北京正在公开招募人工智能的破坏性技术说明的

作者: 365bet体育投注   点击次数:    发布时间: 2025-07-26 13:08

实施“实施计划（2023-2025），以便北京加速了有影响力的全球（2023-2025）的构建”，“某些手段来促进北京竞争中通用人工智能的创新和发展”，目前可以加速在人工制作技术中提高技术创新的技术创新技术，从而提高了技术创新的技术和技术技术。 1。收集地址任务1：新神经网络中破坏性创新的研究和研究内容：探索新的非转化神经元网络，并进行破坏性神经元网络的建筑创新。提供了各种模型体系结构的广义学习能力的理论证明，研究了模型的训练的稳定性，并在技术上进行了分析，并在技术上验证了大规模较高前场景中模型的计算复杂性。研究目标：开发新的神经网络阿奇独立培养，实施模型算法，验证模型在相同的参数量表上的有效性，超过相同数据量表上的SOTA和相同的参数量表SUTS ASCE测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如SUTS SUTS SUTS SUTS SUTS SUTS suts suts suts suts suts suts suts诸如代码测试之类的代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试。 SUTS AS CODE TEST SUTS SUCH AS CODE TEST SUTS SUTS AS CODE TEST SUTS SUCH AS CODE TEST SUTS SUTS SUCH AS CODE TEST SUTS SUCH AS CODE SUCH AS CODE TEST SUTSCH AS CODE TESTS SUCH AS CODE TESTS SUCH AS CODE TESTS SUCH AS CODE TESTS SUTS AS CODE TEST SUTS SUTS CODE TEST SUTS SUTS AS CODE TEST SUTS SUCH AS CODE TEST SUTS SUCH AS CODE TEST SUTS SUTS SUTS对于SUTS ASCE测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试SUTS，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试SUTS SUTS代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试，例如代码测试。Suts作为代码测试的缝合力ASCE测试，例如代码测试设备代码测试咳嗽，例如代码测试集（例如代码测试集），例如用于大型培训，分析和证明模型概括的大型培训，分析和证明情况，复杂性分析和计算的复杂性和有影响力的技术报告。现有模型中价值中的计算复杂性和低耐受性效率问题，以长序列建模打破了自给自足的计算瓶颈。我们将研究动态建模方法。可以提出有效而精确的量化方法，以进一步减少张紧器（例如权重，激活，梯度，注意力等）所需的位宽度。研究目标：为变压器体系结构开发改进的优化方法。我们提出了至少一种优化解决方案，以在我们的内容研究巢中选择多个或新技术路线，从而大大提高了模型的计算机速度并降低了消耗量计算机资源的利用，同时保持计算精度和一般问题解决功能。与现有的完全优化的体系结构和系统相比，推理性能增加了100％以上，训练速度增加了50％以上。与开源相关的算法和技术报告的创建引起了国际普遍的关注。 （（（申请人单位可以设计指标本身，并需要评估指标，以提高模型的训练效率，以在传统硬件平台和典型的计算机场景中提高100亿个参数尺度。代表特征，相关的映射和多模态数据的相关映射和机制，并探索文本和其他模型的模型和其他模型的模型和其他模型的模型，图像和其他模型的模型，图像和其他模型的模型，图像和其他模型。 - 安装，传播，融合）和相应的多模式规律to进一步提高了大型模型中的智能水平。研究目标：具有超过100亿个参数量表，可以实现相似或更好的模型功能和比例尺作为具有相同量的参数和计算量的独特模态模型。开源模型的架构和重量引起了国际关注（例如，“拥抱面趋势”列表已输入前5名）。 （指标是由申请人指定的。规定的硬件和典型的计算方案。）任务4：内存机制和大型语言模型的研究内容：探索大型内存（内存存储器）的精确机制。该研究包括针对大型模型的精确，有效的上下文管理技术，但破坏了传统的快速文字工程设计的范围，并建立了围绕四个的更有效，更精确的上下文管理框架关键元素：用户说明（注意），搜索历史知识（RAG），个性化内存（内存）和即时工具的调用（使用工具）。检查上下文和信息压缩策略，以解决长期对话方案中上下文处理的效率低下问题。我们研究了改进恢复的长期和发电机制，改善了模型横向疗程和推理能力的知识的更新。探索上下文管理和工具调用之间的链接机制，改善模型中的自主呼叫工具并集成工具输出功能。研究目标：通过模型实现长期自定义交互内容和外部知识的有效搜索，检测和集成，避免了信息和计算浪费的冗余。带有Mocomo，Longmemeval，Hotpotqa，Musique等参考点，交叉资格，多次跳跃咨询，与最佳时间技术相比，响应质量的提高，而没有提高推断成本。假设其效果与当时的最佳技术一致，则它大大减少了上下文管理的过载信息（例如，将上下文处理计算机资源的消耗量减少了50％以上）。与开源相关的算法和技术报告的创建引起了国际普遍的关注。任务5：用于大规模模型的学习量表范例的研究和研究内容：为大型模型建立适当的一般强化学习范式，并支持大规模互动和有效的奖励提供。集成量，例如奖励密度。轨迹，自我不断发展的环境和模型的模型探索了规模和强化学习奖励在开放任务和不确定场景中的奖励。战略性的design研究目标：与受监视的相同量表的精细调整模型相比，在复杂任务（例如数学和物理学）中，模型的精度（例如数学和物理学）的精度增加了30％以上，汇总了增强学习方案的大规模规模规则并阐明参数量表的定量关系。与开源相关的算法和技术报告的创建引起了国际普遍的关注。任务6：大型模型的开放式域研究和研究内容自主学习方法：探索与“训练前训练前的预训练”范式不同的新学习方法。考虑到当前大型模型的架构斯图拉斯的局限测试过程中测试期间动态参数更新的机能，实现了有效的记忆并适应复杂的指示和多元化的需求。改善模型的概括，研究从各种环境中的反馈的改进学习框架，并在复杂的开放环境中进行独立的探索和连续优化，而无需手动监督。探索出色的元学习范式模型，以使模型能够以多种形式的数据（例如知识，示例，规则）有效地学习，并具有快速概括新任务的能力。研究目标：为大型模型开发有效的独立独立学习节奏。至少已经提出了创新的培训方法，大型模型可以在测试阶段快速学习和适应新任务，而无需大量手动数据标记。与参考模型相比，超过30％的绩效提高实现了目标任务，从而大大降低了所述数据的依赖性。与开源相关的算法和技术报告的创建引起了国际普遍的关注。任务7：有关集成芯片计算的研究内容和共同指定的设计芯片的开发：解决当前模型的重量限制和带宽，详细思考以及编码生成的长期效果，并探索下一代人工智能计算模型的模型，这些模型的人工智能计算（中心硬件）和Algorithms（软件）（软件）。与Fusion Chip合作的软件在设计新的大型模型培训推理算法，优化内存的使用，通过异步算法编程之间的通信需求并改善模型的培训和推断效率来减少芯片之间的通信需求。它承认有效执行DE专门用于大型型号的签名芯片，以及与大型模型密切相关的矩阵和其他计算机任务的乘法。它通过异步整合减少了芯片的通信，并接受了模型算法的快速迭代。研究目标：开发独立的低位杂种量化算法。开发具有较大带宽的计算芯片，使用矩阵计算2/8的优化位，通过国家流程实现大规模生产，将当前行业与常见大型模型的推理解决方案进行比较，并提高生产速度超过五倍。相关的量化技术和芯片作为集成软件和硬件解决方案被推广，从而广泛提高了该国使用大型模型的情况的效率。 2。应用要求（i）应用主题1。应用程序问题包括清晰的技术路线，强大的技术影响，工业促销，清晰可量化的满足RIC目标和指标。 2。申请项目有明显的技术进步，项目结果对于将促进促进的国家战略和房地产经济体有用。与人工智能有关的产品的独立创新和开发。 3。作为一般规则，1-6个任务的周期不超过2年。通常，任务周期7不超过三年。如果满足了几个指标，建议该项目提前。您拥有的主题可以继续进行良好的结果。 （ii）申请单元1。申请必须是北京的注册公司或大学研究所，并且具有独立的公司资格。打算在北京以外开发北京的实体必须在项目支持之前完成北京的注册。申请人必须具有金融系统并完全保密。 2。每个公司将在今年要求一个项目（包括联合申请ation项目）。申请人必须满足“北京科学技术计划项目（项目）管理措施”和“计划信贷管理措施，贝肯科学与技术行动”的要求。申请人的单位和团队必须遵守科学研究伦理标准，并遵守对科学研究的完整性的要求，并遵守了科学研究的完整性，并遵守提出材料的可靠性。 3。如果申请人是一家公司，则必须明确确定投资的总量和资金来源，并且必须为财务，科学和技术资金提供相应的支持资金的支持，不得超过2：1。（iii）申请1负责人的申请1，并有效地有效地保证实施没有项目问题。 2。申请人必须满足“北京科学和技术规划和技术计划项目”和“北京科学与技术的要求原则上，申请人不得超过北京科学技术委员会的项目，以及宗冈农业管理委员会作为负责人，原则上，在同一时间涉及的项目数量（包括那些工作的人）（包括那些工作的人）（包括那些工作的人）不应超过两个项目。 （https://mis.kw.beijing.gov.cn/），通过公司的第一个证书（与自然帐户应用）更新单位的信息，如果确实如此，您必须单击“颠覆技术管理储备”。在单位（必须签名并密封）以及申请项目所需的其他测试材料上。另外，请登录北京公民政府网站（https://zhengce.beijing.gov.cn）上的政策实施列，并选择要应用的相应项目。 2。声明系统将于2025年7月23日9:00在8月5日星期二的5:30开放。该系统将在截止日期后自动关闭。申请单元必须完成对单元申请项目的审查，并在系统开放期间均匀发送。系统关闭后，它变得不可接受。 4. Consulting Services Consulting Line: ZHANG TEACHER010-88827002, 010-686192223 Hours of consulting service: 9: 00-11: 30, 13: 30-18: 00 (business days) Technical contact number: 010-588588181, 010-58858685, 010-58858689, 010-588588181, 010-58858685，010-58858689，010-585881，010-58858685，010-58858689，010-5858881，010-585881，010-588858685680 2025年7月23日，管理委员会中央科学技术园区科学技术委员会