活動(dòng)背景
2024年初,AIGC領(lǐng)域迎來跨時(shí)代技術(shù)大爆發(fā),OpenAl發(fā)布Sora引領(lǐng)了新一輪的科技革命。
Global Al Bootcamp作為Prompt Engineering Conf系列活動(dòng)的重要組成部分,致力于推動(dòng)AI技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用。
作為促進(jìn)人工智能行業(yè)發(fā)展的全球性盛會(huì),該活動(dòng)將于3月9日在北京盛大舉行。屆時(shí),活動(dòng)將匯聚全球AI開發(fā)者,共同學(xué)習(xí)、深入交流,共謀AI未來。
活動(dòng)嘉賓
此次盛會(huì)將邀請(qǐng)多位AIGC行業(yè)重磅嘉賓,包括多位 Microsoft MVP(微軟最有價(jià)值專家)和專注在人工智能領(lǐng)域的資深專家,他們將以其專業(yè)知識(shí)和豐富經(jīng)驗(yàn),引領(lǐng)參與者們從初步了解到深入探索AI服務(wù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。
我們誠(chéng)摯地邀請(qǐng)您參加本次活動(dòng),深入體驗(yàn)科技與智慧的精彩交融,共同見證AI時(shí)代所帶來的創(chuàng)新、變革與無限可能!
時(shí)間:2024年3月9日 14:00-17:30
地點(diǎn):北京市海淀區(qū)丹棱街5號(hào)微軟亞太研發(fā)集團(tuán)總部1號(hào)樓-故宮廳
注意事項(xiàng)
1. 報(bào)名請(qǐng)您務(wù)必填寫與身份證一致的姓名,否則會(huì)有不能進(jìn)入會(huì)場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。
2. 報(bào)名時(shí),請(qǐng)您協(xié)調(diào)好時(shí)間,一經(jīng)報(bào)名請(qǐng)一定準(zhǔn)時(shí)參會(huì),如行程有臨變動(dòng),請(qǐng)于活動(dòng)開始前24小時(shí)取消。報(bào)名未參會(huì)者可能會(huì)影響下次活動(dòng)的報(bào)名。
3. 本次活動(dòng)方可能在活動(dòng)宣傳中使用參會(huì)者肖像,您愿意授權(quán)活動(dòng)方將包含肖像的活動(dòng)圖片、視頻素材在相關(guān)平臺(tái)或媒體中發(fā)布和傳播。
4. 活動(dòng)當(dāng)日不提供停車位,請(qǐng)您安排好出行方式,建議乘坐公共交通工具綠色出行(微軟大廈近地鐵10號(hào)線蘇州街站,4號(hào)線中關(guān)村站、海淀黃莊站)。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)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。