至顶网个人商用频道 05月22日 北京消息 2018年5月16日至18日,第二届世界智能大会(WIC2018)在天津梅江会展中心成功举行。本届大会以“智能时代:新进展、新趋势、新措施”为主题,持续打造中国最具权威、最具规模的智能科技领域世界盛会。大会云集众多国内外著名企业家和相关领域专家,共同分享和研讨智能科技前沿话题。
AMD Radeon 技术事业部(RTG)高级副总裁David Wang(王启尚)负责有关 AMD 显卡工程研发的方方面面,包括 AMD 显卡产品的技术战略、架构、硬件和软件。David受邀出席了17日的主论坛 并发表了“AMD产品策略与AI战略”为题的主题演讲。David认为:“机器学习是人工智能领域的一项快速发展的科技。该科技主要受四个方面影响:大数据、深度学习算法、计算引擎和软件平台,这四个方面的提升能够使应用开发更简单快捷。而近年来,这四个主要方面的改进推动了机器学习的爆炸式增长”
David Wang,AMD高级副总裁,负责Radeon技术事业部研发
在演讲中,David介绍了AMD 人工智能策略与产品优势:“AMD的人工智能策略就是为不同机器学习的应用,提供不同的优化解决方案。比如,AMD CPU善于推理计算、GPU善于训练和推理计算、APU则善于边缘计算。AMD是唯一一个可以同时提供CPU加上GPU解决方案的公司,AMD的CPU+GPU平台能够有更多更快的连接性,提供更好的扩展性以及降低拥有成本。更重要的是,AMD正在与合作伙伴一同开发开源的软件生态系统,来整合不同的硬件与软件,启迪创新,扩展合作。”
最后,David 表示:“AI芯片的市场很大,AMD希望能够为这个快速增长的市场带来更好的产品。我们也期待与合作伙伴一起打造开放的生态系统,让我们能够扩大市场,提供更多的选择,引领更多的创新,创造更多双赢的佳绩。”
David Wang 在主论坛上发表演讲
大会期间, AMD图形与深度学习技术理事Allen Rush在 16日举行的“前沿:智能科技与产业创新”论坛上,发表了以“AI和机器学习的技术趋势与AMD策略”为题的演讲,从专业的技术角度分享了机器学习的知识与应用,并探讨了AI、机器学习的发展现状以及AMD在该领域的优势。Allen表示:“在这个数据大爆炸的时代,人工智能和机器学习拥有广泛的应用市场。AMD拥有针对AI和机器学习的高性能Radeon Instinct加速卡,并且拥有开放式软件平台ROCm,能够为更广泛AI和机器学习的制作与应用提供动力。”
好文章,需要你的鼓励
韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。