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首屆智能交融產(chǎn)業(yè)論壇在蓉舉行 人工智能進入“深度學(xué)習(xí)+”階段

發(fā)布時間:2023-03-01 文章來源:本站  瀏覽次數(shù):2076

2月27日,中國人工智能學(xué)會首屆智能交融產(chǎn)業(yè)論壇在成都順利舉行。本屆論壇由中國人工智能學(xué)會(CAAI)主辦,中國人工智能學(xué)會智能交融專委會、百度公司、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國度工程研討中心和電子科技大學(xué)結(jié)合承辦。中國工程院多名院士、知名專家、企業(yè)代表齊聚一堂,共同討論人工智能技術(shù)開展與創(chuàng)新,促進智能交融范疇產(chǎn)學(xué)研交流,推進智能交融范疇的中心理論、關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)業(yè)革新的蓬勃開展。

現(xiàn)場,百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國度工程研討中心主任王海峰以《“深度學(xué)習(xí)+”創(chuàng)新開展新引擎》為題,闡釋了人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)開展進入“深度學(xué)習(xí)+”階段。王海峰表示,深度學(xué)習(xí)在技術(shù)、生態(tài)、產(chǎn)業(yè)等多個維度已逐步成熟,人工智能的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)開展進入“深度學(xué)習(xí)+”階段,正引領(lǐng)新一輪技術(shù)更迭。

據(jù)引見,在技術(shù)層面,“深度學(xué)習(xí)+學(xué)問”是人工智能技術(shù)進一步開展的重要方向。學(xué)問加強的深度學(xué)習(xí),讓機器同時從海量數(shù)據(jù)和大范圍學(xué)問中交融學(xué)習(xí),效果更好,效率更高。百度文心產(chǎn)業(yè)級學(xué)問加強大模型,具備跨模態(tài)、跨言語的深度語義了解與生成才能,已應(yīng)用于搜索、信息流、智能音箱等互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,并經(jīng)過飛槳深度學(xué)習(xí)平臺賦能制造、能源、金融、通訊、媒體等各行各業(yè)。

在生態(tài)層面,深度學(xué)習(xí)+上下游生態(tài)同伴。芯片、深度學(xué)習(xí)框架、模型及應(yīng)用構(gòu)成了深度學(xué)習(xí)良性生態(tài),使得應(yīng)用需求和反應(yīng)傳送到深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用的每個環(huán)節(jié),各環(huán)節(jié)持續(xù)迭代優(yōu)化,加速AI技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)開展。飛槳是我國首個自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)開源開放平臺,集中心框架、根底模型庫、端到端開發(fā)套件、豐厚的工具組件于一體,極大降低應(yīng)用門檻。

在產(chǎn)業(yè)層面,深度學(xué)習(xí)+千行百業(yè)。各行各業(yè)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)降本增效,創(chuàng)新產(chǎn)品和業(yè)務(wù),加快產(chǎn)業(yè)智能化進程,努力完成高質(zhì)量增長。我國的產(chǎn)業(yè)體系品類齊全、體量龐大,深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的創(chuàng)新有豐厚的應(yīng)用場景,有助于構(gòu)成良性循環(huán),促進底層技術(shù)打破,加快晉級現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。

作為近幾年人工智能開展的重要方向,大模型具有效果好、泛化性強、研發(fā)流程規(guī)范化的特性。但與此同時,大模型研發(fā)門檻高、難度大,依賴算法、算力和數(shù)據(jù)綜合支撐,產(chǎn)業(yè)化面臨應(yīng)戰(zhàn):首先是模型體積大,鍛煉難度高;其次是算力范圍大,性能請求高;第三是數(shù)據(jù)范圍大,數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊。

如何完成大模型產(chǎn)業(yè)化?王海峰表示,具有算法、算力和數(shù)據(jù)綜合優(yōu)勢的企業(yè),能夠?qū)⒛P拖M的復(fù)雜過程封裝起來,經(jīng)過低門檻、高效率的消費平臺,為千行百業(yè)提供大模型效勞。

此外,王海峰還以為,“深度學(xué)習(xí)+”驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)開展,離不開深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈的完善和壯大,而深度學(xué)習(xí)平臺和大模型貫穿了從硬件適配、模型鍛煉、推理部署,到場景應(yīng)用的全產(chǎn)業(yè)鏈,為人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)增長夯實了智能化基座。

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