9月25日,由国家先进计算产业创新中心、合肥市数据资源局指导,合肥市高新区与合肥市大数据资产运营有限公司联合举办的长三角先进计算高峰论坛在合肥市政务中心举行。合肥市委常委、常务副市长罗云峰出席论坛。
会上,合肥、上海、昆山、浙江等单位共同发起成立“长三角先进计算联盟”。
近年来,合肥聚焦信息、能源、健康等重点领域,集中突破一批核心技术、关键技术,以高能级平台支撑高质量创新,不断深化长三角地区战略合作。在此背景下,旨在建立区域协同机制、打造信息共享平台的“长三角先进计算联盟”的成立意义重大。
活动现场,合肥市数据资源局局长陈睿在致辞中表示,对合肥来说,从过去“我们与长三角”,变成“我们的长三角”,意义重大。长三角一衣带水,建立长三角地区先进计算区域合作的新机制,要集中三省一市的优势计算资源,全面提升长三角先进计算综合应用服务能力,以打造先进计算资源共享的新格局。
国家先进计算产业创新中心主任历军表示,成立长三角先进计算联盟,是推动长三角一体化发展新举措。联盟通过发挥内部资源联动机制实现优势互补,以吸引先进计算产业链在长三角区域聚集,助力推动区域产业发展升级。
活动中,合肥综合性科学中心入库项目的多个建设单位、安徽省气象台等单位与合肥先进计算中心举行战略用户签约仪式。合肥先进计算中心是深度融合大数据、云计算、人工智能等先进计算技术,构建统一的开放共享先进计算交叉研究与公共服务平台,其建设和运营将有效支撑基础科学研究和新兴产业创新,推动实现高新技术产业聚集,提升区域科技实力。
好文章,需要你的鼓励
卢森堡大学研究团队开发的RLDP框架首次将强化学习应用于差分隐私优化,创造性地解决了AI训练中隐私保护与模型效果的矛盾。该方法如同智能教练,能动态调整隐私保护策略,在四种语言模型上实现平均5.6%的性能提升和71%的训练时间缩短,同时增强了抗隐私攻击能力,为敏感数据的AI应用开辟了新路径。
这项由北京大学人工智能研究院完成的研究,首次从数据压缩理论角度揭示了大型语言模型存在"弹性"现象——即使经过精心安全对齐,模型仍倾向于保持预训练时的行为分布。
腾讯混元团队联合北京大学提出MixGRPO技术,通过混合ODE-SDE采样策略和滑动窗口机制,将AI图像生成训练效率提升50%-71%,同时在多项人类偏好评估指标上超越现有方法。该技术采用"从难到易"的渐进优化策略,专注于图像生成早期阶段的重点优化,并引入高阶求解器进一步加速训练过程,为AI图像生成的产业化应用提供了更高效可行的解决方案。