4月14日，由成都市新经济发展委员会指导，成都市人工智能产业生态联盟主办，达观数据承办，智慧蓉城研究院与趋动科技协办，创业邦支持的ChatGPT与大模型技术创新与应用发展专题研讨会在蓉圆满落幕。本次研讨会围绕ChatGPT和大规模语言模型的发展应用，聚集众多人工智能产学研用大咖，共同探讨前沿技术及产业未来，呈现了一场精彩的思想交流盛宴。
成都市经济和信息化局市新经济发展委员会人工智能产业处负责同志在致辞中表示，纵观近300年工业发展史，人类社会经历了机械化、电气化、信息化三次重大科技革命，大幅提高了人类的劳动效率，极大解放了生产力。研究表明，当前以ChatGPT为代表的生成式人工智能将引领人类社会的第四次科技革命，成为推动社会发展的新引擎。成都市全国一体化算力网络国家八大枢纽节点之一，拥有超算智算双中心，具备良好的算力资源基础。我们将充分发挥成都算力和数据资源优势，强化科技成果转化，重点支持细分领域行业算法模型和智能软硬件产品发展，同时围绕算力、算法和产业集群发展制定一系列奖补措施，助力打造创新活跃、生态完备、应用广泛的人工智能产业发展高地。
成都市人工智能产业生态联盟秘书长高鉴在汇报环节表示，联盟成立一年半以来得到了产业各界的大力支持和帮助。在成都市经信局及市新经济委的指导下，在成都数据集团的支持下，联盟以助力产业“建圈强链”为发展目标，以支撑“智慧蓉城”为建设契机。通过积极拉通产业供需，助力生态业务高效拓展，持续发挥好联盟在产业生态资源链接当中起到的桥梁与纽带作用。
本次联盟主办“ChatGTP与大模型”专题研讨活动，旨在聚焦全球ChatGPT现象级热点，从技术、应用、伦理等多维视角出发，共同探讨ChatGPT和大模型对不同领域研究产生的颠覆性影响和变革。活动深入探讨人类社会在智能技术深度塑造下可能发生的机遇、挑战和变革。
在主题分享环节，多位人工智能领域专家从学术发展、应用落地和前景展望三大维度，分别分享了ChatGPT及大规模语言模型的学术发展、应用落地情况以及未来前景。
西南交通大学计算机与人工智能学院党委书记李天瑞教授向参会嘉宾介绍了ChatGPT和大语言模型的发展历程，并讲解了GPT的核心技术——Transformer。Transformer将循环神经网络和卷积神经网络的长处相结合，克服了两者的短处，为大语言模型斩头露角奠定了技术基础。随后，李教授结合智慧交通、智慧医疗、智慧政务等领域的实际案例，分享了大模型在智慧城市领域中的应用。最后，李教授提出了关于ChatGPT引起的思考，认为从建设国家战略科技力量的高度出发，筛选技术基础好的产研机构，组成优势互补的产业协同组合，发挥科研机构在关键核心技术上的研究优势和大型科技企业在产品化、工程化、场景化、商业化和数据化方面的优势，努力让中国在新一轮人工智能革命中抢占先机。
成都超算中心AI技术中心总监柴华以“立足科技前沿——国家超算的战略使命”为主题进行了分享。他介绍成都超算中心通过超强的并行计算能力解决科学计算、人工智能等领域的大型复杂计算课题，应用场景包括核模拟、气象模拟、灾害预测、工业设计、新药研制、材料分析、能源勘探、宇宙探索、基因研究、量子模拟等。柴华还分享到，ChatGPT引发了新一轮AI浪潮，其中，算力是GPT技术发展中非常核心的一环。成都超算中心将立足国家战略和使命，通过打造算力支撑平台，赋能企业科技创新，促进产业转化升级。
达观数据联合创始人张健以“AIGC与大语言模型的创新与应用”为主题，分享了他的企业在行业垂直领域的语言模型的工程化与落地应用探索。他指出，深化大模型在垂直领域的应用，将大模型融入到企业的实际业务中，对于商业化和大语言模型研究都具有重要意义。张健介绍，达观数据正在研发的垂直领域模型名为“曹植”，引用了曹植七步成诗的典故，希望它作为垂直、专用、国产的GPT模型，未来在各行各业里落地应用，为每个行业赋能。
趋动科技华西区总经理姜鹏在主题分享中表示，目前AIGC仍然存在诸多问题，包括：强语言弱知识，一本正经的胡说八道，逻辑推理不靠谱，实时信息更新慢，跨模态生成能力尚不完善等。同时，由于大模型消耗成本太高，未来AIGC会向中小模型发展。趋动科技就是专注于算力优化领域，通过优化GPU调度，为AIGC中小模型聚拢算力，希望通过算力优化，助力AIGC发展。
在圆桌对话环节，专家学者围绕“ChatGPT引发AI新浪潮下的思考、应用与展望”的主题展开了深度探讨和交流，现场氛围热烈。四川省人工智能研究院副院长佘燕珺、西华大学计算机与软件工程学院李显勇教授、成都科创投集团资产经营管理部副部长陈自强、达观数据西南副总经理敬文涛、腾讯研究院西南基地负责人王平禄、亚马逊云科技机器学习产品高级架构师唐清原等专家学者分别发表了自己的看法。
在讨论中，专家们认为，相对于其他领域，自然语言处理这一方向与海外先进企业之间的差距要小很多。虽然面临着代沟，但国产模型需要平视OpenAI，而不是神话它。我们面临的是一个代沟，而不是跨越不了的鸿沟。在追赶到超越的过程中，国产模型需要给时间。
在技术落地方面，与会专家们认为，ChatGPT推动了自然语言处理整体上下游以及芯片的思考和发展。大模型在某些方面可能将成为下一代的基础设施，因此中国需要有自己的基础模型体系来解决安全性、并发性、稳定性等问题。同时，投资界和学术界以及产业界需要沉住气，远离概念炒作，扎扎实实做出成绩。
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