为了进一步推进落实大会平行论坛筹备工作,近日,大会组委会秘书处组织平行论坛举办相关单位赴国家会展中心(天津)召开平行论坛沟通协调会并现场踏勘。
会上,组委会秘书处执行秘书长任丽伟向各论坛举办单位介绍了第六届大会的整体情况、会议室安排及场地搭建等相关内容。现场踏勘中,秘书处也针对论坛举办单位提出的场馆周边配套服务、采访休息室等有关问题进行逐一解答并提出建议。
接下来,组委会秘书处将发挥统筹协调作用,进一步完善筹备运行机制,定期组织踏勘、推演,做好分阶段重点工作布置,强化沟通对接,打造一批高规格、高质量的精品论坛!
【精彩抢先看】
首批高峰论坛名称正式对外公布:
智能制造高峰论坛
车联网先导应用创新发展国际高峰论坛
5G+工业互联网(天津)高峰论坛暨企业数智化转型产业联盟成立大会
“双碳”目标下的数字经济发展国际高峰论坛
“科创中国”开源创新与信创产业发展高峰论坛
“科创中国”智能科技助力“双碳”高峰论坛
数字健康高峰论坛
城市能源革命高峰论坛
国家新一代人工智能创新发展试验区暨第四届工业互联网发展高峰论坛
智能交通高峰论坛
媒体智能高峰论坛
世界数字友好大会暨中国能源周
好文章,需要你的鼓励
来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。
这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力:只需两个特殊训练的向量,冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇,而非传统的逐词生成。研究者发现,这种能力要求特定的输入排列方式,且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力,还为快速文本重建开辟了新方向。
腾讯混元团队提出的"ConciseR"是一种通过两阶段强化学习实现大模型简洁推理的新方法。研究遵循"先走后跑"原则,先确保模型具备准确推理能力,再优化输出简洁性。第一阶段通过改进的群体相对策略优化(GRPO++)提升推理能力,第二阶段通过长度感知的群体相对策略优化(L-GRPO)减少输出长度。实验结果显示,该方法在AIME、MATH-500等多个基准测试中既减少了输出长度(平均20%以上),又保持或提高了准确率,展现出高效率-高准确率的理想平衡。
这项由香港科技大学团队开展的研究首次全面评估了压缩对大语言模型Agent能力的影响。研究发现,虽然4位量化能较好地保留工作流生成和工具使用能力(仅下降1%-3%),但在实际应用中性能下降达10%-15%。团队提出的ACBench基准测试横跨工具使用、工作流生成、长文本理解和实际应用四大能力,评估了不同压缩方法对15种模型的影响。结果显示,AWQ量化效果最佳,蒸馏模型在Agent任务上表现不佳,大型模型对压缩更具韧性。研究还提出ERank等创新分析方法,为实际部署提供了切实指导。