MEET2023智能未來大會
AI for Science年度激辯：AlphaFold成功難以復制，數(shù)據人才生態(tài)建設都是挑戰(zhàn)｜MEET2023
不管是AI還是傳統(tǒng)手段，一個好的研究體系是根本
騰訊劉偉：AI藥物發(fā)現(xiàn)存在一個核心問題，即模型是否具備泛化能力 | MEET2023
AI不能只靠數(shù)據驅動
潞晨科技尤洋：中小企業(yè)同樣追求大模型，但最先進AI訓練成本還是太高 | MEET 2023
未來，我們迫切需要一個可擴展性的高效計算基礎設施
高通Ziad Asghar：AI處理的重心從云端向邊緣側轉移，智能手機是最佳平臺 | MEET 2023
終端側AI需求會越來越多
小冰李笛：ChatGPT在向“讓你認為它有知識”的方向發(fā)展 | MEET 2023
已經潛移默化改變了生活的，往往被大家所忽視
中關村科金張杰：ChatGPT火爆背后，對話式AI在企業(yè)服務場景面臨三大挑戰(zhàn)｜MEET2023
對話式AI走到L0-L5的哪個階段？
