主题演讲

AI领域几经起伏,终于迎来了全面发展与落地的黄金时期。如何看待AI的下一个十年?未来AI技术又会出现哪些创新?本专题将以宏观环境、政策导引、前沿技术作为核心内容,站在企业技术领导者的角度来解读人工智能的技术现状与趋势、从业者需要关注的研究发现以及前沿技术在业界产生的影响。
联席主席

崔康

51CTO 副总裁兼总编、AISummit大会总策划

AI驱动下的搜索与推荐

数字化转型浪潮催生了搜索推荐技术的新的演进,比如:传统检索引擎升级转变为AI 引擎、搜索重点也从通用搜索转移到精细化的垂直搜索,推荐技术也进一步迎来了与智能算法深度融合的阶段。本专题中,搜索与推荐领域的资深专家将从业务实践的角度,分享智能搜索与推荐领域的前瞻思考。
出品人

刘占亮

北京智源人工智能研究院智能信息处理技术创新中心技术负责人

MLOps最佳实践

人工智能在企业规模化应用中,存在诸多难点与挑战,比如:研发上线周期长,效果不及预期,数据和模型难匹配等。MLOps应运而生,可以有效加速模型上线并持续发挥作用。本专题将围绕研发运维周期、持续训练和持续监控、模型版本和血缘、数据线上线下一致性、高效数据供给等热点方向,共同探讨MLOps的前沿趋势和最佳实践。
出品人

谭中意

开放原子基金会 TOC副主席、LF AI & Data TAC成员

机器学习性能优化之路

机器学习领域,企业对于算法的性能要求不断提升。如何保证系统的稳定性?如何用工程手段解决样本不足和模型实时性问题?如何提高易用性?相信本专题能给出答案。
出品人

张扬

大搜车集团AI中心负责人、资深总监

计算机视觉应用与创新

计算机视觉(CV)作为AI技术的急先锋,它是很多创新型关键技术的基础。而日益多元的应用场景也让计算机视觉的研究焕发新的气象。 本专题中,CV领域的专家将带来视频质量监控、视频智能创作、自动驾驶等多个场景的深度解析,探讨计算机视觉的前沿应用与实践。
出品人

李静

阿里巴巴 优酷技术中心总监、摩酷实验室负责人

智能语音的应用与探索

智能语音即声音信息在人机间的交互模拟,是AI三大核心基础技术之一(机器视觉、智能语音和机器学习),同时也是人工智能落地最早的技术之一。随着相关技术的不断成熟,智能语音技术已经逐渐进入加速应用阶段,在车载语音、智慧教育、智慧医疗等领域都将出现其身影。本专题中,多位应用领域的专家将带来语音识别算法、语音合成与处理等多场景解读,讲解智能语音技术的企业级应用与探索。
出品人

宋旸

作业帮首席算法专家、智能中台负责人

元宇宙下的应用与实践

人工智能特别是认知智能的发展快慢,直接会影响“元宇宙”的发展节奏。元宇宙世界需要更智能的算法进行处理,以满足元宇宙建设和用户需求,特别是用户感知的人机智能交互能力和元宇宙治理模式的超大规模的数据集处理方面,是元宇宙何时能够实现的关键控制点,而这些方面的突破又要依赖认知智能的发展!

转型中的智慧金融

数字化、智能化浪潮席卷各行各业,作为现代经济的血脉,金融产业正处于变革的风口浪尖,智慧金融的发展正在全面提速。更多的AI技术应用于金融风控、流程覆盖以及智能应用解决方案。本专题中,金融科技领域的专家将带来新一代智能技术在金融行业中的多场景应用。
出品人

邓江

中关村科金副总裁、金融事业部总经理

算法模型的创新之道

算法与模型是人工智能的灵魂。可解释、自学习、多模态将成为进一步地发展方向。不同算法与模型的有机结合,也成为了实际应用中的主流选择。本专题由资深算法专家就人工智能领域的算法和模型进行深度剖析,探讨人工智能算法和模型的发展趋势。
出品人

王明轩

字节跳动AI Lab机器翻译负责人

人工智能前沿探索

随着深度学习技术应用的不断深化和产业化步伐的逐步加快,AI技术的发展也面临着不少挑战,一方面主流技术依然有较大的探索空间,另一方面下沉场景的业务需求也提出了新的问题。本专题就人工智能领域多应用场景的前沿技术发展进行讨论,多位技术专家以应用为切点进行展开,深入分析人工智能领域的前沿探索。
出品人

黄鸿波

西山居人工智能技术专家

AI赋能产业实践

伴随计算机视觉、语音识别、机器学习、算法、模型等技术的优化,以及产业结构的不断完善,人工智能具备了更丰富的应用场景,比如风控评估、工程运维、生物制药、物流货运等领域应用,同时加速了AI产业的结构升级。本专题中,人工智能领域的资深专家将从产业实践的角度,分享人工智能下游应用的技术思考。
出品人

张鑫玮

51CTO副总编

崔康

51CTO 副总裁兼总编、 AISummit大会总策划

开场致辞

这次大会从启动到举办用时近六个月,先后邀请超过100位人工领域技术专家进行前期筹备工作,最终呈现10大专题,49场分享的精彩大会内容。本次分享就,AISummit全球人工智能技术大会举办的意义进行了解析,就AI技术现阶段的意义及产业融合中的矛盾与问题进行了剖析,对本次大会核心理念进行了高度的凝练与概括,提出了“科技向善”的核心要义。

窦志成

中国人民大学 高瓴人工智能学院副院长

下一代智能搜索技术展望

搜索引擎从诞生之初到现在已经有二十多年,其形式和架构一直没有发生很大改变。随着互联网的发展和智能设备的普及,我们对信息,尤其是复杂信息的需求日益高涨,传统的搜索方式然无法满足。本次分享,对新一代智能搜索技术的发展趋势和核心特征进行了解读,同时就交互式、多模态、可解释搜索、及以大模型为中心的去索引化搜索等技术做出了详尽分析。

田渊栋

Meta/Facebook 人工智能研究院研究员及高级经理

现实世界场景决策的机遇与挑战

近年来,深度学习在处理自然数据输入(如计算机视觉、语音识别和自然语言处理)方面成绩斐然。然而,怎样用深度神经网络来处理结构化的数据,(如日志,优化问题的结构化描述,代码),为一些离散优化问题找到一条替代人力启发式策略的神经网络方案,仍然是个未解决的问题。本次分享,将介绍如何使用强化学习和搜索方法搭配神经网络,从而寻找复杂优化问题的启发式算法。涉及到的应用领域包括:化简符号表达式、在线事务调度、神经网络架构搜索。

潘青华

科大讯飞 研究院副院长

人工智能技术发展趋势探讨

AI核心技术持续进步,向多模态融合感知和软硬一体发展,AI技术应用广泛落地,赋能各行各业,给予行业更优解决方案,但是目前还存在很多挑战。 本次分享就如何形成更自然、情感贯穿、虚实结合的交互方式,如何形成行业解决方案、软硬一体,数据贯穿,持续进化,人机协同的复杂智能系统等问题进行回答。

周宗伟

谷歌 资深工程师及高级经理、MLPerf团队负责人

影响谷歌人工智能芯片设计的十点认识

随着数年来计算机处理器摩尔定律的失效,机器学习和人工智能应用日趋广泛,均带动了对于算力需求的爆发式增长。在这种趋势下,谷歌率先发现并提出了基于特定领域处理器(DSA)的解决方案。本次分享从人工智能应用、芯片设计、软硬件协同演进等方面总结谷歌内部的十点认识,就其对新一代推理芯片的架构、设计的影响进行梳理,并对谷歌芯片、软件的协同演进进行了解读。

项亮

火山引擎 机器学习系统负责人

大规模机器学习算力的技术演进

从2014年深度学习热度提升开始,到今天GPU的算力提升了几十倍。提升算力给业务带来了巨大的影响,无论是对推荐广告、CV、NLP等都有巨大的效能提升,同时也为大模型的落地做了铺垫。本次分享,就大模型落地重所遇到的技术难点和边界收益递减等问题进行回答,及对近几年和未来算力发展进行解读,同时对算力与机器学习行业间的促进与影响进行深入剖析。

刘屹

微软Bing 广告文本生成算法负责人

多样化搜索广告文本生成及在线实时匹配

广告文本生成的过程中,需要系统具备离线及在线系统,并且需要生成模型有预训练、引导式文本生成、文本质量评价、增强学习等细分生成模型,同时需要保证在线文本能够进行实时匹配。本次分享以微软Bing DeepGen项目为例,介绍了广告文本生成技术,包括系统简述、基础和多样化生成模型,广告在线文本实时匹配的算法模型及模型特征,及商业影响。

AI驱动下的搜索与推荐

数字化转型浪潮催生了搜索推荐技术的新的演进,比如:传统检索引擎升级转变为AI 引擎、搜索重点也从通用搜索转移到精细化的垂直搜索,推荐技术也进一步迎来了与智能算法深度融合的阶段。本专题中,搜索与推荐领域的资深专家将从业务实践的角度,分享智能搜索与推荐领域的前瞻思考。

数字化转型浪潮催生了搜索推荐技术的新的演进,比如:传统检索引擎升级转变为AI 引擎、搜索重点也从通用搜索转移到精细化的垂直搜索,推荐技术也进一步迎来了与智能算法深度融合的阶段。本专题中,搜索与推荐领域的资深专家将从业务实践的角度,分享智能搜索与推荐领域的前瞻思考。

MLOps最佳实践

人工智能在企业规模化应用中,存在诸多难点与挑战,比如:研发上线周期长,效果不及预期,数据和模型难匹配等。MLOps应运而生,可以有效加速模型上线并持续发挥作用。本专题将围绕研发运维周期、持续训练和持续监控、模型版本和血缘、数据线上线下一致性、高效数据供给等热点方向,共同探讨MLOps的前沿趋势和最佳实践。

人工智能在企业规模化应用中,存在诸多难点与挑战,比如:研发上线周期长,效果不及预期,数据和模型难匹配等。MLOps应运而生,可以有效加速模型上线并持续发挥作用。本专题将围绕研发运维周期、持续训练和持续监控、模型版本和血缘、数据线上线下一致性、高效数据供给等热点方向,共同探讨MLOps的前沿趋势和最佳实践。

机器学习性能优化之路

机器学习领域,企业对于算法的性能要求不断提升。如何保证系统的稳定性?如何用工程手段解决样本不足和模型实时性问题?如何提高易用性?相信本专题能给出答案。

机器学习领域,企业对于算法的性能要求不断提升。如何保证系统的稳定性?如何用工程手段解决样本不足和模型实时性问题?如何提高易用性?相信本专题能给出答案。

计算机视觉应用与创新

计算机视觉(CV)作为AI技术的急先锋,它是很多创新型关键技术的基础。而日益多元的应用场景也让计算机视觉的研究焕发新的气象。 本专题中,CV领域的专家将带来视频质量监控、视频智能创作、自动驾驶等多个场景的深度解析,探讨计算机视觉的前沿应用与实践。

计算机视觉(CV)作为AI技术的急先锋,它是很多创新型关键技术的基础。而日益多元的应用场景也让计算机视觉的研究焕发新的气象。 本专题中,CV领域的专家将带来视频质量监控、视频智能创作、自动驾驶等多个场景的深度解析,探讨计算机视觉的前沿应用与实践。

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