近年來(lái)，人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，但實(shí)際應(yīng)用中仍面臨工程化落地難題。清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系龍明盛副教授團(tuán)隊(duì)，在人工智能工程化軟件研發(fā)及基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)方面進(jìn)行了深入研究，為AI技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用提供了重要支撐。

在人工智能工程化軟件研發(fā)領(lǐng)域，龍明盛團(tuán)隊(duì)聚焦于解決AI模型從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的最后一公里問(wèn)題。他們開(kāi)發(fā)的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠顯著降低AI應(yīng)用門檻，使企業(yè)無(wú)需深厚AI背景也能快速部署智能解決方案。通過(guò)構(gòu)建端到端的AI開(kāi)發(fā)流水線，團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、超參數(shù)優(yōu)化到模型部署的全流程自動(dòng)化，大幅提升了AI項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)效率。

在人工智能基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)方面，團(tuán)隊(duì)致力于構(gòu)建更加高效、穩(wěn)定的AI計(jì)算框架和工具鏈。他們開(kāi)發(fā)的分布式訓(xùn)練系統(tǒng)能夠充分利用異構(gòu)計(jì)算資源，顯著加速大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)還針對(duì)模型壓縮、推理加速等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使AI模型能夠在資源受限的邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行。

龍明盛團(tuán)隊(duì)的研究成果已在多個(gè)行業(yè)得到成功應(yīng)用。在工業(yè)制造領(lǐng)域，他們開(kāi)發(fā)的智能質(zhì)檢系統(tǒng)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品缺陷的自動(dòng)檢測(cè)；在醫(yī)療健康領(lǐng)域，其開(kāi)發(fā)的醫(yī)學(xué)影像分析軟件為醫(yī)生提供了精準(zhǔn)的輔助診斷工具。這些實(shí)踐充分證明了AI工程化軟件研發(fā)與基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)的重要價(jià)值。

隨著人工智能技術(shù)向更深層次發(fā)展，工程化軟件研發(fā)和基礎(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)將繼續(xù)扮演關(guān)鍵角色。龍明盛團(tuán)隊(duì)表示，將繼續(xù)致力于構(gòu)建更加智能、易用的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，推動(dòng)人工智能技術(shù)在各行業(yè)的深度融合與創(chuàng)新應(yīng)用。