本次难题发布，是“四野（AI）第六期难题&华为云第五期难题”，欢迎各位老师将对应难题的想法、建议、idea或者相关解决的proposal提交给对应难题的接口专家（见具体难题页）。回复每个专家的email请抄送 daiyongbin@huawei.com。
我们充分尊重和保护老师的原创，捍卫老师的利益，经过深入沟通与评估，若老师的IDEA有价值，会与老师后续开展合作。截止目前，已经完成了和150位老师的合作、61余位老师的合作处于立项中。
难题已经在黄大年茶思屋科技网站技术难题栏目发布，地址：https://www.chaspark.com/#/questions?tab=1，老师们也可以通过链接查看新发布的难题：
1、已注册的可以使用手机号登陆HW账号后查看；如未注册HW账号，需填相应的HW账号注册的指引信息。
2、未注册的，可通过学校的edu.cn的邮箱认证后进行登录查看。
黄大年科技网站上线了“我要揭榜”功能，当前已经有700多位位老师通过此功能提交了自己的方案，老师可以使用此功能提交方案。地址：https://www.chaspark.net/#/questions?tab=1
如果老师在账号注册上遇到问题导致无法提交材料，可直接发（姓名、手机号、高校邮箱）到邮件challenges@huawei.com申请直接开通账号。
各业务部门会针对已经解决的难题打上“已揭榜”的标签，老师可以自行登录茶思屋查看每个题目的需求状态。
附本次难题材料：
会战/产品线 | 难题名称 | 技术领域 |
华为云难题第五期 | 难题1：[AI平台-高可靠] AI集群中的任务调度和碎片卡整理技术 | AI基础理论、调度决策、调度优化、数学等 |
华为云难题第五期 | 难题2：[LLM SFT] 行业大模型SFT数据动态配比技术 | 大模型，Post-Training，多任务学习，连续学习，数据配比 |
华为云难题第五期 | 难题3：[数据]如何利用生成数据提升行业场景下的视觉理解能力 | Diffusion，局部可控，布局控制，视觉理解等 |
华为云难题第五期 | 难题4：[行业模型] 基于图数据的大模型知识增强 | 计算机科学、AI、大模型等 |
华为云难题第五期 | 难题5：无微调适配多领域的NL2SQL技术 | 数据库；NL2SQL；LLM4DB；LLM等 |
会战/产品线 | 难题名称 | 技术领域 |
四野（AI)难题第六期 | 难题1：内存友好的高效MoE架构 | 大语言模型、神经网络架构 |
四野（AI)难题第六期 | 难题2：低比特/低精度数据格式快速微调 | 大语言模型、模型量化 |
四野（AI)难题第六期 | 难题3：知识图谱数据优化与注入技术 | 知识图谱、大语言模型 |
四野（AI)难题第六期 | 难题4：复杂光源下场景识别与人脸检测 | 目标检测、噪声学习 |
四野（AI)难题第六期 | 难题5：高精度极深极窄神经网络 | 神经网络架构 |
