Khám phá Bờ Rìa Mới của Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo

Khai mạc Hội nghị Toàn cầu về Phát triển và Ứng dụng Trí Tuệ Nhân Tạo (AICon)

Hội nghị Toàn cầu về Phát triển và Ứng dụng Trí Tuệ Nhân Tạo (AICon) cùng Triển lãm Sinh thái Ứng dụng Đại Mô hình (Big Model Application Ecosystem Exhibition) sẽ chính thức mở cửa vào ngày 17 tháng 5. Chủ đề của hội nghị này là “Tương lai Thông Minh, Khám Phá Vô Cùng Khả Năng của AI”. Nếu bạn quan tâm, hãy nhấp vào “Đọc Thêm” để xem thêm chi tiết.

Báo cáo Theo Dõi Mô Hình Lớn Quý 1 năm 2024 tại Trung Quốc

Báo cáo Theo Dõi Mô Hình Lớn Quý 1 năm 2024 tại Trung Quốc đã chính thức được công bố! Sự ra mắt của mô hình Sora từ OpenAI và dự án GR00T của NVIDIA, cùng với những đột phá trong robot hình người và sự xuất hiện của các tác nhân thông minh mã hóa, đang mở ra một kỷ nguyên mới cho mô hình lớn trong AI. Trong xu hướng song hành giữa mã nguồn mở và không mã nguồn mở, việc đánh giá các công cụ viết và tạo trình chiếu AI đã thể hiện tiềm năng to lớn của AI trong việc tạo nội dung và biểu diễn thị giác. Trung tâm Nghiên cứu InfoQ mời bạn cùng chứng kiến ​​cách làn sóng AI đang định hình tương lai.

Tìm Hiểu về Robot Thông Minh Hình Người

Chúng tôi rất vinh dự được chào đón Gi Chao, nhà khoa học hàng đầu về robot hình người tại Tập đoàn USTC IFLYTEK. Gi Chao đã làm việc lâu dài trong lĩnh vực công nghệ phần cứng và sản phẩm cho robot, đặc biệt là trong lĩnh vực tương tác con người – máy móc, trí tuệ cơ thể và điều khiển học máy tăng cường. Trong bài phát biểu của mình, ông sẽ tập trung vào việc khám phá các sáng kiến đổi mới trong lĩnh vực robot thông minh hình người sử dụng mô hình lớn. Điều này liên quan đến việc tích hợp AI, chế tạo cao cấp và vật liệu mới tiên tiến vào robot hình người, mang lại cơ hội cách mạng cho ngành công nghiệp tương lai. Ông sẽ phân tích sâu về xu hướng phát triển của ngành công nghiệp robot thông minh, chỉ ra tình trạng hiện tại và các vấn đề, cũng như thảo luận về các công nghệ cốt lõi và tích hợp hệ thống dựa trên sự đột phá về khả năng nền tảng của mô hình lớn. Ngoài ra, ông sẽ chia sẻ kết quả và tiến bộ của USTC IFLYTEK trong lĩnh vực này, cũng như lời kêu gọi xây dựng sinh thái công nghiệp AGI + Robot.

AI Trong Nghiên Cứu Khoa Học Mới: Đổi Mới Ngành Năng Lượng

Chúng tôi rất vinh dự được chào đón Tiến sĩ Wang Xiaoxu, Giám đốc Nghiên cứu Vật Liệu Cao cấp tại Tập đoàn Shentu. Ông có nền tảng dày dặn kết hợp với kinh nghiệm quý giá từ việc hợp tác nghiên cứu – sản xuất – ứng dụng và thực hiện các dự án. Ông sẽ trình bày một bài giảng chuyên sâu với chủ đề “AI Hỗ Trợ Mô Hình Nghiên Cứu Khoa Học Mới: Thay Đổi Ngành Năng Lượng”. Ông sẽ phân tích sâu về những thách thức phức tạp mà ngành năng lượng phải đối mặt khi cải tiến pin và tiết lộ các xu hướng mới nhất trong việc ứng dụng AI trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học.

Trong bài giảng của mình, Tiến sĩ Wang sẽ đi sâu vào tình hình hiện tại và xu hướng tương lai của ngành năng lượng, nhấn mạnh vai trò then chốt của nghiên cứu phát triển vật liệu pin trong việc thúc đẩy sự phát triển vượt bậc của ngành. Ông sẽ tập trung vào cách mô hình nghiên cứu khoa học mới “AI for Science” đang tiêm vào lực lượng chuyển đổi cho ngành nghiên cứu năng lượng, đặc biệt là kỹ thuật pin. Phần thảo luận này sẽ tập trung sâu sắc vào cách công nghệ AI đang góp phần cách mạng hóa việc đổi mới mô phỏng pin và mô hình lớn trong việc dự đoán chính xác hiệu suất pin và tối ưu hóa thiết kế pin.

AI Sinh Sản và Nghiên Cứu Protein

Chúng tôi rất vinh dự được chào đón Giáo sư Zheng Zaixiang từ nhóm nghiên cứu ByteDance. Ông có nền tảng học thuật phong phú và nhiều thành tựu nghiên cứu. Giáo sư Zheng sẽ trình bày một bài giảng với chủ đề “Làm Thế Nào AI Sinh Sản Hỗ Trợ Nghiên Cứu Protein”. Ông sẽ thảo luận sâu về tầm quan trọng của nghiên cứu protein trong thế giới thực và các ứng dụng tiên tiến của AI trong lĩnh vực này.

Trong bài giảng của mình, Giáo sư Zheng sẽ giới thiệu các tiến bộ gần đây của ByteDance trong việc nghiên cứu “AI Sinh Sản Hỗ Trợ Nghiên Cứu Protein”. Đặc biệt, ông sẽ tập trung vào cách sử dụng công nghệ AI sinh sản quy mô lớn, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và mô hình lan truyền xác suất (Diffusion Models), để xây dựng và triển khai mô hình protein cơ bản thống nhất, chung và mạnh mẽ.

Qua bài giảng của ông, khán giả sẽ hiểu được cách AI sinh sản có thể đóng vai trò trong việc mô hình hóa và thiết kế protein, cũng như cách sử dụng dữ liệu protein khổng lồ để giải phóng các khả năng mới trong nghiên cứu protein.

Từ khóa:

• Trí tuệ nhân tạo
• Mô hình lớn
• Robot hình người
• Năng lượng tái tạo
• Protein