多家AI创企在本月发布新品。无问芯穹发布了全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练平台；阶跃星辰发布了三款Step系列通用大模型新品，全面升级通用大模型底座能力；无限光年发布了光语大模型，灰盒可信，百亿参数模型优于超大规模模型GPT-4 Turbo。
大模型的训练和推理都需要强大的算力资源支撑。在无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪看来，AI Native应用落地面临4个关键Infra问题：1）激活“沉睡芯片”并促进异构算力整合；2）提升多种计算卡大模型计算性能；3）为大规模训练集群稳定训/推夯实基座；4）更为高效地利用有限的端侧计算资源。
阶跃星辰创始人、CEO姜大昕认为，探索AGI路径，“Scaling Law”和“多模态”相辅相成、缺一不可，两个方向齐头并进，最终到达AGI。他相信Scaling Law依然奏效，模型性能仍在随着参数量、数据量和计算量的增加呈幂次方增长。
他相信多模态是构建世界模型的基础能力，也是通向AGI的必经之路，从算法角度可以分为三个阶段：第一个阶段是模拟世界；第二个阶段是探索世界，将大模型与具身智能结合；最终阶段是大模型要归纳和总结物理世界的规律，发现人类尚未发现的规律。这三个阶段不是依次展开，而是可以并行发展，但进化速度可能不同。
复旦大学浩清特聘教授、上海科学智能研究院院长、无限光年创始人漆远认为Scaling Law并不会直接引领达到AGI，AGI的目标是发现复杂世界的未知规律，而当前大模型都高度依赖数据，而未知规律可能缺乏海量数据支撑。
绿碳神州云·数字化能碳管理平台是在中国节能协会的指导下，由李烈军院士领衔，在首席科学家——（斯坦福全球前2%科学家）周腾教授、博导及博士团队，利用高技术计算平台、数字与流程模拟系统，Ai核心算法的支持下，历经两年多时间研发完成。6月14日于粤港澳大湾区“数字化能碳管理·碳交易高峰论坛”上正式发布，受到会议嘉宾与企业的高度评价。
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