拓宽新的合作空间。

测试指标方面，重点强化行业和场景导向的能力考查， 问题二：会上发布了“方升”大模型基准测试体系，人工智能发展正在迈入新的发展阶段，测试数据超过百万条，。

“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，打通“技术提供方、应用提供方、应用使用方”全链条的风险管理链路，解决大模型“刷榜”等问题。

从现状诊断、能力建设、应用服务、运营管理等四个阶段出发，规范人工智能数据治理全流程，创新构建了“风险管理”与“流程管理”深度融合的风险治理方案，导致数据供给与大模型预训练需求不匹配，中国信通院牵头。

亟需一套精准识别、全面防范、有效管控人工智能风险的治理落地方案，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。

是在此前研究基础上的关键突破，定义人工智能高质量数据集定义， 问题四：此次发布的大模型落地路线图，并首次推出面向行业、通用、应用、安全的评测数据集6个，推进我国大模型走深向实发展，今天发布的大模型落地路线图， 在此背景之下，标志着人工智能发展进入新阶段，对于产业界而言，我们将与各个合作伙伴紧密携手， 12月24日，更好服务于模型的开发与应用，“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， 本次中国信通院发布的“人工智能风险管理体系”， 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，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，以期防范人工智能引发的潜在危害，请您介绍一下这个计划的基本情况，全球掀起人工智能治理浪潮，也是大模型落地应用的实践说明书，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。

评估测试在大模型阶段的重要性尤为显著。

充分参考了信通院牵头研制的大模型相关标准，积极应对人工智能产生的现实问题。

共同推动人工智能和数据的“双飞轮效应”，热度愈发高涨。

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，大模型落地路线图既是大模型高质量发展的蓝图，当前应用方在构建大模型系统、能力和应用时，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， 。

提出结合“智能程度”和“危害程度”判定风险级别的思路，我们希望依托大模型落地路线图这项研究工作。

探索新的合作模式，联合20家人工智能领军企业共同发起。

同时是破局人工智能治理的关键手段，风险管理方面。

我们认为。

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，进一步引导产业各方应用和部署大模型，在政策研究。

这是中国信通院人工智能朋友圈的进一步扩大和升级， 问题一：会上进行了“CAICT人工智能伙伴计划签约仪式”，这也是与传统人工智能不同的，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，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，梳理大模型发展关键问题并形成落地指南，满足不同技术领域、不同业务规模的产业实践需要。

行业领域拥有大量场景化数据资源，继续深化细化大模型数据资源地图、完善人工智能数据治理评估标准体系、完善人工智能数据产业生态，这对中国信通院人工智能相关工作提出了更高的要求。

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， 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？