4 月 25-26 日,備受業(yè)界關注的大模型風向標會議 ML-Summit 2024 全球機器學習技術大會在上海環(huán)球港凱悅酒店盛大開幕。此次大會由中國開發(fā)者網(wǎng)絡CSDN與高端IT咨詢與教育平臺Boolan聯(lián)合主辦。
本次盛會匯聚了來自微軟、阿里、小米、百度、螞蟻集團、智譜、零一萬物、智源、面壁智能、中科院、北大、復旦、上海交通大學、南方科技大學等大模型領域?qū)<液蛯W者,涵蓋了產(chǎn)學研各個領域,共同探討了大模型技術的前沿動態(tài)及其在各行業(yè)的應用實踐。大會吸引了超 1000 名各行各業(yè)的AI 技術精英參與,圍繞大模型各層次技術棧與行業(yè)落地實踐共12 大主題展開研討與熱議。
2024全球機器學習技術大會現(xiàn)場盛況
CSDN高級副總裁、Boolan首席技術專家李建忠在主旨演講《AGI 2024 技術創(chuàng)新研究與思考:大模型驅(qū)動的計算產(chǎn)業(yè)范式轉(zhuǎn)換 》中詳細論述了大模型為計算產(chǎn)業(yè)帶來的三大范式轉(zhuǎn)換:計算范式、開發(fā)范式、交互范式,以及它們將為包括基礎設施、開發(fā)流程和應用形態(tài)帶來的深遠影響。Kaldi 之父、IEEE Fellow、小米集團首席語音科學家 Daniel Povey 博士分享了AI 整個歷史長河的發(fā)展中如何看待當下的大模型技術。復旦大學教授、眸思大模型負責人張奇在《大語言模型是實現(xiàn) AGI 的必由之路嗎》的主旨演講中著重分析了大模型的推理能力,發(fā)出“忘記 AGI、涌現(xiàn)、對齊、激發(fā) …”等網(wǎng)紅術語,從統(tǒng)計機器學習角度“再出發(fā)”的呼吁。此外,水木分子聯(lián)合創(chuàng)始人喬木博士的演講則聚焦于多模態(tài)生物醫(yī)藥大模型及其行業(yè)應用,預示著通用大模型與行業(yè)應用的深度融合。高峰對話環(huán)節(jié)中,各位專家圍繞“大模型的演進與AI創(chuàng)新之路”進行了深入討論,為與會者提供了寶貴的行業(yè)洞察和答疑解惑。大會的成功舉辦不僅展示了最新的研究成果和技術應用,也為AI技術的未來發(fā)展方向提供了新的思路和框架。
李建忠 CSDN 高級副總裁、Boolan 首席技術專家
12大主題專場并行,參會嘉賓熱情高漲
大語言模型技術演進、多模態(tài)大模型前沿、大模型工程與架構、大模型應用開發(fā)實踐、GenAI產(chǎn)品創(chuàng)新與探索、大模型應用框架與工具、AI智能代理、代碼大模型與軟件變革、ML/LLM Ops 大模型運維、AI Infra 大模型基礎設施、算力基建與性能優(yōu)化和大模型+行業(yè)落地實踐12大主題專場兩天同步舉行。
大型模型的興起和發(fā)展正在徹底改變著軟件行業(yè)的面貌,為開發(fā)者們帶來了更強大的工具和技術支持,使他們能夠構建更智能、更復雜的軟件系統(tǒng)。在大模型賦能軟件開發(fā)變革專場,我們特邀請了微軟首席應用科學家經(jīng)理黃寓凡、阿里巴巴通義實驗室資深算法總監(jiān)李永彬、百度 Comate 架構師張立理、智譜 AI-CodeGeeX 算法工程師張鑫鵬等眾多行業(yè)翹楚,共同探討大模型在軟件開發(fā)領域的應用前景和創(chuàng)新實踐。他們分享各自在大模型賦能軟件開發(fā)方面的寶貴經(jīng)驗和前沿技術,為我們帶來一場別開生面的技術盛宴。
大模型視頻生成等多模態(tài)技術正在通過模擬一切事物來引領我們走向通用人工智能(AGI),無論是文生音頻模型,還是文生視頻模型都在一次次刷新行業(yè)認知。本次大會在多模態(tài)大模型前沿技術專場,零一萬物聯(lián)合創(chuàng)始人潘欣深入探討了多模態(tài)技術的應用,并指出大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)的重要性。同時,微軟亞洲首席研究員劉樹杰分享了預訓練模型在語音識別和生成方面的助力。此外,編解碼器的新方法為語音處理帶來了創(chuàng)新突破,預示著廣泛的應用前景。北京大學袁粒教授介紹了與兔展AIGC聯(lián)合實驗室合作的Open-Sora Plan,這一開源計劃旨在推動視頻生成模型的發(fā)展,并鼓勵開源社區(qū)的參與。同時,上海交通大學教授倪冰冰、新浪微博新技術研發(fā)負責人張俊林、潞晨科技副總裁李彤就原生多模態(tài)、多模態(tài)架構及具體應用進行精彩分享。
AI Infra是支撐人工智能發(fā)展的堅實基石。它就像四通八達的高速公路,為大模型的運行提供了穩(wěn)定、高效的環(huán)境。在AI Infra 大模型基礎設施專題現(xiàn)場,來自元戎啟行副總裁兼技術合伙人劉軒,揭示端到端模型在智能駕駛中的應用案例和技術突破;MiniMax技術總監(jiān)星龍,分享了大模型在AI Infra方面的挑戰(zhàn)與實踐,以及應對策略;PPIO聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO王聞宇,探討了如何實現(xiàn)算力基建和推理優(yōu)化的“軟硬兼施”與創(chuàng)新突破;中科曙光存儲產(chǎn)品事業(yè)部副總經(jīng)理楊志雷展示了曙光存儲自研XDS技術如何提升AI大模型的訓練效率和加速行業(yè)AI應用落地;
螞蟻集團AI Infra技術專家王勤龍,介紹了DLRover訓練故障自愈技術,以大幅提升大規(guī)模AI訓練的算力效率,為參與者呈現(xiàn)一場前沿科技的盛宴,引領新質(zhì)生產(chǎn)力的崛起。
更多專題精彩分享請關注:2024全球機器學習技術大會|官方網(wǎng)站
圓桌論壇環(huán)節(jié)
10大AI領域新產(chǎn)品和解決方案亮相現(xiàn)場,吸引與會者駐足
在主會場之外的展廳中,深圳元戎科技、曙光存儲、金茂綠建、PPIO、支付寶小程序云、西云算力、北京容數(shù)科技、戴爾&英偉達、異步社區(qū)、北京初心開源等展位吸引了較多參會者的目光,現(xiàn)場熱鬧非凡。
深圳元戎科技展示了其端到端模型智駕解決方案,讓駕駛有了更多可能, “超級AI司機”不再是夢。曙光存儲現(xiàn)場展示其高性能AI數(shù)據(jù)基礎設施如何助力AI企業(yè)釋放算力潛能,提升訓練效率。金茂綠建作為全棧智能算力服務商現(xiàn)場展示其在訓練、推理、渲染算力等領域的服務優(yōu)勢;PPIO展示了歐派算力云如何助力AI模型企業(yè)降低成本,加速AI應用落地;支付寶小程序云現(xiàn)場展示其領先的以云原生高可用為基礎的,降低成本、免運維、高并發(fā)業(yè)務支撐的服務端解決方案;戴爾聯(lián)合英偉達展示了其Precision工作站,深度挖掘“智能”背后的“新動能”;西云算力在現(xiàn)場首次亮相了面向行業(yè)應用的軟硬一體化智算基礎設施丹摩智算平臺,引發(fā)大家關注熱議;容數(shù)信創(chuàng)現(xiàn)場展示了其商業(yè)版Lustre并行文件系統(tǒng)如何為AI平臺提供高速存儲系統(tǒng)。
同時現(xiàn)場還有異步社區(qū)為與會者帶來最新出版的人工智能技術圖書和北京初心開源帶來的2024中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展創(chuàng)新與投資大賽現(xiàn)場招募,讓這場盛會得以精彩紛呈,與會者的體驗更加豐富多彩。
ML-Summit 2024 全球機器學習技術大會圓滿落幕,通過精彩的分享和深度的討論,與會者們深入探討了大模型技術的前沿與應用,探索了大模型工程與架構、多模態(tài)、產(chǎn)品創(chuàng)新的技術挑戰(zhàn)和解決方案。本次會議不僅展示了人工智能領域的最新進展,也為業(yè)界人士提供了寶貴的交流與學習機會。我們期待著在未來的研究與實踐中,進一步推動機器學習、人工智能、大模型、生成式 AI 等技術的創(chuàng)新與發(fā)展,共同開創(chuàng)智能化時代的新篇章。最后感謝所有參與者的支持與貢獻,期待與您再次相聚!
與此同時,2024 全球軟件研發(fā)技術大會(http://sdcon.com.cn/)將于 7 月 4-5 日在北京威斯汀酒店隆重舉行,敬請關注~
- 蜜度索驥:以跨模態(tài)檢索技術助力“企宣”向上生長
- 文旅類:品牌較量的新高地丨第十六屆虎嘯獎征賽進行中!
- 答案即將揭曉|2024視聽圈,誰在突破重圍,誰在改變未來?
- 十余年煉就細分王者,這家激光企業(yè)“毫厘之間見真功”
- 銅業(yè)龍頭齊聚南昌!SMM銅業(yè)大會第一波進程函搶先看!
- IBS 2025 第十三屆中國國際生物質(zhì)能源與有機固廢資源化利用高峰論壇
- 關于舉辦“ IBS 2025 第十三屆中國國際生物質(zhì)能源與有機固廢資源化利用高峰論壇 ”的通知
- 項目征集 | 第十五屆納博會創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽暨第六屆微納制造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽路演報名開啟!
- 全球移動應用出海峰會圓滿落幕 點擊馬上查收2025出海增長搶跑策略!
- 第二十五屆亞太海洋油氣大會
免責聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權或存在不實內(nèi)容時,應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。