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什么是“MEET2023智能未来大会”?

大会上来了哪些重磅嘉宾?

他们在大会上探讨了什么主题?

没错!ChatGPT也参与了今年的大会,作为AI代表与人类嘉宾们一起回顾这一年来人工智能的发展,展望智能科技的未来。

下面还是老样子,一文看尽。

不同的是,这次的内容由ChatGPT协助编辑部共同整理。整场大会主要分成三个维度:

新技术新模型变革下,对计算、算力提出的新标准、新要求、新机遇;

时代级机遇求解征途中,诞生了哪些新场景、新物种、新应用;

以及当下已经纵横于各行各业的AI,究竟还有什么样的新路径、新方案、新价值?

新标准、新要求、新机遇

郑纬民院士:AI基准的设计能达到4个指标

首先开场的,是计算机系统结构这一学科泰斗,中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系郑纬民。毫无疑问的是,人工智能算力是当前人工智能领域发展的关键,那么此次他主要分享了他们所在团队对人工智能的三件事。

简单来说,就是AI与算力基础设施的设计、评测和优化。

第一件事,提出了一种AI算力基础设施的架构和平衡设计原则。目前全国20多个人工智能超算中心基本上都采纳了他们团队的设计思想。

首先,他谈到了HPC与AI之间的不同,包括应用领域、运算精度等方面。基于此,他们提出了人工智能计算机设计的平衡性原则,包括计算平衡设计、网络平衡计算、IO子系统设计。

目前,行业整体趋势是HPC+AI+BigData融合在一起。未来两到四年,三者融合的服务器就会出现。

第二件事,就是大规模人工智能算力基准评测程序AIPerf。

传统的AI算力评测基准存在着只针对单个芯片、只是移动端的硬件、可扩展性不好等问题,因此整个行业没有太合适的,于是他们就决定自己做一个。

AI基准设计要达到这四个目标:统一的分数、可变的规模、具有实际的人工智能意义、评测程序包含必要的多机通信。最终,以清华大学为主要团队做了AIPerf来测试,已于2020年11月15日发布。

第三件事,就是百万亿参数超大规模训练模型的加速方法。

学界达成一个基本共识,那就是模型规模和模型效果呈正相关关系。但模型规模上去了,CPU的内存、计算能力是有限的。因此大模型训练一定是多机的,分布并行的。

现在主要有三种并行方式:数据并行、模型并行、专家并行。他们把这三种并行训练模型开源到FastMOE系统当中,得到了工业界许多认可,比如阿里的淘宝天猫,腾讯、百度飞桨的MOE模块都用到了他们的系统。

最后他希望,他们团队做的三点小贡献,能够推动人工智能的发展。

高通Ziad Asghar:如何让「智能网联边缘」成为现实

高通技术公司产品管理高级副总裁Ziad Asghar,负责骁龙平台的产品规划以及公司所有产品线中应用处理器相关技术。他的工作服务于公司所有业务部门,包括移动、汽车、计算、XR、边缘云和物联网。

他在大会上提出:AI处理的重心正在持续向边缘侧转移。

原因有多方面,大量的数据在边缘侧产生,当今消费者希望拥有更好的数据隐私、希望数据可靠,并希望及时获取处理结果。

高通专注于“基于统一的技术路线图”进行产品开发,能够全面覆盖智能网联边缘,实现规模化扩展。

高通的AI技术已经赋能20亿终端,实现这一成果的核心是高通AI引擎(Qualcomm AI Engine)。高通AI引擎包含图形处理单元、CPU,以及更核心的Hexagon处理器,其具备高度可扩展性的硬件架构,并在性能和能效方面全面领先竞争对手。

为了让AI在终端侧发挥最大作用,高通还带来多项硬件和软件技术:

支持INT4精度推理,高通传感器中枢,高通AI软件栈、Qualcomm AI Studio……

过去,几乎所有的AI推理都在云端进行。如今,我们已经开始将大量推理工作转移至边缘侧终端进行。下一步,就是实现完全分布式的AI,也就是转向终端侧学习的范式。

利用终端侧学习,将能够为每一个用户打造个性化体验,这就是高通正在前进的方向。据Ziad介绍高通AI研究团队一直专注不同的方法包括小样本学习、无标记数据持续学习、支持全局适应的联邦学习和低复杂性终端侧学习,来解决终端侧学习部署的挑战。。

Ziad相信,目前我们所利用的终端侧AI能力还只是冰山一角,而从智能车到元宇宙,终端侧AI的需求巨大。

高通十分期待能够引领市场向着充分利用智能网联边缘的方向继续推进,让智能网联边缘成为现实。

潞晨尤洋:AI落地面临很大问题,是最先进的 AI技术训练成本太高

潞晨科技董事长兼总裁、新加坡国立大学校长青年教授尤洋,则介绍了一种全新的AI大模型解决方案Colossal-AI,面向未来各种大模型应用场景的低成本落地。

首先,Colossal-AI解决的是一个什么样的问题?从过去AI模型发展的参数量来看,2016年―2021年模型大小从200多万增长到了1.6万亿,相当于翻了成千上万倍。而不管是大企业、小企业,大家都普遍把自己的模型做得更大,因为效果会更好。

但一个很大问题是,大模型或者是最先进的AI技术训练成本太高了。Stability AI每年光花计算的钱就大概2000万美元。

因此未来迫切需要一个可扩展、高效的计算基础设施Colossal-AI。

其次,Colossal-AI主要由三部分组成。

1)高效的内存管理系统。因为大模型本质上还是太吃内存。

2)自动的N维并行技术。

3)大规模优化技术。

从三方面把AI模型的训练部署性能提到最高,目标是希望用户只需要在自己单机笔记本上写好代码,通过Colossal-AI能够无缝地部署到云端或者是超级计算机上。

目前训练大模型主要有三种并行方式:数据并行、张量并行、流水线并行。

Colossal-AI的解决方案首先是支持了上述主流并行方案,然后我们创新性地打造了2D张量并行、2.5D张量并行以及3D张量并行,以及提出了数据序列并行,还提供了降低显存消耗的异构内存管理和大规模并行优化,把它们整合起来提供一套自动并行的解决方案。

其实AI工程师、研究员,不需要理解背后的技术细节,只需要把模型的信息、计算资源告诉我们,就可以自动地把计算资源能力发挥到最大化,同时完成虚拟模型训练和自动部署,轻松低成本应用AI大模型。

浪潮刘军:智算力就是创新力

浪潮信息副总裁、浪潮人工智能与高性能计算产品线总经理刘军分享的主题是“AI新时代智算力就是创新力”。

刘军提出了“算力当量”的概念,用PetaFLOP/s-days(PD)这个指标来衡量算力消耗,也就是每秒千万亿次计算完整运行一天,完成一个任务需要多少这样的计算量。

比如特斯拉的DOJO用于感知模型的训练和仿真,算力当量是500个PD。AlphaFold2的训练消耗300个PD。

再加上AI大模型训练、数字人的建模和渲染等方向,我们可以确切地感受到今天在AI领域的众多创新背后离不开智算力的支撑,所以我们可以说智算力就是创新力。

接下来,刘军还分享了当前智能计算发展的三个重要趋势:

第一是算力多元化。在国内市场上有十几种CPU芯片、将近100种AI算力芯片,原因是算力应用场景多元化。这就需要从系统的硬件角度、从平台的软件角度来进行相应的创新支撑。

第二是模型巨量化,大模型使得AI从五年前的能听会看走到今天能思考、会创作,下一步甚至到会推理、能决策的进步。下一个挑战是如何把大模型能力交付到众多中小企业手中,帮助他们实现智能化转型。

第三是元宇宙。现在元宇宙的构建包括协同创建、高精仿真、实时渲染、智能交互,每一个环节都需要大量算力去支撑。这里不光是AI计算,还有仿真计算、图像渲染计算,这对算力基础设施的硬件平台和软件栈都提出了更高的要求。

新场景、新物种、新应用

小冰李笛:我们为什么想和ChatGPT交流?

AI绘画、对话式AI为代表的AIGC今年在全球引发热潮,小冰公司也作为行业先行者备受瞩目:刚刚完成一轮10亿元的新融资,用于推动虚拟员工的普及。

不过,小冰公司首席执行官李笛在会上没有多谈产品,而是分享了对大家更有借鉴意义的行业趋势。

李笛认为,每一次技术变革都是在改变人与世界/人与人之间的关系。

在人与世界关系这条线上,我们经历了门户网站、搜索引擎、推荐算法。

它们利用计算机系统实现了高并发,一次触达很多用户。但缺点是转化率低,如果想提高转化率就需要人工客服,人力成本巨大。

下一站,该看向AI Being。

AI Being与之前的人机交互相比,关键不同在于高转化率,如小冰岛App的留存率就高达39%。

另一个例子是ChatGPT,通过它获取知识比搜索引擎的准确度要低,但为什么人们都愿意和它交流?

人们在使用它时往往心里已经有了答案。如果ChatGPT给出的结果都准确,那人们会认为它很强大,即使不准确,人们也会觉得很有意思。

其实ChatGPT改善的不是准确率而是行为,让AI有了主体性。从行为模式判断与从结果上判断一个技术,就会得到完全不同的结论:

它能和你建立一种以往没有过的一种关联,这种关联的价值本身具有非常大的商业价值。

李笛认为,AI Being的未来还会引发很多新的变革。

FF 91准量产车送回中国，微软发布ChatGPT版必应搜索，华为申请星耀手机商标，苹果或将先买后付，这就是今天的其它大新闻！

今天是2月8日

农历正月十八

昨天我下班回家

去路边水果店买了一串葡萄两个梨

一结账 60 块钱

只好硬着头皮把单付了

。。。

啥时候水果都卖的这么贵了

下面是今天的其他大新闻

# 法拉第未来：FF 91 Futurist 准量产车已送回中国进行本地测试和验证

（ IT 之家 ）2 月 8 日消息，法拉第未来（ Faraday Future ）今日表示，为加速推进中美双主场战略，公司已将 FF 91 Futurist 的最新准量产车运送到中国进行本地测试和验证。

据悉，法拉第未来彼时表示，在按预期收到全部融资后，预计将于 2023 年 3 月底开始量产可销售的 FF 91 Futurist，4 月初下线，并在 4 月底前交付。

：一开车门，里边儿一个贾跃亭。

# 微软正式发布 ChatGPT 版必应搜索和 Edge，在 AI 领域挑战谷歌

（ IT 之家 ）2 月 8 日消息，微软公司周二发布了新版必应搜索引擎和 Edge 浏览器，采用了 ChatGPT 开发商 OpenAI 的最新技术，旨在通过率先提供更具对话性的网络搜索和创建内容的替代方式，削弱谷歌的搜索霸主地位。

新必应搜索采用 AI 模型 GPT 3.5 的升级版，能够使用最新信息和注释答案更好地回答搜索查询，可以切进或切出聊天模式。它的搜索查询框最多可以接收 1000 个字符。

：新必应搜索：我成微软小冰的替身了？

# 华为申请“ 华为星耀 ”“ 星耀手机 ”“ 星耀环 ”“ 星耀版 ”等商标

（ IT 之家） 2月 8 日消息，华为技术有限公司近日申请了注册“ 星耀手机 ”“ 星耀版 ”商标，国际分类为科学仪器，当前商标状态为申请中。不久前，华为还申请注册“ 星耀环 ”“ 华为星耀 ”等商标，目前状态均为申请中。

据悉，在 2022 年 7 月，华为 nova 10 Pro 手机发布，拥有 10 号色、耀金黑、普罗旺斯、绮境森林 4 款配色。10 号色版本背面融合了金色星耀环、星耀标。

： 荣耀：恶意竞争？

# 苹果正在对先买后付功能进行测试，库克称该功能将很快推出

（ 鞭牛士、TechWeb ）2 月 8 日消息，据彭博社报道，苹果公司本周向该公司在美国的 8 万多名零售员工提供了其即将推出的 Apple Pay Later（ 先买后付 ）功能的测试版。

报道称，Apple Pay Later 已经在苹果公司的员工中进行了测试。上周，苹果 CEO 蒂姆 ・ 库克告诉 CNBC ，Apple Pay Later 将很快推出。

据了解，苹果在去年 6 月在 WWDC2022 上宣布 Apple Pay Later “ 先买后付 ”功能，美国符合条件的客户在六周内把用 Apple Pay 购买的东西分成四次等额付款，而且不需要支付利息或费用。

?

： 我还是选信用卡 24 期免息。

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open ai chat 如何使用付费版 你没有访问open ai的权限怎么办

相信，很多朋友已经了解了最近火的AI?写作?ChatGPT。我来出一个ChatGPT注册教程，大家可以手把手的实操起来~01 账号注册1）注册链接大家自行搜索哈2）输入邮箱，还有你的注册账号，并设置密码 （QQ邮箱也是可以的）3）验证邮箱邮箱确认好之后，接下来要填入电话这里请大家注意，中国区的+86是不可以用的。如果你用GoogleVoice的话，也会被判别是虚拟电话，而做不了验证码。怎么办呢？02接受验证码既然中国区的+86，和GoogleVoice不行的话，那怎么办呢？别着急，给大家介绍一个平台，用来接收验证码就可以了。先注册sms-activate这个平台的一个账号，注册这一块超简单，我也是用QQ邮箱注册的。注册完账号之后，在「余额」那里点击「充值」跳转后，往下滑找到支付宝，使用支付宝充值 0.2 美金即可。然后，回到首页左侧搜索「open」关键字就可以找到 OpenAI 验证码的临时号码购买链接。当你购买后，然后就可以在激活区域看到待使用的印度区号码。复制这个号码，然后把这个号码放在前面的验证码接收区 （我是用印尼的手机号注册的。）点击接收验证码。然后回来就可以看到验证码，再次复制这个验证码填进去，这样就成功完成注册了。 （没收到验证码的话可以在有效期内免费退一次 没收到就多试几次就好）最后就可以开始开始使用ChatGPT！ 可以愉快的去玩耍啦！有问题不明白的可以私信我 也可以留评