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当开源追上闭源,这些开源框架正在重塑 AI 生态

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开源没?

每当新模型或新技术亮相时,总会有人第一时间抛出这个问题。

2025 年,AI 世界正处在一道分界线上:一边是不断壮大的开源阵营,一边是紧锁的闭源堡垒。最新斯坦福《AI 指数》报告显示,开源与闭源模型的性能差距已从常见的 8% 缩小到 1.7%,开源正迎头追上。

2025 全球机器学习技术大会特设立「开源模型与框架」专题,诚邀那些最懂底层构件的开源创作者与实践者带来第一手的实践与思考:他们如何筑起这座未来的基石,又如何让更多人参与进来,共同完善这场宏大的工程。

他们分别是

  • 阿里淘天集团技术专家、MNN团队架构师王召德

  • 字节跳动工程师、verl项目核心贡献者陈海泉

  • Dify资深架构师姜勇

  • vLLM核心维护者游凯超

  • SGLang核心开发者、新加坡南洋理工大学在读博士李升桂

每个人的背后,都是一个具体的开源项目——从移动端大语言模型推理,到强化学习框架、RAG 新范式,再到高效推理服务和投机采样训练工具。他们的工作,就是让这些“砖石”真正落到开发者手中,让开源不再只是概念,而是可以触碰、可落地的力量。

更多专题与演讲嘉宾,可前往官网查看:ml-summit.org

当下 AI 的竞争早已不止于单一模型,而是扩展到数据、模型、系统和评测四大支柱。Meta、谷歌、阿里……正在展开一场关于生态和未来“AI 操作系统”的深层角力。

正因如此,想要近距离聆听最前沿的技术洞察、捕捉行业趋势的你,千万不要错过这次年度盛会——报名通道即将关闭,距离 2025 全球机器学习技术大会仅剩十几天。

在这个信息爆炸的时代,我们深知,促使你踏入一场技术盛会的,不仅仅是好奇心,更是对未来趋势的判断力和对技术本身的热忱。为此,我们特别邀请了 GPT-5 与 Transformer 核心共同发明人 Lukasz Kaiser 这样定义 AI 时代的全球技术奠基者,为你拨开技术迷雾,指明前路。

与此同时,我们集结了来自北大、清华、百度、阿里、腾讯、字节跳动等国内顶尖机构的一线实践者,他们将毫无保留地分享在真实业务场景中的宝贵经验与踩坑总结。无论你是关心大模型技术演进,还是智能体工程实践,大会特别设置的十二大前沿专题,将为你呈现最贴近当下开发者的 AI 技术全景图。

自 2017 年至今,全球机器学习技术大会已成为数万名 AI 同行的年度之约。我们真诚地希望,没有任何一位怀揣热忱的开发者,因为一时犹豫而错过这次宝贵的交流机会。

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