今天,主題為“數(shù)聚寧夏·算領(lǐng)未來”的首屆“西部數(shù)谷”算力產(chǎn)業(yè)大會(huì)在寧夏銀川市開幕。今明兩天,來自中國科學(xué)院、中國工程院的多名院士、業(yè)內(nèi)專家聚焦全面落實(shí)國家戰(zhàn)略,加快推動(dòng)“東數(shù)西算”工程,圍繞推動(dòng)“數(shù)字經(jīng)濟(jì)化、經(jīng)濟(jì)數(shù)字化”加強(qiáng)交流合作,并就建設(shè)“東數(shù)西算”示范工程、打造“數(shù)字賦能”典型場(chǎng)景、構(gòu)建算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展安全新生態(tài)四大板塊,探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn),共謀數(shù)字經(jīng)濟(jì)新藍(lán)圖。
【四大工程體系推進(jìn)國家 “東數(shù)西算”樞紐節(jié)點(diǎn)建設(shè)】
如何讓“算力”更好地賦能經(jīng)濟(jì)發(fā)展、豐富人民生活?按照《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》的總體部署,寧夏結(jié)合自身實(shí)際,提出了樞紐建設(shè)“1357”總體思路,即著力建設(shè)“一個(gè)集群”“三大基地”“五數(shù)體系”和“七項(xiàng)工程”,推動(dòng)寧夏樞紐高起點(diǎn)謀劃、高水平布局、高標(biāo)準(zhǔn)建設(shè),引領(lǐng)全區(qū)數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展、集約發(fā)展、集聚發(fā)展。“1”即壯大“一個(gè)集群”,以建設(shè)全國一流綠色數(shù)據(jù)中心集群為目標(biāo),高標(biāo)準(zhǔn)打造全國樣板;“3”即建設(shè)國家“東數(shù)西算”示范基地、信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新基地、國家級(jí)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈培育基地等“三大基地”,高水平服務(wù)國家戰(zhàn)略;“5”即培育“數(shù)網(wǎng)”“數(shù)紐”“數(shù)鏈”“數(shù)腦”“數(shù)盾”等“五數(shù)體系”,高起點(diǎn)建設(shè)“西部數(shù)谷”;“7”即實(shí)施算力基礎(chǔ)提升、信息網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通、數(shù)據(jù)流通融合、網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)壯大、數(shù)字賦能升級(jí)、綠色能源保障等“七項(xiàng)工程”,高質(zhì)量建設(shè)寧夏樞紐。
【到2025年數(shù)據(jù)中心和5G綠色集約一體化運(yùn)行】
據(jù)介紹,日前寧夏多部門聯(lián)合研究制定了《推動(dòng)數(shù)據(jù)中心和5G等新型基礎(chǔ)設(shè)施綠色高質(zhì)量發(fā)展實(shí)施方案》,明確提出到2025年,數(shù)據(jù)中心和5G基本形成綠色集約的一體化運(yùn)行格局,助力經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色轉(zhuǎn)型能力明顯增強(qiáng)。建成5G基站3萬座,基本形成熱點(diǎn)地區(qū)多網(wǎng)并存、農(nóng)村地區(qū)一網(wǎng)托底的5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋格局。建成國家(中衛(wèi))新型互聯(lián)網(wǎng)交換中心,互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)性能和服務(wù)能力顯著改善。5G、人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)域融合不斷深入,打造5G重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景50個(gè)。
記者在首屆“西部數(shù)谷”算力產(chǎn)業(yè)大會(huì)上獲悉,共簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議14個(gè)、協(xié)議金額2710億元,簽署投資合同24個(gè)、合同金額727億元。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。