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預熱WAIC 丨 每經(jīng)記者探營2023世界人工智能大會:生成式AI大行其道、國內AI大模型群雄逐鹿

每日經(jīng)濟新聞 2023-07-05 22:53:56

每經(jīng)記者|許立波    每經(jīng)實習記者|黃海    每經(jīng)編輯|張海妮    

2023年世界人工智能大會即將于7月6日開幕  圖片來源:每經(jīng)記者 許立波 攝

形態(tài)各異的機器狗在展區(qū)自由穿梭、人形機器人接單制作美式咖啡、生成式AI三秒作出8張圖…… 

 

 

 

 

 

 

2023年世界人工智能大會正式開展前一日下午,《每日經(jīng)濟新聞》記者觀察到,部分廠商的展臺正在緊鑼密鼓地搭建當中。與此同時,試展的科技公司已經(jīng)吸引了不少人前來參觀。

與往年相比,由于今年初ChatGPT爆火出圈激起人工智能領域“千層浪”,本屆世界人工智能大會最突出的一個特點就是生成式AI“大行其道”,各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛推出自研的AI大模型。其中,百度文心、阿里通義、華為盤古、訊飛星火、商湯日日新等30余個大模型悉數(shù)登場。

比如,商湯科技展出的AI內容創(chuàng)作社區(qū)平臺“秒畫”。據(jù)工作人員介紹,理論上該產(chǎn)品可以在三至四秒內依照用戶輸入的詞條生成8張圖片。目前該產(chǎn)品已經(jīng)面向C端,“很多人喜歡拿我們的產(chǎn)品做微信公眾號封面,還有很多設計師,比如說沒有靈感了,他會用這個東西來‘買’你的靈感。”  

“istari”是數(shù)庫科技在此次大會上展出的融合統(tǒng)一產(chǎn)品圖譜體系(UPG)與大模型的一款概念型產(chǎn)品,在對用戶輸入的問題用大語言模型解析后,即可轉化成統(tǒng)一產(chǎn)品知識圖譜(UPG)相關的查詢,呈現(xiàn)出相關的專業(yè)產(chǎn)業(yè)知識以及各個知識點之間的關系。

借助這一平臺,用戶可對所有公司的公開信息,如經(jīng)營活動、經(jīng)營范圍、研報、公告等專業(yè)財經(jīng)信息進行高效提取和解讀,通過構建統(tǒng)一產(chǎn)品圖譜(UPG)體系, 可讓大眾和數(shù)據(jù)需求方通過人類正常語言的方式去探索圖譜的宇宙,快速洞悉產(chǎn)業(yè)之間的關系,將產(chǎn)業(yè)間的各類關系與鏈路在這個體系中完整呈現(xiàn),把知識的脈絡體系清晰排布眼前。 

數(shù)庫科技產(chǎn)業(yè)全景圖譜平臺“istari”  圖片來源:每經(jīng)記者 許立波 攝 

此外,據(jù)了解,未來兩日,華為將聯(lián)合合作伙伴發(fā)布昇騰AI大模型訓推一體化解決方案,解決大模型開發(fā)及應用成本高、周期長、技術難度大等行業(yè)痛點,推進大模型在各行業(yè)落地應用。

據(jù)華為方面介紹,目前AI集群建設面臨著四個關鍵技術挑戰(zhàn):算力規(guī)模、液冷、跨域協(xié)同和可靠性。

《每日經(jīng)濟新聞》記者了解到,本次大會上,華為昇騰將會發(fā)布業(yè)界首個萬卡級的集群,屆時會向外界公開訓練速度、集群規(guī)模以及訓練效果等。

與之配套的液冷方面,據(jù)華為介紹,目前公司使用的天成平臺采用了“液冷+電源+網(wǎng)絡”三條總線的設計思路,“Atlas 900”可以支持萬卡集群。

三條總線從多個維度為集群帶來效率提升。據(jù)華為方面透露,天成平臺的液冷總線可以將液冷硬件交付周期從2周減少至3天,效率優(yōu)化幅度超75%;通過精準液冷,可以實現(xiàn)將PUE從1.15減少至1.1,整柜功耗可以降低10%。

華為天成平臺  圖片來源:每經(jīng)實習記者 黃海 攝 

此外,《每日經(jīng)濟新聞》記者還了解到,通過瞬時爆發(fā)供電,天成平臺的電源總線可以將市電利用率提升20%;網(wǎng)絡總線可以將單柜的網(wǎng)絡部署時間從8小時縮短至1小時。

近年來,AI在醫(yī)療場景落地的各項“黑科技”同樣也是有目共睹,從手術機器人、AI醫(yī)療影像到AI輔助制藥……一條前景廣闊的賽道正在漸漸鋪開。

在AI制藥公司晶泰科技自動化數(shù)智實驗室里,人工智能設計生成的分子,將由機器人工作站進一步完成合成制造等流程。通過自主研發(fā)的云端軟件控制系統(tǒng),研發(fā)人員可以遠程操控機器人工作站和具有串聯(lián)功能的AGV小車,7×24 小時不間斷運行。

晶泰科技方面向記者表示,一方面,自動化實驗可解放研發(fā)人員的雙手,研發(fā)人員可以更少地從事簡單重復實驗,而更專注于對數(shù)據(jù)的分析;另一方面,實驗可全程記錄標準化、可追溯的過程數(shù)據(jù)和正負結果數(shù)據(jù),供人工智能算法模型不斷學習迭代,更好地設計反應路線、優(yōu)化反應過程,形成人工智能、自動化實驗、數(shù)據(jù)的互相正反饋。 

 

  

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