）将是“需要深挖的趋势”，到了2021年年底，在Gartner的《2022年十二大重要战略技术趋势》中，AI工程化又被进一步明确为未来三到五年“企业数字业务创新的加速器”； 几乎就在同一时期，阿里发布面向...水到渠成，面向AI工程化的数据解决方案 是AI开发服务不断成熟的结果 Gartner在《2022年十二大重要战略技术趋势》认为，到2025年，前10%做到AI工程化最佳实践的企业相对于之后90%的企业，...，它们都源于云测数据过去向AI企业提供通用数据集、数据标注平台与数据管理系统等生产工具以及多年的AI训练数据服务的行业成熟经验。...AI“工业化大生产”来临， 数据领域的AI工程化与大模型率先汇流 AI工程化其价值和机遇不仅在于AI开发过程，其对大模型的促进作用也不容忽视。...从更宏观的视野看，AI工程化的趋势与当下AI领域的热点大模型一样，都是在推动AI“工业化大生产”（高效率的批量化AI落地，而不是作坊式的一个个生产），只不过一个从开发全过程出发，一个从模型本身出发。
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。...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...我们的研究方向在哪里，通过这张图我们试图去回答这个问题。这张图有两个维度，横向列出了可信赖 AI 的八个原则，纵向讲的是端到端有哪些环节，这个图里面有不同的颜色，它们是不同领域的论文。
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。
蚂蚁集团NextEvo全面开源AI Infra技术 2月1日消息，蚂蚁集团AI创新研发部门NextEvo全面开源AI Infra技术，可帮助大模型千卡训练有效时间占比超过95%，能实现训练时“自动驾驶”...模型训练时，一般要打Checkpoint（检查点），以便中断时能恢复到最近状态，常规做法耗时长、高频打点易降低训练可用时间、低频打点恢复时丢失过多等缺点。...新方案FCP应用在千卡千亿参数模型训练后，Checkpoint 导致的训练浪费时间降低约5倍，其中持久化时间降低约70倍，有效训练时间从90%提升至95%。...政策/报告 工信部等十二部门印发《工业互联网标识解析体系“贯通”行动计划（2024-2026年）》 1月31日消息，工信部等十二部门印发《工业互联网标识解析体系“贯通”行动计划（2024-2026年）...贝肯新能成立于2017年12月，主要从事飞轮储能技术研发、生产制造、项目应用和产业化，面向电力市场制造大容量功率型飞轮储能系统装备，为新型电力系统提供调节解决方案。
比如让工业机器人自学”抓取多种物品，让工业机器人通过看视频学会调制鸡尾酒，让工业机器人也用上自学习软件，在训练完一个加载在机器人上的机器学习系统后，还要将这个机器学习系统与特殊的机器人动作相适应，来达到工业机器人非常讲究地工业机器人和环境的融合...以下是雷锋网截取的精华内容： 三菱电机的Kodaira说过，机器人行业迫切需要系统集成方面的创新，工业机器人只是一个部件，只有整合到系统里它才有价值。...但是每个系统都需要专门定制，与其它系统的链接也需要花功夫。因此，整个工业机器人系统的成本往往是3倍到20倍机器人硬件的成本。而这其中，软件规划一项至少占了40%。...当然，除了优化，工业机器人中的检验也很重要。 ? 这时候今年各种AI会议上大热的机器学习就派上用场了，机器学习在检验中的重要性不言而喻。...但也有一些人尝鲜者欣然尝试，比如去年十二月份，Fanuc在东京国际机器人展览会上就展示了一台经强化学习训练的机器人，这个机器人使用了一种名为深度强化学习的技术，来训练它自己，可随时学习新的任务。
正文共 2951 字 20 图；预计阅读时间 8 分钟 11月11日，寒风些微凛冽的时候，淘宝“双11”购物节活动正火热进行中。与此同时，作为“编外人员”的小编，偶然刷到一条微博“双11，苍穹有我！...空军招飞，融入VR/AR/AI等高新技术 珠海航展最后一天，歼20完成精彩表演后，空军招飞展台被堵得水泄不通（大概都被歼20帅到了吧）。...在第十二届珠海航展现场，一位老阿姨对VR飞行模拟器兴趣满满。一眼望去，体验区还有许多全家上阵的观众们，在排队体验VR飞行。 ?...地面表演碎石飞溅，场面也十分火爆 在地面装备动态演示区，兵器工业主战坦克、轮式装甲车、履带式步兵战车等，现场模拟解放军部队日常训练场景，例如爬纵坡、过壕沟、涉水池、蛇形机动等项目。...中航工业的A-HawkII无人机展出 ? 巴西航空工业公司E190-E2商用喷气机参展 ? 中国宇航员模型~ ? 参观者在搜救台观看视频 ? 中程地对空导弹武器系统 ?
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。
虽然我们主要考虑半精度运算，但是也要考虑到双精度运算的能力。 这两年下来有一个经验： 1）双精度与半精度的运算性能之比1：100比较好。 2）人工智能计算机不能只做CNN的，还要做大模型训练。...Mobile AI Bench针对的是移动端硬件上的模型训练评测，不是整个系统的。MLPerf可扩展性不好。因此，我们决定要自己做一个。 做个AI基准设计一定要达到这四个目标： 1、统一的分数。...如果一个模型能在单个CPU上运算，那最省事了，但CPU的计算能力有限，内存也有限，模型也就大不到哪里去。因此大模型训练一定是多机的、分布的，这就涉及到了多种并行方法。 第一种，数据并行。...现在，我们把模型开源了，尤其是并行训练模型，将他们放在了开源系统FastMOE里，现在得到了工业界很多认可，像阿里巴巴的淘宝、天猫，腾讯的端到端语言模型，都用上了我们的并行系统。...3）大模型怎么训练得快？特别是关于数据并行、模型并行，还是专家并行。我们做了一个库放在Open Source上。现在工业界都来用我们的东西，使得大训练模型训练能够加快。
观看网址：http://www.mooc.ai/course/562 课程介绍 「深度学习」系统，以神经网络为代表，逐渐应用于所有的 AI 任务，从语言理解，语音和图像识别到机器翻译，规划，甚至是游戏电竞和自动驾驶...结果是在许多高级学术环境中，深度学习的专业知识正从深奥晦涩的理想转变为行业必要的先决条件，并且在工业界的就业市场中占有非常大的优势。...随着时间的反向传播 双向 RNN 第十二讲 稳定性 梯度爆炸/梯度消失 长短期记忆神经网络以及方差 Resnets 第十三讲 循环神经网络的损失函数 序列预测 第十四讲 序列到序列方法 连接时序分类...Hopfield 网络 随机 Hopfield 网络 第二十一讲 受限玻尔兹曼机 深度玻尔兹曼机 第二十二讲 强化学习第一部分 第二十三讲 强化学习第二部分 第二十四讲 感恩节假期 第二十五讲 强化学习第三部分...调试及可视化 第六节：循环神经网络基础 第七节：循环神经网络第二部分：损失函数，联结时序分类（CTC） 第八节：注意力机制 第九节：深度学习相关研究 第十节：变分自动编码器 第十一节：生成对抗网络 第十二节
“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。...它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步，但是它的落地点在哪里？这就要问你的核心价值在哪里。一开始我们就很具体，就做客服。...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。...PPT上显示的是三个简单的真实APP展示，展示了机器人本身是怎么来回答问题的；第二，在你没有问问题之前，不靠语音信号或者NLP输入信息，而是通过用户的行为轨迹自动判断当前可能的问题在哪里，系统会根据用户的行为轨迹做出时间训练模型进行分析...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。
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。...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”。...截至2022年5月，飞桨已在工业、农业、服务业等多个行业得到广泛应用，开发者数达477万，创造了56万个模型，为18万企事业单位提供服务，产学研用紧密协同，培养超过200万AI人才，位列中国深度学习平台市场综合份额第一...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。
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。...在产业转型和双碳目标的大背景下，人工智能落地能源电力行业遇到了哪些新挑战？为什么边缘计算能成为解决这些挑战的关键基础服务？AI+边缘计算技术在行业应用的框架、案例和未来展望有哪些？...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。
研究小组于是训练了一个计算机视觉模型来检测松鼠，然后将其放在树莓派3上。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。...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。 然而，神经网络越大，挑战也越大。...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。...它有一个专为数据中心运行设计的训练设置，可以达到2.9 PetaOPs /秒。 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。...他说：“自然语言处理可以变得更加个人化，训练的是系统，而不是训练用户。” 这只能使用能在给定时间进行更多处理以推断上下文和意图的芯片。
2005 年，沈向洋曾以双聘教师的身份在清华任教，并于 2015 年参与了清华、华盛顿大学、微软共同成立的全球创新学院（GIX）。...一旦哪里出现问题，就可以对操作文件进行复盘，从而找出问题。但是，AI 是不相同的，AI 没有这样的一张检修表，我们往往不知道是哪个环节出现了问题。 03 构建具有可解释性的 AI ?...从不断的训练中，我们得到结论：这种偏见来自于训练采用的样本数据。 基于以上问题，我们对微软 500 名机器学习领域工程师进行了调查，我们问他们如何改善机器学习系统？...所以，我们构建了一个系统来进行对比，看到底是哪里出了问题。 ?...传统机器学习系统是低级模式，而现在的模型带有错误可解释性，可以从整体视角，根据数据集不同的特征来判断哪里出现了问题，也可以从集群角度来了解到底为什么会出现这样的问题。
这些只是单纯的算力需求，还不论训练 SOTA 模型的新挑战——对于 NLP 和推荐系统模型来说，内存和芯片内 / 芯片间的通信正在成为又一个瓶颈。...基于 Faster R-CNN 和 FPN 模型针对 PCB 工业缺陷识别进行训练，原本耗时超过 20h 的训练，使用 HP Z8 G4 仅需要 11h，节省了一半的时间。...MobileNet 训练速度如何？在工业铭牌检测深度神经网络模型训练中，HP Z8 G4 的表现同样速度更快。...由于 HP Z8 G4 电源功率可以高达 1700W，支持三块双宽 GPU 卡或者四块单宽 GPU 卡，能够一次性加载更多视频 / 图片数据，搭配双路 CPU 和高速硬盘，能够显著提升训练速度。...提供了从模型开发、训练到部署的完整流程和工具，能够大幅度降低人工智能的进入门槛，提升开发效率。 在惠普工作站上使用 Linux 系统也很简单。
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]...建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。相较于政务信息化阶段，本阶段是政务网络化，“整合”、“协同”、“互联”、“云化”、“智慧”是其关键词。...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。
那么让我们来看看人工智能的实施阶段，如果我们不知道人工智能采用的流程，我们将永远不知道问题出在哪里。...大规模部署 AI 应用程序需要考虑什么，以下是您应该考虑的四个重要关键。我们接下来会每个点具体说一说 第一个，工作效率，当部署人工智能系统时，训练和部署的自动化流程变得非常重要。...由于很多工程师的时间是将图像数据从 AI 机器复制到训练计算机，或者将训练模型复制到 AI 机器。...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、
科大讯飞作为牵头单位，联合清华大学、中科院自动化所、北京大学、北京理工大学、中科院软件所、南京大学、电子科技大学、哈尔滨工业大学等超过30家科研院校和企业共同负责项目的研发与实施，科大讯飞执行总裁胡郁任项目的首席科学家...准星云学还亮相2016年“十二五”科技创新成就展并获得荣誉证书。 ? 高耸的AI-MATHS AI-MATHS诞生于2014年，于去年5月宣布参加高考，今年2月以较高分通过中期评测。...、1.2万道题的小样本训练量的诸多限制下，在今年2月时取得了93分的成绩。”...这次挑战的结果将运用到该公司对AI-MATHS的技术验证和准星产品迭代中。“此后AI-MATHS将接受大样本训练、测验弹性扩展能力，乃至于迁移到其他领域的学习能力。”林辉说。...“想知道自己解题错在哪里”正是学霸君想要帮学生达到的重要目标之一。
近日，2023第十二届中国智能产业高峰论坛（CIIS 2023）在江西南昌顺利举行。大会由中国人工智能学会、江西省科学技术厅、南昌市人民政府主办，南昌市科学技术局、中国工程科技发展战略江西研究院承办。...本次大会重点关注AI大模型、生成式AI、无人系统、智能制造、数字安全等领域，汇集了来自中国工程院、国际欧亚科学院、国际核能院等多个学术机构的院士进行主题报告演讲、专题论坛研讨。...，文档图像识别分析与智能理解技术可以将大量的文档图像转化为具有丰富格式信息的文本，为大模型提供更丰富更高质量的训练语料，解决大模型训练的‘token荒’的问题。...图片文档图像技术已走过百年历程，但文档图像质量退化、文字检测及版面分析困难、非限定条件文字识别率低、结构化智能理解能力差等问题如今仍是工业化落地中的难题。...大模型蓬勃生长的背面，大量经过人工、生成式AI篡改合成的图片被用于散播谣言、经济诈骗，AI图像内容安全也成为了文档大模型发展中亟待解决的痛点。
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