MindCon 極客周是昇思 MindSpore 開源社區(qū)每半年舉辦一次的開發(fā)者狂歡盛會，旨在引領(lǐng)興趣者們走入 AI 探索的世界。自 2020 年 12 月首屆舉辦至今，每年都會與昇思 MindSpore 開源社區(qū)的開發(fā)者相聚，如今正式迎來第五屆，回首第一屆 MindCon 極客周時，昇思 MindSpore AI 框架剛剛開源半年，憑借熱愛我們帶領(lǐng)社區(qū)開發(fā)者從 0 到 1 參與開源貢獻(xiàn)，也正式開啟了眾多熱愛開源開發(fā)者的封神之路！

隨后三屆賽事中，我們又收獲了更多開源愛好者一起修復(fù)社區(qū) Bugfix，貢獻(xiàn)開源社區(qū)，分享 AI 前沿技術(shù)，三年半間，昇思 MindSpore 在眾多志同道合的開發(fā)者支持下迅速成長，目前已凝聚 650 萬開發(fā)者，2.4 萬 + 開發(fā)者在社區(qū)作出卓越貢獻(xiàn)，同時我們也在不斷創(chuàng)新，將 MindCon 極客周的任務(wù)、場景、形式都更豐富起來，希望吸引更多開源愛好者共同探索共同探索人工智能的無窮可能。

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作為國內(nèi)領(lǐng)先的開源深度學(xué)習(xí)框架，2023 年昇思 MindSpore 持續(xù)創(chuàng)新，“秦嶺?翱翔”、“空天?靈眸 時空預(yù)測”、“鵬城?腦?！?等多個業(yè)界知名大模型等正式發(fā)布，助力中國人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展；基于昇思 MindSpore 的昆侖萬維 Skywork-13B 正式開源，降低大模型商業(yè)門檻，推動人工智能技術(shù)落地千行百業(yè)；MindSpore2.0 版本全新升級，在編程范式方面全面支持函數(shù)式 + 面向?qū)ο笕诤暇幊?，新編程范式提供了更自由的低階接口，在使代碼更加簡潔易懂的同時，提高了易用性，降低了上手難度；同時，昇思 MindSpore 聯(lián)合中科大、西交、西電等高校打造了 CV、NLP、Audio、OCR、YOLO 等領(lǐng)域的 AI 套件 (https://github.com/mindspore-lab) ，集成了大量主流和前沿的算法模型，是加速 AI 開發(fā)和研究的利器。在統(tǒng)一接口模塊、降低學(xué)習(xí)開發(fā)成本的同時，用戶可以更快地開發(fā)和應(yīng)用不同的深度學(xué)習(xí)模型以解決不同領(lǐng)域的實(shí)際問題。

為了讓更多開發(fā)者體驗(yàn)昇思 MindSpore AI 開源框架的易用性和創(chuàng)新，第五屆 MindCon 極客周年末強(qiáng)勢回歸，以昇思 “顯眼孢” 爭奪賽為主題，共有 5 個任務(wù)組成，您可以申請個人出戰(zhàn)或者組隊(duì)開黑，完成相應(yīng)任務(wù)即可積累相應(yīng)分?jǐn)?shù)，積分最高者勝，可贏大獎華為 Mate60！

MindCV、MindNLP 等系列套件入門到精通，速通熱門大模型。

將給定的應(yīng)用案例從 MindSpore1.7 升級到 MindSpore2.0, 使用函數(shù)式 + 面向?qū)ο笕诤暇幊虒懛?，并盡可能的使用套件

認(rèn)領(lǐng) SIG 任務(wù)，體驗(yàn) MindQuantum、MindFlow 等 AI4Sci 前沿

體驗(yàn)昇思大模型平臺，完成多領(lǐng)域應(yīng)用場景挑戰(zhàn)，基于 MindSpore 的 GPT、LlaMA、ChatGLM 等模型微調(diào)

打造自己的昇思 AIGC 精調(diào)模型，掌握輕松識別 “照騙” 的人生攻略

2020 年 3 月 28 日，昇思 MindSpore AI 框架正式開源，作為一種全新的深度學(xué)習(xí)框架，旨在實(shí)現(xiàn)易開發(fā)、高效執(zhí)行、全場景覆蓋三大目標(biāo)。截至 2023 年 12 月，昇思 MindSpore 已凝聚 650 萬開發(fā)者，2.4 萬 + 開發(fā)者在社區(qū)作出卓越貢獻(xiàn)，基于昇思產(chǎn)業(yè)落地的大模型占國內(nèi)整體應(yīng)用大模型 40%+，服務(wù)超過 5500 + 企業(yè)，幫助客戶構(gòu)建應(yīng)用方案，加速 AI 場景化應(yīng)用。

作為國內(nèi)領(lǐng)先的開源深度學(xué)習(xí)框架，昇思 MindSpore 著重提升框架易用性并降低 AI 開發(fā)者的開發(fā)門檻，使開發(fā)態(tài)變得更加友好，顯著減少模型開發(fā)時間，降低模型開發(fā)門檻。在昇思框架建設(shè)中，除了來自昇思的工程師外，還匯聚了一批熱愛昇思、熱愛開源的開發(fā)者，他們正在用自己的方式參與昇思框架建設(shè)，與昇思共同成長。