3月28日上午,“昇騰新動力 DeepSeek新紀元”主題沙龍在沈陽人工智能計算中心舉行?;顒訁R聚了遼寧沈陽政產(chǎn)學研用等領(lǐng)域代表,共同探討智能化時代如何通過普惠算力推動千行百業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級,以及以沈陽人工智能計算中心為代表的數(shù)智基礎(chǔ)設(shè)施,如何結(jié)合昇騰技術(shù)生態(tài)推動沈陽乃至東北高質(zhì)量發(fā)展。
沈陽人工智能計算中心:東北算力網(wǎng)絡(luò)的“領(lǐng)航者”
沈陽人工智能計算中心作為東北首個接入中國算力網(wǎng)的節(jié)點,已建成450P人工智能算力,并獲國家新一代人工智能公共算力開放創(chuàng)新平臺資質(zhì)。計算中心負責人介紹,其“一中心四平臺”模式通過公共算力服務(wù)、應(yīng)用創(chuàng)新孵化、產(chǎn)業(yè)聚合發(fā)展及科研人才培養(yǎng),為本地企業(yè)提供普惠算力支持。目前,中心已與200余家生態(tài)伙伴孵化330余個解決方案,舉辦200余場產(chǎn)業(yè)活動,并聯(lián)合多個伙伴客戶共同打造行業(yè)標桿應(yīng)用。此外,中心認證成為“華為授權(quán)培訓服務(wù)伙伴”,開設(shè)AI課程,培養(yǎng)實戰(zhàn)型人才,推動“產(chǎn)學研”深度融合。
圖、“昇騰新動力 DeepSeek新紀元”主題沙龍在沈陽舉行
東北大學深部工程大模型:從經(jīng)驗到智能的跨越
東北大學深部金屬礦智能開采與裝備全國重點實驗室團隊基于昇騰算力,研發(fā)了國內(nèi)首個深部工程大模型。該模型通過TB級復(fù)合知識庫和KAG技術(shù),實現(xiàn)深部巖石力學垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)問答與推理、微震監(jiān)測數(shù)據(jù)智能分析與評估、地質(zhì)條件智能解析、監(jiān)測與預(yù)警日報編制智能體等功能,效率較傳統(tǒng)方法提升45%-90%。例如,某交通隧道項目通過模型分析,現(xiàn)場數(shù)據(jù)分析耗時降低83%。大模型讓科研人員從重復(fù)勞動中解放,專注于創(chuàng)新, AI已成為深地工程不可或缺的工具。
圖、東北大學分享深部工程AI大模型
AI+醫(yī)療賦能體:從輔助診斷到科研創(chuàng)新
東軟集團推出的“添翼”醫(yī)療賦能體系列,覆蓋醫(yī)學影像分析、臨床科研、醫(yī)事服務(wù)、病歷質(zhì)控、患者服務(wù)等八大場景,并與昇騰算力結(jié)合,陸續(xù)推出臨床醫(yī)生助手、患者服務(wù)、衛(wèi)健、醫(yī)保智能管理等AI醫(yī)療一體機,為臨床醫(yī)生解決事務(wù)工作繁瑣、病歷書寫效率低、病歷質(zhì)控難度大等問題。東軟集團已聯(lián)合沈陽盛京醫(yī)院落地首臺DeepSeek一體機,未來計劃在更多場景及領(lǐng)域落地實踐,推動AI+普惠醫(yī)療。
圖、東軟集團分享AI+普惠醫(yī)療解決方案
AI+新能源:電網(wǎng)智能化的“新引擎”
遼寧岳能科技聯(lián)合沈陽人工智能計算中心,為鐵嶺國網(wǎng)打造供電服務(wù)虛擬培訓師、AI營銷助手、物資速篩精靈、智能調(diào)度員等應(yīng)用,實現(xiàn)營銷轉(zhuǎn)化率提升28%?;跁N騰的學習框架,實現(xiàn)電網(wǎng)多部門數(shù)據(jù)安全共享,分布式能源承載能力測算效率顯著提高。未來岳能科技將拓展更多新能源調(diào)度場景,助力“雙碳”目標實現(xiàn)。
圖、遼寧岳能科技分享AI+新能源調(diào)度
AI+病理影像分析:病理診斷的“智能革命”
沈陽碳卡智造的AI病理圖像分析系統(tǒng),通過5年研發(fā)攻克早期癌癥漏診難題。系統(tǒng)結(jié)合眼動儀數(shù)據(jù)訓練大模型,診斷速度達30秒/例,覆蓋全國20余家醫(yī)院。碳卡負責人表示,未來人工智能并不會替代醫(yī)生,而是通過AI經(jīng)驗傳承提升基層診療水平。
圖、沈陽碳卡智造分享AI+病理影像分析
挑戰(zhàn)與機遇:算力生態(tài)構(gòu)建與未來展望
盡管AI應(yīng)用蓬勃發(fā)展,行業(yè)仍面臨數(shù)據(jù)孤島、人才短缺等挑戰(zhàn)。未來算力需求將呈爆發(fā)式增長,需加強產(chǎn)學研協(xié)同,推動數(shù)據(jù)標注、算法優(yōu)化等環(huán)節(jié)創(chuàng)新。昇騰將持續(xù)適配DeepSeek等大模型,優(yōu)化推理性能,助力企業(yè)降本增效。
昇騰不僅是算力底座,更是生態(tài)紐帶,沈陽人工智能計算中心秉承開放合作創(chuàng)新精神,聯(lián)合產(chǎn)業(yè)各方以普惠算力賦能千行百業(yè),書寫智能時代的東北篇章。
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浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學、編程等任務(wù)上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。