2012 年，一篇标题为《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》的论文，打破了此前持续数年的「AI 寒冬」。
在这项研究中，通过 GPU 训练的卷积神经网络 AlexNet 对图片中物体的识别能力超过了之前所有计算机视觉算法，让人们惊叹于深度学习技术的魅力。自此之后的十年间，深度学习推动了人工智能的第三次发展浪潮，在图像识别、语音识别、蛋白质结构预测、物理学、自动驾驶等等领域掀起了无数场变革。站在新十年的起点，大模型、AIGC 等关键词，开启了全新的篇章。2022 年底，ChatGPT 出道便达到了巅峰，甚至突破 AI 圈层，成为了大众津津乐道的前沿技术话题。半年来，大模型亦成为科技公司的必争之地，热度至今不减。接下来，大模型领域又会发生哪些故事呢？哪些技术方向，将占据下一个十年的主流？作为时代的见证者，我们该如何把握随之而来的机遇，同时学会面对不确定的挑战？面对我们正在经历的一切，身处风起云涌的年代，更应该倾听行业领军者的声音。7 月 8 日，2023 WAIC AI 开发者论坛，我们邀请到了多位 AI 领域权威专家、具有影响力的创业者和前沿技术探索者，他们将分享关于大模型时代的独到见解。演讲嘉宾包括：联邦学习研究集大成者杨强院士，投身 AIGC 创业之旅知名 AI 学者梅涛院士，百度技术委员会主席吴华，中国人民大学教授卢志武，路特斯科技副总裁、路特斯机器人公司 CEO 李博，科大讯飞研究院常务副院长高建清，新浪微博新技术研发负责人张俊林，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，微软 Office Product Group 技术负责人蔡玮鑫等。与此同时，2023 云帆奖璀璨明星评选结果也将在论坛中正式公布，并举行颁奖仪式。这些 AI 青年技术人才不只是变化的亲历者，也是变革的推动者。在圆桌环节，这些云帆奖得主将就「大模型时代范式转变中的机遇和挑战」展开头脑风暴，发出 AI 青年精英之声。目前论坛线上报名正在进行，赶快锁定你的专业观众席位。下个周六，上海张江科学会堂见！![]()
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演讲嘉宾：杨强，加拿大工程院及加拿大皇家学院两院院士、FATE 开源社区技术指导委员会主席演讲提纲：联邦学习是人工智能和隐私计算的重要交集，如何使联邦学习更加安全可信和高效，并形成良性生态是今后产业和学界关注的重点。本次分享中将系统回顾联邦学习的进展和挑战，介绍 FATE 隐私计算联邦学习开源社区的发展方向。并对联邦学习未来几个重要议题，如跨平台互联互通、完善联邦学习安全机制、进一步促进数据要素流通等做出展望和介绍。![]()
演讲嘉宾：梅涛博士，加拿大工程院外籍院士，IEEE/IAPR/CAAI Fellow，HiDream.ai 创始人兼首席执行官演讲提纲：生成式人工智能（AIGC）已成为技术和产业界竞相追逐的热点，全球各大科技企业都在积极拥抱 AIGC，不断快速推出相关基础模型、平台和应用。AIGC 将会从单一模态迅速迈向多模态，我们将会迎来多模态基础模型与应用的爆发期。本次分享，将回顾 AIGC 多模态基础模型进展，分析多模态内容生成技术与应用，并展望相关挑战与技术趋势。![]()
演讲提纲：本报告首先简述 AI 范式的变迁，然后重点介绍大模型时代的 AI 原生研发模式，最后简要探讨新范式带来的机会和挑战。![]()
演讲提纲：多模态预训练在过去三年得到飞速的发展，涌现出 OpenAI CLIP、Stable Diffusion 等优秀模型。受 ChatGPT 的启发，多模态预训练出现新的变化，开始更关注多模态通用生成。本报告首先给出多模态通用生成模型的定义与基本框架。然后从语言生成、图像生成和视频生成三个方面展开，介绍我们的最新研究进展。最后还会对多模态通用生成模型的发展趋势进行展望。![]()
演讲主题：ROBO GALAXY：大模型时代的智能驾驶生产力工厂演讲嘉宾：李博，路特斯科技副总裁、路特斯机器人公司 CEO演讲提纲：智能驾驶行业已进入高速发展阶段，未来整个智能驾驶系统的开发越来越多基于数据驱动，整个数据闭环就变得非常重要。目前，整个智驾行业面临开发时，会遇到以下几个挑战。海量数据处理难，仿真效率低，数据标注成本高。在这样的背景下，路特斯推出了 ROBO Galaxy 的智能驾驶数据闭环工具链，来解决智能驾驶最核心的数据相关工作。ROBO Galaxy 由 3 朵云、7 个核心模块组成，使用混合云理念，结合了公有云的弹性算力，私有云的海量存储以及保密机房的合规处理，完成数据从采集、合规、标注、训练、仿真的全流程服务，并提供各流程所需的数据管理及数据展示功能。它作为智能驾驶的云端生产力工厂，帮助路特斯更好地在全球化汽车市场上，布局其智能化。![]()
演讲提纲：认知智能大模型开启机器自然语言交互式学习的“类人”新范式，展现出的智能涌现也推动了通用人工智能的技术阶跃。我们将分析认知智能大模型实现智能涌现的方法路径，同时也会围绕讯飞星火认知大模型的核心技术能力和行业、产品的落地应用展开分享。![]()
演讲主题：自然语言交互：大语言模型带来的交互方式变革演讲提纲：以 ChatGPT／GPT-4 为代表的大语言模型，开启了人工智能的新时代，也带来了交互方式的变革，自然语言交互将成为被广泛使用的新型交互模式。本次演讲将围绕这一主题，介绍在 LLM 强大语言理解能力支持下，在多个方面的新型自然语言交互方式，包括人与 AI、人与数据以及 AI 与 AI 的自然语言交互模式。![]()
演讲主题：Colossal-AI：AI 大模型的挑战与系统优化演讲嘉宾：尤洋，新加坡国立大学校长青年教授、潞晨科技创始人兼董事长演讲提纲：众所周知，如今生成式 AI 的 “涌现” 能力来自于底层大模型的成熟，但训练大模型需要的算力、网络、数据成本非寻常公司能承受。潞晨科技为促进 AI 大模型时代行业标准化进程，全面解决 AI 大模型在行业落地难、门槛高等问题，基于多年在学术上的卓越成就和工业界的深厚积累，攻克多维张量并行、序列并行、异构内存管理、大规模优化库、自适应任务调度等多项核心关键技术，研发面向 AI 大模型时代的高效深度学习系统 Colossal-AI，实现高效快速部署 AI 大模型训练和推理，全面降低 AI 大模型落地应用成本。Colossal-AI 自开源以来，已多次在 GitHub 热榜位列世界第一，获得 GitHub Star 约 3 万颗，其在 ChatGPT，Stable Diffusion 等前沿大模型的高效分布式解决方案展现卓越优势，受到全球最具影响力的 AI 生态 PyTorch 的官方认可，并成功入选 SC、AAAI、PPoPP、CVPR、NVIDIA GTC 等国际 AI 与 HPC 顶级会议的官方教程，吸引上百家来自全球各地的机构共建 Colossal-AI 开源生态，为 AI 大模型时代赋能。![]()
演讲主题：Challenges and Opportunities of Productionizing LLM to large scale applications演讲嘉宾：蔡玮鑫，微软 Office Product Group 技术负责人演讲提纲：The rapid advancement of LLM, particularly exemplified by models like OpenAI's GPT-4, has revolutionized the field of natural language processing. These models have demonstrated impressive capabilities in various language-related tasks, sparking excitement and interest in their potential applications. However, deploying such LLMs to real-world, large-scale applications comes with its own set of challenges and opportunities. This presentation aims to explore the challenges and opportunities that arise when productionizing LLMs for large-scale applications. It delves into the technical, operational, and ethical considerations that organizations and researchers encounter when integrating LLMs into their systems. The talk will also cover how the M365 Copilot team transitioned the applied science project lifecycle from pre-LLM era to the LLM paradigm. Real-world success stories and lessons learned will also be shared.
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除了以上 2 位往届云帆奖得主，还有 2 位本届新晋云帆奖得主将加入本场头脑风暴，谈谈自 ChatGPT 发布以来，对于范式转变他们关注什么；从个人经验出发，分享如何在大模型时代发挥自身优势；面向 AI 的无尽前沿，探讨大模型技术所面临的挑战，并展望 AI 未来方向。敬请期待！如果您想与我们进一步交流或对大会有任何疑问，请添加机器之心小助手微信（id：13621710743），备注「AI 开发者论坛」进行咨询。更多论坛参会信息以及直播信息，请关注机器之心后续报道。
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