有奖活动｜畅聊 C 位出道的 AIGC，掘金城市沙龙北京站邀你来！

自 2022 年以来，AIGC 始终是科技圈中热议的话题之一，从 DALL-E 2、Stable Diffusion 到 ChatGPT，再到文心一言、Copilot，不断地刷新大众对 AI 的认知，尤其是多模态信息处理标杆 GPT-4 模型发布后，生成内容的准确度得以大幅度提升，在诸多方面达到“类人”表现，足以彰显 AIGC 蕴含的创作潜力，令人惊喜。

某种程度上讲，AIGC 正在重构人类的娱乐、生活乃至工作的方式。但若细微观察则会发现，AIGC 目前已经在很多场景中有了实际的应用探索，与 AIGC 相关的底层技术原理和算法仍待进一步完善，而这一切才刚刚开始。

当下，AI 如海啸般席卷而来，不论是企业还是技术开发者，既激动又惶恐，生怕错失一次划时代的机遇，同时也面临不少问题和挑战，并尝试探讨寻得答案，比如：AI 是否会革掉基础工作者？开发者如何寻找 AI 2.0 程序员的路径？AIGC 未来发展趋势如何？基于大模型的 AIGC 工作原理是怎样的？多模态大模型将会带来哪些机遇与挑战？AIGC 技术和应用将会给社会发展带来哪些经济价值......

2023 年 4 月 13 日下午 2 点，由稀土掘金技术社区主办的第一期掘金城市沙龙《 AIGC 技术探索与应用创新 》将在北京举办。围绕开发者关心的 AIGC 技术难题、技术趋势等话题，本期沙龙的战略合作伙伴 Intel，合作伙伴 Google Cloud 也将带来干货分享。

活动议程

🎙️ 演讲嘉宾&内容

演讲主题：从 ChatGPT 看 AI 模型服务化趋势

从 ChatGPT 对于基础设施的高度要求可以发现，AIGC 类的大模型不仅从算力维度给产业带来新的技术挑战，更从商业模型上带来了突破和变革，AI 模型服务化已经成为未来人工智能应用部署的发展趋势。本次分享将探讨，在面对这些挑战和趋势时，英特尔硬件平台与OpenVINO 工具套件如何帮助广大开发者降低 AI 模型的部署门槛，优化大模型任务性能。 演讲大纲：

1、AIGC 图像生成任务 demo

2、大模型发展趋势与商业落地模式

3、AI 模型服务化部署解决方案

演讲嘉宾： 英特尔 AI 软件工程师杨亦诚，拥有多年人工智能项目的落地经验，曾作为解决方案工程师多次参与工业边缘 AI 项目的方案设计与现场交付。现负责 Intel 边缘智能生态的软件技术支持与推广工作。





演讲主题： AIGC 新时代下，文本 智能创作 的变革与机遇

近年来，随着 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）概念的兴起和相关技术的不断发展，而文本作为生成内容的重要一环，文本生成技术也经历了重大的变革，这一发展给相关研究领域和应用场景带来了新的机遇。本次演讲将聚焦于文本生成技术的进步和变革，并探讨由此带来的新的应用场景。同时，也将一起展望未来的发展趋势，以期更好地了解这一技术领域的发展方向。

演讲大纲：

1. 引言
2. 文本生成技术的发展
3. 文本生成技术的新变革
4. 文本生成技术未来发展趋势
5. 总结

演讲嘉宾： 字节跳动 NLP 算法工程师陈家泽，毕业于北京大学，后加入字节跳动人工智能实验室，负责 NLP 中台的能力建设。长期从事文本生成的研究与业务应用，曾在 ACL、EMNLP 等会议上发表多篇论文。





演讲主题：PAX + Cloud TPU : 轻松训练 AIGC 大模型
随着高质量 AIGC 的大规模普及，千亿规模大模型的训练不再高不可攀，Google 不断推出的 LaMDA、Imagen、PaLM、Parti 等生成任务大模型也打磨出了 PAX 这种轻松训练千亿规模参数的大模型框架，随着 Cloud TPU v4 对外部客户的 GA, 您也可以在 Google Cloud 上轻松训练一个属于自己的千亿参数大模型。本演讲让您洞悉背后的具体细节。 演讲大纲：

1. Google 近期主要大模型概览
2. TPU v4: 训练大模型的算力
3. PAX: 训练大模型的框架

演讲嘉宾： Google Cloud 机器学习专家王顺，主要负责用户 AI/ML 相关业务在 Google Cloud 上的部署和实践，主要服务 TPU/GPU 大模型训练任务上云、利用 Vertex AI/AutoML 提升模型的性能和迭代效率，以及垂直行业的 AI 解决方案，比如电商的推荐搜索、制造业的智能检测和生物医药行业使用深度学习加速药物发现等。





演讲主题：基于大模型的 AIGC 工作原理和应用场景
基础大模型推动了 AI 范式的转变。智谱 AI 千亿参数量的大模型 ChatGLM-130B 经过微调训练，可以从文本，图像，代码等不同数据中学习，适应不同领域的任务。近期开源 ChatGLM-6B 更是可以在消费级的显卡上进行本地部署，CodeGeeX 在代码生成的场景中，正在成为 Github Copilot 的平替。未来绝大多数代码都将由AI驱动产生，每个开发者都需要寻找成为 AI2.0 程序员的路径，本次分享将为你拨开 AIGC 工作原理和应用场景的迷雾。 演讲大纲：

1. 自动代码生成与预训练模型背景
2. CodeGeeX 模型实现
3. VS Code 与 JetBrains IEDs 插件实现与功能
4. 未来开源开发计划

演讲嘉宾： 清华大学 KEG 知识工程实验室研究助理郑勤锴，清华大学知识工程实验室研究助理，本科及硕士毕业于上海交通大学，并取得巴黎高等电信学校工程师学位，研究领域是基于预训练模型的代码生成。






圆桌讨论：产业界、学术界、投资界代表齐聚，多视角共探

全民 AI 的时代不会以某一个标志性事件的发展突然到来，不同的阶段有着不同的需求和成熟度。这对于开发者而言，往往需要在对话中，凝聚共识，在技术思考碰撞中擦出新火花，迭代和优化每一个技能，顺利跨越技术周期的更迭，我们也期待一同见证。

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