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“我不会被 AI 吞噬”！菲尔兹奖得主、scikit-learn 守护者与全球顶尖 AI 专家巴黎共话 AI Vision | GOSIM Paris 2026

2026年5月4日，GOSIM Paris 2026 AI Vision Forum在巴黎举行。菲尔兹奖得主、scikit - learn守护者等全球顶尖AI专家共话AI。全天议程涵盖智能体AI系统、AI教育应用等四大核心议题，强调面对AI浪潮，开放才能让人类居核心。

新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。

5月6日，GOSIM Paris 2026进入第三天，议程转向技术实践。超150位全球AI专家齐聚，探讨模型推理优化、开源社区治理等。Niko Matsakis等分享前沿观点，还有五大主题论坛及工作坊，展示开源AI生态成果。

英伟达低调收购SchedMD，其为Slurm系统核心开发商，该系统被全球超半数TOP500超级计算机等使用。收购整合成本低、战略价值高，英伟达承诺保持Slurm开源，但相关项目开发受关注。此外，英伟达还推出Nemotron 3系列开源模型。

预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。

大模型参数量飙升却陷入‘规模越大，效率越低’困境，中科院自动化所研究团队提出统一框架，直击MoE底层运作模式，让专家‘组队学习’，实现参数量、负载方差降低，达成三重优化。

昨天，DeepSeek 在 GitHub 上线新代码库 LPLB 解决 MoE 负载不均。它利用线性规划算法优化专家并行工作负载分配，能处理动态波动，但也存在忽略非线性成本等局限，对 MoE 架构训练加速有参考价值。

世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。

有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。

Deepseek团队合并腾讯提交的代码完善DeepEP，称有巨大速度提升，RoCE提升100%，InfiniBand提升30%。DeepEP是为混合专家模型和专家并行设计的通信库，有多项创新特性，适合现代AI应用。