昇思AI框架峰会杭州举行，推出超节点时代新范式

在金融领域，招商银行人工智能实验室资深研究员支裕分享了基于昇思构建的金融领域专精大模型实践。通过多维混合并行策略，招行实现了百亿参数模型的稳定训练，并依托后训练技术快速迭代业务模型，已在安全合规、知识问答、客户投诉分类等上百个场景落地，显著提升服务效率与用户体验。

此外，面壁智能联合创始人刘知远提出“密度规则”——大模型的能力密度正以每3.3个月翻倍的速度增长。他强调，未来AGI的发展不仅依赖规模扩张，更需通过高效架构、高质量数据、科学训练方法与软硬协同，实现“小模型，大智能”。其团队基于昇思开发的MiniCPM系列端侧大模型，已成功应用于智能座舱、法律助手及高校个性化成长系统。

生态共建，人才共育：开源社区持续繁荣

昇思始终秉持“共建、共治、共享”的开源理念。社区理事长了诚表示，昇思已原生支持端边云全场景部署，从万卡集群到智能手表均可运行，并全面兼容Numpy、Scipy等科学计算接口。同时，社区积极拥抱主流生态，已完成与vLLM、SGLang等推理引擎的深度集成。

值得一提的是，SGLang社区核心成员张屹宣布，SGLang推理引擎已正式合入MindSpore后端，支持Qwen3、DeepSeek等模型，并完成W8A8量化、PD分离、专家并行等关键特性适配，为开发者提供高性能、低延迟的推理服务。

在人才培养方面，北京师范大学人工智能学院副院长计卫星介绍了与昇思共建的大模型创新人才培养体系。通过课程重构、实训营、学科竞赛与师资培训，已覆盖全国百余所高校、400余名教师，培养出一批兼具理论与工程能力的AI新生力量。

展望未来：共绘智能新图景

华为中央软件院总裁谢桂磊在致辞中强调：“昇思将持续打造超节点亲和、全场景融合、架构开放、敏捷使能的AI框架，以更前沿的技术、更易用的体验、更开放的社区，助力千行万业智能化转型。”