【快商通横扫全球顶尖AI团队，闯进国际算法算例大赛决赛！】近日，“粤港澳大湾区（黄埔）国际算法算例大赛”公布决赛名单。经过激烈的角逐，快商通AI实验室kristonAI lab联合新加坡国立大学博士团队顺利挺进“预训练语言模型应用调优算法”赛道决赛。
数字经济时代，算法已成为推进数字技术和实体经济深度融合的核心支撑。为顺应当前数字技术发展趋势和现实应用需求，琶洲实验室（黄埔）受广州市黄埔区政府委托，创办并主办首届《粤港澳大湾区（黄埔）国际算法算例大赛》。
本次大赛具有“三高”的特点，即起点高，奖金高，专家水平高。大赛采用双赛道赛制，分为竞赛制和擂台制两种赛制，共设十道极具挑战性的赛题，由大赛主办方邀请众多人工智能领域著名院士及专家学者组成大赛专家委员会，规划主题方向、指导赛事工作、规范赛题评测，为大赛的实际落地提供强有力的支持。大赛聚焦大数据、人工智能等新一代数字技术和互联网+、智能+等数字经济场景，汇聚全球高精尖技术，以此推动原始创新，并带动数字经济的高质量发展。快商通AI实验室kristonAI lab联合新加坡国立大学博士团队参赛的“预训练语言模型应用调优算法”赛道属于擂台制赛道，赛题具有科学性和前瞻性，瞄准解决国家重大需求的基础算法。
近年来，预训练语言模型作为全世界AI公司战略壁垒级技术，极大推动了自然语言理解，特别是人机对话的发展。然而，由于大规模语言模型的运行成本高，以及出于商业盈利考虑，目前主流是以一种“语言模型即服务”（Language-Model-as-a-Service, LMaaS）的形式来落地工业界应用。因此在LMaas场景下对于下游任务的调优成为预训练大模型落地的核心技术挑战。预训练语言模型作为快商通kristonAI实验室重点研究的方向，在“预训练语言模型应用调优算法”赛道顺利挺进决赛，充分展示了公司在AI核心的预训练技术上顶尖的技术实力和影响力。最新的科研成果突破将会应用到KICP人机对话系统中。
快商通紧跟数字经济高速发展的脚步，布局人工智能行业超13年，在AI技术创新与AI现实应用落地方面均已取得阶段性成效。快商通联合创始人新加坡工程院院士李海洲教授，带领由斯坦福大学、剑桥大学、新加坡国立大学、清华大学等世界顶尖高校成员组成的快商通核心研发团队，掌握自然语言处理（NLP）、知识图谱（KG）、语音识别（ASR）、声纹识别（VPR）四大核心技术，荣获全球软件领域最高级别认证- CMMI5、中国人工智能最高奖-吴文俊人工智能科技进步奖等国内外顶尖AI大奖，自主研发对话式AI驱动产业数字化升级，获政府部门高度认可。
以自主研发核心技术为依托，快商通搭建AI PaaS开放平台，面向技术合作伙伴开放更多底层算法能力和解决方案，赋能超过1000个开发团队，同时自主研发AI SaaS 智能企服产品体系，解决医疗医美、教育、家居等行业的数字化难题，推动全行业进行数字化升级，服务实体经济高质量发展。AI SaaS 智能企服产品体系在营销应用场景上实现了AI技术创新与AI现实应用落地的深度融合，构建了全国首个从企业营销切入的客户全生命周期一体化企业营销服务，为全行业提供AI智能化营销解决方案。从“全渠道接入 – 智能接待 - 精细化管理 – 智能策略优化 – 私域流量运营”等方面全链路助力客户从营销到经营，从获客到留客。目前快商通AI SaaS全链路营销解决方案已经拥有登特口腔、雍禾植发、新华教育、金牌厨柜等重要合作伙伴，在数字技术创新及应用落地方面具有深厚的技术积累和行业沉淀。
未来，快商通将继续通过“科技创新+应用落地”的双轮驱动，用原创性、引领性科技成果来加快推动科技与产业融合，形成经济社会高质量发展的“新动能”，推动产学研用融合发展，努力为构建数字中国提供有力支撑。
数字经济时代，算法已成为推进数字技术和实体经济深度融合的核心支撑。为顺应当前数字技术发展趋势和现实应用需求，琶洲实验室（黄埔）受广州市黄埔区政府委托，创办并主办首届《粤港澳大湾区（黄埔）国际算法算例大赛》。
本次大赛具有“三高”的特点，即起点高，奖金高，专家水平高。大赛采用双赛道赛制，分为竞赛制和擂台制两种赛制，共设十道极具挑战性的赛题，由大赛主办方邀请众多人工智能领域著名院士及专家学者组成大赛专家委员会，规划主题方向、指导赛事工作、规范赛题评测，为大赛的实际落地提供强有力的支持。大赛聚焦大数据、人工智能等新一代数字技术和互联网+、智能+等数字经济场景，汇聚全球高精尖技术，以此推动原始创新，并带动数字经济的高质量发展。快商通AI实验室kristonAI lab联合新加坡国立大学博士团队参赛的“预训练语言模型应用调优算法”赛道属于擂台制赛道，赛题具有科学性和前瞻性，瞄准解决国家重大需求的基础算法。
近年来，预训练语言模型作为全世界AI公司战略壁垒级技术，极大推动了自然语言理解，特别是人机对话的发展。然而，由于大规模语言模型的运行成本高，以及出于商业盈利考虑，目前主流是以一种“语言模型即服务”（Language-Model-as-a-Service, LMaaS）的形式来落地工业界应用。因此在LMaas场景下对于下游任务的调优成为预训练大模型落地的核心技术挑战。预训练语言模型作为快商通kristonAI实验室重点研究的方向，在“预训练语言模型应用调优算法”赛道顺利挺进决赛，充分展示了公司在AI核心的预训练技术上顶尖的技术实力和影响力。最新的科研成果突破将会应用到KICP人机对话系统中。
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