人工智能技术的迅猛发展正推动着全球创新的浪潮。在AI创新的背后,人工智能框架作为AI根技术,为开发者提供强大的工具和资源,扮演着至关重要的角色。备受瞩目的人工智能框架生态峰会2023即将召开,本次峰会将聚集顶尖AI公司、研究机构、开源社区、高校等,共同探讨人工智能框架的发展趋势与技术成果、成功案例和最佳实践,旨在促进各方广泛合作与深度交流,推动大模型与科学智能的创新,加速AI技术创新和应用落地。
作为全球领先的人工智能框架,昇思MindSpore将在峰会中发挥重要作用,引领人工智能框架的创新与发展。昇思首创多维混合并行技术,并具备全场景协同和全流程极简的特点,可实现一次开发云边端全场景部署、原生支持大模型训练、支持科学智能等关键特性。同时,昇思作为开源项目,鼓励开发者参与共建,目前已开源400多个模型,超过474万用户下载安装使用,在Gitee千万开源项目中综合排名第一,服务企业数量超过5500家,高校授课数量超过200所,超过40所科研机构选择昇思进行科研创新,顶级会议论文数量超过900篇,在所有AI框架中排名中国第一、全球第二,是国内最具创新活力的AI开源社区。
随着人工智能的发展,AI大模型的重要性越来越凸显。然而,大模型的开发、训练和部署过程也面临着诸多挑战。庞大的数据集、复杂的网络结构和计算资源的要求使得开发者需要强大而灵活的人工智能框架来支持,同时人工智能框架生态在开放性与共享、标准化与互操作性、持续模型研究与创新等方面均有越来越高的要求,人工智能框架与AI大模型正共同推动着AI技术的发展和创新。峰会现场,共建人工智能框架生态倡议、上海昇思AI框架&大模型创新中心启动及首批伙伴入驻、昇思社区理事会成立、全球首个全模态大模型发布、水分子基础科研探索等系列重磅内容公布。
当前人工智能领域充满着无限的潜力和机遇,而大模型和人工智能框架也将迎来更多突破。人工智能框架生态峰会的召开将为国内人工智能技术,特别是大模型的发展注入新的动力和活力,为人工智能发展开启新的篇章!
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还在为渲染一个3D模型等上几小时吗?还在纠结移动办公就得牺牲性能吗?当AI遇上专业工作站,传统设计流程的游戏规则正在被改写。
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这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。