Mazingira ya AI yamepitia mabadiliko makubwa katika mwaka uliopita, yakichochewa na roho ya ushirikiano ya maendeleo ya chanzo huria. Siyo tena eneo la makampuni makubwa ya teknolojia pekee, miundo mikuu ya lugha (LLMs) sasa inabadilika kupitia juhudi za jumuiya na ugawanaji wazi, ikiathiri kila kitu kutoka kwa miundombinu hadi uboreshaji wa algorithm na utumiaji. Harakati hii ya chanzo huria inaongeza kasi ya maendeleo ya AI, na kuifanya ipatikane zaidi na kuleta demokrasia katika fursa ya kuchangia katika kizazi kijacho cha mifumo akili.
Katika muktadha huu, mkutano wa GOSIM AI Paris 2025, ulioandaliwa kwa ushirikiano na GOSIM, CSDN, na 1ms.ai, ulianza Mei 6 huko Paris, Ufaransa. Tukio hilo linatumika kama jukwaa muhimu, linalounganisha watendaji wa teknolojia duniani na watafiti ili kuchunguza mafanikio ya hivi karibuni na mwelekeo wa baadaye katika AI ya chanzo huria.
Mkutano huo unajivunia orodha ya kuvutia ya zaidi ya wataalamu 80 wa teknolojia na wasomi kutoka mashirika yanayoongoza kama vile Alibaba, Hugging Face, BAAI, MiniMax, Neo4j, Dify, MetaGPT, Zhipu AI, Eigent.AI, Docker, Inflow, Chuo Kikuu cha Peking, Fraunhofer, Chuo Kikuu cha Oxford, na jumuiya ya openLLM ya Ufaransa. Washirika muhimu, ikiwa ni pamoja na Huawei, Chama cha Umoja wa Vijana wa China cha Ubunifu na Ujasiriamali nchini Ufaransa, Chama cha Akili Bandia cha Sino-Ufaransa, Shirika la Apache Software, Shirika la Eclipse, The Khronos Group, WasmEdgeRuntime, LF Generative AI Commons, Utafiti wa Linux Foundation, OpenWallet Foundation, Open Source Initiative (OSI), Software Heritage, na K8SUG, pia wanashiriki kikamilifu. Mkutano huo una vipindi zaidi ya 60 vya kiufundi vinavyozingatia mada kuu kama vile miundo ya AI, miundombinu, utumiaji wa programu, na akili iliyojumuishwa, kutoa mtazamo wa kina wa mageuzi ya mfumo wa ikolojia ya chanzo huria na mitindo inayoibuka.
Uhusiano wa Ufanisi Kati ya AI na Chanzo Huria
Michael Yuan, mwanzilishi mwenza wa GOSIM, alianzisha mkutano huo kwa hotuba kuu iliyoitwa "Chanzo Huria Kimewahi, Nini Kifuatacho?" Alishiriki maarifa yake juu ya hali ya sasa na mwelekeo wa baadaye wa AI ya chanzo huria, akisisitiza kuwa imefikia wakati muhimu.
"Hapo awali tulitabiri itachukua miaka 5-10 kwa chanzo huria kupata miundo ya chanzo kilichofungwa, lakini inaonekana kuwa lengo hili limepatikana kabla ya ratiba," Yuan alisema. Alitoa mfano wa kutolewa hivi karibuni kwa Qwen 3 kama mfano, akibainisha kuwa miundo ya chanzo huria siyo tu inashindana yenyewe lakini sasa inapinga moja kwa moja miundo ya umiliki, hata kuipita katika vigezo fulani. Yuan pia alipendekeza kuwa maendeleo haya siyo tu kutokana na maendeleo ya chanzo huria lakini pia matokeo ya maendeleo ya chanzo kilichofungwa kushindwa kukidhi matarajio na kukumbana na vikwazo vya utendaji. Kinyume chake, miundo ya chanzo huria inabadilika haraka, ikionyesha mwinuko mkali wa ukuaji wa utendaji na kuonyesha hali halisi ya "kuvuta."
Uchunguzi huu unaibua swali la msingi: Tuko umbali gani kutoka kufikia Akili Kuu ya Bandia (AGI)? Yuan anaamini kuwa mustakabali wa AGI huenda haupo katika muundo mmoja, unaojumuisha yote lakini badala yake katika mtandao wa miundo maalum, hifadhi za maarifa, na zana zinazotumika kwenye maunzi ya kibinafsi au vifaa vya roboti.
Alifafanua zaidi kuwa usanifu waAI unabadilika kutoka kwa dhana kuu kwenda kwa dhana iliyogatuliwa. Alisisitiza mabadiliko ya OpenAI kutoka kwa API ya Kukamilisha hadi API mpya ya Majibu, ambayo inalenga kujenga jukwaa kubwa la wakala akili. Karibu watumiaji na watengenezaji 600,000 tayari wamejiunga na mabadiliko haya, wakichangia katika maendeleo ya programu zilizosambazwa za AI.
"Mustakabali wa AGI haupaswi kuandaliwa na kampuni moja tu yenye ufadhili mzuri," Yuan alisisitiza. "Badala yake, inapaswa kujengwa kupitia ushirikiano wa kimataifa, kuunda mtandao wa mfumo wa ikolojia unaojumuisha miundo, hifadhi za maarifa, roboti, na mifumo ya utekelezaji."
Kufuatia hotuba ya Yuan, Daniel Goldscheider, Mkurugenzi Mtendaji wa OpenWallet Foundation, alitoa mada juu ya "GDC Wallets & Credentials," akizingatia mradi wa Global Digital Compact (GDC), uliopitishwa na Baraza Kuu la Umoja wa Mataifa. Alieleza kuwa GDC ina malengo mawili makuu:
- Kutambua kuwa teknolojia za kidijitali zimebadilisha sana maisha yetu na maendeleo ya kijamii, zikileta fursa zisizo na kifani na hatari zisizotarajiwa.
- Kusisitiza kuwa kutambua uwezo kamili wa teknolojia za kidijitali kwa manufaa ya ubinadamu wote kunahitaji ushirikiano wa kimataifa, kuvunja vizuizi kati ya nchi, viwanda, na hata sekta za umma na za kibinafsi.
Kulingana na uelewa huu wa pamoja, GDC imeanzisha mpango wa "Ushirikiano wa Kidijitali wa Kimataifa," unaolenga kukuza ushirikiano wa kweli kati ya serikali, biashara, mashirika yasiyo ya faida, na wadau wengine.
Alipokuwa akijadili masuala ya uendeshaji, Goldscheider alisisitiza kuwa ushirikiano huu haujaamriwa na shirika lolote moja bali badala yake unakubali mbinu ya "mkutano wa pamoja," kualika mashirika yote ya kimataifa yenye nia, miili ya kuweka viwango, jumuiya za chanzo huria, na mashirika ya kiserikali kushiriki. Alifafanua kuwa huu siyo mradi wa "nani anaongoza nani" bali jukwaa sawa la ushirikiano ambapo kila chama kina sauti na hakuna mtu aliye muhimu zaidi kuliko mwingine.
Alieleza zaidi kuwa Ushirikiano wa Kidijitali wa Kimataifa haulengi kuandaa moja kwa moja viwango au teknolojia lakini badala yake kuwezesha mazungumzo kati ya mashirika kutoka asili tofauti, kuwaruhusu kuwasilisha mitazamo na mahitaji yao ili kufikia makubaliano. Baadaye, viwango maalum na kazi ya kiufundi itaendelezwa na miili husika maalum. Alitoa "utambulisho wa kidijitali" na "teknolojia ya biometriki" kama mifano, akibainisha kuwa mashirika mengi tayari yanafanya kazi katika maeneo haya, akisisitiza hitaji la jukwaa lisilo na upendeleo kuwaleta kila mtu pamoja, kuepuka urudiaji, migogoro, na upotezaji wa rasilimali.
Vikao Vne Maalum: Uchambuzi Kamili wa AI ya Chanzo Huria
Mkutano huo ulishirikisha vikao vine maalum: Miundo ya AI, Miundombinu ya AI, Programu za AI, na Akili Iliyojumuishwa. Vikao hivi vilishughulikia mada muhimu kuanzia usanifu msingi hadi utumiaji wa programu, na kutoka kwa uwezo wa muundo hadi mazoea ya wakala akili. Kila jukwaa liliwaalika wataalamu wanaoongoza kutoka kwa makampuni ya kimataifa na taasisi za utafiti, wakitoa uchambuzi wa kina wa mitindo ya hivi karibuni ya kiteknolojia na kuonyesha kesi tajiri za mazoezi ya uhandisi, kuonyesha ujumuishaji kamili na mageuzi ya AI ya chanzo huria katika nyanja nyingi.
Kufafanua Mantiki ya Msingi ya Miundo Kubwa ya AI
Jukwaa la Miundo ya AI liliwaleta pamoja wataalamu kutoka jumuiya za chanzo huria na taasisi za utafiti ili kushiriki maarifa juu ya ubunifu wa usanifu, ushirikiano wa chanzo huria, na mageuzi ya mfumo wa ikolojia katika uwanja wa miundo mikubwa.
Guilherme Penedo, Mhandisi wa Utafiti wa Kujifunza Mashine katika Hugging Face, aliwasilisha "Open-R1: Uzalishaji Kamili wa Chanzo Huria wa DeepSeek-R1," akionyesha juhudi za mradi wa Open-R1 katika kuiga muundo wa DeepSeek-R1, akizingatia kukuza uwazi na usawazishaji wa data inayohusiana na kazi za mahitimisho. Guang Liu, Kiongozi wa Teknolojia wa Timu ya Utafiti wa Data katika Taasisi ya Utafiti ya Zhiyuan, alishiriki "OpenSeek: Ushirikiano wa Ubunifu Kuelekea Kizazi Kijacho cha Miundo Mikubwa," akisisitiza umuhimu wa ushirikiano wa kimataifa katika kuendesha mafanikio katika utendaji wa muundo katika ngazi za algorithm, data, na mfumo, kwa lengo la kuandaa kizazi kijacho cha miundo mikubwa ambayo inazidi DeepSeek.
Jason Li, Makamu Mkuu wa Rais wa CSDN, alitoa "Decoding DeepSeek: Ubunifu wa Kiteknolojia na Athari zake kwenye Mfumo wa Ikolojia wa AI," akitoa uchambuzi wa kina wa ubunifu wa DeepSeek katika dhana za kiufundi, usanifu wa muundo, na ikolojia ya viwanda, pamoja na athari zake zinazowezekana kwenye mfumo wa ikolojia wa AI duniani. Yiran Zhong, Mkurugenzi Mkuu wa Utafiti katika MiniMax, aliwasilisha "Mustakabali Mstari: Mageuzi ya Usanifu wa Miundo Mikubwa ya Lugha," akianzisha utaratibu wa Timu wa Umeme uliopendekezwa, ambao hutoa mbadala inayowezekana kwa usanifu wa Transformer katika suala la ufanisi na utendaji. Shiwei Liu, Mshiriki wa Kimataifa wa Royal Society Newton katika Chuo Kikuu cha Oxford, alijadili "Laana ya Kina katika Miundo Mikubwa ya Lugha," akichunguza michango inayopungua ya mitandao ya neva kama miundo inavyozidi kuongezeka, na akipendekeza matumizi ya Usawazishaji wa LayerNorm ili kuboresha utaratibu wa Pre-LN ili kuongeza utumiaji wa safu ya kina na ufanisi kwa ujumla. Diego Rojas, Mhandisi wa Utafiti katika Zhipu AI, alieleza katika "Miundo Mikubwa ya Lugha ya Kanuni: Kuchunguza Zaidi ya Tokeni" kwamba miundo mikubwa ya sasa, ingawa ina nguvu, bado inategemea tokenization, ambayo siyo na ufanisi, na alishiriki njia mpya za kuruka tokenization ili kufanya miundo iwe haraka na yenye nguvu zaidi. Nicolas Flores-Herr, Mkuu wa Timu ya Miundo ya Msingi katika Fraunhofer IAIS, alihitimisha jukwaa hilo kwa "Jinsi ya Kuunda Miundo Mikubwa ya Lugha ya ‘Iliyotengenezwa Ulaya’ ya Ushindani wa Kimataifa?" Akisisitiza kwamba Ulaya inashinda changamoto za data, utofauti, na udhibiti kupitia miradi ya lugha nyingi, chanzo huria, na miundo mikubwa iliyoaminika iliyowekwa eneo, ili kujenga kizazi kijacho cha AI kinachoonyesha maadili ya Ulaya.
Utatu wa Miundombinu ya AI: Data, Nguvu ya Kompyuta, na Mageuzi ya Algorithm
Ikizingatia kujenga msingi wazi zaidi, wenye ufanisi, na jumuishi kwa miundo mikubwa, jukwaa la Miundombinu ya AI liliwaleta pamoja wataalamu wanaoongoza kutoka taasisi za utafiti na makampuni ili kushiriki katika majadiliano ya kina juu ya masuala muhimu kama vile data, nguvu ya kompyuta, na usanifu wa mfumo.
Yonghua Lin, Makamu wa Rais wa Taasisi ya Utafiti ya Zhiyuan (BAAI), alizindua Corpus ya Mtandao ya Kichina CCI 4.0 katika "AI Chanzo Huria kwa Uzuri: Programu Jumuishi, Data Sawa, na Nguvu ya Kompyuta ya Ulimwengu," ikishughulikia seti tatu kubwa za data: CCI4.0-M2-Base V1, CCI4.0-M2-CoT V1, na CCI4.0-M2-Extra V1. CCI4.0-M2-Base V1 ina kiasi cha data cha 35000GB, ni lugha mbili katika Kichina na Kiingereza, na 5000GB ya data ya Kichina, ongezeko la mara 5 katika kiwango cha data ikilinganishwa na CCI3.0. CCI4.0-M2-CoT V1 ina data milioni 450 ya njia ya mawazo ya kibinadamu iliyounganishwa kwa kuboresha uwezo wa hoja, na idadi ya jumla ya tokeni 425B (bilioni 425), karibu mara 20 ukubwa wa Cosmopedia (chanzo huria na Hugging Face), seti kubwa zaidi ya data ya sintetiki ya chanzo huria inayopatikana ulimwenguni kwa sasa.
Xiyuan Wang, Mhandisi Mkuu wa Programu katika Huawei, kisha alianzisha jinsi usanifu wa CANN unavyounganisha mifumo ya AI na maunzi ya Ascend katika "Mbinu Bora za Mafunzo na Mahitimisho Kulingana na Ascend CANN," na hupata mafunzo bora ya mahitimisho kupitia mifumo ya kusaidia kama vile PyTorch na vLLM. Guillaume Blaquiere, Mbunifu wa Data katika Carrefour, alionyesha jinsi ya kupeleka matukio ya muundo mkubwa usio na seva unaosaidia GPU kupitia Google Cloud Run ili kupunguza gharama na kuboresha ufanisi wa matumizi ya rasilimali katika "Kufanya LLM Yako Isiyo na Seva." Yinping Ma, Mhandisi katika Chuo Kikuu cha Peking, alitoa hotuba kuu juu ya "Programu Msingi ya Usimamizi na Uratibu Iliyounganishwa ya Kompyuta Akili ya Chanzo Huria - SCOW na CraneSched," akianzisha programu mbili kuu za msingi za chanzo huria zilizotengenezwa na Chuo Kikuu cha Peking, SCOW na CraneSched, ambazo zimepelekwa katika vyuo vikuu na makampuni kadhaa kote nchini, kusaidia usimamizi mmoja na ratiba ya utendaji wa juu wa rasilimali za kompyuta akili. Yaowei Zheng, mgombea wa PhD katika Chuo Kikuu cha Beihang, alishiriki dhana ya muundo wa mtawala mseto katika mfumo wa Verl katika hotuba ya "verl: Mfumo wa RLHF Kulingana na Mtawala Mseto," na akajadili faida zake za ufanisi katika mafunzo makubwa ya uimarishaji. Greg Schoeninger, Mkurugenzi Mtendaji wa Oxen.ai, aliwasilisha "Seti za Data za Mafunzo na Miundombinu ya Kujifunza kwa Kuimarisha Mtindo wa DeepSeek-R1 (GRPO)" na akaeleza njia ya mazoezi ya michakato ya mafunzo ya kujifunza kwa kuimarisha kwa LLM za hoja, ikijumuisha ujenzi wa seti za data, ujenzi wa miundombinu, na miundo ya kuzalisha kanuni za mafunzo ya ndani.
Kutoka "Inaweza Kutumika" hadi "Inatumika Vizuri": Programu za AI Zinaingia Hatua ya Vitendo
Katika jukwaa la Programu za AI, watendaji wa R&D na watoa maamuzi ya teknolojia kutoka kwa makampuni yanayoongoza walishiriki maarifa mbalimbali, wakionyesha njia za upelekaji wa ulimwengu halisi na uwezekano wa baadaye wa programu za AI zinazoendeshwa na miundo mikubwa.
Yongbin Li, Mtafiti Mkuu katika Maabara ya Alibaba Tongyi, alishiriki maendeleo ya hivi karibuni ya Tongyi Lingma katika mageuzi ya kiufundi na matumizi ya bidhaa katika "Tongyi Lingma: Kutoka kwa Rubani Msaidizi wa Kuweka Kanuni hadi Wakala wa Kuweka Kanuni." Dongjie Chen, Mhandisi wa Programu katika Huawei, alitoa hotuba kuu juu ya "Uchawi wa Cangjie: Chaguo Jipya kwa Waendelezaji katika Enzi ya Miundo Mikubwa," akianzisha mfumo wa uundaji wa Wakala wa muundo mkubwa wa AI kulingana na lugha ya programu ya Cangjie, ambayo inaweza kuboresha sana ufanisi wa watengenezaji katika kuunda programu akili za HarmonyOS na kuleta uzoefu bora wa maendeleo. Xinrui Liu, Mkurugenzi wa Mfumo wa Ikolojia ya Msanidi wa LangGenius, alizingatia "Kufanya Kazi Pamoja, Nguvu ya Kiufundi Iliyowezeshwa na Dify," akisisitiza mfumo wa ikolojia wa chanzo huria wa Dify na jukumu lake katika kuharakisha umaarufu wa programu za AI.
Kuhusu mchanganyiko wa AI na uhandisi wa mfumo, Rik Arends, mwanzilishi mwenza wa Makepad, alitoa mada ya kipekee: "Kutumia Usimbaji wa Mazingira, Tumia AI Kuunda UI ya Rust kwa Vifaa vya Simu, Kurasa za Wavuti, na Ukweli Mchanganyiko," akichunguza jinsi ya kutumia usimbaji wa mazingira kujenga dhana mpya ya UI. Christian Tzolov, Mhandisi wa Programu ya R&D kutoka kwa timu ya Broadcom Spring, alizingatia kuonyesha jinsi ya kuunganisha kwa ufanisi miundo ya AI na mifumo na rasilimali zilizopo kupitia MCP Java SDK na Spring AI MCP katika "Dhana Iliyounganishwa ya Ujumuishaji wa AI Kupitia MCP." Wenjing Chu, Mkurugenzi Mkuu wa Mkakati wa Teknolojia katika Futurewei, aliinua zaidi mtazamo katika "‘T’ katika MCP na A2A Inasimama kwa Uaminifu," akichambua kwa kina jinsi ya kujenga mifumo ya AI inayoaminika kweli katika programu zinazotegemea wakala. Kwa kuongeza, Hong-Thai Nguyen, Meneja Uhandisi wa Programu katika Cegid, alianzisha jinsi wakala wengi wanaweza kuunda upya michakato ya biashara na kufikia uamuzi na uendeshaji bora wa biashara kwa kushirikiana na matukio ya vitendo katika hotuba ya "Cegid Pulse: Jukwaa la Usimamizi wa Biashara ya Wakala Wengi."
Wakati Miundo Mikubwa Ina Vifaa vya "Mwili": Akili Iliyojumuishwa Inafika
Akili iliyojumuishwa inazidi kuwa mojawapo ya mwelekeo mgumu zaidi na wenye kuahidi katika uwanja wa AI. Katika jukwaa hili, wataalamu wengi wa kiufundi wa juu wa tasnia walishiriki katika majadiliano ya kina karibu na mada ya "akili iliyojumuishwa," wakishiriki uchunguzi wao wa vitendo katika muundo wa usanifu, matumizi ya muundo, na upelekaji wa eneo.
Angelo Corsaro, Mkurugenzi Mtendaji na CTO wa ZettaScale, alianzisha jinsi itifaki ya Zenoh inaweza kuvunja vizuizi kati ya mtazamo, utekelezaji, na utambuzi katika enzi ya roboti akili katika "Akili, Mwili, na Zenoh." Philipp Oppermann, Meneja Mradi wa mradi wa Dora, alileta "Kutumia Zenoh katika Dora Kutekeleza Mtiririko wa Data Uliosambazwa," akielezea matumizi muhimu ya itifaki ya Zenoh katika Dora kutekeleza mtiririko wa data uliosambazwa. James Yang, Profesa katika Chuo Kikuu cha Sayansi na Teknolojia cha China, alitoa hotuba juu ya "Uzalishaji wa Matukio ya Upinzani ya Usalama Muhimu katika Uendeshaji Kiotomatiki," akianzisha jinsi ya kuboresha usalama wa teknolojia ya uendeshaji kiotomatiki kwa kuzalisha matukio ya upinzani ili kuhakikisha utulivu na uaminifu katika mazingira magumu.
Kwa kuongeza, Minglan Lin, mtafiti wa akili iliyojumuishwa katika Taasisi ya Utafiti ya Zhiyuan, pia alizingatia mada ya "RoboBrain: Muundo wa Ubongo Uliounganishwa kwa Uendeshaji wa Roboti & RoboOS: Mfumo wa Ushirikiano wa Hierarchical kwa RoboBrain na Mawakala Akili wa Roboti," akionyesha jinsi RoboBrain inaweza kuboresha kiwango cha akili cha roboti na jukumu muhimu la RoboOS katika ushirikiano wa roboti. Ville Kuosmanen, mwanzilishi wa Voyage Robotics, alitoa hotuba nzuri juu ya "Kujenga Programu za Roboti na Miundo ya VLA ya Chanzo Huria," akielezea jinsi ya kutumia miundo ya VLA ya chanzo huria kutoa msaada thabiti kwa programu za roboti. Hatimaye, Huy Hoang Ha, mtafiti wa muundo mkubwa wa lugha katika Menlo Research, alijadili jinsi hoja ya anga inaweza kusaidia roboti kuelewa vyema mazingira magumu ya 2D na 3D, na hivyo kuboresha uendeshaji na uwezo wao wa urambazaji katika hotuba kuu ya "LLM ya Hoja ya Anga: Kuimarisha Uelewa wa 2D na 3D Kusaidia Uendeshaji na Urambazaji wa Roboti."
Mazungumzo ya Angaza: Kuangazia Teknolojia za Juu na Programu za Ubunifu
Siku ya 1 ya Mazungumzo ya Angaza ilishirikisha mawasilisho ya kuvutia kutoka kwa wataalamu wa tasnia juu ya teknolojia za juu na programu za ubunifu. Sehemu hii ilitumika kama jukwaa la watendaji wa teknolojia kutoka vikoa mbalimbali kujadili maendeleo ya hivi karibuni na matumizi ya vitendo ya AI. Cyril Moineau, Mhandisi wa Utafiti katika Tume ya Nishati ya Atomiki ya Ufaransa (CEA), alianzisha jinsi mradi wa Eclipse Aidge unavyosaidia upelekaji na uboreshaji wa mitandao ya neva ya kina kwenye majukwaa yaliyopachikwa kwa kutoa mnyororo kamili wa zana katika hotuba ya "Aidge", na hivyo kuharakisha maendeleo ya mifumo akili ya makali.
Paweł Kiszczak, Mwanasayansi wa Data katika Bielik.ai, alishiriki hadharani maendeleo ya hivi karibuni ya mradi wa AI wa asili wa Kipolandi Bielik kwa mara ya kwanza katika mkutano huu, na alitoa hotuba yenye jina la "Kuinuka kwa Bielik.AI," akiambia jinsi mradi unavyokuza ujenzi wa mfumo wa AI huru wa ndani kupitia miundo ya lugha ya chanzo huria na mfumo kamili wa ikolojia wa zana. Mradi wa Bielik haujatoa tu miundo mingi ya lugha ya chanzo huria (mizani ya parameta inayoshughulikia 1.5B, 4.5B na 11B), lakini pia umeunda mnyororo wa zana wa mwisho hadi mwisho unaoshughulikia seti za data, tathmini, mafunzo na urekebishaji mzuri, kusaidia timu za utafiti na watengenezaji kurekebisha vizuri au kuendelea kufanya mafunzo ya awali kulingana na miundo ya msingi, ambayo inapunguza sana kizingiti cha R&D kwa miundo mikubwa na huchochea uwezo wa uvumbuzi wa teknolojia ya ndani.
Hung-Ying Tai, Kiongozi wa Kiufundi kutoka Second State, alishiriki "Uendeshaji wa Miundo ya GenAI kwenye Vifaa vya Makali na LlamaEdge," akionyesha uwezo mwepesi na wa utendaji wa juu wa LlamaEdge katika kupeleka miundo ya AI ya kuzalisha kwenye vifaa vya makali, kuleta uzoefu rahisi na bora zaidi wa hoja za ndani. Tianyu Chen, mgombea wa PhD katika Chuo Kikuu cha Peking, alianzisha jinsi mfumo wa SAFE unapunguza tatizo la data chache za mafunzo kupitia utaratibu wa mageuzi binafsi wa "usanisi wa data-urekebishaji mzuri wa muundo," na hivyo kuboresha sana ufanisi na usahihi wa uhakiki rasmi wa kanuni za Rust katika "Kufikia Uhakiki Rasmi wa Kiotomatiki kwa Kanuni za Rust Kulingana na Mfumo wa Mageuzi Binafsi." Gautier Viaud, Mkurugenzi wa R&D katika Illuin Technology, alishiriki jinsi mfumo wa ColPali, uliojengwa na timu kulingana na usanifu wa ColBERT na muundo wa PaliGemma, unaboresha kwa ufanisi usahihi na ufanisi wa upataji wa hati kwa kuchanganya habari za picha na maandishi katika hotuba "ColPali: Upataji wa Hati Ufanisi Kulingana na Muundo wa Lugha ya Visual." Hatimaye, Xiao Zhang, Mkurugenzi Mtendaji wa Dynamia.ai, alianzisha jinsi ya kusimamia na kuratibu vyema rasilimali tofauti za GPU kwa msaada wa HAMi na kuboresha kiwango cha matumizi na uwezo wa kutazamwa wa miundombinu ya AI katika "Kufungua Uwezo wa Kundi la K8s la Miundombinu Tofauti ya AI: Kutoa Nguvu ya HAMi."
Mwingiliano Mbalimbali na Mambo Muhimu ya Siku ya Kwanza
Mbali na hotuba kuu zenye msongamano mkubwa, mkutano huo pia ulishirikisha vitengo kadhaa maalum. Kitengo cha Mkutano wa Kufungwa kilizingatia mazungumzo ya kimkakati na ubadilishanaji wa kina wa tasnia ili kukuza ushirikiano wa kuvuka mipaka. Vikao vya Maonyesho vilizingatia kuwasilisha bidhaa za hivi karibuni za teknolojia ya AI za makampuni na taasisi za utafiti, zikivutia idadi kubwa ya wageni kusimama na kuwasiliana. Katika Vikao vya Ushindani, watengenezaji wa AI na roboti, wahandisi, na wapenzi wa roboti kutoka kote ulimwenguni walizingatia kit cha mkono wa roboti cha chanzo huria cha SO-ARM100 ili kufanya uchunguzi wa vitendo wa kujifunza kuiga. Kit hicho kinaunganisha mfumo wa LeRobot wa Hugging Face na huchanganya teknolojia za AI na roboti za NVIDIA kusaidia usanifu wa AI wa hali ya juu ikiwa ni pamoja na ACT na Sera ya Usambazaji, kuwapa washiriki msingi thabiti wa kiufundi. Washiriki walifanya uchunguzi wa vitendo katika hali halisi ili kutathmini kikamilifu athari zake na uwezekano wake.
Vikao vya Warsha vilichukua mfumo wa ikolojia wa OpenHarmony kama mada kuu na kuchunguza mradi wa chanzo huria uliyoanzishwa na kuendeshwa na Open Atom Open Source Foundation. OpenHarmony imejitolea kujenga mfumo wa uendeshaji wa terminal akili kwa enzi ya hali zote, muunganisho wote, na akili yote, kuunda jukwaa wazi, la kimataifa, na la ubunifu linaloongoza la mfumo wa uendeshaji uliosambazwa, kuhudumia vifaa mbalimbali akili, na kusaidia maendeleo ya tasnia ya Mtandao wa Kila Kitu. Katika eneo la mkutano, washiriki walielewa kwa kina faida kuu za OpenHarmony katika ushirikiano wa vifaa vingi na muundo mwepesi wa mfumo kupitia mfululizo wa warsha za vitendo, wakishiriki kibinafsi katika michakato muhimu kutoka kwa maendeleo ya dereva hadi upelekaji wa programu. Mazoezi ya vitendo hayawasaidii tu watengenezaji kufungua njia ya kiufundi ya "chini-hadi-mwisho", lakini pia huboresha kikamilifu uwezo wa maendeleo na utatuzi wa matatizo ya ngazi ya mfumo.
Ajenda ya Siku ya 1 ya GOSIM AI Paris 2025 imefikia hitimisho lenye mafanikio, lakini msisimko unaendelea. Kesho, mkutano huo utaendelea kusonga mbele karibu na vikao vine vikuu vya miundo ya AI, miundombinu ya AI, programu za AI, na akili iliyojumuishwa, na utakaribisha Siku ya PyTorch inayotarajiwa sana, na wageni zaidi wenye uzito na maudhui ya vitendo ya mstari wa kwanza yanakuja hivi karibuni, kwa hivyo endelea kufuatilia!