4月18日,智东西2024中国生成式AI大会(GenAICon2024)召开,中科曙光受邀参会并正式发布了最新的技术研究成果:AI技术软件栈DAS。
曙DAS是曙光软件生态的核心,依托基础硬件系统及开发工具栈,结合储备的高效算子库、框架及组件等,进一步提升AI全栈优化能力。该软件栈提供从基础算子、框架工具到扩展组件等多层次的计算服务,通过搭建“算力、软件、平台”的AI全栈能力,旨在为千万客户提供便捷高效的智能计算解决方案。
DAS为用户打造了先进的人工智能实训平台,提供了包括数据处理、算法开发和模型训练在内的一系列智能计算服务,为开发者、使用者、创作者提供丰富的灵感和创意,有效提高工作效率。
固计算之基、强研发之力、优运营之效。中科曙光AI技术软件栈打造集“研发、应用、生产、运营”于一体的完整AI生态链,为数字金融、智能驾驶、生物医疗、智慧通信等领域全景赋能。
目前,DAS已经在政府、互联网、运营商、科教等关键行业领域应用实践,为行业的数字化与智能化发展注入新的活力和动力。中科曙光将以DAS技术软件栈为契机,持续构筑软硬一体的人工智能应用生态,推动智能技术的应用和普及,为产业数智化升级提供新动能。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。