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加大人工智能领域金融和财政支持力度，发展壮大长期资本、耐心资本、战略资本，完善风险分担和投资退出机制，充分发挥财政资金、政府采购等政策作用。 本文探讨了深度学习在政府决策中的应用，包括政策制定、公共服务优化和社会治理。 介绍了深度学习的核心概念、算法原理及实际案例，并讨论了未来发展趋势与面临的挑战，如数据隐私、公平性和可解释性问题。 总体来说，这份指南是国家在人工智能领域政策导向的具体体现，它将有助于引导和规范人工智能产业的发展，促进技术创新，同时确保技术应用的安全性和伦理性。
近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，同时要强化政策法规保障，提升安全能力水平，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。 通过对过去一年里各地出台的相关政策进行梳理，目前来看大多数地方均已针对大模型技术、 生成式AI 及 通用人工智能 领域，制定了相应的实施计划和落地方案。 各地政策一览（按发布时间先后排序） 针对分布式计算需求，研发动静统一编程、多维自动并行技术，提升深度学习框架在超大规模模型训练和多端多平台推理部署等方面的核心能力，研发多类型模型开发、训练、压缩、推理全流程工具，支持自主深度学习框架与人工智能芯片开展广泛适配和融合.
为推动机器学习行业的发展，我国发布了多项行业政策，如2024年12月财政部发布的《关于全面深化管理会计应用的指导意见》提出积极探索机器学习、自然语言处理等模型在管理会计报告自动化、辅助决策、重大风险预警等领域中的应用。
在中央政府出台的政策文件中，政策主题由引导发展向加强治理转变，人工智能政策较为强调人工智能技术在各个行业场景的应用。 同时，主动构建与人工智能技术演进趋势相适应的法律法规、政策制度、伦理规则等，有助于促进人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。 根据新发布的政策文件，政府明确提出了对人工智能的支持措施，特别强调要加快基础研究和应用基础研究的融合。 这意味着未来将会投入更多资源，集中力量攻克包括深度学习、自然语言处理（NLP）和机器学习等在内的关键技术难题。
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