当年作为核心SE在MindSpore团队从0到1构建了MindSpore Lite推理引擎，到去年知道的信息是现在在华为和荣耀手机上的AI能力都是基于Lite推理引擎，调用次数10亿/天。
在人工智能领域，知识推理技术是一个不断发展的重要分支，它关注于如何让计算机系统使用预先定义的知识库进行逻辑推理，以解决复杂问题。这种技术基于一系列成熟的理论和方法，从传统的符号逻辑推理发展到现代的图谱推理和机器学习融合方法。知识推理不仅涉及知识的有效表示和存储，还包括如何通过逻辑运算对这些知识进行处理和推导出新的知识。
本文节选整理自NVIDIA GTC讲座[S41607]： 自动光学检测（AOI）中采用的深度学习技术一直是制造业的热门话题。 然而，大多数项目都停留在概念验证阶段或仅部署在少数 AOI 机器上。 我们的分析发现，障碍通常与 AI 模型的准确性或性能无关，而是出于其他原因。 在制造检测中部署深度学习时，我们将解决这些障碍，以及 Jetson 平台如何帮助我们克服这些障碍。 根据我们的经验，制造商在采用人工智能技术方面面临障碍，这三点是我们从客户那里听到的最常见的原因。一是技能差距，客户没有新技术技能，二是对
在前沿AI大模型规模呈指数级增长的趋势下，仅凭单卡已经很难满足当下的推理需求。 就拿拥有1750亿参数的GPT-3来说。 仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间，远超单个GPU的容纳能力。 因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。 为此，大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。 以“高性能、高可用、可伸缩”的理念，深
文 | 传感器技术（WW_CGQJS） 12月15日，工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础，而智能传感器正排在核心基础的第一位，处于最基础最重要的地位。 万物相连技术链 传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢？在人工智能时代硬件和软件是共生演化的，彼此影响的呢？ “物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的，拧成一个大趋势， 在这个链条里
12月28日， "M-Tech " AI助力中国智造产业论坛即将来临，如果你想成为这个瞬息万变时代的领先者，绝对不能错过。 半个月前，我们对外宣布，镁客网要在深圳掀起一场人工智能热潮。 在深圳这样一个充满野心创业者的城市，"M-Tech" AI助力中国智造产业论坛活动让我们有机会看到敢想、敢做的冒险家和创新技术的领袖，带来最具代表性、最前沿的技术应用分享，探讨人工智能浪潮是如何一点点改变我们的科技生活。 AI+中国智造 我们能改变什么？ 当索菲亚机器人获得公民身份的时候，我们在思考是否未来有一天机器会取代人
工欲善其事必先利其器，这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具，常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域，如：机器学习、深度学习、NLP等等，多样的工具有时也让我们也无从选择。
作者 | 丁效 整理 | 维克多 在过去十年的人工智能浪潮中，以深度学习为代表的人工智能技术已基本实现了视觉、听觉等感知智能，但依然无法很好地做到思考、推理等认知智能。 4月9日，哈尔滨工业大学计算学部副研究员丁效，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，做了《基于神经符号的认知推理方法》的报告，分享了神经网络方法执行符号推理任务的最新进展，同时也给出了将符号知识注入神经网络的思路以及如何将神经网络与符号系统相融合。 以下是演讲原文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 今天和大家分享神
就在最近，一个基于 javascript 的可视化库 D3js（treemap 可视化）对 json 文件生成的技术图，给开发者提供了详细的各领域工具清单，内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型，我们将其整理如下，强烈建议大家收藏~
机器人和自动化越来越多地用于制造、农业、建筑、能源、政府和其他行业，但许多公司一直在努力将人工智能和深度学习的优势融入到最苛刻的应用中。 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。Jetson AGX Xavier Industrial 专为最恶劣环境中的智能视频分析、光学检
2023 年的 AI 产业可以用风起云涌来形容。ChatGPT 的横空出世让生成式 AI 技术一夜之间红遍全球，很多从未了解过人工智能的普通人也开始对大模型产生了浓厚的兴趣。媒体、调研机构纷纷推出长篇专题，论证 ChatGPT、StableDiffusion、Midjourney 等文本和图像大模型会对哪些行业产生颠覆式影响；甚至有很多员工和企业开始利用这些大模型提升日常工作中的生产力，乃至取代人类岗位。毫无疑问，2023 年将是大模型技术开始爆发的转折点，一场影响深远的技术革命正在徐徐拉开帷幕。
以AI知名的科技公司科大讯飞，2022全球1024开发者节上官宣最新技术成果和进展。
从工厂和农场到炼油厂和建筑工地，这些炎热、肮脏、嘈杂、潜在危险的地方却是保持工业繁荣至关重要的地方。而这些地方在日常运营的同时都需要检查和维护，但是，考虑到安全问题和工作条件，派人进驻并不总是最好的。
---- 将 ScienceAI 设为星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 ---- 编辑 | 萝卜皮 科学家们的目标是发现能够准确描述实验数据的有意义的公式。自然现象的数学模型可以根据领域知识手动创建，或者也可以使用机器学习算法从大型数据集自动创建。学界已经研究了表示相关先验知识与相关函数模型合并的问题，认为寻找与一般逻辑公理先验知识一致的模型，是一个悬而未决的问题。 IBM 研究团队以及三星 AI 团队的研究人员开发了一种方法「AI-Descartes」，通过将逻辑推理与符
本期将为大家介绍香港中文大学计算机科学与工程系 James Cheng 老师招收工程师和实习生相关信息。 Husky Data Lab 是由香港中文大学计算机科学与工程系 Prof. James Cheng 领导下的大数据实验室，专注于高性能数据分析系统和数据库的开发，研究成果已被应用于工业界多个大规模 / 高性能系统。 个人主页：https://www.cse.cuhk.edu.hk/~jcheng/ 目前，James Cheng 教授团队在开发 Ofnil 和 Graxy 两个平台： Ofnil gr
前言：我们正处在认知智能的起步的阶段，还有很多未知的因素，也不知道未来往哪走，但是有一条，无非是要么从知识，要么图谱、要么融合，但是可用肯定前景是无限的。这里有很多的机会，把我们的认知智能，搜索、问答问题、推理这些东西用在工业互联网的很多场景里面，认知智能技术，搜索、回答问题、推理的这些数据用在工业借的很多场景里，认知智能技术蕴藏着巨大的前景。
来源：arXiv 作者：闻菲，刘小芹 【新智元导读】南京大学周志华教授等人在最新的一篇论文中提出了“溯因学习”（abductive learning）的概念，将神经网络的感知能力和符号AI的推理能力结合在一起，能够同时处理亚符号数据（如原始像素）和符号知识。实验中，基于溯因学习框架的神经逻辑机NLM，在没有图像标签的情况下，学会了分类模型，能力远超当前最先进的神经网络模型。作者表示，就他们所知，溯因学习是首个专门为了同时进行推理和感知而设计的框架，为探索接近人类水平学习能力的AI打开了新的方向。假设你在踢足
都怪这些购物软件太了解我的喜好，我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”，更何况各类折扣活动算得人云里雾里，如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
如果问计算机擅长什么，在所有的答案里，数学必须榜上有名。在经历了漫长的研究之后，顶尖学者们在研究计算机关于数学计算方面的发展，取得了令人惊讶的成绩。
机器之心专栏 作者：字节跳动AI Lab、UT Austin、新加坡科技设计大学StatNLP组 目前强大的语言模型普遍在很多下游 NLP 任务中能轻易地达到比较好的结果，但在推理效果上没有达到我们的预期 [1]。字节跳动人工智能实验室与新加坡科技与设计大学提出一个基于演绎推理的方法，希望实现类似 System 2 的推理能力 [2]. 论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.10316 研究动机 作为一类需要解题的推理过程，在数学解题任务中比较适合应用演绎推理模型。我们尝试在此任
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
在人工智能（AI）的快速发展背景下，大语言模型（LLMs）凭借其在语言相关任务上的杰出表现，已成为 AI 领域的重要推动力。然而，随着这些模型在各种应用中的普及，它们的复杂性和规模也为其部署和服务带来了前所未有的挑战。LLM 部署和服务面临着密集的计算强度和巨大的内存消耗，特别是在要求低延迟和高吞吐量的场景中，如何提高 LLM 服务效率，降低其部署成本，已经成为了当前 AI 和系统领域亟需解决的问题。
最近爆火的AI初创公司Groq，推出了比目前常见GPU推理系统快4倍，成本低70%的大模型推理解决方案。
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
12月对于每个企业来说都是“冲刺月”，做收入、花预算、冲销量。手机行业表现得更加突出——手机公司各出奇招，发起最后冲刺。一个显著的表现是11月手机发布会扎堆，一共发布了16款新机。11月28日这天，更是出现了一加、荣耀和360同时开发布会让媒体分身乏术的盛况。 密集发新品只为冲销量 金立：抓住全面屏热点，连发八款新机。 小米MIX是全面屏概念的提出者，iPhone X加入该阵营则进一步加速全面屏手机普及。正是因为此，许多手机厂商都推出了全面屏手机，11月26日金立更是一口气发布了8款全面屏手机：M7 Plu
近日，CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述，覆盖了 300 余篇相关论文，从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。
对于这个系统，你可以使用阀门控制流入水箱的水。流出率取决于输出管的直径（恒定）和水箱中的压力（随水位变化）。因此，该系统具有非线性特性。
最近ZOMI这2/3周有幸被邀请去百度交流、去VIVO研究院交流、去MindSpore开源团队交流、去华为昇腾团队交流推理引擎。所以有些心得体会，恰好前不久又分享完《AI编译器》系列课程和《AI推理引擎》系列课程。
双十一余韵未歇，刚处理完一波售后及退件等“剁手后遗症”的各方人马也已经为再战双十二做好了准备。截至 12 日零点，天猫双十一成交额达 2135 亿元。与此同时，据国家邮政局监测数据显示，主要电商企业 11 日全天共产生快递物流订单 13.52 亿件，各邮政、快递企业共处理 4.16 亿件，再创历史新高——这一系列庞大的数字背后，是否也包含了你的战绩？随手滑开购物界面，是否曾被“猜你喜欢”中的某样单品达成取向狙击，看穿你的心意？
在大型语言模型（LLM）的世界中，处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工Guangxuan Xiao 等人推出的 StreamingLLM，能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下，可实现多轮对话总共 400 万个 token的流式输入，22.2 倍的推理速度提升。
StreamingLLM可以在不牺牲生成效果、推理速度的前提下，实现多轮对话共400万个token，22.2倍推理速度提升。
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了，你准备好剁手了吗？我每年都要购买好几百，有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题，直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
在大型语言模型（LLM）的世界中，处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工Guangxuan Xiao等人推出的StreamingLLM，能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下，可实现多轮对话总共400万个token的流式输入，22.2倍的推理速度提升。
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如何在不查看图片的前提下，几秒之内就识别一张图片？ 这个看似在找茬的问题，却是隐私计算领域会真实碰到的问题。 著名的“百万富翁问题”所描述的就是这样的场景：两位富翁如何在不知道对方财富的前提下，比较谁的财富更多？ 近年来出现出现的一些方法，比如两方计算网络推理（2PC-NN）可以解决上述问题，但同时又会造成大量的计算成本和通信开销。 但现在，只要2.5分钟，2.3GB的通信费用，就能在ResNet50的基准上进行端到端的执行。 比起现在最好的两方计算网
机器之心报道 编辑：泽南 1750 亿参数，只需要一块 RTX 3090，ChatGPT 终于不再是大厂专属的游戏？ 计算成本是人们打造 ChatGPT 等大模型面临的重大挑战之一。 据统计，从 GPT 进化到 GPT-3 的过程也是模型体量增长的过程 —— 参数量从 1.17 亿增加到了 1750 亿，预训练数据量从 5GB 增加到 45TB，其中 GPT-3 训练一次的费用是 460 万美元，总训练成本达 1200 万美元。 除了训练，推理也很花钱。有人估算，现在 OpenAI 运行 ChatGPT
📷 大数据文摘作品 编译：VVN、蒋宝尚、龙牧雪、魏子敏 【人工智能】正在让这个时代激动不已，但也正引发不少担忧。被誉为机器学习之父的美国三院院士、伯克利教授Michael I.Jordan昨天在美国知名科技媒体Medium上，难得的发布了他的第一篇文章。一反以往的技术干货输出，这篇文章的主题是对当前AI研究中的问题进行冷静反思。 这篇名为《人工智能：革命远未到来》的长文阅读时间在20分钟左右，从14年前Jordan教授自己的一个关乎生死抉择的故事说起，回顾了AI发展的过往，更重要的是，提
本周，在佛罗伦萨举行的ACL 2019上，参会者中有一个人感慨良多，他就是Alexa AI的机器学习科学家Mihail Eric。
奥卡姆剃刀原则是科学方法论当中的一条重要的原则， 以往对奥卡姆剃刀原则的内容阐释，主要可概括为八个字：“如非必要，勿增实体”。 看起来这八个字简单明了，但是真正理解对了、用对了是不容易的。首先我们要了解：奥卡姆剃刀既不是真理，也不是事实，只是一种科学共同体约定的行事方式。 不符合奥卡姆剃刀的结论，内容虽不一定是错的，但程序肯定是不妥的。比如，断言外星人的存在，在现阶段并没有充分的证据。但反驳任何外星人的存在，也没有任何经得起推敲的成熟理论。如果因为不能举证外星人不存在就在没有足够证据的情况下承认外星人存
英国雷丁大学和普利茅斯大学的研究团队开发和评估了一个情感脑-机音乐接口(aBCMI)，用来调节用户的情感状态。构造一个aBCMI来检测用户的当前情感状态并尝试调制它为了实现特定的目标(例如,用户平静或快乐)通过播放音乐根据一个特定的情感目标生成算法作曲系统和基于案例的推理系统。
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。Flir将其作为一系列行业的自动构建模块，包括机器人引导，自动化质量检测，生物识别，医学成像和农业分析。
大数据文摘授权转载自AI前线 整理：核子可乐、冬梅 可解释性，已经成为当今机器学习研究与开发领域最紧迫的难题之一。尽管目前的大规模语言模型（LM）已经展现出令人印象深刻的问答能力，但其固有的不透明性却导致人们无法理解模型如何得出最终答案，因此用户难以论证答案合理性、也不易发现答案中的潜在错误。 DeepMind 研究团队在最新论文《使用大型语言模型实现可信推理》（Faithful Reasoning Using Large Language Models）中解决了这个问题。论文提出一套前向链选择推理模型，能
摘要 机器学习中的许多问题可以自然地用无向图模型的语言表达。在这里，我们提出了无向模型的黑箱学习和推理算法，优化了模型的对数似然的变分近似。我们的方法的核心是我们表示为灵活神经网络的函数q参数化配分函
腾讯云市场，定位是“企业的云上集市”。 这个双十二，腾讯云市场联合数十家精选服务商，带你共享一场云上的购物狂欢。 活动一：精选开发者服务 为了回馈长期以来个人开发者对腾讯云市场的支持，云市场联合优质服务商推出数款开发者服务精选单品。 如虚拟主机云市场专享价，20元/月，199/年。薅羊毛价仅限云市场双十二会场，戳图片直达： 更有域名建站组合购，优质后缀，无法拒绝的低价： 活动二：送最高500元京东卡！ 引流营销小程序，分销商城，企业400电话，微信云报餐系统，买就送大额京东卡
本文来自NVIDIA GTC21的一次技术分享视频，演讲者是Gary Marcus，他是Robust.AI的创建者和CEO，演讲的主题是“The Next Decade in AI: Four Steps Toward Robust Artificial Intelligence”，即“人工智能的下一个十年：迈向强大人工智能的四个步骤”。
4. 训练综合应用数学模型、函数拟合和预测进行模糊推理系统的知识分析和解决实际问题；
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