产业落地，加速大模型技术创新应用
昇思MindSpore聚焦大模型技术创新，充分释放硬件算力，构筑模型新范式亲和特性，助力开发者创新，为行业、科研及开源领域的开发者与伙伴提供开发友好、高效运行、部署灵活的开发体验，加速大模型领域技术创新和产业落地。
面壁智能联合创始人、首席科学家刘知远在演讲中表示，密度法则揭示了大模型能力密度与计算成本间的关联趋势，为大模型的能力提升指引了新路径。面壁基于昇思重构分布式大模型训练引擎BMTrain，打造更加高效的稀疏模型架构BlockFFN，通过“架构-数据-学习”的协同优化，构建“超高能力密度大模型”制备技术体系，持续提升MiniCPM系列端侧大模型的能力密度，并通过专业智能体在众多应用场景中成功实现商业落地。
面壁智能联合创始人、首席科学家 刘知远发表主题演讲
峰会现场，招商银行总行人工智能实验室资深研究员就大模型在金融行业的应用实践进行了主题分享，表示大模型是颠覆性技术，正在加速银行业务模式的变革。招商银行构建了高性能千卡算力集群，并体系性打造了大模型全栈能力，支撑模型技术演进和智算应用创新，打造“数智招行”。招商银行采用多维混合并行策略，极大提高了大规模分布式训练效率，打造了领域专精模型，该模型在金融能力和特性应用上性能优于同规模开源模型；目前，招商银行各领域大模型应用场景已落地上百个，为客户提供更安全、更高效、更智能的金融服务。
招商银行人工智能实验室资深研究员 发表主题演讲
与开发者同行 共建开源社区繁荣生态
开发者是推动开源生态发展的中坚力量。昇思MindSpore开源社区坚持开放合作，鼓励开发者由“使用开源”到“共建共享”，携手开发者共建开源生态。面向开发者开放式SIG组运作，组织公开SIG会议，并举办昇思模型开发挑战赛、昇思创新训练营、大模型实战课程、昇思开源实习、昇思社区开发者日、社区Meetup等一系列生态活动，与开发者共成长。
此外，昇思MindSpore开源社区主动拥抱业界主流开源社区，将高度解耦的组件复用到三方社区，坚持与三方社区合作共享，目前已支持SGLang、LlamaFactory、OpenCompass、EasyLLM、BMTrain等三方生态，未来还将支持强化学习训练主流社区。
基于人才培养探索与实践，北京师范大学结合产业诉求，打造了“课训赛产一体化”的AI人才培养全链条。智能技术与教育应用教育部工程研究中心副主任、北京师范大学人工智能学院副院长和教授、信息技术新工科产学研联盟副秘书长计卫星表示，北京师范大学践行“学为人师，行为世范”的校训，聚大批名师先贤弘文励教，以创新实践引领教育发展，基于昇思MindSpore框架打造实战型教学体系，从AI课程开发、创新训练营、ICT大赛、布道师培养、开源贡献等维度加速人才培养，将开源学习模式应用于前沿技术方向的探索，为学生和教育工作者提供新的视角与路径，为产业发展提供坚实的人才支撑和创新动力。
智能技术与教育应用教育部工程研究中心副主任、北京师范大学人工智能学院副院长和教授、信息技术新工科产学研联盟副秘书长 计卫星发表主题演讲
峰会现场还举办了一系列颁奖仪式。为感谢并表彰在昇思社区建设、技术传播与AI人才培养中做出卓越贡献的先行者，特别设立了昇思MindSpore杰出布道师，5名布道师获得昇思MindSpore开源社区2025年度杰出布道师称号。
昇思MindSpore开源社区表彰杰出布道师
以代码为砖瓦，以创新为蓝图，开发者是昇思MindSpore开源社区的核心建设者，昇思MindSpore开源社区从代码贡献、关键特性贡献、场景创新价值、社区影响力等维度，评选出8位2025年度杰出开发者。
昇思MindSpore开源社区表彰杰出开发者
昇思MindSpore模型开发挑战赛聚焦前沿的MoE类和多模态类模型，考验参赛队伍在模型推理优化方面的实战能力，346个队伍，历时3个月，最终诞生2支金奖队伍，4支银奖队伍，峰会上对本次挑战赛的金奖、银奖获奖团队进行颁奖。
昇思MindSpore模型开发挑战赛颁奖仪式
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