[中国,上海,2022年9月2日] 昇腾人工智能生态大会在上海隆重举行。会上,智能流体力学产业联合体正式成立,将以昇腾AI等自主创新人工智能技术为基础,通过AI与流体力学领域深度融合,使能科研创新。
智能流体力学产业联合体成立仪式
智能流体力学产业联合体是在中国空气动力学会指导下,由唐志共、吴光辉、鄂维南院士为代表的产业界领军人物和30多家全球头部流体力学高校、科研院所与龙头企业共同组建的产业联合体。联合体将以昇腾AI等人工智能技术为基础,推动AI与流体力学的深度融合,加速流体力学领域的科研创新、技术进步、产业升级、人才培养,为飞机、高铁、轮船等制造业提质增效。
中国科学院院士、中国空气动力学会理事长唐志共院士在致辞中指出,流体力学是关乎国计民生、大国重器的重要基础科学,人工智能与流体力学的结合为流体力学的研究带来全新范式,助推技术全面升级和产业高速发展!
中国工程院院士、中国商飞首席科学家吴光辉、华为昇腾计算业务总裁张迪煊、华为中国政企数据中心解决方案总裁常成,以及来自全国顶尖高等院校、科研院所的多位嘉宾出席启动仪式,见证智能流体力学产业联合体成立的高光时刻。
未来,联合体将以国家重大战略需求、行业和企业实际需求为任务目标,有效整合产、学、 研、用各方资源,充分利用西安未来人工智能计算中心等自主创新的AI算力基础设施资源,在流体力学领域开展基础研究、技术研究和产品研制。同时,联合体还将搭建完善的信息交流、公共技术和产业服务平台,充分调动各方资源优势,围绕流体力学打造自主创新的软硬件产业生态,助力中国大制造腾飞。
好文章,需要你的鼓励
多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。