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我們已經(jīng)邁入了一個(gè)高度智能化的時(shí)代。近年來，ChatGPT等人工智能（Artificial Intelligence，AI）應(yīng)用不斷帶來驚喜。面對各種問題和需求，人工智能之所以能夠表現(xiàn)出“智能”，一個(gè)很重要的原因是其背后有著強(qiáng)大的計(jì)算資源作為礎(chǔ)支持?；谶@些計(jì)算資源，可以訓(xùn)練出高質(zhì)量的人工智能模型，幫助人們解決問題。因此，如何充分運(yùn)用好超大規(guī)模的計(jì)算資源，就成了人工智能時(shí)代亟需解決的重要基礎(chǔ)問題。
近年來，來自北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、人工智能研究院的青年學(xué)者，關(guān)注面向人工智能的基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件這一領(lǐng)域，組成研究團(tuán)隊(duì)，開展聯(lián)合研究，連續(xù)發(fā)表高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文并多次獲獎(jiǎng)，取得了重要的學(xué)術(shù)研究進(jìn)展，而且成果在工業(yè)界開展了大規(guī)模實(shí)踐，產(chǎn)生了積極的產(chǎn)業(yè)影響。
01 實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)軟件“根”的突破
當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能，本質(zhì)上是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能，首先要從大量的數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”出一些規(guī)則生成一個(gè)模型（稱之為模型訓(xùn)練），然后要運(yùn)用這些規(guī)則來解決問題（稱之為模型推理）。如果做個(gè)比喻，可以粗略地把模型訓(xùn)練過程當(dāng)作“看例題”，把推理過程當(dāng)作“寫作業(yè)”。人工智能可以做到在邊看例題的同時(shí)邊寫作業(yè)。不過，用多少精力看例題，用多少精力寫作業(yè)，以及這些精力如何分配得合理、高效和經(jīng)濟(jì)，就不再是人工智能自身能夠解決的問題，而必須要依賴底層的系統(tǒng)軟件來調(diào)度算力資源為其賦能和提供支撐。
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