ADL动态-中国计算机学会

本期ADL对高性能处理器软硬件的前沿研究进展进行系统性介绍，解读高性能处理器结构设计与编程环境领域的基本概念、主要挑战和解决方法，通过实际案例探讨高性能处理器软硬件研发的典型场景和机遇。

生成式建模是人工智能的基础范式之一。随着概率建模方法的发展和模型规模的增长，以自回归模型、扩散概率模型为代表的生成式人工智能在文本、视觉、语音、跨模态等重要领域取得了一系列进展。本期ADL对生成式人工智...

本期ADL对基于大模型的代码生成最新研究进展以及将其用以支撑软件编码、测试、调试、维护、运维与硬件设计的技术进行系统性介绍，解读基于大模型的代码生成的基本概念、主要挑战和解决方法，通过实际案例了解基于大...

人工智能的发展不仅为社会带来巨大的机遇，同时也伴随着一系列挑战。在本专题中，我们邀请了七位来自不同学科的学者，深入探讨人工智能在道德、法律、社会责任等方面带来的重要议题，旨在推动跨学科合作，为人工智能...

随着ChatGPT引领的新一轮AI革命，向量数据库作为生成式AI模型的知识储备、索引和管理工具，引起了越来越多的关注。通过将文本、图像、视频等各种数据表示为向量，实现了对单模态以及跨模态的搜索推荐等功能。基于大...

随着互联网及大数据技术的迅猛发展，计算与通信的高度融合成为当今科技创新的核心驱动力。云计算、物联网、大数据等技术将面临哪些挑战与机遇，以及如何将计算力与网络资源相结合，实现更高效智能的信息处理与传输，...

随着机器学习的广泛应用、特别是近来大模型的快速发展，其鲁棒性也越来越受关注。鲁棒机器学习旨在提高模型对于输入数据变化、噪声干扰和对抗攻击等方面的稳定性和健壮性。其在保证模型性能的同时，也能增强模型的可...

深度学习正以“软件2.0”的姿态进入到AIGC、生物制药、新材料以及科学计算等领域。这些领域的模型规模越来越大，尤其以ChatGPT为代表的大模型层出不穷，但由于算力增速不足、分布式编程门槛高，分布式人工智能系统成...