第八届GAIR全球人工智能取机械会从论坛，于上午9！30正在深圳南山·博林天瑞喜来登酒店正式拉开帷幕。本次大会为期两天，由GAIR研究院取雷峰网做为粤港澳大湾区的AI标杆嘉会，GAIR自2016年开办以来，一直苦守“传承”取“立异”的双沉底色——从学界泰斗的传承，到华人顶会们的思惟接力，再到青年学者的锋芒展露，这里不只是手艺交换的平台，更是承载中国AI四十年成长回忆的家园。时隔四年，GAIR从海外沉返深圳从场。这四年来，大模子掀起巨浪、人工智能迈上更高舞台的四年，学问出产不再局限于保守径，财产变化更是按下“加快键”。值此岁末岁首年月的节点，GAIR如期赴约，用一场高质量的概念碰撞，为行业取公共回首科技高速的脚步，呈现AI时代的前沿洞见。12月12日的从论坛，延续GAIR一贯的学术前沿特色，设有：“AI之道：教育的从头定义”、“AI之术：范畴的范式沉构”两大研讨从题。当日，大会现场有十多位学者颁发出色，更有两场AI学术大咖激烈比武的高端对话，他们带来的前沿科技进展、财产实和经验和人文关怀，使这一天成为值得深度思虑的思惟盛宴。起首，是本次大会，工程院院士、皇家科学院院士杨强传授登台致辞。这一日也正好是杨强传授的华诞。揭幕式上，他回首GAIR八年来的举办汗青，如2020年齐聚GAIR怀想黄煦涛传授，2023年GAIR初次出海，大会一直正在记实AI范畴的薪火相传。他以“老伴侣”“家里人”的身份，陪着GAIR汗青，预祝大会成功，继续创制新的“第一次”。首位登场的嘉宾，是深圳理工大学教务长、深耕高档教育办理取学术研究数十年，赵伟院士了中国高档教育从逃逐迈向引领的全过程，对于 AI 给高档教育带来的冲击取机缘有着深刻洞察。正在演讲中，赵伟院士开篇点出 AI 对社会出产糊口的深刻影响，指出高档教育的次要表现正在学问发生、学生培育和教育办理三方面。起首正在学生培育方面，赵院士提出保守 “学问就是力量”“培育有用之才” 的需升级，大学应回归 “培育有用、有聪慧的人” 的素质，帮帮学生找到本身定位、明白专业标的目的取职业径。针对 AI 时代学生的特点取焦炙，深圳理工大学采纳 “加减替代” 的培育模式：减法上，删减微积分习题集等低效课程内容，压缩讲堂时长 20%、每周削减一天上课时间；加法上，要求大一学生必修两个学期人工智能导论，每周腾出一天进尝试室参取科研实践，同时强化书院本质教育；替代上，打算以智能 APP 代替保守教科书，更沉视适用能力培育。此外，学校还将推出科研取本质教育双成就系统，全面评价学生能力。正在高档教育办理方面，他指出保守消息系统雷同 “电子版德律风黄页”，无法应对智能性问题阐发，迭代为智能消息系统：弱智能层面可正在现有平台接入狂言语模子，实现初步智能阐发；强智能层面则让智能系统间接对接各子系统，实现及时响应、智能决策，同时降低办理成本、提拔现私程度。赵伟院士总结称，AI时代，高档教育的高层决策、中层办理到消息系统都有改变。人才培育模式要做加法、做减法、做迭代，做替代。有了人工智能之后会怎样样？“起首我们得活下去，我们也许能制人工智能的反，制了反也得活，不也得活，并且我认为我们会活得更好。”随后，中国工程院外籍院士、英国皇家工程院院士、欧洲科学院院士、科技大学首席副校长郭毅可，带来了以《人工智能取将来教育》为从题的。深耕学界多年的他，了AI取高档教育的演进交汇。他从生成式AI沉塑学问获取体例谈起，指出当下教育的对象曾经不只是孩子、也包罗机械，而两者之间存正在着意想不到的共性。借此，他引出了对教育范式即将转向的思虑。“现正在学问曾经无处不正在，本来的黄金变成了空气”，郭毅可正在开场便投下这句颇具分量的判断。由此，他进一步发问：教育曾以学问稀缺为前提，但正在生成式AI已成为“智能百科”的当下，我们事实要若何教取学？郭毅好笑说，本人是对AI成长很是乐不雅的人。正在他眼中，人工智能时代的教育，应从“学问传输”，转为培育学生的能力、猎奇心、进修自动性和共创认识。正在现场，他展现了本人取AI对话配合制做的表格，他们配合切磋出一个结论：人类攀爬智能颠峰需要履历三个境地：实、善、美。现在的生成式AI，已具备“实”的能力，即控制学问取现实。但郭毅可随即以“回形针最大化者”思惟尝试提示听众：一个只要效率、却缺乏价值判断的系统是的，因而，“善”取“美”也不成或缺。他继而注释，“善”对应着能力，“美”则是每小我奇特的展示。将来的教育，必需更沉视价值不雅、自省力、判断力和赏识力的培育，才能“创制智能的机械，去培育更伶俐的人”。而做为科技大学首席副校长，他正在中也骄傲地暗示港科大是“全球第一个颁布发表GPT是好工具、并正在讲授里普遍利用”的学校。但他也强调，教育和查核体例要因应时代而变，“若是学生还能用AI做弊，那就申明测验体例本身出了问题。”上午大会的沉头戏，是“从头定义教育：AI的取将来”为从题的圆桌论坛，杨士强传授取赵伟、郭毅可两位院士联袂带来一场深度对话。杨传授笑称，赵、郭两位校长均有海外留学任教、后回国开办新学校的经验，对当下AI取高档教育的变化应有亲身体味。圆桌过程中，三位嘉宾着眼于AI时代教育的焦点矛盾取变化径，环绕中外教育模式差别、社会对教育的过高档候、学生自从成长取裁减机制、AI对教育的赋能鸿沟等环节议题畅所欲言，现场金句频出，掌声不竭。赵伟院士起首暗示，当前AI正在教育转型方面不存正在所谓“弯道超车”，相反地，大师对教育抱有过高的期望值，将前沿手艺前进和教育全面地联系起来，现实长进步应取全社会相关，不克不及将这一沉担都落到师生的肩上。郭毅可院士也对赵院士的概念暗示了承认，他认为，“领先”是别人的话语系统，我们应创制一套自有的讲授，“现正在很大的问题是，我们底子不晓得本人走什么道。”郭院士进一步指出，AI已极大地将教育化，也同时为学生和教员都带来了更强的教育自从性。对自从进修的强调，也是教育系统的显著差别之一。他认为大学教育很是主要，比起反复多余的课程，更该当学生培育能力，特别是实践方面的能力。“所有的学问，你都能够从GPT那里获得，你要做的是寻找哪些学问、处理哪些问题。”接着三位嘉宾针对大学裁减制颁发了本人的见地，杨士强传授认为，裁减制有益于博士质量的提高，但这一轨制正在内地高校接管度不高。赵伟院士也举了英美高校的例子，暗示该当让学生“找到本人”，眼下的学历、专业、学校都有可能不适合本人，若是学生晓得了什么不适合本人，这是成功的，而非失败的表示。郭毅可院士则正在这一话题上分享了科技大学的实践，即入校先不选专业，只选初步的院系。他认为这一机制为学生供给了矫捷调整的空间，但也难以避免跟风抢手专业的环境。随后杨士强传授抛出了沉磅提问：对2025年当前的大学生而言，哪些能力将成为最主要的能力？AI下，现正在一所顶尖大学的焦点合作力表现正在哪些方面？郭毅可院士认为，学问的获取和回忆已不主要，主要的是使用学问的能力和沟通能力，不但是人取人的沟通，还有人取机械的沟通。其次是创制力，由于将来未必有那么多大公司的工做机遇，更看沉可否创制公司，通过AI制制想要的工具——AI会使这个社会更，使组织架构发生变化，“财政、人事都不消你做，你只需要做好组织架构。”而大学最环节的就是培育学生和教员，“大学的合作力最终的产物就是人。”赵伟院士则指出，好大学、勤学科有两个配合特征：都取数学、取母语言语文学系相关。大学的就是实善美，人文。学生到大学，不应当只学科技，越是到了人工智能的时代、手艺强制的时代，人文越凸显其主要性。现场不少不雅众积极举手提问，圆桌论坛几乎超时，杨士强院士笑着向赵伟、郭毅可二位校长提出“苛刻要求”：60秒内完成回覆。起首提问的是另一位从论坛嘉宾，南方科技大学副传授。她提到，国内不少孩子从小上补习班、做习题，没有时间认识世界、体验世界；AI呈现后，大师也担心孩子们总跟AI打交道，不会跳出虚拟世界世界，该若何对待此事，以及如何借帮AI来帮帮孩子们认识世界、体验世界和改变世界？郭毅可院士如许回覆：至多用AI帮帮进修、领会世界的时候，它是回覆问题，而不是你已有的学问，这曾经是第一步的改变了。赵伟院士则暗示，招考教育的现实不易改变，独一能做的就是正在校内减讲授、减刷题、减测验量，加上“体验”，通过体验让孩子体验到科研的欢愉，体验到人生的欢愉，找到本人，这是AI不克不及取代的工具。随后有不雅众提问，怎样分派孩子利用AI东西的时间和精神？赵伟、郭毅可两位院士都暗示，为了对付测验，利用是有事理的，但从久远来看孩子取AI是伴生的，迟早会接触到AI东西，障碍他们用AI是“开倒车”的行为。圆桌的最初有不雅众提问若何指导挖掘孩子的特长，郭毅可院士暗示，该当供给，让孩子发觉特长；针对杨士强传授进一步引申出的“扬长补短”，赵伟院士则暗示不但要找到特长，还要找到短板，补齐短板是没有用的，环节是扬长避短，这曾经是他第二次加入GAIR。持久处置智能机械人、人机协做系统及工业机械人手艺研究的小菅一弘传授，现在任职大学电气取电子工程系机械人系统讲席传授。演讲起头前，他回首了六年前正在GAIR曾播放的那支影片——正在2005年的世博会上展现“翩翩起舞”的舞伴机械人。而近年来，他取港大的团队把机械人使用研究标的目的锚定正在服拆市场里。小菅一弘指出，这个市场规模庞大、但智能化不脚。他起首展现了几组数据：到2030年，全球服拆市场价值估量会达到2。3万亿美元，然而，按照2019年的数据，即便正在机械人利用率最高的五个国度，纺织财产的机械人密度仍然很低。此中，总出产时间和成本的80%仍然用于物料搬运，且还有67%的劳动力集中于缝纫过程，包罗材料搬运环节。虽然已有半从动化的机械人，完成根基的服拆裁剪等操做，但这些机械仍需要人工操控，且细节处矫捷度不脚。例如，正在处置分歧格式和尺寸的服拆时，每次都要从头设置整个系统。小菅一弘取团队配合开辟了一系列手艺，包罗能够从织物堆中顺次抓取最顶部织物的被动式无致动器抓手，以及布料边缘高速检测、双臂机械手2D和3D裁剪制做，以及裁片对齐等。他用一系列缝纫机械人操做视频，活泼展现机械人的运做过程，缝纫涉及进针、出针、从动进布等多个环节，但“这个机械人能像人一样思虑，正在需要时共同扭转布料的标的目的”。不外，小菅一弘和他的团队并不只把研究逗留正在尝试室里，即即是小到对机械前进履态活动建模的功能，他们也找到了合适的落地场景：印花材料输送。他深知这套系统的贸易化，需均衡衣服本身制做成本取机械投入成本间的问题，分析考虑下，他们选定了“汽车座椅”这一场景。他提到，现在3D剪裁还高度依赖于高技术的操做员；而放眼3D剪裁涵盖的市场，汽车座椅品类产量高，且估计到2028年，这一市场的工业出产设备投入估计将达到3。63亿美元，但该细分赛道尚无从动化处理方案。小菅一弘还指出，正在中国、、东南亚和日本市场之外，最大的市场将会是欧洲——迫于高贵的人工，若是他们想继续正在服拆市场里占领一席之地，从动化已是必然选择。随后登场的，是科技大学传授、冯诺依曼研究院院长，IEEE Fellow贾佳亚。做为AI范畴的资深学者，贾佳亚传授曾正在GAIR 2019颁发以“AI多模态成长”为从题的。正在本次GAIR的会场，他分享了不少最新手艺，这些此前均未正在公共场所过多披露。例如2024年推出的多模态模子Mini-Gemini，本年新增完整中文语音系统，支撑长视频理解、无样本音色克隆及跨言语生成，处理中文语音系统紊乱的痛点。此外，智能图像生成编纂手艺丰盛：ControlNeXt轻量化操做可实现图像气概转换、动效生成等。而DreamOmni2仅2论理学生用500张卡半年完成，功能笼盖像素级编纂，更正在全新的笼统概念处置使命上展示出不凡实力。贾佳亚传授暗示，它无望成为正在开源系统里独一能跟nano-banana对齐的系统。正在大模子将来成长上，他提出环节思虑：当前Sacling Law是根基成长标的目的，但大模子成长需聚焦“改善神经元毗连体例”，让其正在划一数量的神经上变得更伶俐。从晚期的卷积神经收集，到后来的Transformer，都是正在改变神经元的毗连体例。他进一步强调，现正在大模子是“一次性进修”模式为从，需改革为人类“持续进修”式终身进修。取此同时，当前AI是“虚拟大脑”，将来需连系机械人等实体载体，通过四肢世界以缩小取人类差距。 贾佳亚总结称，AI取大模子将来将“机械+终身进修”连系模式，成长历程虽然可能迟缓，但这将是学界、业界将来5-10年的焦点标的目的。正在倾听了上午场多位分量级嘉宾的出色和会商后，大会于13！30继续进行。下战书场最先登场的，是KDD China、京东集团副总裁、IEEE Fellow郑宇传授，他带来了《时空AI：人工智能进入物理世界的根本理论和环节手艺》专题报告请示。郑宇传授指出，人工智能过往正在虚拟世界，如狂言语模子、数字孪生，取得显著成功，但实正的财产价值需进入物理世界——即问题取数据源于物理世界，通过、建模、阐发后反馈回物理世界，例如具身智能、无人驾驶、城市办理等范畴。而AI要正在物理世界阐扬价值，需面临三大挑和：一是数据稀缺，采集数据成本高、周期长。二是需要连系行业学问，当方针范畴的数据不脚时，需要进修更多范畴的学问，才能实现跨域数据融合。三是当前机械进修模子次要办事于天然言语、图像、声音，而非为时空而设，时间和空间属性难以捕获。会上，郑宇传授回首了时空AI的成长过程，并分享了空气质量监测和雄安智能城市等标杆案例。他提到，城市学问系统是城市数据向学问的径和方，以及城市学问对齐和复用的基准，包罗学问系统的内容、表达、发生和使用，可实现时空数据取其他数据的融合。城市计较可做为具身智能的方，而具身智能将成为城市计较的焦点组件 ，将来城市无望成为“庞大的具身智能体”。随后，做为雷峰网的“老伴侣”、第三次加入GAIR的胡侠传授带来《基于计较的狂言语模子高效办事》（Efficient LLM Serving via Lossy Computation）为从题的。胡侠传授持久研究机械进修、人工智能焦点手艺研发及多范畴落地使用，现任上海人工智能尝试室从任帮理、领军科学家，沉点环绕狂言语模子优化展开学术研究。此次胡侠传授从细小视角切入，正在平分享若何以“计较”为焦点的简略单纯算法，破解大模子长上下文处置瓶颈的难题。胡侠传授笑称，如许的解法是“用小学生的数学处理一个很是主要的大问题”。胡侠传授起首抛出一个场景：用户向LLaMA模子输入了一个稀有病问题，但LLaMA正在锻炼阶段并未接触过雷同数据，也未针对这类问题做过适配，因而无法给出精确谜底，往往会供给虚拟或虚构的谜底。针对这一障碍大模子大规模普及摆设的焦点瓶颈，他给出两种常规处理思：一是将相关册本、论文整合到prompt（提醒词）中提交给大模子，使其正在摆设或推理阶段具备对应学问支持；二是RAG（检索加强生成），输入prompt后，先通过搜刮引擎获取10篇相关文章，将这些文章内容融入提醒词再提交给大模子。但这两种处理思受限于模子长上下文处置能力，无法无效处理问题。针对这一痛点，胡侠传授基于两个环节点——参数精度无需过高、无需启用全数参数，提出“计较”，研发出两套可通过根本数学实现的简略单纯算法。第一套算法聚焦相对消息的优化，第二套算针对KV缓存（Key-Value Cache）的显存占用问题。胡侠传授笑说：“我就喜好做比力简单、比力容易、比力小的研究，可以或许极快提拔模子运转的效率。”他提到，因为这一方案具备易理解、易实现、易集成的特征，目前已获得普遍关心。接下来登场的，是之江尝试室科学模子总体部手艺总师薛贵荣，他带来了《科学根本模子：人工智能的下一个前沿》的从题演讲。正在演讲的开篇处，他提到，“AI的实正价值不只是写论文摘要，更主要的是构成可验证的成果。”薛传授指出，当前科学根本模子仍面对两大瓶颈：一是言语鸿沟，即依赖言语认知的模子难以冲破科学问题的表达局限。 二是科学数据复杂性，光谱、基因、地动数据等呈现了超高消息密度，如一张光谱消息量相当于1000张图片，人类30亿个基因可存储全球数据，而言语做为低维离散符号系统，远无法笼盖科学学问的高维空间。起首是将、基因、光谱等非文本科学数据为Token暗示，分派科学空间并同一编码，实现生命科学、材料科学等多范畴数据的拓扑化整合。其次通过动物迁徙取温度变化、城市P取夜光等案例，数据对齐对科学发觉的鞭策感化，例如基因数据取病理数据对齐可实现全流程基因突变的解析。薛传授同时提出了“大模子种子班”和“科学家工做坊”两项行动来鞭策取全球科学家的合做，并倡议全球，搜集科学范畴“最难问题”，呼吁通过协做加快AI+科学的研究。

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2025-12-16 07:45