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대규모 모델이 데이터 딜레마를 어떻게 해결할 수 있는지, 업계, 학계 및 연구 분야의 WAIC 전문가가 돌파 방법을 논의합니다.

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풀어 주다: 2024-06-19 20:36:42
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대규모 모델이 데이터 딜레마를 어떻게 해결할 수 있는지, 업계, 학계 및 연구 분야의 WAIC 전문가가 돌파 방법을 논의합니다.
AGI 시대, 대형 모델 기술은 업계에 파괴적인 변화를 가져왔습니다. 대형 모델 기술의 빠른 반복은 대규모 데이터의 지원과 분리될 수 없습니다. 고품질의 전문 데이터의 흐름과 공유는 대형 모델 기술 응용 프로그램의 가속화된 개발을 촉진하는 중요한 연결 고리입니다.

대형 모델은 엄청난 가치를 창출하지만 대규모 데이터 적용에 보안 및 개인 정보 보호 문제도 가져옵니다. 고품질 산업 데이터 제공업체는 대형 모델이 일반 텍스트 교육 데이터를 "기억"하여 데이터 가치가 손실될 것을 우려하여 사용자가 대형 모델에 액세스할 때 산업 데이터 제공을 꺼립니다. 모델 당사자의 개인 정보 보호 및 영업 비밀이 공개될 위험이 있습니다. 개인 정보 보호 컴퓨팅은 이 프로세스에 존재하는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제를 해결하는 데 매우 중요하고 가치가 있습니다.

Ant Group, China Telecom Group Co., Ltd., China Academy of Information and Communications Technology East China Branch, Zhejiang University National Key Laboratory of Blockchain and Data가 주최하는 세계 인공 지능 회의 조직위원회 사무소가 주도 "2024 WAIC 개인 정보 보호 컴퓨팅: 대형 모델 및 데이터의 신뢰할 수 있는 통합 및 개발을 촉진하기 위한 포럼"7월 6Golden Hall B+C of Shanghai에서 개최됩니다. 엑스포센터
.

수년간 세계 인공 지능 회의의 중요한 하위 포럼 중 하나인 WAIC 개인 정보 보호 시리즈 포럼은 개인 정보 보호 컴퓨팅 분야에서 매년 주목받는 교류 플랫폼을 만드는 것을 목표로 합니다. 4년째 개최됐다. 지난 4년 동안 프라이버시 컴퓨팅 시리즈 포럼은 학문적 토론에서 산업 탐구 및 대규모 응용, 산업 표준의 지속적인 성숙
으로 점차 확장되었습니다. 2024년에도 포럼에서는 프라이버시 컴퓨팅이 어떻게 대형 모델의 대규모 적용과 산업 간 데이터 순환을 위한 신뢰할 수 있고 안전한 기반을 제공할 수 있는지에 초점을 맞춰 기술 개발의 최첨단 추세를 계속해서 따라갈 것입니다. 학술, 표준, 업계의 3가지 차원에서 기조 연설과 결과를 설정합니다. 발표, 원탁 대화 등 다양한 형태를 통해 정부, 업계, 학계 및 연구 대표를 초대하여 토론과 공유를 진행합니다.

대규모 모델이 데이터 딜레마를 어떻게 해결할 수 있는지, 업계, 학계 및 연구 분야의 WAIC 전문가가 돌파 방법을 논의합니다.

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빅모델 시대 개인정보 보호와 보안의 문제점을 직접적으로 이야기해보세요
글로벌 관점에서 프라이버시 컴퓨팅의 첨단 기술을 공유합니다.

학계와 업계의 유명 인사들을 초대하는 포럼입니다. 빅모델 시대의 데이터 프라이버시를 학술, 응용 등 다각적인 관점에서 직접 공격하기 위해 보안에 직면한 새로운 도전, 새로운 관행, 새로운 발전, 그리고 글로벌 관점을 갖춘 국제적 시각을 가진 게스트를 초대하여 최첨단 프라이버시 컴퓨팅 기술을 공유합니다. .

"프라이버시 컴퓨팅 기술의 학문적 경계" 섹션에서는 중국과학원 학자, 국제암호동물학협회 펠로우(IACR Fellow), 고등연구소 "양전닝 강의" 교수를 초청했습니다. Tsinghua University의 Wang Xiaoyun 및 Zhejiang University의 컴퓨터 공학 기술 연구소 소장이자 블록체인 및 데이터 보안 국가 핵심 연구소의 부국장인 Ren Kui와 최첨단 관찰 내용을 공유합니다.

산업 표준이 점차 구체화되고 있습니다
데이터 신뢰 순환 기술이 체계적인 단계에 진입했습니다

프라이버시 컴퓨팅 관련 기술이 성숙하고 산업 구현 관행이 증가함에 따라 데이터 산업 체인이 변화하고 있습니다. 정책 및 규정 분야에서 업계 표준 및 기타 합의 및 규범 측면이 점차 개선되었으며 신뢰할 수 있는 데이터 유통 프레임워크가 구축되었습니다.

'데이터 신뢰 순환 표준 및 기술 시스템' 섹션에서는 이번 포럼에 중국정보통신기술학원 화동지부 수석 엔지니어이자 디지털 경제 및 법률 혁신 이사인 Chen Junyi를 초대했습니다. 대외경제경제대학 연구센터 부연구원 겸 베이징 은련금카드기술유한공사(국가금융기술평가센터) 연구개발센터장 양보를 비롯해 전문가 3명이 신뢰할 수 있는 데이터 유통에 있어 중요한 표준, 시스템 및 규범에 대한 심층 분석을 제공합니다.

"Linghu Cloud" 대형 모델 밀집 상태 컴퓨팅 서비스 출시
밀집 상태 컴퓨팅의 최신 실제 사례 공개
대형 모델의 기술 발전은 더 많은 이점을 제공할 뿐만 아니라 밀집 상태 컴퓨팅 대규모 시장 공간은 또한 밀집 상태 컴퓨팅 기술의 지속적인 발전을 촉진하고 있습니다. Ant Group은 대형 모델 기술과의 결합을 통해 "Lingyu Cloud" 대형 모델 밀집 상태 컴퓨팅 서비스를 공식 출시할 예정입니다. "Lingyu" 개인 정보 보호 컴퓨팅 기술과 제품은 대형 모델 기술의 개발 요구 사항에 더욱 적합할 것입니다. 보다 지능적이고 효율적인 데이터 순환을 제공합니다.
"밀도 컴퓨팅 산업의 발전 및 실천" 섹션에서는 Ant 그룹 부사장 겸 최고 기술 보안 책임자
Wei Tao
, Zhejiang Ant Cryptographic Technology Co., Ltd. CEO
Wang Lei 등이 참석합니다. 이것을 추가로 소개합니다.
또한, Beijing Zuoyi Technology Co., Ltd.의 CEO인
Zhang Chao
는 대형 모델 업계의 응용 사례를 결합하여 데이터 가치가 크고 데이터 개인 정보 보호 요구 사항이 있는 의료 시나리오에 기밀성을 도입할 예정입니다. 컴퓨팅 기술이 데이터의 가치를 실현하고 신뢰할 수 있는 데이터 흐름을 촉진하는 방법.
전체 대형 모델의 대규모 데이터 적용에 존재하는 보안 및 개인 정보 보호 문제를 고려하여 Ant Group Technology Co., Ltd. 기술 전략 실행부 차장
Peng Jin
, China Telecom 대형 모델 수석 전문가이자 대형 모델 팀 책임자 People
Liu Jingqian, 중국 정보 통신 기술원 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 연구소 부국장, Privacy Computing Alliance 사무차장 Yuan Bo, 절강대학교 "백인재 계획" 연구원이자 박사 지도교수인 Liu Jian, Ant Group 개인 정보 보호 컴퓨팅 부서 기술 이사 Yu Chaofan 및 기타 게스트가 흥미로운 공유와 토론을 가져올 것입니다.

포럼 설정을 이해하기 위한 사진 1장
"2024 WAIC 개인 정보 보호 컴퓨팅: 대규모 모델 및 데이터의 신뢰할 수 있는 통합 개발 포럼 촉진" 전체 일정
위 일정은 계속 업데이트 중입니다

포럼 등록 및 참여 혜택

포럼은 이제 오프라인 전문 청중을 위한 자리를 열었습니다. 아래 QR 코드를 스캔하여 등록 및 참여하실 수 있습니다. 동시에, 행사 당일 현장 참가자들은 개막 전 로그인 후 티켓을 수령해야 하며, 포럼 종료 후 체크인 카운터에서 '기밀 컴퓨팅: AI'를 포함한 무료 티켓을 받을 수 있다. 데이터 보안 및 개인정보 보호" 및 "프라이버시 컴퓨팅 — —데이터의 "가용한 비가시성"을 촉진하는 핵심 기술", "프라이버시 컴퓨팅", "프라이빗 컴퓨팅 및 암호동물학 응용 ​​실무" 및 기타 업계 서적(수량 한정, 선착순) , 각 청중은 하나만 받을 수 있습니다).

저희와 더 소통하고 싶거나 컨퍼런스에 대해 궁금한 점이 있으면 저희 어시스턴트 WeChat(ID: 13661489516)을 추가하고 "프라이버시 컴퓨팅 포럼"이라고 언급해 상담해 주세요.

대규모 모델이 데이터 딜레마를 어떻게 해결할 수 있는지, 업계, 학계 및 연구 분야의 WAIC 전문가가 돌파 방법을 논의합니다.

위 내용은 대규모 모델이 데이터 딜레마를 어떻게 해결할 수 있는지, 업계, 학계 및 연구 분야의 WAIC 전문가가 돌파 방법을 논의합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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