编者按：深度学习技术已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、搜索推荐等多个领域不断展现出巨大的应用价值。然而，随着模型规模的不断增大，深度学习模型的训练变得耗时且昂贵，设计最优的并行策略组合以提高其在多设备上的执行性能是目前该领域的一大挑战

近期，《麻省理工科技评论》中国正式发布了“2023年中国智能计算创新人物”。该奖项旨在表彰那些在智能计算领域做出杰出贡献的科研人员、工程师、产业实践者，他们不仅在学术研究上取得了突破，更在技术推广和商业应用上展现了卓越的榜样力量。微软亚洲研

编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。「本期内容速览」01深度学习作业低GPU利用率问题

编者按：随着视频生成技术的飞速进步，我们见证了人工智能技术在视频清晰度、长视频连贯性以及对物理变化理解和镜头转换处理能力方面的显著提升。不过，这些高质量的生成结果是否完全符合我们的需求呢？显然，并非总是如此。由于生成模型的不可预测性，其生成