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工信部:加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品的突破

工业和信息化部新闻发言人、运行监测协调局局长陶青4月18日在国新办举行的新闻发布会上表示,下一步,工信部将以人工智能和制造业深度融合为主线,以智能制造为主攻方向,以场景应用为牵引,推动制造业智能化转型、高水平赋能工业制造体系,为高质量发展提供新动能。 一是加快突破人工智能基础关键技术,夯实应用赋能的底座。围绕算法、算力等大模型底层技术,加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品的突破,加快智能物联终端和工业云部署,提升面向制造业的算力供给运营管理能力,引导生态型企业加快打造具备全球竞争力的通用大模型,培育面向制造业场景的行业大模型,构建高水平工业数据库,激发工业数据要素价值。 二是加快制造业关键环节、重点行业和重点产品智能化升级。深化人工智能技术在制造业全流程融合应用,大幅提升研发、中试、生产、服务、管理等环节智能化水平。面向对国民经济影响大、带动力强、数字化基础好的重点行业,开展人工智能赋能新型工业化专项行动,加强供需对接、标准宣贯、应用推广,加快重点行业智能化升级,提升高端装备、关键软件、智能终端等重点产品和装备智能化水平。 三是健全完善支撑体系,培育壮大产业生态...

任意 PDE 的秒级求解?昇思 MindSpore 最新成果 PDEformer-1 迎来开源!

近日,华为AI4SCI Lab联合北京大学北京国际数学研究中心教授、北京大学国际机器学习研究中心副主任董彬教授团队,在昇腾AI处理器的强大算力支持下,基于全场景AI框架昇思MindSpore推出了一维含时偏微分方程通用模型PDEformer-1。该成果在昇思人工智能框架峰会2024上首次发布亮相。 在包含三百万条不同形式的一维偏微分方程(PDE)数据的广泛预训练后,PDEformer-1模型在训练数据分布内的Zero-shot预测精度,已超越那些仅针对特定方程进行精细训练的专家模型,如FNO和DeepONet。值得一提的是,在面对训练集之外的数据分布时,PDEformer-1更展现出卓越的小样本学习能力,能够凭借少量样本迅速适应并泛化至新的方程,并能够很好地支撑下游任务(如各类反问题)。为了促进学术交流和工业应用,代码及模型参数已经在昇思MindSpore社区开源(链接附在文末),同时相关论文已经被ICLR workshop on AI4DifferentialEquations in Science录用。 偏微分方程基础模型PDEformer-1,旨在实现不同PDE的通用求解 偏微分...

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