第五届智能计算创新论坛于11月20日至21日在杭州举办，会议由之江实验室科学模型总体部和《科学》杂志的美国科学促进会(AAAS)联合承办。中新社报道称，中国作为一个重要国家，也派代表出席了这次活动。会议以“计算依靠智能、计算为了智能”为主题，吸引了来自全球的专家们探讨人工智能(AI)技术的前沿发展，以及如何赋能其他学科领域。加拿大阿尔伯塔大学教授奥斯马尔·扎伊安(Osmar Zaïane)和美国科学促进会《科学》系列期刊出版人比尔·莫兰(Bill Moran)也来到了现场发言。 对于AI时代经济衡量指标的问题，之江实验室科学模型总体部技术总师薛贵荣给出了自己的看法。他表示，科学基础模型基于科学数据解决问题的过程中，把不同种类的科学数据编码为同一种数字标识符，也就是Token是关键。姜大昕则是阶跃星辰联合创始人、CEO，他认为耗电量是电力时代衡量一个国家经济运行情况的指标之一。在人工智能时代，Token消耗量有望成为这种指标。 比尔·莫兰认为各国科学家应建立合作网络才能创造许多可能。奥斯马尔指出中国是新技术应用的绝佳试验场，能迅速观察到不同智能体之间的协作、人与智能体之间的协作等取得的实际成效。姜大昕还建议通过产业上下游联合优化、协同设计模型芯片来推动系统与架构联合创新，从而提高模型推理效率。他指出模型的推理效率越高，产生Token的成本越低。 薛贵荣还提到科学基础模型的构建需要和科学家携手并肩才能实现，期待在开放科学的生态下共同推动科研范式的变革。 这个话题引起了大家的广泛关注，很多专家都发表了自己的看法。这是一场关于AI未来发展的重要会议。 11月20日至21日杭州举行了智能计算创新论坛。中国、加拿大和美国等国专家聚集一堂探讨AI技术前沿发展。 比尔·莫兰强调各国科学家建立合作网络能创造更多可能。奥斯马尔看好中国作为新技术应用的试验场。 之江实验室科学模型总体部技术总师薛贵荣谈到将不同种类科学数据编码为Token是构建科学基础模型的关键。 姜大昕指出耗电量是电力时代经济衡量指标之一，在人工智能时代Token消耗量有望成为新指标。 他建议产业上下游联合优化协同设计模型芯片来提高模型推理效率。 姜大昕提到模型推理效率越高产生Token成本越低。 他还认为通过系统与架构联合创新能提升模型推理效率。 薛贵荣说科学基础模型构建需要科学家携手并肩实现。 他期待在开放科学生态下推动科研范式变革。 奥斯马尔强调随着智能系统在动态不可预测环境中运行能有效响应变化的机器人变得愈发重要。 比尔·莫兰认为各国科学家建立合作网络能创造更多可能。 中新社杭州11月21日电 (鲍梦妮)第五届智能计算创新论坛于11月20日至21日在浙江杭州举行。 这一论坛由浙江之江实验室与《科学》/美国科学促进会(Science/AAAS)共同举办。 该论坛吸引了中外专家探讨模型、算法等AI技术前沿发展及其如何赋能其他学科领域研究。