浙江大学国际设计研究院院长、浙江-新加坡人工智能与创新设计联合实验室主任孙凌云,在论坛“设计赋能、助推创新传承”中,以“人工智能大模型带来的机遇和挑战”为题,作主题演讲。 孙凌云讲到:人工智能大模型正带来前所未有的机遇与挑战。过去两年,人工智能领域迅...
在大模型发展如火如荼的背景下，其商业化落地也被越来越多地提及，但“落地”却也是大模型面临的最大挑战。在张轶男看来，解决大模型落地难的关键在于要有明确的目标。大模型分为通用大模型和垂直大模型两种，实施方案是不一样的，所以大模型企业首先要确定好发力方向。方向确定之后，要有相关的资源，无论是算力...
一、挑战 计算资源和时间成本高 大模型的训练和推理需要大量的计算资源和时间，如高性能计算机、大规模分布式集群等，同时也需要长时间的训练过程。这不仅增加了成本，也限制了模型的可用性和可推广性。数据质量和多样性 大模型需要大量的数据进行训练，但数据的质量和多样性往往存在很多问题，如数据不一致、数据泄露、...
大模型时代的机遇和挑战:技术融合,产业跃迁——美国国家工程院外籍院士沈向洋在外滩大会上讲了什么 2024年外滩大会上,美国国家工程院外籍院士沈向洋发表了题为《大模型时代的机遇和挑战:技术融合,产业跃迁》...
陈润生:大模型带来的机遇和挑战 9月26日,在2023中国企业家太阳岛年会“数字经济与人工智能发展高峰论坛”上,中国科学院院士、国际欧亚科学院院士、生物信息学家陈润生发表了题为《生物医学大数据与人工智能大模型》的主题演讲,阐述了生物医药领域大模型的最新研究进展与未来思考。
以大模型为代表的生成式AI，正给网络安全带来新的机遇和挑战。一方面，网络安全企业可以利用AI增强对抗网络攻击的能力，提高安全防护效率。但另一方面，网络攻击方大量使用AI换脸、AI拟声等技术，也让网络安全防护的复杂程度骤增。“AI工具既可以被企业正向使用，也可以被攻击者负面使用。因此AI带来的挑战不单是产品问题...
编者按:这篇文章是香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋(Harry Shum)在2024年9月5日开幕的2024年外滩大会上的演讲实录。在题为《大模型时代的机遇和挑战——技术融合 产业跃迁》的演讲中,沈向洋院士分享了他对算力、数据、大模型、以及AI Agent、AI 治理等话题的思考。
编者按:这篇文章是香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋(Harry Shum)在2024年9月5日开幕的2024年外滩大会上的演讲实录。在题为《大模型时代的机遇和挑战——技术融合 产业跃迁》的演讲中,沈向洋院士分享了他对算力、数据、大模型、以及AI Agent、AI 治理等话题的思考。
随着大模型技术的发展,以及2020年缩放定律(Scaling Law)的提出,通过扩大数据规模、增加模型参数量,以提升模型效果已成为业界共识。然而,当前大模型在训练、推理和应用等环节已面临较多工程化挑战,简单地扩大模型规模会进一步导致训练推理效率下降与部署复杂度增加。在此背景下...
随着人工智能技术的飞速发展,大模型作为深度学习领域的一个重要分支,其规模和复杂性不断增加,为各种应用场景提供了强大的支持。 然而,大模型的发展和应用也面临着诸多挑战和机遇。 挑战: 计算资源需求高:大模型通常需要大量的计算资源进行训练和推理,这对硬件设备和基础设施提出了很高的要求。