当前,大模型技术应用不仅加速了各行业的智能化转型,也大大改变了科研工作的方式方法。基于深度学习、大模型技术的AI for Science(科学智能),正在物理、化学、材料、生物、气象等领域推动科研的智能化进程,越来越受到国家和学术界的高度重视。
近日,中科曙光联合国内一线科研院所举办了“异构智能算力技术高端沙龙:科学大模型专场”。来自多家科研机构和高校的专家学者,齐聚一堂,共同探讨在AI for Science领域,基于国产异构智能算力构建科学大模型的成功实践。
中科曙光总裁助理兼智能计算产品事业部总经理杜夏威在致辞中表示,AI for Science是继计算机模拟仿真、大数据分析之后的全新科研范式,2024年诺贝尔化学奖授予了发明Alphafold算法的科学家,充分显示了AI在科学研究领域的重要价值和广阔前景。在这一背景下探索基于国产异构智能算力发展科学大模型,具有重要意义。
苏州实验室教授陈忻介绍了多模态材料领域大模型的训练和应用进展,提出了AI for Science“四梁N柱”顶层设计思路框架。他表示,AI技术与材料科学相结合大有潜力,不仅可用于材料设计、模拟和优化,还有助于实现原子级材料的智能制造。
中国科学院自动化所副研究员朱优松介绍了紫东太初多模态大模型2.0在全模态多任务统一生成、基于Token-based的统一自回归预测和Griffon v2大模型的最新研究进展。目前,紫东太初大模型已在烟草、手语教考、高铁质检、一带一路多模态虚拟人等场景投入应用。
中国科学院计算机网络信息中心工程师万萌介绍了材料合成大语言模型MatChat的研究成果,分享了大模型预训练过程中的挑战以及大模型在材料设计领域的应用价值。
中科曙光基于国产异构智能算力平台、DAS人工智能基础软件系统和丰富的全栈AI优化工程经验,已经为业界多个科学大模型的训练、微调与性能优化提供了算力底座支撑和技术服务支持。中科曙光会持续推进和加强与学术界的交流合作,共同建设面向AI的异构算力生态,让算力更好赋能科学研究,发展新质生产力。
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