阶跃星辰发布 Step-2 万亿参数 MoE 语言大模型预览版

阶跃星辰发布Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版在今日上海开幕的2024全球开发者先锋大会上，通用大模型创业公司阶跃星辰正式对外亮相。阶跃星辰研发的Step-1V千亿参数多模态大模型，在中国权威的大型模型评估平台“司南”（OpenCompass）多模态模型评测榜单中位列第一，性能比肩GPT-4V。阶跃星辰创始人、CEO姜大昕博士在大会上正式对外发布了Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版。模型采用MoE架构，聚焦深度智能的探索，并提供API接口给部分合作伙伴试用。据了解，参数量从千亿到万亿，对算力、系统、数据、算法四个方面都提出了极高的要求，业内只有极少数公司能做到。训练万亿参数模型体现了阶跃星辰的核心技术能力，也表明阶跃星辰在通用人工智能领域追赶OpenAI的实力和决心。

国泰君安证券首席信息官俞枫：以财跃 F1 大模型为基础 打造千亿级参数多模态证券大模型

国泰君安证券首席信息官俞枫：以财跃F1大模型为基础打造千亿级参数多模态证券大模型财跃星辰今日发布“财跃F1金融大模型”。国泰君安证券首席信息官俞枫在发布会上介绍，从去年开始，公司组建大模型研究联合项目组，与阶跃星辰、财联社共同打造业内首个千亿参数级的多模态证券大模型，实现对“君弘灵犀”智能服务的再升级，可为4000多万客户在智能投顾问答、投研内容生产和交互模式上带来全新的体验，在行业内首个实现了将大模型能力全面融入客户智能化服务体系之中。（科创板日报）

3月23日，“2024全球开发者先锋大会”（GDC）在上海徐汇开幕。市副市长陈杰致辞时表示，将加强核心技术的突破，推动智

3月23日，“2024全球开发者先锋大会”（GDC）在上海徐汇开幕。上海市副市长陈杰致辞时表示，上海将加强核心技术的突破，推动智能芯片关键技术和应用适配，打造更多元开放的智能计算生态，支持通用大模型和垂直大模型的研发，积极推进大模型和具身智能的融合发展。进一步加大开源开发力度，探索大模型新型开源和推广模式，降低广大创新创业团队、中小企业等大模型训练的门槛，推出更多具有示范性、标志性的应用场景，牵引大模型在金融、教育、医疗、制造等典型领域的垂直应用。加快培育创新创业生态，深化载体建设，提升服务能级，完善标准体系、安全准则、伦理规范，推动人工智能、区块链、元宇宙等前沿技术的开发和应用。（上证报）

3月23日-24日，2024全球开发者先锋大会（GDC）在上海举行。由岩山科技旗下岩芯数智人工智能科技有限公司主办的大会同期

3月23日-24日，2024全球开发者先锋大会（GDC）在上海举行。由岩山科技旗下上海岩芯数智人工智能科技有限公司主办的大会同期活动“大模型技术创新与应用探索讲坛”于3月24日上午顺利召开。中科院上海微系统所研究员、博士生导师、上海岩思类脑人工智能研究院有限公司首席科学家李孟发表题为《脑电大模型开启人机交互新篇章》的演讲，称目前，岩思类脑已经开始尝试进行脑电大模型的预训练，通过生成式AI、对比学习等方式，配合以专业的脑科学实验范式，实现脑电大模型的研发，从而打通数据收集、数据处理、模型训练、临床应用等各个环节，确保脑电数据高效支持模型的训练和提升。脑电大模型理论上可以适用于非器质性脑疾病的早期筛查和干预、脑科学基础研究、人机交互、智能驾驶、机器人、元宇宙等多个领域。（中证报）

通过4bit量化的模型压缩，OPPO的AlBoost推理引擎优化，以及与芯片厂家联合深度优化等多项举措，让70亿参数大模型真正地

通过4bit量化的模型压缩，OPPO的AlBoost推理引擎优化，以及与芯片厂家联合深度优化等多项举措，让70亿参数大模型真正地装进手机，并实现内存和存储空间的进一步优化，为端侧AI的性能与精度实现更好平衡。OPPO自主训练的大模型——AndesGPT，具有“个性专属、对话增强、端云协同”三大技术特征。坚持端云协同部署的AndesGPT，覆盖十亿至千亿以上多种不同参数规模，可通过分工、互补、协作的方式，根据不同场景的用户需求实现智能调度。通过独创的SwappedAttention技术，AndesGPT还解决了长期记忆带来首字推理延迟问题。

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信部新闻发言人、运行监测协调局局长陶青18日在国新办新闻发布会上表示，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。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。