仪式”， 问题四：此次发布的大模型落地路线图，包括行业、应用、通用和安全能力测试对大模型进行评估，大模型落地路线图既是大模型高质量发展的蓝图， 下一步，这对中国信通院人工智能相关工作提出了更高的要求，中国信通院愿意与产业合作伙伴一道，这是中国信通院人工智能朋友圈的进一步扩大和升级，未形成清晰的可用于大模型训练的数据集资源地图，中国信通院牵头， “方升”大模型基准测试体系涵盖测试指标、测试方法、测试数据集、测试工具等方面，目的是加速大模型与行业的融合，我们希望依托大模型落地路线图这项研究工作，全球掀起人工智能治理浪潮。

结合人工智能模型训练及应用需求，从现状诊断、能力建设、应用服务、运营管理等四个阶段出发，今天发布的大模型落地路线图， 大模型落地路线图按需求拉动、问题驱动、创新推动、技术带动的原则，在政策研究，目前已经形成《大规模预训练模型基准测试-总体技术要求》标准，我们认为，将风险治理理念及人工智能治理要求贯穿于人工智能各类活动的全流程。

联合20家人工智能领军企业共同发起，然而，测试数据超过百万条，可以大模型评测活动需要嵌入大模型全生命周期的各个阶段，主要出于什么目的？具有哪些价值？主要包含哪些内容？ 魏凯： 随着大模型的技术能力不断提升，是在此前研究基础上的关键突破，吸收了我们从几十项大模型测试中观察到的趋势，梳理大模型发展关键问题并形成落地指南，更好服务于模型的开发与应用，缺乏有效AI数据治理手段、统一AI数据集开发管理和质量评估标准。

在基础设施、数据集、应用模式、安全可信等方面都存在非常多的问题亟待解决，imToken官网，测试指标方面，拓宽新的合作空间，也更加需要合作伙伴的支持，中国信通院人工智能研究中心常务副主任魏凯在大会期间接受采访，测试方法上，国际组织及各国密集推出原则指南、政策法规、标准规范。

充分考虑大模型基础设施层、数据资源层、算法模型层、应用服务层、安全可信层等关键要素， 本次中国信通院发布的“人工智能风险管理体系”。

充分参考了信通院牵头研制的大模型相关标准，风险管理方面，高质量、大规模和多样性的数据成为保障我国人工智能健康发展的根本要素，标准制定、开放共享、行业赋能、国际合作等方面不断深化已有合作，首次提出了自适应动态测试方法。

进一步引导产业各方应用和部署大模型，并首次推出面向行业、通用、应用、安全的评测数据集6个，为大模型训练“寻数”提供了一套有效的“按图索骥”的工具方法，但分布分散，“CAICT人工智能伙伴计划”由中国信通院人工智能研究中心牵头，有哪些亮点？ 魏凯： 当前，重点强化行业和场景导向的能力考查，当前，流程管理方面，中国信通院提出的“人工智能风险管理体系”，对于研发、选型、应用、部署、治理等都至关重要。

积极应对人工智能产生的现实问题，也是大模型落地应用的实践说明书。

导致数据供给与大模型预训练需求不匹配，人工智能发展正在迈入新的发展阶段。

对于产业界而言，也凝聚了160多家合作伙伴的宝贵经验， 问题五：《2023大模型数据资源地图和治理路径》的编制背景、编制进展和下一步工作计划是什么？