当前AI评测面临哪些痛点？从议题方向来看，这场分享背后对应的是AI评测体系建设中的几个关键问题。1. 评测口径需要统一AI评测涉及模型能力、算力环境、软硬件适配等多个对象。如果缺少统一标准，不同评测结果之间就难以形成有效对比，也不利于产业协同。2. 评测对象越来越复杂AI评测已经不只局限于单一模型能力。从大模型到算力，从软件系统到硬件适配，从基础能力到应用效果，评测对象正在变得更加多元。这对评测基准和标准体系提出了更高要求。3. 产业需要可信评测基础AI技术要真正进入产业应用，需要更规范的评测机制作为支撑。标准体系和基准工具的建设，有助于推动评测结果更具参考价值，也有助于促进产业上下游形成共同语言。4. 自主评测体系建设受到关注议题介绍中提到，“求索”体系可规范算力、大模型、软硬件适配评测，并有助于打破国外技术限制。这也说明，人工智能评测基准体系建设不仅是技术问题，也与产业自主发展和标准能力建设密切相关。本场分享有哪些看点？看点一：AI评测标准化的意义AI评测为什么需要标准化？标准化工作如何支撑模型、算力、软硬件适配等不同方向的评测？这将是本次分享的重要背景内容。对于很多正在做AI评测和AI应用落地的团队来说，理解标准化的意义，有助于更好地看清评测体系建设的方向。看点二：“求索”体系的整体介绍本场分享将介绍“求索”人工智能国家标准评测基准体系的情况。该体系包含十余项国家标准，并涵盖AISBench、LMBench、AICL等基准工具。对于希望了解国内AI评测基准体系建设进展的听众来说，这部分内容值得关注。看点三：核心工具与标准解读围绕AISBench、LMBench、AICL等基准工具，以及相关国家标准，本次议题将对核心内容进行介绍和解读。这有助于听众了解不同工具和标准在AI评测体系中的作用。看点四：面向算力、大模型、软硬件适配的评测规范大模型发展离不开算力基础，也离不开软硬件生态适配。本次分享将涉及算力、大模型、软硬件适配等评测方向，帮助听众理解AI评测基准体系如何服务更复杂的产业场景。看点五：产业价值与未来规划除了体系和工具介绍，本次分享也会说明“求索”体系的产业价值与未来规划。对于关注AI产业发展、标准建设和评测能力演进的从业者来说，这部分内容具有较高关注价值。
发布于 北京
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