WAVE SUMMIT+2021深度学习开发者峰会重磅来袭！主论坛将基于对产业智能化升级、复合型AI人才培养、开源开放助力技术创新等问题的深入洞察与思考，共同探讨AI产业应用、AI人才赋能与最新技术趋势等热点话题。还有来自产学研界的专家学者和资深AI工程师将在七大平行论坛带来精彩的技术分享。本文，将先为大家揭秘【开源开放 生态共建】平行论坛的干货。

【开源开放 生态共建】

作为软件开发的基石，“开源”正在成为全球数字科技创新的关键。今年，我国首次将“开源”明确列入国民经济和社会发展五年规划纲要，提出支持数字技术开源社区等创新联合体发展，完善开源知识产权和法律体系，鼓励企业开放软件源代码、硬件设计和应用服务。此次 WAVE SUMMIT+2021深度学习开发者峰会——【开源开放 生态共建】论坛，邀请到国防科技大学副研究员、OpenI启智开源平台运营中心主任余跃担任论坛主席，并邀请了全球多个知名开源项目技术负责人以及开源组织负责人齐聚一堂，各抒己见，共同探索AI技术领域的开源开放之路，建设AI开源生态。

群智范式下的开源创新

软件发展从工程范式，到开源范式，再到群智范式，经过了一系列发展与演进。那在这个发展下，我们有哪些探索与实践呢？本次活动平行论坛主席、国防科技大学副研究员，OpenI启智开源平台运营中心主任余跃，将与大家分享群智范式下的开源创新 —OpenI启智社区的实践与探索。

万语千言 共建中文开源数据集

深度学习时代，算法、算力、数据已经成为了推动人工智能技术进步的三大驱动力。其中，数据的数量和质量有时直接决定了算法能够达到的上限水平。本次活动，我们邀请到了清华大学长聘副教授，中文信息学会自然语言生成与智能写作专委会副主任黄民烈教授为大家分享面向自然语言处理的中文开源数据集项目—千言，共建中文开源数据集，推动中文自然语言处理技术的进步和打造世界范围的影响。

白玉兰开源：

从论文到产品的可复现人工智能

人工智能从理论到实践有多远？从论文到产品复现需要经历多久？我国在人工智能开源开放上有什么发展？本次活动我们邀请到了上海白玉兰开源研究院执行院长，上海交通大学电信学院长聘教授、人工智能研究院总工程师金耀辉教授为大家分享从论文到产品的可复现人工智能，与大家一起从理论到实践，一探人工智能在国内政务上的发展与落地实践。

RocketQA：
端到端问答模型的技术发展与社区生态

开放域问答（Open-domain QA）是自然语言处理领域的重要研究课题。随着深度学习技术的进步，问答系统已经从基于特征的级联系统走向了“端到端问答”，摒弃了传统系统中繁杂的构件，系统复杂性大大降低，每个模块都是可学习的，整个系统可以实现端到端训练。本次活动邀请到百度自然语言处理部主任研发架构师刘璟，分享领先的检索式端到端问答技术RocketQA，以及它的开源模型和工具。

Finetuner：

一站式微调基于Jina的神经搜索系统

神经搜索（Neural Search）是利用深度学习及神经网络搭建的一套搜索引擎。本次活动我们邀请到了Jina AI联合创始人兼CTO 王楠，为大家分享Finetuner：一站式微调基于Jina的神经搜索系统。

MLFlow：开放式机器学习平台New Feature：autologging与PaddlePaddle的实现

MLFlow是一个开放式机器学习平台，很好地解藕了算法训练和算法模型服务，使得算法工程师专注于模型的训练，而不需要过多的关注于服务。本次将有MLFlow及Databricks实验管理服务技术负责人张进分享MLFlow New Feature：autologging以及它与PaddlePaddle的实现。

使用PaddlePaddle和OpenVINO轻松进行AI推理

英特尔®OpenVINO™是一个免费的开源工具套件，该工具套件助力AI开发者实现高性能深度学习推理部署，只需编写一次，即可在任何地方高效部署。本次邀请OpenVINO™布道师武卓介绍OpenVINO™ 的发展历程，并分享OpenVINO™与PaddlePaddle深度合作的案例。

TensorIR：

TVM新一代面向张量计算单元的可调度IR

深度学习模型的部署已经成为了重要的研究方向，同时硬件专业化浪潮为多维张量计算提供了全新的计算能力。这些新的硬件张量计算指令以及新兴的机器学习模型给部署带来了巨大的工程挑战。TensorIR是TVM新一代IR，未来会逐渐代替原有的TE和schedule。在本次分享将由Apache TVM Committer冯思远分享 TensorIR，一个面向张量计算单元设计的可调度IR，是如何实现基于IR本身对程序进行优化的。

PaddleSpatial：

深度学习与时空大数据结合 助力智慧城市发展

PaddleSpatial是基于百度飞桨深度学习框架开发的时空大数据计算工具和平台，融合了百度领先的区域分割、时间序列、城市迁移学习等时空数据处理能力。本次分享将由百度研究院资深研究员，PaddleSpatial技术负责人周景博，为大家分享PaddleSpatial是如何实现深度学习与时空大数据的结合，并助力智慧城市发展的。

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