“大模型”(大规模预训练模型)是引领人工智能领域的变革式新范式,能够提供强大的知识表示与聚合能力,已展现出媲美人脑的视觉感知与逻辑推理能力。在超大参数规模、海量训练数据和强大计算资源支撑下,大规模基础模型(CLIP、SAM、GPT-4V、Sora等)已成为一系列下游任务的基石,展示出强大的任务性能与卓越的泛化能力,在自然语言处理、计算机视觉、工业数字化和智能化等多个领域有着重要突破和广泛应用。
《计算机应用》拟邀请业内专家策划推出“大模型前沿研究与典型应用”专题,聚焦大模型研究的最新进展、技术创新及典型应用,旨在促进学术界、工业界与跨学科领域之间的知识分享与合作,推动大模型的技术创新和应用落地。诚邀学术界和工业界的研究人员和从业者提交高质量的研究论文,共同研讨这一领域的前沿问题。
征文内容如下(包括但不限于以下方向)
大模型的基本原理与架构设计:主要包括大模型的定义、基本原理、可解释性、计算架构、模型训练与优化等。
大模型的性能评价:主要包括大模型评测数据集构建、大模型综合能力评价体系、大模型专业领域评价体系等。
大模型的典型应用:主要包括大模型在自然语言处理、图像语音视频处理、数学代码等领域及其在各行业的典型应用。
也欢迎关于大模型在技术架构、训练方法和相关应用方面的技术综述。
征文时间:2024-08-10至2024-10-31。
预计刊出时间:2025年上半年。
转载自微信公众号:计算机应用