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人类有各种交换形式，包含语言、文字、音乐、影像等，有的贴近生活，有的充斥艺术感。然而，在人工智能时代，代码作为一种非凡的交换模式愈发重要，它使得人与人、人与机器之间可能高效便捷地沟通，从而为科技倒退注入生机。开源，则是让这种交换变得更加丰盛和粗浅的秘诀。
除了优良的开发者和极具创意的点子，好的开源还须要平台和资源的反对。凋谢原子开源大赛，为所有酷爱开源的开发者们提供机会与平台！
凋谢原子开源大赛
凋谢原子开源基金会发动首届“凋谢原子开源大赛”，旨在联结开源组织、企事业单位、高等院校、科研院所、行业组织、投融资机构等多方资源，充分发挥产业链生态上下游的协同能力，基于开源共享、共建共治的准则独特举办。
大赛搭建面向寰球开源畛域的前沿技术竞争、优秀人才提拔、翻新成绩展现、商业转化疏导和对接交换单干平台，广泛传播开源文化、遍及开源常识、推广开源我的项目、晋升开源技能，为推动开源生态凋敝和可继续倒退提供能源和撑持。
百度飞桨参加首届“凋谢原子开源大赛”，赛题均基于飞桨开源框架，并联合以后热门的 AIGC 与人工智能先进技术、科学计算 AI for Science 课题，与所有开发者共建，开发业界当先的人工智能模型，赋能减速传统科学计算办法。
大赛为所有酷爱开源的开发者保驾护航，大赛组委会搭建 AtomGit 代码托管与合作平台，助力开源成绩共创。从赛题公布到评审全程可控，代码托管、合作一站搞定，为你提供平安、自在、释怀的开源环境。大赛奖金丰富，飞桨赛道奖金总额 50 万元，每道赛题 6 万 -20 万奖金不等，奖金将由基金会间接发放给获奖团队！
百度飞桨赛题
作为中国最早开源的深度学习框架，飞桨（PaddlePaddle） 深度践行开源理念，凋谢拥抱社区，器重生态构建，与开发者和生态搭档共成长，已成为国内综合竞争力第一的产业级深度学习平台。飞桨平台的疾速倒退，与开源凋谢密不可分。
百度飞桨基于产业实际与开源我的项目建设，公布 6 大开源共建赛题，包含：复现学术前沿跨模态大模型、应用 AIGC 晋升经典模型精度、SSLD 模型离线蒸馏、基于科学计算办法 PINN 的 CFD 离散网格优化 等，要求参赛选手提供残缺的解决方案与代码，并奉献至指定代码仓库。本次赛事激励选手理解并参加深度学习开源我的项目，为中国开源生态建设贡献力量，飞桨将在大赛全程为参赛选手提供技术领导，让你的作品更加全面欠缺。
大赛具体的赛题设置如下，快来看一看有没有你感兴趣的赛题吧！
赛题一：应用 AIGC 进行数据裁减，晋升模型在 ImageNet 上的精度
根本形容：现阶段 stable diffusion 等大模型曾经能够生成比拟真切的数据，目前学术界曾经有局部研究者应用大模型生成数据来裁减训练数据晋升模型的精度。本赛题次要内容是应用 stable diffusion 等大模型，裁减 ImageNet 数据，晋升模型精度。
奖金：
- 一等奖：3 万元（1 名）
- 二等奖：2 万元（1 名）
- 三等奖：1 万元（1 名）
赛题二：应用 AIGC 进行数据裁减，晋升模型在 COCO 上的精度
根本形容：现阶段 stable diffusion 等大模型曾经能够生成比拟真切的数据，目前学术界曾经有局部研究者应用大模型生成数据来裁减训练数据晋升模型的精度。本赛题次要内容是应用 stable diffusion 等大模型，裁减 COCO 数据，晋升模型精度。
奖金：
- 一等奖：3 万元（1 名）
- 二等奖：2 万元（1 名）
- 三等奖：1 万元（1 名）
赛题三：SSLD 蒸馏 Teacher 离线化
根本形容：PaddleClas 提供了一种简略高效的 SSLD 蒸馏计划，能够大幅度晋升模型的精度。然而蒸馏过程中，每张图片均须要通过老师模型，导致整体训练工夫比拟久。本赛题次要内容是将 PaddleClas 中的 SSLD 蒸馏 Teacher 离线化，即老师模型将数据的预测标签进行存储，学生模型用来学习离线的老师模型的输入。最终 SSLD 蒸馏 Teacher 离线化的精度和规范 SSLD 精度打平，训练速度快 1 倍。奖金：
- 一等奖：3 万元（1 名）
- 二等奖：2 万元（1 名）
- 三等奖：1 万元（1 名）
赛题四：复现人脸管制论文 DiffusionRig
根本形容：Paddle 目前已提供 diffusion 相干能力，DiffusionRig 在身份保留和照片逼真度方面优于现有办法，能够进一步丰盛 paddle diffusion 利用扩大。奖金：
- 一等奖：3 万元（1 名）
- 二等奖：2 万元（1 名）
- 三等奖：1 万元（1 名）
赛题五：复现图像编辑论文 Null-text Inversion
根本形容：图像编辑在 AIGC 畛域有着十分重要的利用价值，如何高效率高质量的实现图像编辑成为了以后技术难点之一，本文基于 prompt-to-prompt 的形式实现了高保真的图像编辑能力。奖金：
- 一等奖：3 万元（1 名）
- 二等奖：2 万元（1 名）
- 三等奖：1 万元（1 名）
赛题六：基于 PINN 的 CFD 离散网格优化
根本形容：计算流体力学（CFD）是 21 世纪流体力学畛域的重要技术之一，应用数值办法在计算机中对流体力学的管制方程进行求解，从而可预测流场的流动。近年来基于物理信息束缚神经元网络（PINN）的办法在流体力学畛域较为风行。PINN 的特色是在神经元网络的损失函数（Loss Function）里蕴含流体力学的管制方程，使得神经元网络能够代替 CFD 的求解过程。然而，目前 PINN 求解精度还有待进步。
本课题的目标是基于 PINN 进行 CFD 离散网格优化，即并不采纳 PINN 代替高精度的 CFD 求解器，而是用 PINN 的求解速度快以及其具备肯定的求解精度的特点，放慢寻找最优的离散网格，从而缩短整体 CFD 流程的速度。实质上，本课题是为了验证一个假说，即高质量的离散网格，也对应绝对高精度的 PINN。本课题对 CFD 行业有较高价值，如果能实现，将来能够推广到整个 CFD 行业。因而本课题所选的网格文件须要有肯定行业代表性，至多包含 3 类场景：汽车气动造型设计（选取一款车型即可）；机翼气动造型设计（选取 1 - 2 款 NACA 系列机翼轮廓）；室内气流构造（选取一个常见居民房间）。初始网格文件由出题方提供。
奖金：
- 一等奖：10 万元（1 名）
- 二等奖：7 万元（1 名）
- 三等奖：3 万元（1 名）
本类型赛题聚焦飞桨我的项目自身的性能与算法实现，选手抉择以上题目中的任何一个，进行方案设计并最终实现，最初提交到对应的 atomgit 代码仓库中，通过研发导师验收后可取得奖金。
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