​AI for science（AI4S, 人工智能在科学中的应用）是指利用人工智能技术解决科学研究中复杂问题和挑战的新兴领域。随着计算能力的快速增长和机器学习算法的进步，AI在各个科学领域的应用日益广泛，从基础研究到应用开发都在推动科学的前沿。2006年：Geoffrey Hinton等研究人员发表了关于深度神经网络的论文，标志着深度学习在机器学习中的复兴。这一技术重新引起了对多层神经网络的兴趣

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王锐，毕业于清华大学，图形学领域顶级专家，开源技术社区的贡献者与推广者。著有《OpenSceneGraph 3 Cookbook》,《OpenSceneGraph 3 Beginer's Guide》两本英文专著，并作为美国海军研究生院指定教材。另外编纂和翻译了数十本专著，包括《OpenGL编程指南》（8，9版）和《Vulkan编程指南》。学习完本门课程后，学员将掌握Vulkan编程及性能优化的基

计算着色器(Compute Shader)是GPU通用计算的核心技术，自2009年微软DirectX 11引入后迅速发展。它具有通用性、并行性(支持多维线程组)、灵活编程、高效内存访问和跨平台等特性，通过SIMD/SIMT架构实现大规模并行计算。应用涵盖图形渲染(后处理、粒子系统)、物理模拟(流体、布料)、科学计算、AI(神经网络加速)、游戏开发(地形生成)等多个领域。计算着色器突破了传统图形管线

GPUStack是一个开源GPU集群管理器，专为运行AI模型设计。它支持多种硬件平台，并兼容不同品牌的GPU。GPUStack能够管理多种AI模型，如大语言模型、多模态模型、扩散模型等，并支持异构GPU的扩展和分布式推理。此外，它提供了轻量级的Python包、OpenAI兼容的API、用户和API密钥管理、GPU性能监控以及Token使用统计等功能。通过Docker容器，用户可以轻松部署和运行GP

对比结果显示，我们的开源模型MooER-5K在六个中文测试集上的CER（字错误率）达到4.21%，在六个英文测试集的WER（词错误率）为17.98%，与其它开源模型相比，MooER-5K的效果更优或几乎持平。摩尔线程AI团队在该工作中开源了推理代码和5000小时数据训练的模型，并计划进一步开源训练代码和基于8万小时数据训练的模型，希望该工作能够在语音大模型的方法演进和技术落地方面为社区做出贡献。我

​llama.cpp是一个纯 C/C++ 实现的项目，旨在简化大语言模型 (LLM) 的推理过程，并在多种硬件环境下提供最先进的性能支持，无论是本地部署还是云端运行。其主要目标是以最小的设置和依赖，让用户在广泛的硬件平台上轻松进行 LLaMA 等大模型的推理。

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​llama.cpp是一个纯 C/C++ 实现的项目，旨在简化大语言模型 (LLM) 的推理过程，并在多种硬件环境下提供最先进的性能支持，无论是本地部署还是云端运行。其主要目标是以最小的设置和依赖，让用户在广泛的硬件平台上轻松进行 LLaMA 等大模型的推理。

对比结果显示，我们的开源模型MooER-5K在六个中文测试集上的CER（字错误率）达到4.21%，在六个英文测试集的WER（词错误率）为17.98%，与其它开源模型相比，MooER-5K的效果更优或几乎持平。摩尔线程AI团队在该工作中开源了推理代码和5000小时数据训练的模型，并计划进一步开源训练代码和基于8万小时数据训练的模型，希望该工作能够在语音大模型的方法演进和技术落地方面为社区做出贡献。我