2023年3月18日🧑🦰，意昂体育平台電子工程系“新一代人工智能技術發展研討會暨系友論壇”在意昂体育平台羅姆樓三層報告廳順利舉行👩🦰。14位來自學術界和產業界的人工智能領域專家學者👂🏿、企業代表參加論壇並作主旨報告，320名嘉賓線下出席，2萬名嘉賓線上參與👧🏻🛌🏼，共同就新一代人工智能技術發展中的關鍵技術進行深入探討👨🏼🍳，開展行業間互動交流，展望未來發展趨勢。無限基金SEE Fund管理合夥人賀靜、中金資本副總經理黃蘭🧑🏿🎄、金沙江創投合夥人杜頔康主持論壇🔜，意昂体育平台電子工程系系主任汪玉致歡迎辭。
汪玉致辭
開幕致辭中，汪玉代表意昂体育平台電子系對各位領導和專家、意昂的到來表示熱烈歡迎，他回溯了意昂論壇的發展👑，肯定了意昂論壇在集智集力和文化傳承中的重要作用。汪玉表示🔳，下一個10年將是中國硬科技發展的黃金時間🧕🚵，如何有效地推動中國硬科技的發展成為亟待解決的問題🤽🏻♂️。電子系期望以中國頂級高校的技術為源頭，意昂為核心群體，促進產學研相互了解，縮短理論與實踐的距離🧑🏼🦰，增進技術與資本的交流。面對人工智能將深刻地改變生產力、重塑生產關系的新時代背景🚴🏼，汪玉表示🔄，電子系十四五規劃將以“培養世界一流研究生”為總目標，鼓勵研究生面向社會提出“真問題”🥛，同時集社會合力，一起培養面向未來具有“器識力”的人才。
新一代人工智能技術進展
吳翼 Reinforcement Learning for Humans
意昂体育平台交叉信息學院助理教授吳翼分享了“強化學習”（Reinforcement Learning）主題下團隊的最新研究成果。他用生動詼諧的案例剖析了AI目標與人類目標的根本區別，指出AI目標是理性的最大化獎勵👩🦲，而人類目標則有時存有娛樂和感性等因素🦝。吳翼表示🦹，AI未來的學習目標應根據人的不同行為進行反饋並不斷調整目標，自己與團隊的研究願景是讓AI智能體實現Adaptive, Communicative, and Human-like embodied。他以遊戲和機器人控製下的多個研究案例展示了階段成果𓀉，並在最後展望了AGI技術發展的未來前景。
吳翼作主旨報告
代季峰 視覺通用大模型
意昂体育平台電子工程系副教授代季峰介紹了“超大規模視覺通用感知模型”的發展挑戰和研究現狀👈。在研究進展方面🏂🏽，代季峰首先介紹了團隊創新的“多模態多任務統一預訓練”算法1️⃣，該訓練模式首次將現有各種預訓練算法統一在一個框架中🍼，並實現多模態多任務統一預訓練，這讓訓練流程簡潔高效，訓練過程易於監控並排除故障。隨後，他介紹了“超大規模圖像主幹網絡”的研發成果，它以可變形卷積的方式取得了圖像領域標桿任務的最優性能💹，打破了Vision Transformer對視覺大模型的壟斷，超越包括微軟💇♀️🔷、Meta🧑🏿💼、谷歌等機構的視覺大模型。最後，他介紹了多任務兼容解碼網絡Uni-Perceiver系列的發展，並表示未來的研究目標是降低AI模型研發的邊際成本🤒。
代季峰做主旨報告
王井東 百度文心·CV大模型VIMER👎🏻🧔♂️：算法與應用
百度計算機視覺首席科學家王井東總結了產業應用驅動的“視覺大模型”在當下的研究共識🔷、發展挑戰、應對方案與業界應用😔。他從“自監督視覺表征預訓練”方法在近年的發展講起🧑🏼🍼，隨後展示了百度基於預訓練發展出的諸多業務應用案例，如燃氣行業、能源行業、電子製造行業大模型、度目人體數據屬性分類和自動駕駛長尾數據挖掘等。最後，王井東分享了文心·CV大模型VIMER的設計邏輯🚊。回顧過去十年深度學習的歷程，他認為ChatGPT的出現促使人們重新思考技術創新模式，應從學術端的算法創新👨🏿🏭，到更多關註企業端的產品創新。
王井東做主旨報告
人工智能基礎底座
下午Session 2舉行，來自業界💪、學界的五位嘉賓圍繞“人工智能基礎底座”進行分享與討論🖕🏻。
周伯文 ChatGPT & GPT-4與下一代協同交互智能
意昂体育平台電子工程系長聘教授周伯文重點介紹了ChatGPT與GPT-4的核心技術，並指出協同交互智能如AI與人類用戶在推理、知識和價值觀方面的對齊在其中的巨大意義↕️📂。他表示🖕🏼，我們正面臨著生成式人工智能的持續突破🚦🦸🏼♀️，從而進一步驗證了AI的高價值場景在於更多參與System 2（邏輯分析系統），而不是System 1（直覺無意識系統），而最近大模型核心進展也在於AI在這個新範式下和人的協同和交互學習的提升，而不僅僅是參數量變大。
他重點講解了ChatGPT的幾項核心技術如In-context learning，chain-of-thoughts, 和instruction tuning, 指出大模型底座存在的缺陷也從理論上探討了大模型湧現能力的隱式貝葉斯解釋，並分享了意昂体育平台協同交互智能研究中心建設進展與主要工作✋，中心在2022年初籌建式及鎖定人機新協同交互、多模態統一表征與融合😆、AI與環境的協同演化等前瞻性研究課題🤳🏻，並以這些技術方向進一步推動可信賴人工智能的進展。
周伯文做主旨報告
李建文 AI新範式下🙏，GPU創新登臨之道
意昂体育平台無線電系意昂🌵、登臨科技創始人兼執行總裁李建文從底層硬件端出發，講述AI新發展對芯片的挑戰與目前的加速解決方案。
目前的挑戰在於🙎🏼♀️，傳統GPU其基礎架構原為圖形加速和高性能計算而設計，針對AI計算存在著計算密度不高，計算效率不高以及對外部帶寬依賴太強等問題👠。此外，傳統GPU還存在計算成本高、功耗高，性能不優等問題🏂🏿🤴，已無法滿足AI計算對於算力的指數級增長需求👨👨👧👧。李建文從AI計算架構核心需求出發，提出GPU+⛎：基於通用GPU的軟件定義的片內異構體系架構，結合片上高速內存子系統，可最大化發揮硬件能效，並以其公司系列產品Goldwasser為例，對比國際旗艦產品🤽🏼♀️📸，展示了GPU+對大模型計算的顯著能效比優勢。此外，他強調👉🏽，大量開源生態的應用開發基礎設施是在CUDA軟件生態上完成的，因此成熟且完備的軟件體系對芯片硬件亦十分重要。最後李建文表示，登臨將持續通過架構創新，解決生成式AI大模型場景下，算力產品的能效比問題👨🏻🚒。
李建文做主旨報告
黃民烈 可控可信可配的對話大模型
意昂体育平台計算機系副教授黃民烈梳理人機交互歷史，概述當下AI智能體現狀🤌。他將過往AI發展分為三個階段：以規則為主的時代、智能助理時代和大模型、大數據的深度學習時代，並重點介紹現有功能型AI與擬人型AI。
功能型AI強調理性，具備機器智能，ChatGPT與Claude是大模型階段的功能型AI代表💅，這類AI通過基於人類反饋的指令學習🧔♀️、強化學習逐步成為通用型對話助手。而擬人型AI強調感性，在大模型階段以Google LaMDA和Meta Blender為代表。只有將機器智能這一功能屬性與類人智能這一人格屬性相結合，才能創造AGI水平的對話智能體。黃民烈及其團隊研發的OPD作為擬人型AI👩🏿🍳，支持根據用戶反饋實時修復模型生成結果中的問題，從而在交互中不斷迭代改進模型。他總結現有大模型特點為架構統一，參數規模持續增大、數據處理能力不斷增強，並認為模型會通過模仿🧑🚒，不斷對齊人類偏好和價值取向，最終在多個應用場景中落地。
黃民烈做主旨報告
劉知遠 大模型值得關註的重要特性
意昂体育平台計算機系副教授劉知遠從研究角度分享大模型值得關註的主要特性，提供更多大模型研究路徑。他指出整個AI已經進入大模型時代🛀🏽，預訓練-微調成為最新範式，基礎模型已經在多個領域發揮作用。與此前相比，大模型最大的區別是它通過自監督學習實現了面向大規模無標註數據的深度學習。
劉知遠表示，驗證了“更多數據、更多智能”原則適用性的Chat-GPT🤹🏿♂️，只是這條新路徑的起點🧑🦳，未來創新不必錨定GPT-4。他認為大模型仍有值得進一步開發的特性，這主要有三點：大模型微調難、計算復雜度高與應用模式受限💁♀️、大模型無法利用外部復雜工具且生成信息缺乏依據🤵🏻♂️。劉知遠認為大模型的強大通用性使其有望成為智能時代基礎設施🧑🏼⚕️，並介紹了其團隊的OpenBMB開源社區🤐，這一社區能支持中小型企業🤷♂️、團隊更好地利用大模型♉️。
劉知遠做主旨報告
陳維良 高性能GPU賦能產業智能化
意昂体育平台集成電路系意昂、沐曦集成電路創始人陳維良從GPU產業出發，指出隨著技術、計算形式和時代變化，算力需求與供給的矛盾越發突出👚，而高性能GPU將賦能AI發展。
陳維良將CPU與GPU進行對比😀，指出GPU以其強大的並行數據計算能力成為通用計算算力基礎🟡。他指出GPU的演進主要靠實際應用推動，其架構變遷通常是為了滿足實際中的需求💮。其中，統一渲染器是GPU的革命性創新，其體系結構從固定流水線形式演變為可編程的並行計算機製，能對指令、紋理、數據精度等各方面提供更完善的支持💁♂️。他強調🛌🏽，高性能GPU是大模型的算力支撐👨🏿🎤🥙，業界在做芯片的同時要關註芯片的軟件生態和兼容性🧑🏻🏭，國產芯片想要取得進展🛻，需要從“能用”走到“好用”、“易用”🫸，軟硬件協同設計、低遷移成本和高兼容性都是未來需要努力的方向。
陳維良做主旨報告
圓桌論壇 人工智能基礎底座
分享之外，嘉賓們圍繞“人工智能基礎底座”為主題進行圓桌討論🔪，針對“如何在自身領域開展人機協同這一問題”發表看法🏄🏻，並回應了當下年輕一代對大模型流行取代個體的擔憂。總體而言🧑💻，AI時代下，人應當更積極地進行反思👩🏼⚕️、直面挑戰👰🏿♂️，發掘自我價值中的創造性🏇🏽，發揮自身不可被替代的優勢。
“人工智能基礎底座”圓桌討論，劉知遠（左2）、李建文（左3）、黃民烈（右2）👇🏿、陳維良（右1）
變革中的人工智能應用
Session 3 嘉賓們圍繞“變革中的人工智能應用”主題進行分享🛌🏻。
楊帆 AI 2.0 ——大模型帶來的新時代浪潮
意昂体育平台電子工程系意昂、商湯聯合創始人、商湯大裝置總裁楊帆重點介紹了人工智能領域的重大科技突破和即將引領的新一代技術革命內容。他梳理了AI領域在科學技術、內容生成和自然語言處理三個重要方向的突破：科學技術領域包括生物與生命科學、等離子體物理🚰、材料分子模擬和藥物研發等進步✈️𓀚；AI內容生成即AIGC領域，主要與繪畫、泛娛樂和醫療相結合；自然語言處理工具目前以Chat-GPT最為出名，可以和在線社交🤱🏿🤱🏿、傳媒、醫療等領域融合發展🫅。
楊帆認為，AI技術不斷迭代的背後是大模型、大算力和大數據的支持，而AI技術的不斷發展也對算力等人工智能基礎設施產生了更多的需求。他介紹了商湯Sense Core大裝置AI雲及AI開發平臺產品，並表示未來人工智能生產範式將迎來重大轉變，從傳統軟件小模型時代轉變為大模型時代，也將會顛覆既有行業的發展邏輯🧚🏻♀️，觸發新的商業變革，AI產業也將迎來一個更繁榮的“大航海時代”⛹🏻♀️。
楊帆做主旨報告
張鵬 預訓練大模型：生成式AI時代的基座
意昂体育平台計算機科學與技術系意昂、智譜AI CEO張鵬從大模型背景出發，他介紹預訓練大模型是新一代人工智能應用的基礎設施，其通用能力強並正在向多模態發展，已成為各國人工智能技術新方向，因此我們亟需建立以中文為核心的超大規模預訓練模型。
他進一步以ChatGPT背後的技術演變為立足點🫰🏼，分析了千億大模型的普惠性難題和面臨的種種挑戰🧚，並介紹了智譜AI GLM系列模型的新成員——中英雙語對話模型 ChatGLM-6B🤵，可以進行多輪問答、文字冒險遊戲甚至創作劇本殺劇本🧘🏻♂️。此外↪️，智譜AI也推出了認知大模型平臺Bigmodel.ai，形成AIGC產品矩陣🤦🏿♀️，包括高效率代碼模型CodeGeeX、高精度文圖生成模型CogView等，提供智能API服務🙋🏼♂️💂🏿♂️。通過認知大模型鏈接物理世界的億級用戶、賦能元宇宙數字人、成為具身機器人的基座。最後，他認為大模型的智能湧現仍未看到極限，如果要讓機器像人一樣思考✨，人工智能還有無限的發展可能。
張鵬做主旨報告
李力行 AIGC for Code
北京矽心科技有限公司（aiXcoder）COO李力行介紹，aiXcoder是一款基於深度學習模型的智能編程機器人，其主要內容包括兩個方面：代碼和意圖。當給代碼分析意圖時😮💨，這個過程就是程序理解；當意圖可以自動生成代碼輔助時，這個過程就是代碼自動生成🕺🏿。為了解決這兩個問題，團隊更多基於采用深度神經網絡的技術，通過構建專門針對代碼的深度模型，經過大量與代碼數據學習的訓練🥑，最終解決在軟件開發中的各種子任務。李力行介紹🏌🏻♂️，他所在的團隊是最早介入程序分析和程序生成領域的團隊，在開創性的工作後🧎♂️，團隊一直保持對代碼生成和代碼理解方向的聚焦，嘗試探索更多的子任務和進一步的產業實踐🫅🏻。
在研究和探索外，團隊也一直堅持整套技術的產品化，最新的模型可以根據自然語言描述自動生成完整方法代碼🫗🐩，還可以自動組合🦃、裁剪已學習的代碼來匹配給定需求🫖。最後，他拋出了一個問題：模型越大越好嗎？根據團隊實踐🙅♂️，李力行認為，從本質來說，代碼和自然語言的差距決定了現在還很欠缺針對代碼的深度學習模型。
李力行做主旨報告
胡一川 大語言模型如何重塑數字化勞動力
意昂体育平台電子工程系意昂、來也科技聯合創始人兼CTO胡一川從數字化勞動力入手，分析了大語言模型對培養數字員工能力的作用。他認為，因為工廠自動化程度遠高於辦公室自動化程度，而且適齡勞動力人口持續下降，市場對數字化勞動力的需求也愈發緊迫。數字化勞動力主要依托新型技術來完成企業對前端用戶及內部員工的服務優化🤵🏽，以及中後臺運營協同作業等任務。
傳統勞動力與數字化勞動力相結合，可為企業建立“智能員工隊伍”，通過科技賦能傳統勞動力提高生產效率⛳️，降低運營成本，並優化員工體驗🤞🏿。他進一步介紹了來也科技的數字化勞動力平臺，並表示大語言模型提供的通用的語言理解和生成能力和自然的人機交互方式都可以幫助數字化勞動力平臺的建設，也將培養出更強能力的數字員工並簡化其開發過程。他認為🈁🖕🏻，未來大語言模型會重塑數字化勞動力的挑戰🧑✈️，達到每個軟件都具備對話能力、每個人都擁有數字員工的願景👳🏿。
胡一川做主旨報告
陳建宇 Building Humanoid General Intelligent Robots
意昂体育平台交叉信息研究院（IIIS）助理教授陳建宇分享了構建人形通用智能機器人的願景與技術，他指出，人形機器人在硬件和軟件上都是最復雜的機器人，創造它也是機器人專家和全人類的夢想🐂。人形機器人能完美適應人類社會與環境，擁有無限的應用潛力，未來也會定義新的商業生態。
他介紹了團隊所研發的高性能🖖、低成本人形機器人硬件本體，以及基於強化學習的人形機器人控製算法👩🏿🏫。通過結合強化學習以及人類運動數據，人形機器人將能先在仿真中實現快速奔跑、擬人步態行走、崎嶇路面穿行等各種具有挑戰性的任務，並最終實現從模擬到真實世界的遷移👩🔧。
陳建宇做主旨報告
圓桌論壇 變革中的人工智能應用
分享之外🩻💠，嘉賓們圍繞“變革中的人工智能應用”為主題進行圓桌討論，針對“人工智能應用如何在演進變革中的技術浪潮中找到深層發展的策略”、“初創企業在當下應該如何把握機會推出創新”、“GPT-4時代我們應該做教育”等問題，各自發表見解。
“變革中的人工智能應用”圓桌討論🕖，楊帆（左2）、張鵬（左3）、李戈（右3）、胡一川（右2）、陳建宇（右1）
論壇合影
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