2023年7月6日至8日,第六屆世界人工智能大會(WAIC 2023)將在上海舉辦。在這場全球人工智能領域最高規(guī)格的行業(yè)盛會中,張江分會場備受矚目。在科技領域,過去的30年里,張江始終是一片沃土。通過不斷集聚集成電路、生物醫(yī)藥、人工智能三大先導產(chǎn)業(yè),承載了多次產(chǎn)業(yè)革命的先進成果。
而今,張江又迅速搶占了元宇宙新賽道的高地,展現(xiàn)出張江在元宇宙、開發(fā)者等數(shù)字化轉型領域的顯著能力和重要影響。此外,張江分會場還將鏈接眾多國際頂會、國際標準化組織等,聚焦前沿創(chuàng)新技術;來自產(chǎn)業(yè)界、科學界、金融界、政府官員、專家學者、國際組織、投資人、創(chuàng)新團隊、開發(fā)者們都將集聚于此,圍繞元宇宙、開發(fā)者等前沿領域共商共建、共謀共策。而張江數(shù)鏈(元宇宙)特色產(chǎn)業(yè)園區(qū)和“張江·未來之城 SUPER CITY”也將與張江分會場的“科創(chuàng)新地標”張江科學會堂共同打造精品場景,帶領觀眾探索“沉浸式”數(shù)字世界的奧秘。屆時,WAIC聚光燈映射下的張江夜景也將更加迷人。
希冀WAIC 2023這一重要平臺,張江得以在365天全天候支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新生態(tài)建設過程,畫下濃墨重彩的一筆。
張江分會場
作為WAIC 2023的重要部分,張江分會場亮點紛呈,今年預計有30場重要分論壇、600+位嘉賓、400+企業(yè)共聚張江分會場。
張江分會場15000m²的展覽展示區(qū)域,誠邀元宇宙、開發(fā)者等相關企業(yè),以及標準化組織、開發(fā)者群體等大顯身手!
△ 張江科學會堂
室外展示區(qū)
位于觀眾入場區(qū)域,
適合大裝置、互動性強的展品,
讓入場嘉賓與觀眾眼前一亮!
—樓??茝d主展區(qū)
技術全面展示,
圍繞元宇宙、開發(fā)者等兩大主題打造沉浸式互動體驗!
二樓、三樓論壇外場區(qū)
適合新興企業(yè),
圍繞元宇宙、開發(fā)者等相關主題,
與參會觀眾近距離接觸!
常見問題
1.張江分會場的地址在哪?
2.張江企業(yè)生態(tài)圈與過往合作媒體有哪些?
集成電路、生物醫(yī)藥和人工智能三大主導產(chǎn)業(yè)不斷取得關鍵核心技術突破,呈現(xiàn)年均10%以上的高增長態(tài)勢。張江科學城匯聚了2.2萬余家企業(yè),擁有外資研發(fā)中心170余家、高新技術企業(yè)1600余家。
—— 2021年《上海市張江科學城發(fā)展“十四五”規(guī)劃》
以下排名不分先后:
微軟、IBM、高通、英偉達、AMD、Intel、百度、SAP、芯原微電子、西門子、商飛、云從、達觀數(shù)據(jù)、純米、閃馬、霍尼韋爾、森億智能、視辰信息、燧原科技、微創(chuàng)機器人、科大智能、復旦張江、韋爾股份、沐曦、...
合作媒體:
人民日報、新華社、中國新聞網(wǎng)、央視、環(huán)球網(wǎng)、學習強國、賽迪、鳳凰網(wǎng)、百度、新浪、搜狐、騰訊、今日頭條、抖音、B站、趣頭條、喜馬拉雅、解放日報、文匯報、界面、澎湃、上觀、新民晚報、東方網(wǎng)、上海熱線、證券報、一財、鯨平臺、融媒體、機器之心、極客公園、MIT科技評論、億歐、鈦媒體、AI科技評論、量子位...
△ 張江全景圖
掃碼登錄云平臺3.0
查看WAIC 2022精彩論壇回放
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉移到數(shù)學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術通過融合多幀圖像的"圖結構"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術利用圖像間的不變幾何關系,結合深度學習和數(shù)學優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學習訓練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質量的能力,且模型在自我驗證時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等頂尖機構聯(lián)合提出SparseLoRA技術,通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓練效率,已在多個任務上驗證有效性。