近日，以“一起昇思 无尽创新”为主题的人工智能框架生态峰会2023在上海成功举办。会上，上海人工智能研究院、上海市闵行区政府、临港集团、昇思开源社区联合启动上海昇思AI框架&大模型创新中心（下文简称创新中心），上海人工智能实验室、上海交通大学、中国科学院上海药物研究所、云从科技等首批22家单位正式入驻创新中心。通过成立昇思MindSpore开源社区理事会，举办昇思全球生态峰会、昇腾AI创新大赛等国

在交集类不匹配的情况下，半监督学习不仅需要处理无标记数据集中的特有类（简称“分布外类别”，即图1（c）中的“猪”和“鸟”），还需要减少已标记数据集中的特有类（简称“私有类别”，即图1（c）中的“猫”、“狗”、“牛”）带来的负面影响。昇思MindSpore已支持数千篇AI顶会论文，走入Top100+高校教学，通过HMS在5000+App上商用，拥有数量众多的开发者，在AI计算中心、智能制造、金融、云

近日，MindSpore社区与北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）、北京大学化学与分子工程学院、深圳湾实验室高毅勤教授课题组联合推出蛋白质多序列比对（Protein MSA）数据集，希望在标准化的数据集基础上，支撑研究人员开发先进的AI模型，加深对蛋白质结构、功能和进化的认知，并进行蛋白设计与改造。此数据集的相关代码及数据集说明已依托于华为全场景AI框架MindSpore进行开源开放、定期

高维方程求解困难，精度和性能无法兼顾。本SIG着眼于昇思MindSpore Flow，充分利用昇思MindSpore的优点，持续完善套件功能，拓展社区生态，为广大科研人员，老师和学生提供高效易用的AI计算流体仿真套件的同时，为这个领域中，有着强大影响力和浓厚的兴趣的人们提供一个能够共同交流合作的平台。聚焦AI在流体中的应用，探索流体力学仿真中物理驱动、数据驱动、数据机理融合的AI流体仿真等多种范式

2022年3月，成立后，很快吸引了不少开发者加入SIG群中进行交流。作为和开发者进行连接的桥梁，易用性SIG的目标是。通过易用性SIG，我们不仅倾听开发者的声音，为开发者提供帮助，也希望能和开发者一起围绕“”这个主题，打造一些有趣的开源项目。...

在星火开源-13B训练过程中，开发团队利用昇思MindSpore AI框架将训练效率提升了40%。为各行各业提供了一种性价比高的解决方案。昇思MindSpore开源社区：https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/iflytek/introduce启智社区：https://openi.pcl.ac.cn/iflytek/iFlytekSpark-13BGitee地址：ht

如图所示，PS架构将计算节点分为server与worker，其中，worker用于执行网络模型的前向与反向计算。而server则对各个worker发回的梯度进行合并并更新模型参数，对深度学习模型参数中心化管理的方式，非常易于存储超大规模模型参数。但是随着模型网络越来越复杂，对算力要求越来越高，在数据量不变的情况下，单个GPU的计算时间是有差异的，并且网络带宽之间并不平衡，会存在部分GPU计算得比较

目前Foundation Model或者是大模型，特别地火，接下来介绍什么是大模型，大模型的基本概念；接着看看大模型的实际作用，然后基于这些实际作用，我们简单展开几个应用场景。最后就是介绍支持大模型训练的AI框架。在往下看之前，想抛出几个问题，希望引起大家的一个思考：1）为什么预训练网络模型变得越来越重要？2）预训练大模型的未来的发展趋势，仍然是以模型参数量继续增大吗？3）如何预训练一个百亿规模的

模型的脆弱性可以理解为：模型对于某些特制的样本或者稀少样本缺乏辨识能力，那么对抗训练就可以理解为：让模型在对抗样本上再训练，来认识、学习这些样本的特征，提高模型的辨识能力、抗干扰能力，模型的鲁棒性自然就增强了。根据神经网络的特点，引入神经元覆盖率[3]的概念，作为Fuzz的测试指导，引导Fuzz朝神经元覆盖率增加的方向生成样本，让输入能够激活更多的神经元，神经元值的分布范围更广，以充分测试DNN，

QuTrunk是启科量子开发和已经开源的一款量子编程框架软件产品，关于QuTrunk的详细介绍，用户可以访问启科的开发者社区站点详细了解，也可以进入github上此项目下进行查询。QuTrunk开发框架是可以与第三方AI框架深度结合进行量子计算程序开发的，前面一篇中我们已经使用QuTrunk+paddle在VQA算法实现上做了一个小的尝试。本篇中我们将使用华为的昇思MindSpore与QuTrun