三星電子有限公司今天宣布將於 9 月 15 日至 16 日舉辦 2025 年三星人工智慧論壇。在第九屆論壇中,該論壇已成為一個全球空間,知名學者和行業專家齊聚一堂,分享人工智慧的最新進展並探索未來的研究方向。
三星電子副董事長兼執行長 Young Hyun Jun 在主題演講中表示:"三星正在將人工智慧應用於我們所有的業務,以開發使人工智慧更加直觀和整合的基礎技術。" “今年三星人工智慧論壇匯集了來自工業界和學術界的頂尖專家,討論人工智慧如何改變社會和商業,並分享我們希望能夠進行有意義的思想交流的見解”。
今年的論壇邀請了著名人工智慧學者的講座,其中包括蒙特利爾大學教授、深度學習(deep learning)先驅 Yoshua Bengio;此外,史丹佛大學教授、新創公司 Inception 的共同創辦人 Stefano Ermon 領導了基於擴散的語言模型(基於擴散的語言模型 (dLM))的開發。
第一天:全球學者探索半導體領域人工智慧的未來
三星設備解決方案(DS)部門在韓國龍仁市三星半導體綜合體附近舉辦了第一天的論壇,主題為「半導體產業的垂直人工智慧和視覺策略」。
Bengio 教授發表主題演講,強調了當前人工智慧模型的深遠風險,包括規避人類控制的能力和濫用的可能性。作為一項安全措施,他介紹了科學家人工智慧,這是一種旨在幫助減輕這些問題的新模型。
本吉奧教授表示,"與模仿或取悅人類的模型不同,科學家人工智慧專注於提供真實、基於事實的答案和經過驗證的數據",並強調了該模型在增強人工智慧安全和加速科學發現方面的潛力。
西門子EDA 高級副總裁Amit Gupta 主持了題為"人工智慧驅動的電子設計的未來"的會議。在演講中,他強調了將人工智慧整合到電子設計自動化工具(電子設計自動化和EDA)中的重要性,並指出:覆蓋整個工作流程的端到端系統對於釋放人工智慧的全部潛力至關重要。
技術會議由 DS 部門執行副總裁兼人工智慧中心主任 Yong Ho Song 主持;浦項科技大學(POSTECH)Seokhyung Kang教授;韓國科學技術院(KAIST)的Il-Chul Moon教授。每位演講者分享了半導體設計和製造人工智慧應用研究的最新進展,並提供了產業發展的觀點。
"人工智慧已經是晶片設計和軟體開發的重要工具",宋說,"隨著半導體製造變得更加複雜,我們希望人工智慧能夠幫助解決出現的技術挑戰"。
論壇也表彰了三位獲獎者 三星年度人工智慧研究員(三星年度人工智慧研究員),包括多倫多大學Nicolas Papernot教授、加州大學聖地牙哥分校Rose Yu教授、紐約大學Lerrel Pinto教授。
第二天:專注於 AI Agentiva 時代並提高生產力
論壇第二天將由三星設備體驗(DX)部門線上舉辦並進行現場直播 youtube 上的三星開發者頻道,主題為「da Generative AI to AI Agentiva」1.
三星電子 DX 部門技術長兼三星研究主管 Paul (Kyungwhoon) Cheun 表示:"生成式人工智慧已成為日常生活和不同行業的重要工具。"。 “隨著我們進入 AI Agentiva 時代,三星將繼續專注於開發為用戶提供具體好處的人工智慧技術。"。
第二天將由加州大學柏克萊分校 (UC Berkeley) 教授、語言模型和人工智慧代理領域的領先研究員 Joseph E。 Gonzalez 發表主題演講; Subbarao Kambhampati,亞利桑那州立大學教授,人工智慧規劃和決策世界權威; Stefano Ermon,史丹佛大學教授,Inception 共同創辦人。
Gonzalez教授將介紹他關於如何擴展基於大規模語言模型(大語言模型(LLM))的系統的代理功能的研究。特別是,他將介紹停機時的計算範式(睡眠時間計算),允許代理使用空閒的互動間隔來推理、學習和計劃。
Kambhampati教授將分享他對大規模推理模型(大型推理模型LRM)的研究,旨在克服LLM的限制。他將強調,儘管目前的模型在文本生成方面表現出色,但它們在事實準確性、規劃和複雜推理方面仍然存在局限性,突顯了核心挑戰,例如確保響應的可靠性、實現對上下文的自適應計算以及提供對推理中間步驟的解釋。
Ermon教授將提出基於擴散的語言模型(DLM),該模型將廣泛使用的圖像、視頻和音頻生成擴散模型應用於語言領域。這種方法旨在克服傳統順序文本生成方法的局限性,提出更有效的語言模型範式。
在技術會議上,三星研究代表將介紹他們的最新進展,包括:
(AI相機相機)自動調色的人工智慧技術
基於(知識蒸餾)的方法,用於更有效地培訓法學碩士及其應用
(裝置上人工智慧)技術旨在將法學碩士引入智慧型手機和電視等消費性電子產品
''自動配音技術,以原始說話者自己的聲音產生旁白
(深度潛水)技術使用多代理系統自動分析和產生多個報告
(文件人工智慧)技術,自動將不同的文件格式轉換為法學碩士和代理系統的結構化資料
^^為開發人員提供的設備AI工作室(設備上的AI工作室),減少了生成式AI模型的開發週期。
