岩山科技(002195)旗下AIGC及类脑业务亮相全球开发者先锋大会
目录:财经聚焦点击率:发布时间:2024-03-25 23:56:59
中证网讯(记者 王可)3月23日-24日,2024全球开发者先锋大会(GDC)在上海举行。由岩山科技(002195)旗下上海岩芯数智人工智能科技有限公司主办的大会同期活动"大模型技术创新与应用探索讲坛"于3月24日上午顺利召开。
作为A股主板上市的互联网、人工智能企业,近年来,岩山科技在互联网信息服务业务的基础上,全面拥抱人工智能浪潮,致力于在移动互联、人工智能等前沿科技领域进行创新与合作,目前已在智能驾驶、类脑智能、AIGC等新兴领域进行了布局。此次讲坛,岩山科技旗下AIGC及类脑业务板块负责人均出席活动并作精彩演讲,与人工智能各领域的权威专家及产业数字化领军人物,共同探讨并分享大模型领域的前沿热点和发展蓝图。
上海市人工智能行业协会副秘书长徐琦致辞表示,当前,大模型产业的发展面临着数据安全、隐私保护等一系列挑战,上海市人工智能行业协会始终积极响应国家关于新一代人工智能发展的战略规划,致力于推动人工智能技术的创新与应用,同时注重规范发展,确保技术进步与社会责任并重。岩芯数智董事长陈代千在致辞中提及了此次活动的初衷:"期望通过本次大会加深行业内合作与碰撞,激发更多的创新思维和灵感火花,推动人工智能大模型行业迈向新的高度,构建开创安全高效的多模态人工智能新生态。"
中科院上海微系统所研究员、博士生导师、上海岩思类脑人工智能研究院有限公司首席科学家李孟发表题为《脑电大模型 开启人机交互新篇章》的演讲时表示,如何在海量脑电数据中高精度、细颗粒度地解读大脑内在状态已成为脑机接口系统突破现有性能瓶颈的关键,也是打破大脑与外界信息交互瓶颈、实现人机交融的必由之路。因此,岩思类脑研究院以脑电大数据与脑电大模型为核心技术底座,面向脑科学和人工智能领域的前瞻性研究,开展脑机接口解码算法与系统、非器质性脑疾病的诊断和评估、大脑内在状态调控等方向的科学研究和产品开发,并持续推动研究成果商业化落地。
李孟表示,目前,岩思类脑已经开始尝试进行脑电大模型的预训练,通过生成式AI、对比学习等方式,配合以专业的脑科学实验范式,实现脑电大模型的研发,从而打通数据收集、数据处理、模型训练、临床应用等各个环节,确保脑电数据高效支持模型的训练和提升。脑电大模型理论上可以适用于非器质性脑疾病的早期筛查和干预、脑科学基础研究、人机交互、智能驾驶、机器人、元宇宙等多个领域。
岩芯数智首席技术官杨华分享了关于《大模型结构的创新与实践》的思考,他提出,现有大模型的学习方法不符合人类的学习规律,通用人工智能亟需基础算法的创新。在此背景下,岩芯数智团队一直深耕基础算法研究,深知Transformer的优点与不足,目前已自研了一种不依赖于Attention机制的全新架构,解决Transformer算力消耗、显存占用及成本高昂的原生缺陷,有效缓解幻觉问题并减少偏见。该创新架构打破了传统自然语言处理的"黑盒"限制,可助力大模型在金融、制造、医疗、法律等风险敏感领域实现广泛应用,旨在成为人工智能领域的基础设施,并以此建立AI领域的开发者生态,最终实现大模型在低算力设备上的流畅运行,提供更加经济、便捷、安全的AI服务。
作为A股主板上市的互联网、人工智能企业,近年来,岩山科技在互联网信息服务业务的基础上,全面拥抱人工智能浪潮,致力于在移动互联、人工智能等前沿科技领域进行创新与合作,目前已在智能驾驶、类脑智能、AIGC等新兴领域进行了布局。此次讲坛,岩山科技旗下AIGC及类脑业务板块负责人均出席活动并作精彩演讲,与人工智能各领域的权威专家及产业数字化领军人物,共同探讨并分享大模型领域的前沿热点和发展蓝图。
上海市人工智能行业协会副秘书长徐琦致辞表示,当前,大模型产业的发展面临着数据安全、隐私保护等一系列挑战,上海市人工智能行业协会始终积极响应国家关于新一代人工智能发展的战略规划,致力于推动人工智能技术的创新与应用,同时注重规范发展,确保技术进步与社会责任并重。岩芯数智董事长陈代千在致辞中提及了此次活动的初衷:"期望通过本次大会加深行业内合作与碰撞,激发更多的创新思维和灵感火花,推动人工智能大模型行业迈向新的高度,构建开创安全高效的多模态人工智能新生态。"
中科院上海微系统所研究员、博士生导师、上海岩思类脑人工智能研究院有限公司首席科学家李孟发表题为《脑电大模型 开启人机交互新篇章》的演讲时表示,如何在海量脑电数据中高精度、细颗粒度地解读大脑内在状态已成为脑机接口系统突破现有性能瓶颈的关键,也是打破大脑与外界信息交互瓶颈、实现人机交融的必由之路。因此,岩思类脑研究院以脑电大数据与脑电大模型为核心技术底座,面向脑科学和人工智能领域的前瞻性研究,开展脑机接口解码算法与系统、非器质性脑疾病的诊断和评估、大脑内在状态调控等方向的科学研究和产品开发,并持续推动研究成果商业化落地。
李孟表示,目前,岩思类脑已经开始尝试进行脑电大模型的预训练,通过生成式AI、对比学习等方式,配合以专业的脑科学实验范式,实现脑电大模型的研发,从而打通数据收集、数据处理、模型训练、临床应用等各个环节,确保脑电数据高效支持模型的训练和提升。脑电大模型理论上可以适用于非器质性脑疾病的早期筛查和干预、脑科学基础研究、人机交互、智能驾驶、机器人、元宇宙等多个领域。
岩芯数智首席技术官杨华分享了关于《大模型结构的创新与实践》的思考,他提出,现有大模型的学习方法不符合人类的学习规律,通用人工智能亟需基础算法的创新。在此背景下,岩芯数智团队一直深耕基础算法研究,深知Transformer的优点与不足,目前已自研了一种不依赖于Attention机制的全新架构,解决Transformer算力消耗、显存占用及成本高昂的原生缺陷,有效缓解幻觉问题并减少偏见。该创新架构打破了传统自然语言处理的"黑盒"限制,可助力大模型在金融、制造、医疗、法律等风险敏感领域实现广泛应用,旨在成为人工智能领域的基础设施,并以此建立AI领域的开发者生态,最终实现大模型在低算力设备上的流畅运行,提供更加经济、便捷、安全的AI服务。
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