华为Mate60大奖迎来MindSpore嘉年华,聚焦LLM与AI4SCI前沿主题,期待多模态勇士问鼎

王林
发布: 2023-12-19 21:43:14
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囊括llm与ai4sci两大前沿主题的mindspore嘉年华再启,静待多模态勇士问鼎华为mate60大奖mindcon 极客周是昇思 mindspore 开源社区每半年举办一次的开发者狂欢盛会,旨在引领兴趣者们走入 ai 探索的世界。自 2020 年 12 月首届举办至今,每年都会与昇思 mindspore 开源社区的开发者相聚,如今正式迎来第五届,回首第一届 mindcon 极客周时,昇思 mindspore ai 框架刚刚开源半年,凭借热爱我们带领社区开发者从 0 到 1 参与开源贡献,也正式开启了众多热爱开源开发者的封神之路!

在接下来的三届比赛中,我们获得了更多开源爱好者的参与,一起修复社区的Bug,为开源社区做出贡献,分享人工智能的前沿技术。在过去的三年半里,昇思MindSpore在众多志同道合的开发者的支持下迅速发展,目前已经拥有650万开发者,其中有2.4万多开发者在社区做出了杰出的贡献。同时,我们也在不断创新,使MindCon极客周的任务、场景和形式更加丰富,希望吸引更多的开源爱好者一起探索人工智能的无限可能性

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囊括LLM与AI4SCI两大前沿主题的MindSpore嘉年华再启,静待多模态勇士问鼎华为Mate60大奖作为国内领先的开源深度学习框架,2023 年昇思 MindSpore 持续创新,“秦岭・翱翔”、“空天・灵眸 时空预测”、“鹏城・脑海” 等多个业界知名大模型等正式发布,助力中国人工智能产业快速发展;基于昇思 MindSpore 的昆仑万维 Skywork-13B 正式开源,降低大模型商业门槛,推动人工智能技术落地千行百业;MindSpore2.0 版本全新升级,在编程范式方面全面支持函数式 + 面向对象融合编程,新编程范式提供了更自由的低阶接口,在使代码更加简洁易懂的同时,提高了易用性,降低了上手难度;同时,昇思 MindSpore 联合中科大、西交、西电等高校打造了 CV、NLP、Audio、OCR、YOLO 等领域的 AI 套件 (https://github.com/mindspore-lab) ,集成了大量主流和前沿的算法模型,是加速 AI 开发和研究的利器。在统一接口模块、降低学习开发成本的同时,用户可以更快地开发和应用不同的深度学习模型以解决不同领域的实际问题。
囊括LLM与AI4SCI两大前沿主题的MindSpore嘉年华再启,静待多模态勇士问鼎华为Mate60大奖为了让更多开发者体验昇思 MindSpore AI 开源框架的易用性和创新,第五届 MindCon 极客周年末强势回归,以昇思 “显眼孢” 争夺赛为主题,共有 5 个任务组成,您可以申请个人出战或者组队开黑,完成相应任务即可积累相应分数,积分最高者胜,可赢大奖华为 Mate60!囊括LLM与AI4SCI两大前沿主题的MindSpore嘉年华再启,静待多模态勇士问鼎华为Mate60大奖

囊括LLM与AI4SCI两大前沿主题的MindSpore嘉年华再启,静待多模态勇士问鼎华为Mate60大奖MindCV、MindNLP 等系列套件入门到精通,速通热门大模型。

囊括LLM与AI4SCI两大前沿主题的MindSpore嘉年华再启,静待多模态勇士问鼎华为Mate60大奖将给定的应用案例从 MindSpore1.7 升级到 MindSpore2.0, 使用函数式 + 面向对象融合编程写法,并尽可能的使用套件
囊括LLM与AI4SCI两大前沿主题的MindSpore嘉年华再启,静待多模态勇士问鼎华为Mate60大奖认领 SIG 任务,体验 MindQuantum、MindFlow 等 AI4Sci 前沿
囊括LLM与AI4SCI两大前沿主题的MindSpore嘉年华再启,静待多模态勇士问鼎华为Mate60大奖体验昇思大模型平台,完成多领域应用场景挑战,基于 MindSpore 的 GPT、LlaMA、ChatGLM 等模型微调
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囊括LLM与AI4SCI两大前沿主题的MindSpore嘉年华再启,静待多模态勇士问鼎华为Mate60大奖2020 年 3 月 28 日,昇思 MindSpore AI 框架正式开源,作为一种全新的深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标。截至 2023 年 12 月,昇思 MindSpore 已凝聚 650 万开发者,2.4 万 + 开发者在社区作出卓越贡献,基于昇思产业落地的大模型占国内整体应用大模型 40%+,服务超过 5500 + 企业,帮助客户构建应用方案,加速 AI 场景化应用。

作为国内领先的开源深度学习框架,昇思 MindSpore致力于提升框架的易用性,降低AI开发者的门槛,使开发过程更加友好,显著减少模型开发时间,降低模型开发门槛。在昇思框架的建设中,不仅有昇思的工程师,还有一批热爱昇思、热爱开源的开发者,他们以自己的方式参与昇思框架的建设,与昇思一起共同成长

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