为进一步做好第六届世界智能大会整体保障筹备工作,大会组委会秘书处于4月18日组织30余家保障组成员单位共赴国家会展中心(天津)召开保障工作动员部署会及现场踏勘活动。会议由大会组委会秘书处执行秘书长任丽伟主持。天津市工业和信息化局副局长周胜昔出席并讲话。市政府办公厅大型活动工作处和各保障单位相关部门负责同志参加。
会上,任丽伟执行秘书长首先向与人员介绍了大会目前筹备及整体策划设计情况,随后各单位分别就所负责的保障分工发表建议和意见,纷纷表示将全力做好保障任务,确保大会顺利召开。
周胜昔副局长在讲话中表示,世界智能大会已经连续成功举办5年,在各方的共同努力和保障配合下,向社会各界展示了智能科技领域的创新发展成果,得到了社会各界的认可,代表大会组委会向各单位长期以来的辛勤付出表示由衷的感谢,同时要求大会组委会秘书处将各项建议做好梳理,形成清单,逐项解决,各项工作加强及时沟通,做到提前动手,提早沟通,与各单位携手并进办好本届大会,为喜迎党的二十大献礼。
会后,还开展了现场实地踏勘,各相关单位结合整体策划设计情况对场地功能、区域布局、周边规划等细节进行了实勘实测。
下一步,大会组委会秘书处将进一步统筹协调好各分项保障任务,精心组织多方联动与协同,积极落实及早相应、及时互通的工作要求,与各保障单位同心协力、同向发力,全力落实好大会各项保障工作。
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。