2025-02-17 企业动态 0
随着深度学习技术的飞速发展，神经网络在各个领域的应用日益广泛，但模型参数量和计算量的急剧增加也引发了诸多挑战。为了应对这一问题，模型量化技术成为了降低计算强度、缩小参数大小和优化内存消耗的一种有效手段。不过，在极低比特（<4bit）、二值网络（1bit）甚至是将梯度进行量化时，这些措施往往伴随着显著的精度损失，从而成为研究人员必须面对的一个难题。本次直播，我们特别邀请了商汤科技研究院——链接与编译团队的两位资深研究员，他们将分享一系列在模型量化方面取得突破性的研究成果，其中包括与北航刘祥龙老师团队合作并发表于CVPR 2020、ICCV 2019等顶尖学术会议上的论文。
本次直播课程信息如下：
主题：探索模型量化训练极低比特网络之路
时间：4月9日（周四）20:00-21:00
观看链接：http://www.mooc.ai/open/course/786?from=leiphonecolumn_mooc0408
嘉宾们将带来以下内容：
极致压缩：如何训练仅需极少比特数即可运行的神经网络。
二进制革命：高效训练二值网络，并解析其在实际应用中的优势。
加速秘籍：利用量化技术优化模型训练过程，实现更快捷、高效的人工智能算法。
实践指南：如何将这些理论知识转换为实用的解决方案，以提升现有系统性能。
结合创新：探讨如何结合模型量化与网络结构搜索，为AI算法提供更加完善的人工智能解决方案。
我们荣幸地介绍两位来自商汤科技研究院——链接与编译组的专家：
余锋伟，高级研究员及组负责人，他是一名杰出的科研人才，本硕均毕业于北京航空航天大学计算机学院。在他的职业生涯中，他曾获得多项荣誉奖项，如MOT16视频多目标跟踪冠军、ASC世界大学生超级计算机竞赛一等奖等。此外，他还担任内部开源技术中台架构师，对自动部署、加速模块以及编译器等关键技术进行研发和推广。他在ECCV、ICCV、CVPR及ICLR上共发表超过五篇论文，是该领域内一个知名作者之一。
龚睿昊，则是见习研究员，也是团队中的新星。作为一名优秀学生，他曾获得商汤科技未来之星奖励，以及其他如CCF优秀大学生、三好学生国家奖学金等荣誉。他主要从事深度学习模型加速工作，并在多个顶尖会议上发表六篇论文，其中包含了一篇个人独立完成、一篇共同第一作者及四篇共同第二作者作品。他的贡献不仅限于理论上的创新，更是在实际项目中推动了大量二进制优化工作，使得这些先进理念能够迅速落地至各种业务线项目中。
最后，不要忘记报名参加这场关于“论文解读+量化”主题直播。你可以通过扫描下方的小程序码添加AI研习社顶会小助手微信好友，并备注“论文解读+量ization”，然后加入指定微信群获取详细资料和直播间地址。让我们一起探索这个前沿领域，一步一步走向人工智能的大门！
