AISummit 無事開幕: 初日のハイライト

真夏と8月には、太陽は火のようで、草木は青々と茂り、すべてが野生的で詩的な活力を示しています。夏は探求、成長、イノベーションの季節です。実務者向けの今シーズン、51CTOは「Drive・Innovation・Digital Intelligence」をテーマにしたAIイベントを開催しました。

AI テクノロジーは 1 世紀未満前に誕生し、いくつかの浮き沈みを経て、過去 20 年間で包括的な開発と実装の黄金期を迎えました。 AI 分野における現在の最先端の技術成果と実用的なイノベーションのブレークスルーは何ですか? AI の次の 10 年をどのように見ていますか?これは多くの技術者の頭の中に残る問題です。

8月6日、AISummit世界人工知能技術カンファレンスが予定通りオンラインライブ中継で開幕した。初日には、100人近い専門家、学者、技術専門家、経営エリートが集まり、数万人の参加者とともに人工知能時代の「デジタルインテリジェンス」の波について議論した。

高い立場からAIの現状と動向を読み解く

開会の挨拶で51CTO副社長兼編集長の崔康氏が期待を表明このカンファレンスのメインプランナーとしてカンファレンスに携わりました。人工知能の発展により、人工知能はもはや IT 分野の細分化された技術ではなく、一般的な技術になったと彼は考えています。その発展はずっと改善されていますが、依然として多くの現在の矛盾に直面する必要があります。この会議は、これらの矛盾に対する啓発的な手がかりを提供し、解決策を見つけることを望んでいます。同時に、「このカンファレンスが、AI テクノロジーと AI 開発者が世界をより良い場所にしていることを参加者に伝えることができれば」とも願っています。

午前のメインフォーラムでは、6人の重要なゲストが、技術リーダーの観点から人工知能技術の現状と動向、実務者が注目すべき研究結果、切削加工の影響について解説しました。 -業界の最先端テクノロジー。

中国人民大学ヒルハウス人工知能大学院副学部長のDou Zhicheng氏は、次世代のインテリジェント検索テクノロジーの展望を語った。同氏は、新世代のインテリジェント検索テクノロジーの開発傾向と中心的な機能を解釈し、対話型、マルチモーダル、解釈可能な検索、大規模モデル中心のインデックス解除検索などのテクノロジーの詳細な分析も行いました。

Meta/Facebook Artificial Intelligence Research Institute の研究者兼シニアマネージャーである Tian Yuandong は、現実世界のシナリオにおける意思決定の機会と課題の分析に重点を置いています。現在、ディープ ニューラル ネットワークを使用して構造化データを処理し、いくつかの離散最適化問題に対する人間のヒューリスティック戦略に代わるニューラル ネットワーク ソリューションを見つける方法は、まだ未解決の問題です。 Tian Yuandong は、ニューラル ネットワークを使用した強化学習と検索手法を使用して、複雑な最適化問題に対するヒューリスティック アルゴリズムを見つける方法を紹介しました。

HKUST iFlytek Research Institute の副所長である Pan Qinghua 氏は、AI の業界実装を入り口として、人工知能技術の開発動向について独自の判断を下しました。感情を具体化し、現実と現実を組み合わせるインタラクティブな手法を形成する方法、マルチモーダルモードを統合し、ソフトウェアとハ​​ードウェアを統合する複雑なインテリジェントシステムを作成する方法、業界向けにより優れたソリューションを開発する方法について、詳細な回答が得られました。 。

Google のシニア エンジニア兼シニア マネージャーであり、MLPerf チームのリーダーである Zhou Zongwei 氏は、コンピューティング能力の爆発的な成長に基づいて、Google の人工知能チップの設計に影響を与える 10 の理解ポイントを複数の観点からまとめました。新世代に対する彼の見解 擬似構造チップのアーキテクチャと設計の影響を整理し、Google のチップとソフトウェアの共同進化を解釈しました。

Volcano Engine 機械学習システムの責任者である Xiang Liang 氏は、主に大規模機械学習のコンピューティング能力の技術進化について紹介しました。基調講演で同氏は、大規模モデルの実装で直面する技術的困難と利益逓減を分析し、コンピューティングパワーと機械学習業界間の促進と影響を詳細に分析し、コンピューティングの将来の発展傾向も分析した。予測がなされました。

Microsoft の Bing 広告テキスト生成アルゴリズム責任者 Liu Yi 氏は、Microsoft の Bing DeepGen プロジェクトを例に挙げ、多様な検索広告テキスト生成とオンライン リアルタイム マッチングの問題について説明しました。システムの概要、基本的かつ多様な生成モデル、アルゴリズム モデル、モデルの特性、オンライン広告テキストのリアルタイム マッチングの商業的影響など、広告テキスト生成技術が詳細に紹介されています。

多面的な解釈、サブフォーラムのハイライトに注目

午後に開催された4つのサブフォーラムも盛り上がりを見せ、次々と盛り上がりを見せました。その内容は、「AI 主導の検索とレコメンデーション」、「MLOps のベスト プラクティス」、「機械学習のパフォーマンス最適化の道」、「コンピューター ビジョンのアプリケーションとイノベーション」の 4 つの主要トピックと 16 の細分化されたトピックの方向性をカバーしています。

AI 主導の検索とレコメンデーション

デジタル変革の波により、検索レコメンデーション テクノロジの新たな進化が生じ、レコメンデーション テクノロジもインテリジェント アルゴリズムとの緊密な統合の段階に入りました。 。 「AIを活用した検索とレコメンデーション」サブフォーラムでは、検索とレコメンデーション分野の上級専門家が、ビジネス実務の観点からインテリジェントな検索とレコメンデーションの分野における前向きな考え方を共有しました。

Alimama の上級技術専門家で外部広告テクノロジーの責任者である Wang Liang 氏は、フェデレーテッド ラーニングの概念とアリババ広告におけるその応用について説明し、Tencent の上級研究員でオンライン ビデオ ナレッジ グラフの責任者である Ma Jianqiang 氏は、Tencent の「With the」について説明しました。ビデオ検索の垂直検索を背景として、主な技術シナリオ、アルゴリズムアーキテクチャとビデオ検索の進歩、短いビデオベクトルリコール、長いビデオIPナレッジグラフのアプリケーションなどに焦点を当てました; Meituan検索ランキング責任者のChen Sheng氏、「美団検索」は、「選別プラットフォームの構築と実践」をテーマに、美団検索の技術アーキテクチャ、選別プラットフォームの構築、選別アルゴリズムの最適化について詳細に説明しました；Kuaishou上級推奨アルゴリズム専門家Zang Xiaoxue は、Kuaishou の因果推論の経験とグラフ ニューラル ネットワーク アルゴリズムに関する最新の研究をもたらしました。

MLOps のベスト プラクティス

企業における人工知能の大規模な適用には、長い研究開発展開サイクルやデータとモデルのマッチングの難しさなどの課題があります。 MLOpsが誕生しました。 「MLOps ベスト プラクティス」サブ フォーラムでは、研究開発の運用とメンテナンス サイクル、継続的トレーニングと継続的モニタリング、モデルのバージョンと系統、オンラインとオフラインのデータの一貫性、および効率的なデータ供給、最先端のトレンド。

Open Atomic Foundation の TOC 副会長であり、LF AI & Data TAC メンバーである Tan Zhongyi 氏は、MLOps の概念、位置づけ、主な内容、共通プロジェクト、および MLOps の能力とレベルを評価する基準について紹介しました。 AI チームの MLOps; 第 1 章 フォー パラダイム システム アーキテクトで OpenMLDB 研究開発責任者の Lu Mian 氏は、オープンソースの機械学習データベース OpenMLDB に焦点を当て、機械学習機能の開発を直ちに開始するという目標を達成する方法と、特徴計算の正確性と効率性、NetEase クラウド ミュージック人工知能研究者兼テクニカル ディレクターのウー グアンリン氏が、クラウド ミュージック ビジネスの背景から始めて、モデルのリアルタイム実装計画と、より多くのシナリオにさらに放射する考え方と実践について説明しました。結合機能ストア; 中国工商銀行ソフトウェア開発センターのビッグデータおよび人工知能研究所副所長、ファン・ビンキー氏 この記事では、ICBC の MLOps 実践を紹介し、ライフサイクル全体の構築プロセスと技術的実践をカバーしていますモデル開発、モデル配信、モデル管理、モデル反復操作の管理システム。

機械学習パフォーマンス最適化への道

機械学習の分野では、企業はアルゴリズムに対するパフォーマンス要件を継続的に高めています。システムの安定性を確保するにはどうすればよいでしょうか?サンプルとリアルタイムモデルが不足している問題をエンジニアリング手段で解決するにはどうすればよいでしょうか?使いやすさを向上するにはどうすればよいですか? 「機械学習パフォーマンス最適化への道」サブフォーラムでは、専門家がこれについて意見を共有しました。

Didi のチーフ エンジニアであるヤン ヤン氏は、従来のデータ運用の問題点に基づいて、データ運用におけるパーソナライズされたレコメンデーションの革新的なアプリケーションについて説明し、将来のデータで改善が必要なテクノロジーとビジネスについて展望しました。同済大学プログラムの特別研究員兼博士指導者の100名であるWang Haofen氏は、テキスト知識のマルチ戦略質問応答と2つの形式のマルチモーダル質問応答に関連する主要なテクノロジーと一般的に使用されるデータセットについて説明しました;上級アルゴリズムのCai Qingpeng氏Kuaishou の専門家、Kuaishou の短いビデオ推奨で強化学習を使用 システムの技術実装は、強化学習、2 段階の制約付き強化学習アルゴリズム、および APP の最適化と達成方法に基づくオンライン パラメーター検索における Kuaishou の実際の経験を説明するケースとして使用されます。アクティビティ; NetEase Cloud Music Algorithm Platform R&D 専門家 Huang Bin が NetEase Cloud Music Online を紹介 予測システムの実践と考え方には、高性能で使いやすい予測システムの構築方法、リアルタイムなどの問題の解決方法が含まれますエンジニアリング手段によるサンプルとモデル。

コンピューター ビジョンのアプリケーションとイノベーション

コンピューター ビジョン (CV) は、AI テクノロジーのパイオニアとして、多くの革新的な主要テクノロジーの基盤です。 「コンピューター ビジョンのアプリケーションとイノベーション」サブフォーラムでは、CV 分野の専門家が、ビデオ品質の監視、インテリジェントなビデオ作成、自動運転などの複数のシナリオについて詳細な分析を実施しました。

Alibaba Youku Technology Center 所長で Moku Lab 所長の Li Jing 氏は、ショートビデオ作成分野の既存の問題に対応して、AI を使用してショートビデオ作成プロセスを改善することを提案し、その探求と開発について共有しました。 Youku の AI ビデオ インテリジェント プロダクション システムの実践; SSIMWAVE の共同創設者兼主任研究員 Zeng Kai 氏が、エンドツーエンドのビデオ品質監視システムと AI ベースの客観的なビデオ品質評価アルゴリズムで起こり得る問題を解決する方法について説明しました; Tang Dong 氏Ant Group の大規模なセキュリティ画像類似性トレーサビリティ アルゴリズムの責任者である Qi 氏は、オープン シナリオで識別および追跡する方法を技術的に解体するための実際的なケースとして、Ant Security Technology の「Siyuan」類似トレーサビリティ エンジンを使用しました。スマート モビリティ認識の専門家である Ma Zhiguo 氏の場合、技術、自動運転における LiDAR ソリューションを分析し、運転に関わる自動認識技術と、データと自動運転の関係の詳細な分析について説明しました。

さらにエキサイティングな内容です、ご期待ください

この AISummit カンファレンスを機会として、51CTO は今後もエコロジカル パートナーと協力して、大多数の技術者向けの人工知能を構築するための探求と試みを続けていきます。現場での綿密なコミュニケーションと共有のためのプラットフォーム。 8 月 7 日には、このカンファレンスでは、インテリジェント音声、スマート ファイナンス、メタバースに関する特別セッションも開催されます。このカンファレンスをフォローしている友人は、エキサイティングな続きを楽しみにしていることでしょう。

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