当AI深入企业业务场景,当数据成为新型生产要素,软件产业的创新永不止步。作为新质生产力的重要组成部分,如今的软件产业正在承担起更为重要的历史使命——不仅在加速自身的技术变革,同时也赋能千行百业,为中国经济的新一轮发展助力。
在新的宏观市场环境下,软件从业者也面临着更多的机遇与挑战。跟上技术创新的步伐,深入了解企业业务诉求,贴近客户应用场景……这些都对我们提出了更高的要求,需要及时了解未来发展趋势,快速掌握最新技术知识,从而在时代的变迁中永立潮头。
由中科软科技股份有限公司主办的“2024软件技术大会”,即将于 12月13-14日在北京举行。作为国内软件技术领域的年度盛事,软件技术大会已经成功连续举办21届。本次大会以“数智软件 提升新质”为主题,邀请业界专家、企业高管、技术大咖,就软件技术和软件产业未来发展的话题展开深入研讨和交流。
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AIGC最新技术演进与产品创新、大模型基础设施与算力优化、大模型架构、大模型算法与应用、行业大模型、AIGC创新应用、AIGC引发的信息安全等;
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中国软件技术大会组委会
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这项研究由新加坡国立大学团队开发的DualParal技术,通过创新的双重并行架构解决了AI视频生成的长度限制问题。该方法同时在时间帧和模型层两个维度实现并行处理,配合分块降噪机制、特征缓存和协调噪声初始化策略,使生成分钟级长视频成为可能。实验表明,在生成1,025帧视频时,DualParal比现有技术减少了高达6.54倍的延迟和1.48倍的内存成本,同时保持了高质量的视频输出,为内容创作者提供了生成更长、更复杂视频叙事的新工具。
SoloSpeech是约翰霍普金斯大学研究团队开发的创新语音处理技术,针对"鸡尾酒会效应"问题提出了全新解决方案。该系统通过级联生成式管道整合压缩、提取、重建和校正过程,实现了高质量目标语音提取。与传统判别式模型相比,SoloSpeech采用无需说话者嵌入的设计,直接利用提示音频的潜在空间信息与混合音频对齐,有效避免特征不匹配问题。在Libri2Mix及多个真实世界数据集上的评测显示,SoloSpeech在清晰度、质量和泛化能力上均达到了领先水平,为语音分离技术开辟了新方向。
这项由北京大学深圳研究生院、伟湾大学、腾讯ARC实验室和兔小贝智能联合研究的Sci-Fi框架,通过创新的对称约束机制,解决了视频帧间插值中的关键问题。研究团队设计了轻量级EF-Net模块,增强结束帧约束力,使其与起始帧形成平衡影响,从而生成更自然流畅的中间过渡帧。实验证明,该方法在各种场景下都优于现有技术,特别适用于电影制作、动画创作和视频编辑领域,显著降低了人力成本。
这项来自西北大学和谷歌的研究突破了传统马尔可夫强化学习的局限,通过贝叶斯自适应RL框架解释了大语言模型中涌现的反思性推理行为。研究团队提出的BARL算法通过维护多个解题策略的后验分布,指导模型何时何地进行反思性探索,在数学推理任务上展现出显著优势,比基线方法减少高达50%的标记使用量,同时提高了准确率。这一研究不仅解释了"为什么反思有用",还提供了实用的指导原则,为AI系统的自适应推理能力开辟了新方向。