文章图片

SOTA ， 全称「state-of-the-art」 ， 用于描述机器学习中取得某个任务上当前最优效果的模型 。 例如在图像分类任务上 ， 某个模型在常用的数据集上取得了当前最优的性能表现 ， 我们就可以说这个模型达到了 SOTA 。
在 2021 年度的学术论文中有超过 2 万篇自称「SOTA」（最为先进）的工作——自称「SOTA」的工作就一定是先进的吗？对广大 AI 开发者来说 ， 什么样才是先进的技术工作？是思路具有启发性？还是跑出的实验分数高？是易于实现 ， 对数据资源、计算资源的需求可控？还是放出的代码实现即插即用 ， 可用性强？
2022 年初 ， 在开展了为期 6 天的「Pop SOTA！ List for AI Developers 2021」AI 开发者社区线上技术工作评价后 ， 基于千余份来自 AI 开发者社区对 2021 年发表的 SOTA 技术工作「引领性」、「启发性」和「应用可行性」的评价 ， 机器之心形成了一份具有代表性的 2021 年度最受 AI 开发者认可的技术工作价值名录 ， 暨「Pop SOTA！ List for AI Developers 2021」 ， 并于2月26日在于临港新片区举办的 WAIC 2022 上海人工智能开发者大会现场进行线下发布 。

文章图片

以“构建融通开放新生态”为主题 ， WAIC 2022上海人工智能开发者大会在上海临港新片区创晶科技中心顺利举办 。 本次大会旨在助力人工智能上海高地建设 ， 顺应城市数字化转型战略 ， 延续上海人工智能技术生态建设 ， 切实解决人工智能开发者真实需求 。
作为WAIC开发者系列活动 ， 本次大会保持了世界人工智能大会品牌一贯的高水准、高质量 。 大会坚持以需求引领发展 ， 聚焦基础研究和基础设施强化、技术创新、人才培养等核心议题 ， 为人工智能开发者们提供学术交流、技术探讨和沟通合作的平台 ， 输出前沿、硬核、热点内容为人工智能转型升级再聚力 。
在本次大会的主论坛期间 ， WAIC开发者生态发起人、机器之心创始人兼CEO赵云峰代表WAIC开发者生态为部分名录入选工作研发团队代表现场颁发 WAIC 开发者生态荣誉贡献证书 ——
华为 · CANN 团队：华为昇腾 CANN 团队更新 AI 异构计算架构 CANN 5.0 版本 ， 针对不同模型进行智能优化 ， 300+ 模型平均可获得 30% 性能收益 。
MSRA · Swin Transformer 研究课题组：微软亚洲研究院 Swin Transformer 课题组 2021年的 Swin Transformer 将重要视觉先验引入 Transformer 模型 ， 并提出移位窗口技术 ， 刷新了诸多计算机视觉任务 ， 获得了 ICCV 2021 年马尔奖 。
NVIDIA：来自英伟达等的研究人员提出了 StyleGAN3 ， 它从根本上解决了StyleGAN2 图像坐标与特征粘连的问题 ， 实现了真正的图像平移、旋转等不变性 ， 大幅提高了图像合成质量 。
上海人工智能实验室：来自上海人工智能实验室、商汤科技、香港中文大学和上海交通大学的研究人员联合发布通用视觉体系“书生”（ INTERN） ， 帮助开发者显著降低通用视觉模型的开发门槛和成本 ， 并贡献了大规模精标数据集 ， 预训练模型和首个通用视觉评测基准 ， 推动 AI 技术的规模化应用 。
昇思 MindSpore 团队：昇思 MindSpore 团队更新 MindSpore 1.5 版本 ， 新版本继续在自动分布式训练上给出新的成绩 ，32 块卡就能训练 2420 亿参数量的稀疏模型 。
循环智能 · AI 算法团队：来自清华大学、北京智源研究院和循环智能等的研究人员开源首个支持 PyTorch 框架的 MoE 系统 FastMoE ， 相比直接使用 PyTorch 实现的版本 ， 提速 47 倍 。