2024年3月通过的《欧盟人工智能法案》为生成式AI技术设立了全球最严苛的监管框架。法案将AI系统划分为四个风险等级，其中生成式AI（AIGC）因其大规模部署特性被归类为高风险系统，这对技术架构提出了前所未有的合规挑战。本文将从技术实现层面剖析合规改造的关键路径。 一、技术合规框架重构 ...
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生成式AI合规突围：全球立法趋势与企业实战指南
随着生成式AI技术在各行业的爆发式应用，其引发的数据隐私、版权争议、伦理风险等问题已引起全球监管机构高度关注。本文通过分析12个主要司法辖区的立法动态，结合典型行业合规案例，为技术团队提供可落地的系统化解决方案。 一、全球监管态势深度解析 ...
欧盟AI法案重拳出击：大模型开发如何突破合规与创新的双重困局？
2023年堪称全球AI监管元年，欧盟议会以压倒性票数通过的《人工智能法案》正在重塑行业游戏规则。这部被称为"史上最严AI监管框架"的法案，对参数量超过100亿的大模型开发提出了前所未有的合规要求。技术团队在追逐模型性能突破的同时，正面临着透明度、可解释性、安全评估等六大核心维度的合规挑战。本文将深入
破解人工智能算力困局：从模型压缩到分布式计算的深度实践
在人工智能行业高速发展的背后，一场静默的技术革命正在重塑行业格局。当主流分析报告还在重复"算法-算力-数据"的产业铁三角时，行业先行者已经将目光投向更深层的技术突破点。本文将聚焦三大核心领域：模型压缩的极限探索、算力优化的系统工程、数据治理的技术闭环，揭示人工智能产业升级的底层逻辑。...