54位大咖演讲精华!中国生成式AI大会圆满收官,揭TOP50企业榜单

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54位大咖演讲精华!中国生成式AI大会圆满收官,揭TOP50企业榜单

来源:神剧解说 发布时间:2024-04-24 03:22

作者 | 智东西编辑部

爆!爆!爆!好火爆的一场AI主题嘉会。

智东西4月19日报道,为期两天的2024中国生成式AI大会,今日在京圆满收官。

54位产学研投嘉宾代表全程干货爆棚,报名咨询人数逾5200人,超过1800位观众到场参会,线上观看人次更是超过850万。

参会观众们的热情溢满了1230平方米主会场,连分会场收费制的具身智能、AI智能体技术研讨会和免费开放的中国智算中心创新论坛都座无虚席,展区附近交流讨论声此起彼伏。

▲中国智算中心创新论坛座无虚席,连追加两排座椅,还有不少观众站着听会

还有多个“行业首发”:会上,2024「AI生产力创新先锋(AiiP)-中国生成式AI企业TOP50」正式揭晓,李未可科技发布面向眼镜等未来终端定向优化的自研WAKE-AI多模态大模型,58同城宣布其大语言模型平台今晚将上线Llama 3。

▲智一科技联合创始人、智车芯产媒矩阵总编辑张国仁公布年度榜单

大会以“重构世界 奔赴未来”为主题,聚集54位产学研投嘉宾代表同台共探生成式AI全产业链的发展现状与未来趋势,为业界把握时代脉搏提供原创性、高质量的洞见参考。

清华大学计算机NLP实验室是国内开展NLP研究最早、深具影响力的科研单位。清华NLP实验室的学术带头人——欧洲人文和自然科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松教授,为生成式AI大会作开场报告。

孙茂松分享道,通用人工智能已开始登上历史舞台,生成式AI会开启人类全新的创造模式。原来的创作往往是从人类创造的现实空间出发,现在机器创造了更大的现实可能空间,使人们能通过鉴赏选择和修改提升进行创作。

当前生成式AI的基本定位是启发、辅助人类,不会取代人类,因为其均属于概率式方法范式,兼具创造与幻觉一枚硬币的两面,难以精确操控。生成式AI面临的近期挑战,一是走向多智能体,需要让模型在尽量减少人为干涉干与的情况下完成某些任务更加“靠谱”,二是走向具身智能,其中的关键难点是如何有效建立可计算的世界模型。

▲欧洲人文和自然科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松

国内资深大模型行业投资人,“清华系”、“北大系”、“前大厂高管”等光环加身的明星创业者,国内外顶级AI大厂的资深算法专家,三大海内头部AI研究机构的科学家与青年学者,最懂AI基础设施的大厂与创企嘉宾代表,异军突起的爆款AIGC应用先行者,他们悉数而来。

大会首日,25位嘉宾畅谈大语言模型、视频生成、具身智能、音乐生成、世界模型、垂类行业大模型、AI全栈软件、加速大模型端侧部署等前沿议题。(生成式AI大会沸腾北京!从Sora到具身智能,25位大佬密集输干货)

本日,来自生成式AI前线的学术代表、商业领袖、技术专家、青年学者们,继续分享对关键技术创新、全栈软件及智算基础设施进级、AI应用落地探索实践、可持续商业模式的趋势洞察。其中多位嘉宾cue到了昨夜新鲜登场的Llama 3。

一、AI Infra专场:攻克这些“基建”挑战,才能通往高阶AGI

顶尖大模型的强大性能,不止有赖于技术研发实力,还需要扎实的工程功底。底层算力基础设施和AI软件基础设施的升级,都在加速大模型训练与部署的过程中发挥了关键作用。

开源大模型领导者Meta最新发布的开源力作Llama 3 8B和70B,再度例证攻克“基建”难关何其重要。据Meta披露,两款模型是同体量中最好的开源模型,Llama 3 400B还在训练中;Llama 3用两个定制24K GPU集群进行训练,训练数据量逾15T tokens,比Llama 2的7倍还多。

▲Meta研究团队在4月15日评估了预训练和Instruct版中经过部分训练的模型,并报告了性能数据

这背后,Meta采用指令微调技术来改善对话效果,并结合了数据并行、模型并行、流水线并行三类并行方式来训练Llama 3,再加上其他优化策略,综合训练效率比Llama 2提高了约3倍。

在大会AI Infra专场,来自潞晨科技、NVIDIA、星环科技、中科加禾、天津大学&派欧云、阿里云、焱融科技、Zenlayer的嘉宾代表,分享了类Sora开源架构、大模型全栈AI解决方案、应用开发工具链、编译器、分布式算力网络、高效存储等方向的技术、挑战与策略。

新加坡国立大学校长青年教授、潞晨科技创始人兼董事长尤洋谈到模型训练流程开源的重要性,包括模型架构、模型权重、训练细节、数据处理等。正如Meta最新发布Llama 3,其超过4000亿个参数的版本开源后,将造福大量开发者。

面向视频生成领域,他认为现在正处于“GPT-2时刻”,还没有出现成熟的应用。尤洋带领团队开源的全球首个类Sora架构视频生成模型Open-Sora采用STDiT架构,相比DiT成本大幅降低。Open-Sora未来的发展方向主要是完善数据处理流程以及训练视频压缩Encoder。

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