Samsung电子有限公司今天宣布将于9月15日和16日举行的Samsung AI Forum 2025开幕,在其第九届中,该论坛已将自己打造成一个全球性的空间,知名学者和行业专家齐聚一堂,分享AI的最新进展,并探索未来的研究方向。
“三星正在将人工智能应用于我们所有的运营领域,以开发基础技术,使人工智能更加直观和集成”三星电子副董事长兼首席执行官 Young Hyun Jun 在他的主题演讲中表示。今年,三星人工智能论坛汇集了来自工业界和学术界的顶尖专家,讨论人工智能如何改变社会和商业,并分享我们希望能够实现有意义的思想交流的见解”。
今年的论坛由著名人工智能学者发表演讲,其中包括蒙特利尔大学教授、深度学习(深度学习)先驱 Yoshua Bengio;加上斯坦福大学教授、初创公司 Inception 联合创始人 Stefano Ermon,他领导了基于扩散的语言模型(基于扩散的语言模型(dLM))的开发。
Day 1:全球学者探索半导体领域AI的未来
三星设备解决方案 (DS) 部门在韩国龙仁三星半导体综合体附近举办了主题为"半导体行业人工智能和愿景的框架"的论坛第一天。
Bengio 教授发表主题演讲,强调了当前人工智能模型的深远风险,包括规避人类控制的能力和滥用的可能性。作为一项安全措施,他引入了科学家人工智能,这是一种旨在帮助减轻这些担忧的新模型。
“与模仿或取悦人类而构建的模型不同,科学家人工智能专注于提供真实的、基于事实的答案和经过验证的数据”,本吉奥教授说,强调了该模型在增强人工智能安全和加速科学发现方面的潜力。
西门子 EDA 高级副总裁 Amit Gupta 主持了题为"“O AI 驱动电子设计的未来"的会议。在演讲中,他强调了将 AI 集成到电子设计自动化工具(电子设计自动化与 EDA)中的重要性,并指出:涵盖整个工作流程的端到端系统对于释放人工智能的全部潜力至关重要。
DS部门执行副总裁兼AI中心负责人Yong Ho Song;浦项科技大学(POSTECH)Seokhyung Kang教授;韩国科学技术高等研究院(KAIST)Il-Chul Moon教授在技术会议上,每位演讲者分享了AI在半导体设计和制造方面的应用研究的最新进展,以及提供行业演变的观点。
“A AI 已经是芯片设计和软件开发中的必备工具”, 宋说, “随着半导体制造变得更加复杂,我们希望 AI 能够帮助应对 ARISE in”所面临的技术挑战。
该论坛还表彰了三名获奖者 三星年度人工智能研究员(Samsung AI年度研究员),包括多伦多大学的尼古拉斯 · 帕佩诺特教授、加州大学圣地亚哥分校的罗丝 · 余教授、纽约大学的勒雷尔 · 平托教授。
Day 2:聚焦AI Agentiva时代,提高生产力
论坛第二天将由三星设备体验(DX)部门在线举办并进行现场直播 youtube 上的三星开发者频道主题为“da Generative AI to AI Agentiva”1.
“生成式AI已经成为日常生活和不同”行业的重要工具,三星电子DX部门CTO兼三星研究主管Paul (Kyungwhoon) Cheun表示。“随着我们进入AI Agentiva时代,三星将继续专注于开发为”用户提供具体好处的AI技术。
第二天将有加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 教授、语言模型和人工智能代理领域领先研究员 Joseph E。 Gonzalez 的主题演讲; Subbarao Kambhampati,亚利桑那州立大学教授,人工智能规划和决策世界权威;斯坦福大学教授、Inception 联合创始人 Stefano Ermon。
Gonzalez教授将介绍他关于如何扩展基于大规模语言模型(large language models,LLMs)的系统的代理能力的研究,特别是他将在停机(睡眠-时间计算)中引入计算范式,它允许代理使用交互的空闲间隔来推理、学习和计划。
Kambhampati教授将分享他对大规模推理模型(大型推理模型LRM)的研究,旨在克服LLM的局限性。他将强调,尽管当前模型在文本生成方面表现出色,但它们在事实准确性、规划和复杂推理方面仍然存在局限性,突出了核心挑战,例如确保响应的可靠性、实现对上下文的自适应计算以及提供推理中间步骤的解释。
Ermon教授将提出基于扩散的语言模型(DLM),该模型将广泛使用的图像、视频和音频生成扩散模型应用于语言领域。这种方法旨在克服传统顺序文本生成方法的局限性,并提出一种更有效的语言模型范式。
在技术会议上,三星研究代表将介绍他们的最新进展,包括:
(AI相机 相机) AI技术进行自动色温调节
(知识蒸馏)为基础的方法,以便更有效地培训法学硕士及其应用
备(设备上AI)中的''AI技术,旨在将LLM带入智能手机和电视等消费电子产品
''自动配音技术,它以原始说话者自己的声音生成叙述
(deep dive)技术,该技术使用多代理系统自动分析和生成多个报告
(Document AI)技术,它会自动将不同的文档格式转换为LLM和代理系统的结构化数据
^^一种开发者的设备AI工作室(AI工作室在设备上),它减少了生成式AI模型的开发周期。
