开发者们,克哪里咯(去哪里呀)!2022鲲鹏开发者创享日·长沙站8月5日即将盛大开幕,准备好来赴这场超级盛宴了吗?
据悉,此次大会由湖南湘江新区管理委员会产业促进局、华为技术有限公司主办,湖南省鲲鹏生态创新中心、湖南湘江鲲鹏信息科技有限责任公司、长沙市软件和信息技术服务业促进会协办。
面向广大热爱编码、热衷新技术研究的企业、科研单位、高校开发者,2022鲲鹏开发者创享日·长沙站活动当日将通过一系列精彩活动,助力开发者们开发学习力、提高硬实力、扩展竞争力。
精品大师课:7位科研大咖带头“内卷”
本次会上,湖南大学信息科学与工程学院院长、CCF长沙分部主席李肯立,国防科技大学计算机学院教授,并行与分布式处理重点实验室常务副主任李东升, 中南大学计算机学院党委委员、副院长奎晓燕, 湖南大学信息科学与工程学院副教授杨科华,国家超级计算长沙中心副主任、湖南大学信息科学与工程学院副教授肖晟,湖南省马栏山计算媒体研究院 副院长高春鸣,国防科技大学计算机学院副研究员、CCF开源发展委员会副秘书长王涛在内的7位行业科研大咖,现场分享对计算产业多项前沿技术思考及人才发展。
重磅发布:两场仪式聚焦创新与人才发展
毫无疑问,对于实现计算领域可持续性创新发展而言,人才是关键。主论坛除了要助力开发者们更好地了解鲲鹏特性和应用实践外,会上,鲲鹏应用创新大赛2022·湖南赛区、湖南省欧拉&高斯人才发展加速计划都将正式启动。鲲鹏应用创新大赛旨在激发行业应用创新、加速产业融合、促进人才培养,吸引全产业开发者共同打造鲲鹏全栈解决方案;湖南省欧拉&高斯人才发展加速计划,则是聚湖南区域内8大学校、华为、湖南政府三方之力,共同推动区域内欧拉&高斯人才的培养,助推区域产业人才升级与发展。
“硬货碰撞”:10+顶级企业CIO现场分享创新方案
除了论道,还有分享。这是一个提供深度探讨与交流的平台,聚焦技术、应用场景与人才创新发展。其中,在技术演讲活动上,鲲鹏不同场景、行业的10多位top企业开发者将与华为对话,从行业背景趋势及解决的痛点分析、解决方案介绍、到技术亮点及优势解读,全维度分享基于鲲鹏打造的行业创新解决方案,助力开发者全方位了解产业动态,学习鲲鹏在应用上的最新成果。
机不可失:华为技术专家+布道师带你现场解惑
在主论坛技术大咖们带你“解锁”鲲鹏计算各项前沿科技的同时,大会还有鲲鹏训练营(CodeLab),设置四大沙箱,聚焦鲲鹏开发套件DevKit 、鲲鹏应用使能套件BoostKi t 、openEuler 开源操作系统、openGauss开源数据库。现场有华为布道师现场介绍并带你进行实操,直接上手“玩转”鲲鹏全栈技术。
手不能空:多重“豪”礼等你来拿
大会提供有线上+线下多轮抽奖。线上“豪”礼部分,凡是活动前报名成功者,即可参与抽奖,赢华为Al音箱2、华为手环7HUAWEI蓝牙鼠标、华为快充移动电源10000mAh;此外推荐朋友成功报名,也可获得累计积分,兑换京东卡、华为手机等好礼。而线下部分,更有包括HUAWEI WATCH GT 2、FreeBuds4E耳机、华为智能水杯在内的多项丰厚奖品等你来拿,当天所有现场人员都可参与抽奖。
创未来,享非凡,8月5日,鲲鹏开发者创享日·长沙站,等你来!

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据《华尔街日报》报道,在马斯克针对OpenAI的诉讼失败后,OpenAI正加速推进IPO计划。CEO萨姆·奥特曼希望公司最快于今年9月上市,目前已与高盛、摩根士丹利合作,并可能在数日或数周内秘密提交上市申请。与此同时,马斯克旗下SpaceX的IPO文件也预计近期公开。两家公司的上市竞争,标志着马斯克与奥特曼的博弈从法庭转移至资本市场。
KAIST团队提出策略助推方法,通过强制分配解题方向引导AI探索多样思路,仅用八份样本就超越了消耗八倍资源的传统方法。
调查显示,51%的专业人士认为AI生成的低质量内容(即"workslop")正在降低生产效率,45%的人因此对职场使用AI更加谨慎。这类内容表面精致却缺乏准确性和实质价值。专家建议两步应对:一是重塑AI生产力思维,推行"AI先行、人工复核"的工作模式;二是保持持续投入,深入掌握AI工具的有效用法。企业领导者强调,真正从AI中受益需要坚持与学习,而非浅尝辄止。
要理解这项研究,先得明白现在的AI是怎么"画"图的。 可以把AI生成图片的过程想象成一个特殊的厨房。当AI要学会画图时,它不会像人类画家那样一笔一画地描绘,而是采用一种叫做"自回归"的方式——简单说就是"一个食材接一个食材地添加"。但问题在于,AI厨房处理的"食材"不是真实的图像像素,而是一种被压缩过的"标准化食材包"。 这个压缩过程,叫做"离散分词",由一个叫"分词器"(tokenizer)的设备完成。打个比方,分词器就像一台高级的食材切片机,它把一整张图片切成很多小块,然后给每一小块贴上一个"编号标签",对应到一本"标签字典"(也就是研究者口中的"码本")里的某个条目。比如,标签001可能代表"蓝天的一小块",标签002代表"绿草的一小块"。 这种做法的好处是大幅简化了AI的工作量——它不用记住几百万个像素,只需要记住一串编号就行了。这就是为什么如今像Chameleon、Emu3这些大名鼎鼎的多模态AI模型都用这种技术。 但问题也恰恰出在这里。当切片机以16倍的压缩率工作时(也就是说原本256个像素被压缩成1个标签),很多细节就被无情地丢弃了。蓝天少一些云彩、草地少几根草尖,人眼几乎看不出来。可一旦切到了文字或人脸,灾难就发生了——一个英文字母"e"和"c"的差别可能就在那么几个像素,一张脸上眉眼的位置稍微挪一挪,整个人就变了样。 研究团队发现,认知科学研究早就指出,人类的视线会不自觉地被文字和人脸吸引,对这两类内容的细节扭曲特别敏感。换句话说,AI画其他东西糊一点没关系,但文字和脸糊了,用户立马就能察觉。 之前的研究者也意识到了这个问题,他们的解决思路通常是"加大切片机的容量"——比如把标签字典从1万6千条扩展到26万条,或者让每张图用更多的标签。但这就像为了切好一根胡萝卜而把整个厨房改造成大型工厂,成本高得离谱,而且效果也不见得好。 清华和微软的团队提出了一个完全不同的思路:与其让切片机变得更大,不如教它学会"看重点"。 二、给切片机装上"火眼金睛"