Репортаж от Wedoany，15 июня компания «Тайчу (Ханчжоу) Интегральные Микросхемы» и Шанхайский университет Цзяотун подписали соглашение о сотрудничестве, в рамках которого стороны будут совместно заниматься разработкой универсальных моделей искусственного интеллекта. Согласно соглашению, компания Taichu Yuanqi предоставит Институту общего искусственного интеллекта Шанхайского университета Цзяотун отечественный кластер вычислительных мощностей для обучения ИИ и отечественные интеллектуальные вычислительные ресурсы, а также обеспечит соответствующее эксплуатационное обслуживание и техническую поддержку. Научно-исследовательская группа профессора Чжао Хая из Института общего искусственного интеллекта Шанхайского университета Цзяотун, опираясь на соответствующие отечественные вычислительные мощности, будет проводить передовые исследования в области универсальных моделей общего искусственного интеллекта, закладывая основу AGI для передовых направлений AI4S.
Ключевая цель этого сотрудничества — соединить передовые алгоритмические исследования университетов с отечественной интеллектуальной вычислительной инфраструктурой. Разработка универсальных моделей общего искусственного интеллекта предъявляет высокие требования к стабильности вычислительных мощностей, возможностям планирования кластеров, совместимости программного и аппаратного обеспечения, а также к среде долгосрочного обучения. Если университетские научно-исследовательские группы полагаются только на распределенные или краткосрочные вычислительные мощности, им трудно постоянно проводить крупномасштабное обучение моделей, итерацию алгоритмов и междисциплинарную верификацию. После того как Taichu Yuanqi предоставит отечественный кластер вычислительных мощностей для обучения ИИ, соответствующие команды Шанхайского университета Цзяотун смогут проводить систематические исследования в таких направлениях, как архитектура больших моделей, механизмы обучения, способности к рассуждению и адаптация к научным задачам.
AGI-модели отличаются от моделей для решения одной задачи. Основное внимание в их исследовании уделяется не просто повышению какого-то конкретного показателя, а изучению общих способностей модели в понимании знаний, рассуждении, переносе обучения, планировании и обработке сложных задач. Научно-исследовательская группа профессора Чжао Хая ранее долгое время занималась исследованиями в области обработки естественного языка, искусственного интеллекта и больших моделей. Институт общего искусственного интеллекта, в котором они работают, также ведет поиск путей к общему интеллекту на основе фундаментальных моделей ИИ. Использование отечественных вычислительных мощностей в качестве основы в данном сотрудничестве поможет научной группе осуществлять инновации «от 0 до 1» в более контролируемой вычислительной среде, а не просто заниматься тонкой настройкой на уровне приложений вокруг существующих моделей.
AI4S является важным прикладным направлением в этом сотрудничестве. Сценарии научных исследований часто требуют от моделей обработки сложных данных, профессиональных знаний, экспериментальных гипотез и междисциплинарных рассуждений. Например, открытие новых материалов, науки о жизни, моделирование климата, оптимизация инженерных решений и моделирование сложных систем — все это требует от больших моделей более сильных способностей к организации знаний и вычислительной поддержке. Если базовая модель AGI сможет сочетаться с научными задачами, она будет не просто генерировать текст или отвечать на вопросы, а участвовать в генерации гипотез, разработке планов экспериментов, анализе данных и моделировании. Внедрение отечественных интеллектуальных вычислительных мощностей в университетскую исследовательскую систему AGI обеспечивает более стабильную вычислительную поддержку для таких задач AI4S.
Для Taichu Yuanqi это сотрудничество также является проверкой возможности внедрения отечественных вычислительных мощностей ИИ в передовые научно-исследовательские сценарии. Ценность чипов ИИ и интеллектуальных вычислительных кластеров в конечном итоге проявляется через реальное обучение моделей, адаптацию программного стека, пропускную способность задач, стабильность работы и опыт разработчиков. Университетские исследования AGI предъявляют высокие требования к вычислительным платформам, включая производительность обучения, фреймворки разработки, адаптацию операторов, управление кластерами и возможности реагирования на сбои. Сотрудничая с Шанхайским университетом Цзяотун, Taichu Yuanqi может проверить пригодность и инженерную зрелость отечественной вычислительной платформы в условиях интенсивных научно-исследовательских задач.
С точки зрения производственной цепочки, такое сотрудничество между университетом и предприятием — это не просто закупка вычислительных ресурсов, а помещение отечественного аппаратного обеспечения, базового программного обеспечения, модельных алгоритмов и научных приложений в одну цепочку верификации. Разработка больших моделей долгое время зависит от синергии вычислительных мощностей, данных, алгоритмов и инженерных команд. Недостаток любого из этих звеньев повлияет на конечный результат. Шанхайский университет Цзяотун предоставляет передовые алгоритмические исследования и научные задачи, а Taichu Yuanqi — вычислительные кластеры и техническую поддержку. Таким образом, стороны формируют партнерские отношения по схеме «вычислительная платформа + разработка моделей + научные приложения».
Ключевым вопросом в дальнейшем является то, сможет ли сотрудничество привести к публично верифицируемым научным результатам и воспроизводимым техническим подходам. Как AGI-модели, так и AI4S относятся к направлениям высокой сложности, и в краткосрочной перспективе не следует упрощенно ожидать немедленного внедрения какого-либо продукта. Гораздо важнее, смогут ли обе стороны в среде отечественных вычислительных мощностей завершить стабильное обучение, верификацию прототипов моделей, тестирование научных задач и получить результаты в виде публикаций или систем. В случае успешного продвижения сотрудничества, оно станет примером для китайских университетов по проведению фундаментальных исследований больших моделей с использованием отечественной интеллектуальной вычислительной инфраструктуры, а также повысит практическую ценность применения отечественных вычислительных мощностей в передовых научных исследованиях.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
