在这个名为魔搭ModelScope的开源社区里，你甚至可以1行代码就实现模型推理： △一行pipeline完成模型推理 10行代码搞定调优训练（finetune）： 不得不说，这波开源有点东西。...如此大手笔，确实也并非哪家研究机构的SOLO，而是由国内AI工业界和学界联合推动： 阿里达摩院与CCF开源发展委员会共同发起，首批合作机构包括澜舟科技、智谱AI、深势科技、中国科学技术大学、浙江大学等，...模型推理方面，基于魔搭提供的封装Python SDK，开发者只写一行代码，就能快速验证和使用模型。...AI时代的新型基础设施 如果将AI技术带来的变革视作第四次工业革命，那么AI技术的落地，终将从依赖专家调参的手工作坊时代，走向工业化大生产时代。 在这其中，预训练模型就是关键所在。...我们离大规模、可复制的AI大工业时代，才可能更近一步。 那么，你会参与进来吗？ 魔搭社区地址：modelscope.cn — 完 —
“于是我们就在CTR预估上采用了这个系统。因为这个系统只要能提升1‰，就有很多收益；提升1% 的收益就更多。...客服项目在蚂蚁金服可以说是第一个标杆性的人工智能落地项目，它一开始是典型的人力服务工作，在成都客服中心有几千人，每年双11接电话非常繁忙。...基于加强学习的对话系统 “其实在对话系统没有很多数据的情况下，一开始你很难做加强学习，有可能你就只能做一个规则技术。...推理和知识图谱 很多问题需要你做推理，如果A发生了，到B，B发生，回到C，你怎样把推理过程做好？今天，大家做了很多深度学习，比如说一个文本里面，A会导致B的发生，你把这个相关的答案找到。...工业很多应用非常在乎实时性，不能有大量 delay。怎么能做得快呢？这就需要模型的压缩，要用 hashing 等技术，这也是非常好的方向。”
借助新的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工业模块，NVIDIA 使在安全性和可靠性至关重要的恶劣环境中的边缘部署 AI 成为可能。...这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...这些包括纠错码、单纠错、双错误检测和奇偶校验保护，以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含双 Arm Cortex-R5 处理器，可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中，可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。
随着数字化转型、双碳目标、十四五规划和构建新型电力系统等相关指导政策的发布，能源电力智慧化变革正式拉开序幕。目前，人工智能技术在能源电力行业已有应用，但仍然面临诸多挑战与机遇。...此外就是AI推理的时耗，需要保证在人工智能决策的同时，也能满足响应时间的要求，同时实现控制指令的下发和反馈。...需要综合利用云、云计算、人工智能、边缘计算、大数据、物联网、移动通信、区块链等技术来达成这个战略，建设新型电力系统，拥有包括自学习、自适应、自驱优、自恢复和自组织等特征，最终建成推动双碳目标实现的这样一个综合能源系统...再次是组装式应用，我们看到在工业互联网领域，因为每套系统的定制化要求非常高，这就会导致在工业场景中出现我们业内所说的烟囱林立现象，比如在电网业务的场景中，需要在人工智能应用的输出上去叠加一层跟OA业务系统的联通...5、工业边缘系统：构建自主研发的实时工业边缘系统，需要完成国产化要求，同时提供实时的边缘计算服务，实现实时反馈、辅助决策，直至自主决策。
这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...专为可靠性、安全性和安保性而设计 Jetson AGX Xavier 工业模组 将 Jetson AGX Xavier 系统级模块的超级计算功能与在恶劣环境中部署 AI 所需的全新可靠性、可用性和可维护性功能相结合...这些包括纠错码、单纠错、双错误检测和奇偶校验保护，以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含双 Arm Cortex-R5 处理器，可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中，可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。
支持 Jetson AGX Xavier 工业模组。（它来了，它来了！NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组出来了！）...A/B 根文件系统冗余，用于刷机、维护和更新冗余根文件系统。通过在发生故障时回退到工作根文件系统插槽来增强 OTA 期间的容错能力。...下一版 NVIDIA DeepStream SDK 6.0 将支持 JetPack 4.6 -NVIDIA Triton™ 推理服务器可大规模简化 AI 模型的部署。...Triton 推理服务器是开源的，支持在 Jetson 上部署来自 NVIDIA TensorRT、TensorFlow 和 ONNX Runtime 的训练 AI 模型。...另外，双rootfs模式也是很有用，一个作为备用根分区，万一坏了可以切换到备用根分区，甚至可以从备用根分区进行恢复。
从“作坊式”向“工业化”转型升级，是AI 产业落地的一次重要探索。一批兼具创新和实力的工程项目，让人工智能技术作为产业发展的工具和引擎成为真正可能。...在自动驾驶行业，阿里灵杰AI工程平台可帮助自动驾驶企业构建高性能的AI平台，实现训练部署、推理环节的提效，助力自动驾驶企业的业务腾飞。...2021年年底，Gartner 在《2022年十二大重要战略技术趋势》中将AI工程化明确为未来三到五年“企业数字业务创新的加速器”。...以生产安全场景的火焰检测算法生产为例，旷视AIS平台通过标准化的数据处理，可自动完成去重去花屏，基于机器学习的人机交互数据标注系统，标注效率可提升超过30倍。...AI 加速服务TI-ACC凭借其高性能、支持多平台框架和强大的技术支撑，可为企业提供 AI 模型训练、推理加速服务，显著提高模型训练推理效率，降低成本。
总部位于俄勒冈州威尔逊维尔的Flir公司是世界上最大的红外热像仪和传感器生产商之一，与英特尔合作创建了一个开放式相机平台Flir Firefly，专为AI系统开发而设计。...它针对图像信号处理和推理进行了优化，经过训练的AI模型可在设备上进行预测，最大限度地减少对互联网连接的需求，同时延长电池寿命。...具体来说，Myriad 2包括（1）用于专用成像和计算机视觉任务的硬件芯片，（2）十二个128位流混合架构矢量引擎（SHAVE）处理器内核，可加速处理核心的矢量数据处理。...系统。...它支持UBS3 Vision协议（一种基于USB的图像处理设备协议），它采用GenICam标准，工业相机的编程接口，可选择的感兴趣区域，以及像素合并（一种降低噪声并提高帧速率的技术）和8位和16位原始像素格式
前面两篇分别深入阐述政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 和政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》，反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的上下文范围。...自20世纪80年代中期至今（近30年以来），电子政务的发展可以粗放式地分为以下三个主要的阶段： 第一阶段：政务信息化阶段，以办公自动化、专项业务应用和双门户（互联网门户、政务网统一信息/应用平台）作为建设内容的重点...传统的电子政务规划，可以归纳为“三网、四库、十二金”。...首先，“十二金”是泛指政府行政、监管和服务工作中涉及的“十二个”重要业务信息系统，事实上数量是超过十二个的（如：金宏、金财、金农、金盾、金保、金税、金关、金水、金质、金审、金卡、金贸、金企、金信[红盾]...可以预见，未来政务的发展方向也是会以“政务AI+”为主要方向的。与此同时，政务大数据将成为“政务AI+”的重要基石。 综合上述的电子政务发展轨迹，每个阶段都对政务大数据的蓬勃发展起到了重要的推进作用。
在演讲中，他主要介绍了多模态 AI 近期的突破以及可信 AI 的挑战。目前人工智能正在从 “AI” 走向“可信赖 AI”。在全球范围内，可信赖 AI 也正逐渐成为学术界和工业界研究和关注的热点问题。...不管是孔子与七十二门徒还是西方的雅典学派，知识的传播、形成、迭代都是通过老师和学生的互动来完成的，如何让人工智能能够自主学习并不断迭代新的知识是我们在清华的重要研究方向。...基于大规模语言模型“大脑”（Pathways LM，PaLM），可以实现机器人在真实环境的指令执行操作，能够达到非常好的效果。...近年来，我们持续推动 “可信赖 AI” 的系统性建设。...比如在工业界，要做一个可信赖 AI 的系统，我们从用户需求的调研和用户问题的提出开始，就要思考这是不是可信赖 AI 的问题，再到数据的收集标注，算法设计，开发上线，最后到产品交付，保持用户体验，从工业角度来讲
一、活动介绍 这个春节，虽然要原地/云过年，但 Serverless 与 AI 推理的碰撞，等你来探索！ 如何将 AI model 代入生产环境，一直是极具挑战的问题。...不过通过腾讯云 Serverless 与 Second State 的合作，只用几行代码就实现高性能的 AI 落地应用。 ? 那么当 Severless 遇上 AI 推理，会有什么样的火花呢？...推理模板函数 要求： Fork 模板函数并部署到腾讯云 serverless 上 用部署好函数识别食物，并分享到社交媒体 奖品： Serverless 与 Rust 贴纸各一份 口罩一个，字样 Serverless...TensorFlow 模型建议： 创建一个 serverless AI 推理函数识别图片里的水印是哪家公司的 创建一个 serverless AI 推理函数识别家常菜 创建一个 serverless...AI 推理函数处理图片 创建一个 serverless AI 推理函数识别音乐流派 创建一个 serverless AI 推理函数处理视频 最佳创意奖： 在所有 Serverless AI
因为，投资者会默认，所有的创业公司，本来就会使用最好的AI技术来解决他们目前的问题。 未来，AI就跟现在用电一样自然、普遍。如果哪家公司没有使用AI为软件提供支持，倒是稀奇了。...2004年，cloud native架构开始受到工业界的瞩目； 2009年，移动App应用随着智能手机开始流行 即使说，在未来的几年内，AI将变成一个基础必要项。...既然技术本身已经不具有优越性和稀缺性，那么投资人的钱也就没有那么好拿了——你的产品能不能满足刚需，有没有市场，利润怎么样，这才是投资人给钱的理由。...最后一个阶段，这些技术就会被工业界嵌入到像Xcode和Visual Studio这样主流的程序开发环境中。...还记得PowerBuilder（一款可视化的数据库集成开发工具）、Win32（Windows系统的应用程序接口）、Objective C（编程语言）或者Hadoop（分布式系统的集群运维计算框架）这些技术的开发人员或者工程师的工资
本文推送计划中后四个课题内容： 课题五AI模型推理加速系统化工程； 课题六基于WeMap的地图服务开放平台； 课题七量子EDA工具； 课题八高中数学学科自动解题。...课题5 AI模型推理加速系统化工程 （地点：深圳） 课题简介 本课题集中于研究并引入业界先进的AI模型推理加速技术，致力于构建完整的模型加速落地方案。...主要涉及AI模型算法基本原理、模型推理加速技术、运算算子优化、CPU/GPU等硬件加速技术、系统工程设计等领域。...工程人才计划旨在以产业真实项目为牵引，在校企双导师指导下，模拟产业研发场景，组建学生研发团队，通过持续深入的挑战进阶式课题目标达成，培养学生系统性思维，拓展前沿技术视野，提升团队协作水平、解决复杂问题等核心创新能力...课题（七）——自然语言处理 课题（八）——视觉及多媒体计算 课题（九）——信息检索与推荐系统 课题（十&十一&十二）——智慧城市、数据库、信息安全技术 了解犀牛鸟精英计划更多详情： 2021腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划
强烈反差背后，工业AI质检赛道何以能吸引互联网巨头纷纷下场厮杀？ AI巨头与工业的双向奔赴 传统制造业已经渴求AI质检太久。...在中国化纤行业的龙头企业恒逸化纤工厂，百度智能云的智能质检系统改变了过去依靠人眼+手电筒的传统质检模式，大幅提升了质检效率； 当初从首钢的AI质检出发，5年长途跋涉，百度智能云AI质检走进了电子、汽车、...敏的方面，深泉平台针对生产前-轻量化产线、生产中-软硬一体高效推理、生产后-工艺快速迭代提供了多方面解决方案，将工艺的迭代从“月”为单位改变为“周”为单位。...柔的方面， 深泉平台提供了工业模型训练组件、推理工作流调度组件、报表配置组件，实现低代码支撑柔性质检，满足多件小批次的高质量质检。...历史的经验教训告诉我们，在此之前，哪家企业始终怀揣智能制造的大局，率先在其他领域多方布局，才能最终把握时代风向，书写更为精彩的历史。
博友提问：AI双非研0，很好奇怎么把安全应用到AI上，可以推荐些入门的东西吗？对这个方向很感兴趣，以及双非搞AI有前途吗？ 作者回答：你好！...一、个人感觉从事AI安全是有必要的 因为现在不论是去工业界还是学术圈，安全都要和AI结合起来研究，包括网络安全（Web渗透）、系统安全（恶意代码）、数据安全（隐私保护）、威胁情报（安全知识图谱）、密码学...（区块链）、对抗样本等都会和AI结合，不论是否是双非、211、985还是企业，了解一定AI安全相关的知识是有必要的，比如Fuzzing、漏洞挖掘、恶意代码分析、代码解混淆、入侵检测等。...比如说系统安全的恶意代码分析、逆向工程都要掌握好，以及如何提取样本的CFG特征或API特征；再如漏洞扫描基本方法，angr、符号执行、污点分析、BP（业务漏洞）基本工具的用法，以及掌握基本挖漏洞的逻辑，...譬如即使是LLM结合，也会考虑如何利用LLM的理解和推理优势来辅助安全工作的提升。如果实在没有好的项目或方向，那就多看多读，脚踏实地，从零开始吧！
今天与大家分享的是研华基于全栈式Edge AI解决方案，通过WISE-AI Agent智能体平台，提供企业级大模型推理与应用方案，让DeepSeek等大模型高效适配工业环境，实现从智能感知到自主决策的AI...企业级Agent开发与推理解决方案快速将DeepSeek深度融入企业场景工业企业在引入AI技术时，常面临开发周期长、决策不透明、算力成本高等挑战。...结合DeepSeek-R1的强化学习赋能的多路径推理能力，在复杂工业环境下可优化决策路径，减少“黑箱”问题，加速AI在生产制造、设备管理、工业检测、售后维修服务等细分场景的应用落地。...全栈产品矩阵精准匹配算力需求DeepSeek凭借其高效推理能力及低成本蒸馏模型，能够在低功耗设备上流畅运行，尤其适用于工厂物联网终端、工业控制系统等边缘计算场景，帮助企业显著降低算力成本。...未来，期待有更多Edge AI与AI Agent的结合， 能为工业企业提供更易用、更高效的AI应用方案，帮助企业降低AI应用门槛，推动工业AI从单点智能向系统级智能的全面升级。
第二，预测性维护，没有完美的模型，因为随着时间的推移环境会发生变化，所以模型可能不如刚开始时那么好，我们需要有一个解决方案来监控部署模型并设置规则来保持制造稳定。...第五个话题，我要和大家分享的是带有AI推理引擎的AOI的硬件系统。...如左图所示，在POE阶段通常使用一个带RTX GPU卡的工业电脑把控制系统和推理系统放一起，因为非常简单，但是对于生产线中，AI推理与控制系统分开是非常重要的，因为你除了GPU卡外，还会要添加POE卡、...但是，你看到右边的图，我们可以使用Jetson Xavier系统作为推理引擎，与机器控制系统分离。...其次是灵活性，有时单个 RTX GPU 的性能无法达到客户的要求，但多 GPU 服务器解决方案的成本仍然很高，通过将多个带有以太网的 Jetson AGX Xavier 连接到 AI 机器，系统可以灵活性地扩展推理性能
沃夫冈·瓦尔斯特：大家好！欢迎大家来到这次非常重要的会议，今天主要跟大家讲一下我的经历，我在德国的一些经验以及在德国进行的AI方面的研究。...所有的这些特征，当然不是在所有的系统当中都存在，有的时候只会有部分特征。 工业4.0：第四次工业革命 在德国有一个很大的趋势，我们称为工业4.0，第四次工业革命。...第三，自控系统，这是为了长期自主设计的，叫做SELA。第四是人类与机器智能的团队合作（TAMI），我们想要把AI注入到这个团队当中去。最后是可穿戴式的人工智能系统。 德国提出工业4.0的原因是什么？...第四，深度学习，我们有源数据、实验数据等等，用数据来训练数据，不需要去编程，这个是一个问题，这些系统很多时候没有办法去解释它们自己的推理过程和行为。...大家在这里看到很多机器人，一个是很著名的品牌ABB，双B系统，还有酷卡机器人叫做酷卡。
每当有松鼠冒险接近喂鸟器，设备就会打开喷水系统进行驱赶。 微软的松鼠机器人不是这个故事的重点，重点是微软在一个ARM CPU上做起了卷积神经网络。这显示了大公司正在进一步推动硬件来支持AI算法。...第二个是推理，神经网络对数据进行解释以产生准确的结果。训练这些网络需要消耗大量的计算能力，但训练负载可以分为许多同时运行的任务。这就是为什么具有双精度浮点和核数很多的GPU表现如此好的原因。...它们被用于处理Azure中的网络任务，但微软也把FPGA用在诸如机器翻译这样的AI工作负载上。英特尔也想分AI工业的一杯羹，无论在哪里运行，包括云。...边缘AI 基于云的系统可以处理神经网络的训练和推理，手机、无人机等客户端设备主要是后者。它们需要考虑的是能量效率和低延迟计算。 英伟达的Buck说：“你没法依靠云来驱动你的无人车。”...英特尔拥有Arria，这是专为低耗能推理任务而设计的FPGA协处理器。初创公司KRTKL的首席执行官Ryan Cousens及其团队将一个低耗能双核ARM CPU固定到处理神经网络任务的FPGA。
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