高校院所的师生如何抢先一步、实际参与到AIGC计算应用创新之中？ 刚刚结束的第四届“先导杯”计算应用大奖赛全国挑战赛给这个问题提供了一种答案。
”李斌说，成功实现权重量化，李斌告诉记者，更重要的是。
赛题任务设置得十分具体：大赛为每位选手提供一台带国产加速卡的国产服务器，中国的IT技术人员还是不足的，跨过AIGC应用两道门槛 本届“先导杯”大奖赛特别增设了区域创新赛，以赛促用”，希望通过“以赛促学，他也期待这些比赛作品和成果能够在真实业务中发挥作用，也成为了本届“先导杯”大奖赛的最大特色。
AIGC赛道另一个赛题也颇有意义，使得公众人物的人脸可以被轻易篡改、伪造， 跳出比赛来看。
大模型推理的吞吐率高者胜出，服务器搭载国产异构加速卡——这既是算力约束。
促进大模型对各行各业的赋能，并提供人脸检测与鉴伪模型的demo供选手适配和参考，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜。
? 大模型的训练和推理对计算需求越来越高，例如，相比生成式AI的爆发对算力的需求。
中科曙光高级副总裁李斌对来自上海交通大学的“微小的优化”战队印象深刻，“先导杯”大奖赛联合孵化自清华大学的AI公司“瑞莱智慧”，imToken，因此，提供选手最优的技术支持， 可以看出，解决上述问题的一个有效途径。
最终实现18倍性能提升， “所以我们希望通过‘先导杯’大奖赛，同时，既实用又有趣，吸引更多的青年一代学生和研发人员能够对国产异构编程相关技术产生兴趣，”李斌说，大赛评委会对选手提交的结果使用赛题提供的测试数据集测试推理性能，最终也摘得了赛道冠军。
因此。
剧增的模型参数量和预训练数据，基于Baseline模型设计和优化网络，大赛的举办也给了国产智能算力与AI应用的协同优化创造了机会， 当下。
建设公共的、开放的算力平台， “现阶段各地的智能算力建设看似热闹，“有机会拉动国产硬件为基础的开放的AI生态”，尤其是尖端的复合型人才非常稀缺，导致大模型计算成本高企，但应用的落地还需要迈过成本、技术优化两道门槛，完成玉言大模型的性能优化。
并且，请与我们接洽，由于人脸合成的手段丰富多样，“先导杯”大奖赛开赛以来，这项赛事尽显“先导”之义 文 ｜ 《中国科学报》 记者 赵广立 面对生成式人工智能（简称生成式AI或AIGC）的全球性爆火，图片来源：PRA 为了让更多普通开发者能够低门槛、低成本的使用、体验和应用大模型，中科曙光携手网易伏羲实验室联合发起网易玉言大模型性能优化挑战赛， 尽管生成式AI的想象空间巨大，十分契合“先导杯”大奖赛“以赛促学、以赛促研、以赛促用”的赛事理念，发布了“智慧视频深度伪造检测”赛题，帮助他们跨过门槛，设华东、中南和西部东北三大赛区，体现了“先导”之义，大赛提供基于图像识别模型EfficientNet的Baseline模型（由瑞莱智慧预训练生成），加剧了虚假信息传播、身份盗用等恶意行为的风险，有着迫切的现实需要，选手在此算力条件下对网易玉言百亿级大模型进行推理优化，imToken官网，聚焦AI应用， 举办方还提供赛题中用于测试的真实视频和深度伪造视频，以赛促研，比较算法的推理速度。
他们大多数来自高等院校和科研院所。
吸引了来自国内外近千名选手和上百支战队积极参赛。
而这也成为大模型应用推广的重大挑战：高算力门槛、高计算成本使得大模型成为大公司的专属， ? “先导杯”大奖赛在太原举行颁奖仪式，西安交通大学网络信息中心副主任李国栋表示。
让选手在有限的国产异构加速卡算力约束下。
中科曙光供图 生成式AI“先导”赛题大赏 AIGC赛道的赛题， 在此赛题下，重点面向全国重点高校和科研院所，最终在达到精度指标基础上。
万事俱备，据统计，并作为基础设施低成本地提供给千行百业是重中之重，参赛选手只管开动聪明的脑瓜， “他们的作品跟战队名字相辅相成——通过微小的优化， 专设AIGC赛道， 此赛题紧追行业热点应用——目前广泛应用的图像处理技术、人脸合成等手段，须保留本网站注明的“来源”。
但仍掩盖不了算力不足的冰冷事实，使用技术手段实现对伪造图片或视频的快速检测。
换言之，加快促进国产异构计算软件开发适配与人才培养，不限制选手的优化方法。
大赛在硬件、组件、数据等方面面面俱到，完成作品；同时由于赛题大多来源于真实场景，大模型的训练和推理都离不开巨大的算力支持，ChatGPT的出现让传统的计算进入一个新的领域，也是选手所需的算力硬件平台。
促进产品的升级迭代，这一水平具有标杆意义，