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報告題目RISC-V AI指令集的標(biāo)準(zhǔn)化與開源實現(xiàn)報告簡介RISC-V的開源特性吸引了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注，其模塊化設(shè)計和擴展能力更是迎合了AI應(yīng)用的定制化需求。為降低軟硬件設(shè)計成本，建立統(tǒng)一的RISC-V AI生態(tài)，針對AI領(lǐng)域的指令集標(biāo)準(zhǔn)化迫在眉睫。本次報告將介紹最新的RVV解耦的RISC-V Matrix/AI指令集草案，詳細分析指令集架構(gòu)及其開源實現(xiàn)，并介紹RISC-V社區(qū)Matrix指令集的標(biāo)準(zhǔn)化進展。報告嘉賓范福杰廣州希姆半導(dǎo)體科技有限公司高級研發(fā)總監(jiān)芯片架構(gòu)師特邀主持周劍揚廈門大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授講座時間2025年3月26日（周三）21:00-22:00講座環(huán)節(jié)及流程?講座環(huán)節(jié)：① 5 分鐘主持人進行主題與嘉賓介紹②?45分鐘報告嘉賓講座環(huán)節(jié)③ 15分鐘互動問答環(huán)節(jié)?講座流程：① 20:45 開芯會視頻號上線，歡迎觀眾朋友提前進入直播間候場② 21:00 主持人開場③ 21:05 主講嘉賓開始講座，持續(xù)40min注：【在講座過程中歡迎觀眾朋友通過各直播平臺進行提問工作人員將收集和整理問題?】③ 21:45 主持人根據(jù)工作團隊整理的問題與嘉賓進行問答互動，持續(xù)15min

直播信息報告題目理解并改進基礎(chǔ)模型報告簡介大型基礎(chǔ)模型在生成式人工智能領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用，但同時面臨顯著的局限性。這些局限性包括在適應(yīng)不可預(yù)測的真實世界方面的挑戰(zhàn)，如應(yīng)對分布外數(shù)據(jù)、噪聲輸入以及安全問題。其次，鑒于其對社會產(chǎn)生的巨大影響，推動跨學(xué)科合作以評估其潛在的利益與風(fēng)險，深化人機交互的理解，并倡導(dǎo)負責(zé)任的人工智能應(yīng)用尤為重要。在此次報告中，王晉東博士將分享他在這些關(guān)鍵領(lǐng)域的最新研究成果、見解和未來計劃，探索如何在利用大型基礎(chǔ)模型的強大功能的同時應(yīng)對其局限性，并在快速變化的環(huán)境中推動負責(zé)任的AI整合。報告嘉賓王晉東美國威廉瑪麗學(xué)院助理教授前微軟亞洲研究院高級研究員特邀主持楊傳廣中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所助理研究員講座時間2025年2月19日（周三）20:00-21:10

在這個快速發(fā)展的數(shù)字時代，計算能力的需求日益增長，RISC-V架構(gòu)以其開放性和靈活性，成為并行計算領(lǐng)域的一顆新星。為了推動RISC-V在人工智能、科學(xué)計算和加速計算等領(lǐng)域的應(yīng)用，我們誠邀您參加本次技術(shù)沙龍，與國內(nèi)外專家、學(xué)者共同探索RISC-V在并行計算中的無限可能。

報告題目RISC-V架構(gòu)在高性能領(lǐng)域的進展與挑戰(zhàn)報告簡介隨著以AI應(yīng)用為代表的高性能算力芯片應(yīng)用場景不斷產(chǎn)生多樣化需求，RISC-V架構(gòu)正依靠其開放開源的優(yōu)勢，成為算力芯片架構(gòu)創(chuàng)新的主要技術(shù)基礎(chǔ)。目前，包括RISC-V國際基金會在內(nèi)的整個RISC-V生態(tài)正圍繞高性能場景的實際需求，在指令集標(biāo)準(zhǔn)完善、軟硬件生態(tài)構(gòu)建、標(biāo)桿產(chǎn)品研發(fā)等層面開展合作與創(chuàng)新攻關(guān)。本次報告將主要分享RISC-V在高性能通用計算領(lǐng)域的進展，介紹RISC-V處理器內(nèi)核指令集和系統(tǒng)平臺最新規(guī)范，并共同探討RISC-V在高性能領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)與解決方案。報告嘉賓劉暢博士知合計算處理器設(shè)計總監(jiān)特邀主持陸嘉駿知合計算市場公關(guān)負責(zé)人講座時間2024年12月25日（周三）20:00-21:00講座環(huán)節(jié)及流程?講座環(huán)節(jié)：① 5 分鐘主持人進行主題與嘉賓介紹②?40分鐘報告嘉賓講座環(huán)節(jié)③ 15分鐘互動問答環(huán)節(jié)

報告題目預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型下的持續(xù)學(xué)習(xí)報告簡介雖然近年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型研究得到了廣泛的應(yīng)用，但其仍然主要依賴于在大量樣本上的批量式訓(xùn)練。本報告將探討實現(xiàn)模型的增量式訓(xùn)練，針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在增量式學(xué)習(xí)新任務(wù)時所面臨的"災(zāi)難性遺忘"問題，介紹如何在預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型上進行連續(xù)學(xué)習(xí)，包括基于重放的遺忘抑制機制、基于模型高效微調(diào)的連續(xù)學(xué)習(xí)框架，以及連續(xù)學(xué)習(xí)在計算機視覺上任務(wù)上的應(yīng)用和部署等。報告嘉賓洪曉鵬哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授特邀主持黃禮泊中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所特別研究助理講座時間2024年10月30日（周三）20:00-21:10講座環(huán)節(jié)及流程?講座環(huán)節(jié)：① 5 分鐘主持人進行主題與嘉賓介紹②?55分鐘報告嘉賓講座環(huán)節(jié)③ 10分鐘互動問答環(huán)節(jié)?講座流程：① 19:45 開芯會視頻號上線，歡迎觀眾朋友提前進入直播間候場② 20:00 主持人開場③ 20:05 主講嘉賓開始講座，持續(xù)55min