生成式大模型研究与应用

生成式大模型成为了近期AI技术研究热点，也是一次AI技术的变革，会迎接到几大技术趋势：生成式AI进入应用爆发期，将极大推动数字化内容生产与创造；城市数字孪生在大规模趋势基础上，继续向立体化、无人化、全局化方向演进；基于多模态的预训练大模型将实现图文音统一知识表示，成为AI基础设施。融合运筹优化和机器学习的双引擎智能决策，将推进全局AI动态资源配置优化等等

智能浪潮下，任何一个领域都有被重塑的可能，本次专场将讨论生成式大模型相关技术的发展趋势，并探讨在各个行业和领域应用的机会和挑战。

工业级自然语言处理发展和实践

随着深度学习技术的不断发展，深度自然语言处理（Deep NLP）的应用和研究正在迅速发展。本专场着重探讨深度自然语言处理应用和研究的三大趋势：

1、大模型范式：随着计算资源的不断增强，研究者们可以构建规模更大的深度学习模型，例如BERT、GPT、Transformer-XL等。这些模型在自然语言理解和生成方面表现出色，使得机器翻译、智能问答、文本生成等任务得以更好地完成。

2、多模态应用：自然语言处理与图像、音频、视频等多模态数据的结合被视为深度自然语言处理领域的重要趋势。例如，在自然语言生成中，结合图像或视频等多模态数据可以使生成的文本更加生动形象。在自然语言理解中，多模态数据可以帮助模型更好地理解自然语言。

3、算力和架构挑战：深度学习需要大量的计算资源来训练和优化模型。随着模型规模的不断增加，训练一个大模型需要巨大的算力和存储资源。同时，知识蒸馏可以将大模型的复杂知识压缩到小模型中，从而实现小模型的高性能和高效率，这种方法在计算资源有限或需要在嵌入式设备等资源受限的环境下特别有用。

给予AI从业者全方位的借鉴和提高。