AISummit이 성공적으로 개최되었습니다: 첫날의 하이라이트

8월의 한여름, 태양은 불 같고 초목은 무성하며 모든 것이 야생적이고 시적인 활력을 보여줍니다. 여름은 탐험, 성장, 혁신의 계절입니다. 실무자들의 이번 시즌에는 51CTO가 'Drive·Innovation·Digital Intelligence'를 주제로 AI 이벤트를 선보인다.

AI 기술은 탄생한 지 100년도 채 되지 않아 여러 우여곡절을 거쳐 지난 20년 동안 종합적인 개발과 구현의 황금기를 맞이했습니다. 현재 AI 분야의 최첨단 기술 성과와 실질적인 혁신 혁신은 무엇입니까? AI의 향후 10년을 어떻게 보십니까? 이는 많은 기술자들의 마음 속에 남아 있는 문제입니다.

8월 6일, AISummit 글로벌 인공지능 기술 컨퍼런스가 예정대로 온라인 생중계로 개막되었습니다. 첫날에는 100명에 가까운 전문가, 학자, 기술 전문가, 경영엘리트 등이 한자리에 모여 수만 명의 참석자들과 함께 인공지능 시대의 '디지털 지능' 물결에 대해 논의했다.

AI 현황과 동향을 해석하는 고차원적인 시각

개회사에서는 51CTO 부사장이자 편집장인 최강씨가 메인 기획자로서 컨퍼런스에 대한 기대감을 밝혔습니다. 이번 컨퍼런스. 그는 인공지능의 발달로 인해 더 이상 IT 분야의 세분화된 기술이 아니라 일반적인 기술에 가까워졌다고 믿습니다. 비록 발전이 완전히 개선되고 있지만 여전히 현재의 많은 모순에 직면해야 합니다. 이번 회의는 이러한 모순에 대한 계몽적인 단서를 제공하고 해결책을 찾기를 희망합니다. 동시에 “이번 컨퍼런스를 통해 참가자들에게 AI 기술과 AI 개발자들이 세상을 더 나은 곳으로 만들고 있음을 알릴 수 있기를” 바랍니다.

오전 메인 포럼에서는 6명의 주요 게스트가 기술 리더의 관점에서 인공지능 기술 현황과 동향, 실무자가 주목해야 할 연구 결과, 첨단 기술이 산업에 미치는 영향에 대해 설명했습니다. 업계.

중국 런민 대학교 Hillhouse 인공 지능 학교 부학장인 Dou Zhicheng은 차세대 지능형 검색 기술에 대한 전망을 공유했습니다. 차세대 지능형 검색 기술의 개발 동향과 핵심 특징을 해석하고, 대화형, 다중 모드, 해석 가능한 검색, 대형 모델 중심의 역색인 검색 등의 기술에 대해서도 자세히 분석했습니다.

Meta/Facebook 인공 지능 연구소의 연구원이자 수석 관리자인 Tian Yuandong은 실제 시나리오에서 의사 결정의 기회와 과제를 분석하는 데 중점을 두었습니다. 현재 심층 신경망을 사용하여 구조화된 데이터를 처리하고 일부 개별 최적화 문제에 대해 인간의 휴리스틱 전략을 대체하는 신경망 솔루션을 찾는 방법은 여전히 ​​해결되지 않은 문제입니다. Tian Yuandong은 복잡한 최적화 문제에 대한 휴리스틱 알고리즘을 찾기 위해 신경망과 함께 강화 학습 및 검색 방법을 사용하는 방법을 소개했습니다.

HKUST iFlytek 연구소 부소장인 판칭화(Pan Qinghua)는 AI의 산업적 구현을 ​​진입점으로 삼아 인공지능 기술의 발전 추세에 대해 스스로 판단했습니다. 감정을 구현하고 현실과 현실을 결합하는 인터랙티브 방법을 구성하는 방법, 멀티 모드를 통합하고 소프트웨어와 하드웨어를 통합하는 복잡한 지능형 시스템을 만드는 방법, 업계를 위한 더 나은 솔루션을 개발하는 방법에 대해 심층적인 답변이 제공되었습니다. .

최근 몇 년간 컴퓨팅 성능 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 Google의 수석 엔지니어이자 수석 관리자이자 MLPerf 팀의 리더인 Zhou Zongwei는 다양한 관점에서 Google의 인공 지능 칩 설계에 영향을 미치는 10가지 이해 사항을 요약했습니다. 차세대 준프로세싱 칩에 대한 그의 생각을 논의하고, 아키텍처와 디자인의 영향을 정리하고, Google 칩과 소프트웨어의 협업적 진화를 해석합니다.

Volcano Engine 머신러닝 시스템 책임자인 Xiang Liang은 주로 대규모 머신러닝 컴퓨팅 파워의 기술 진화를 소개했습니다. 기조연설에서 그는 대형 모델 구현 시 직면하게 되는 기술적 어려움과 수익 감소를 분석하고, 컴퓨팅 파워와 머신러닝 산업 간의 촉진 및 영향에 대한 심층 분석을 수행했으며, 컴퓨팅의 미래 발전 동향도 분석했습니다. 전력 예측이 이루어졌습니다.

Microsoft Bing 광고 텍스트 생성 알고리즘 책임자인 Liu Yi는 Microsoft Bing DeepGen 프로젝트를 예로 들어 다양한 검색 광고 텍스트 생성 및 온라인 실시간 매칭 문제를 설명했습니다. 광고문안 생성 기술은 시스템 개요, 기본 및 다양한 생성 모델, 알고리즘 모델, 모델 특성, 광고 온라인 텍스트 실시간 매칭의 상업적 파급력 등을 자세하게 소개한다.

다차원적 해석, 서브 포럼 하이라이트 집중

오후에 진행된 4개의 서브 포럼 역시 흥미진진하고 절정에 달했습니다. 콘텐츠는 'AI 기반 검색 및 추천', 'MLOps 모범 사례', '머신러닝 성능 최적화 로드', '컴퓨터 비전 적용 및 혁신' 등 4가지 주요 주제와 16개의 세분화된 주제 방향을 다루고 있습니다.

AI가 주도하는 검색 및 추천

디지털 변혁의 물결은 검색 추천 기술의 새로운 진화를 가져왔고, 추천 기술도 지능형 알고리즘과의 심층적인 통합 단계를 열었습니다. 'AI 기반 검색 및 추천' 하위 포럼에서는 검색 및 추천 분야의 고위 전문가들이 비즈니스 실무 관점에서 지능형 검색 및 추천 분야의 미래 지향적인 사고를 공유했습니다.

Alimama의 수석 기술 전문가이자 외부 광고 기술 책임자인 Wang Liang은 연합 학습의 개념과 Alibaba 광고에서의 적용을 설명했습니다. Tencent의 수석 연구원이자 온라인 비디오 지식 그래프 책임자인 Ma Jianqiang은 Tencent 비디오 검색을 통해 다음과 같이 설명했습니다. 수직 검색의 배경, 주요 기술 시나리오, 알고리즘 아키텍처 및 비디오 검색 진행, 짧은 비디오 벡터 리콜, 긴 비디오 IP 지식 그래프 적용 등에 중점을 두었습니다. Meituan 검색 순위 책임자인 Chen Sheng은 다음과 같이 말했습니다. 검색 순위 플랫폼 "구성 및 실습"이라는 주제로 Meituan Search의 기술 아키텍처, 순위 플랫폼 구현 및 순위 알고리즘 최적화에 대해 자세히 설명했습니다. Kuaishou의 수석 추천 알고리즘 전문가입니다. 인과 추론 및 그래프 신경 기술에 대한 Kuaishou의 전문 지식을 가져왔습니다. 네트워크 알고리즘에 대한 최신 연구입니다.

MLOps 모범 사례

기업에서 인공 지능을 대규모로 적용하는 데에는 긴 R&D 및 출시 주기, 데이터와 모델 일치의 어려움 등의 과제가 있습니다. MLOps가 탄생했습니다. 'MLOps 모범 사례' 하위 포럼에서 전문가들은 R&D 운영 및 유지 관리 주기, 지속적인 학습 및 지속적인 모니터링, 모델 버전 및 계보, 데이터의 온라인 및 오프라인 일관성, 효율적인 데이터 공급.

  Open Atomic Foundation TOC 부회장이자 LF AI & Data TAC 회원인 Tan Zhongyi는 MLOps의 개념, 포지셔닝, 주요 내용, 공통 프로젝트는 물론 MLOps의 기능과 수준을 평가하는 기준을 소개했습니다. AI 팀, OpenMLDB R&D 책임자이자 강사인 Lu Mian은 오픈 소스 머신러닝 데이터베이스인 OpenMLDB에 초점을 맞춰 머신러닝 기능 개발을 즉시 시작한다는 목표를 달성할 수 있는 방법과 정확성과 효율성을 보장하는 방법을 분석했습니다. NetEase 클라우드 음악 인공 지능 연구원 및 기술 이사 Wu Guanlin은 클라우드 음악 비즈니스의 배경부터 시작하여 모델의 실시간 구현 계획과 FeatureStore를 결합하여 더 많은 시나리오로 발산하는 사고와 실행에 대해 설명했습니다. 중국공상은행 소프트웨어개발센터 빅데이터 및 인공지능 연구소 부소장 Bing은 ICBC 도입에 집중했다. MLOps 실무는 전체 라이프사이클 관리 시스템의 구축 프로세스와 기술 실무를 다룬다. 모델 개발, 모델 전달, 모델 관리, 모델 반복 운영.

기계 학습 성능 최적화로 가는 길

기계 학습 분야에서 알고리즘에 대한 기업의 성능 요구 사항은 지속적으로 증가하고 있습니다. 시스템의 안정성을 보장하는 방법은 무엇입니까? 부족한 표본과 실시간 모델의 문제를 해결하기 위해 공학적 수단을 어떻게 사용할 것인가? 사용 편의성을 향상시키는 방법은 무엇입니까? '머신러닝 성능 최적화로 가는 길' 서브 포럼에서는 이에 대해 전문가들이 의견을 나누었습니다.

Didi의 양양 수석 엔지니어는 기존 데이터 운영의 문제점을 고려하여 데이터 운영에 개인화 추천의 혁신적인 적용을 설명하고 향후 데이터 운영에서 개선해야 할 기술과 비즈니스를 기대했습니다. Tongji University의 Hundred Talents Program 연구원인 Wang Haofen 박사 지도교수는 텍스트 + 지식 다중 전략 Q&A와 두 가지 형태의 다중 모드 Q&A에 관련된 핵심 기술과 일반적으로 사용되는 데이터 세트를 설명했습니다. Kuaishou 수석 알고리즘 전문가 Cai Qingpeng은 강화 학습 기술을 사용했습니다. Kuaishou 짧은 동영상 추천 시스템은 강화 학습, 2단계 제한 강화 학습 알고리즘 및 APP 활동을 최적화하고 달성하는 방법을 기반으로 하는 온라인 매개변수 검색에 대한 Kuaishou의 실제 경험을 설명합니다. NetEase 클라우드 음악 알고리즘 플랫폼 R&D 전문가 Huang Bin 고성능, 사용하기 쉬운 예측 시스템을 구축하는 방법, 엔지니어링 수단을 통해 실시간 샘플 및 모델과 같은 문제를 해결하는 방법 등 NetEase 클라우드 음악 온라인 예측 시스템 실습 및 사고를 소개했습니다.

컴퓨터 비전 응용 및 혁신

컴퓨터 비전(CV)은 AI 기술의 선구자로서 수많은 혁신적인 핵심 기술의 기반입니다. '컴퓨터 비전 응용 및 혁신' 하위 포럼에서는 CV 분야 전문가들이 영상 품질 모니터링, 영상 지능형 생성, 자율 주행 및 기타 시나리오에 대해 심층 분석을 진행했습니다.

Alibaba Youku 기술 센터 소장이자 Moku Lab 소장인 Li Jing은 단편 영상 제작 분야의 기존 문제에 대응하여 단편 영상 제작 프로세스를 개선하기 위해 AI를 사용할 것을 제안하고 Youku의 탐구와 실습을 공유했습니다. AI 영상 지능형 제작 시스템, SSIMWAVE 공동 창립자이자 수석연구원인 Zeng Kai는 AI를 기반으로 한 엔드투엔드 영상 품질 모니터링 시스템에서 발생할 수 있는 문제를 해결하는 방법과 Ant Group의 대형 책임자인 Tang Dongqi를 설명했습니다. 보안 이미지 유사 추적 알고리즘 사용 Ant Security "Siyuan" 유사 추적 엔진 기술은 실제 사례이며, 스마트 모빌리티 인식 기술 전문가인 Ma Zhiguo가 공개 시나리오에서 식별 및 추적하는 방법을 중심으로 기술 해체가 수행됩니다. 에서는 자율주행 분야의 LiDAR 솔루션을 분석하고 자율주행 Perception 기술에 관련된 이슈를 설명하는 동시에 데이터와 자율주행의 관계에 대한 심도 있는 분석을 진행합니다.

더욱 흥미로운 소식을 기대해 주세요

51CTO는 이번 AISummit 컨퍼런스를 기회로 앞으로도 생태학적 파트너들과 지속적으로 탐색하고 노력하여 기술 인력을 위한 인공지능 분야의 심층적인 소통과 공유 플랫폼을 구축해 나갈 것입니다. . 8월 7일에는 지능형 음성, 스마트 금융, 메타버스에 관한 특별 세션도 진행될 예정입니다.

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