那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...这其中的”新“字，可以体现在提出新的问题和任务，探索新的解决思路，提出新的算法技术，实现新的工具系统等。 在保证”新“的基础上，研究想法好不好，那就看它对推动学科发展的助力有多大。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
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。...如果我们一开始没有做好这个计划，那么你将成为一场灾难，后期会带来巨大的投入成本。 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
而这些都是基于能力所设计的，位于其背后其实包含了一系列的场景：编码、调试、测试、联调等等，每个场景背后都需要不同的功能来连动，以完成连贯的场景体验。...这就意味着，我们需要能够更好地：理解和适应开发者在不同场景时面临的复杂情境，并提供更智能、个性化的开发体验。...诸如于，在遗留系统场景下，它通常具有复杂的代码结构和多语言混合使用，往往需要由人来分析和指令，让 AI 做一些繁琐和重复的工作。...生成式 AI 增强 ：“遗留系统改造” 在我开源的那本《系统重构与迁移指南》（https://github.com/phodal/migration，stars：3.3k）电子里，详细介绍了如何分析、评估现有系统...而过程中，还需要针对于已有的业务编写对应的 Java 测试代码，以方便进行手动和自动化的验证。 AI 如何增强遗留系统改造？ 在对遗留系统进行改造时，智能 IDE 的升级将是一个关键因素。
跨模态感知推理表达 作为首位上台演讲的嘉宾，京东 AI 平台与研究部 AI 研究院常务副院长何晓冬博士带来了主题为《多模态智能：语言和视觉的感知、推理及表达》的演讲。...为了模拟推理，他们做了一个基于多重关注神经网络的系统，主要涵盖四个模型，语言模型、图像模型、多重关注模型、答案预测模型，他也进一步讲解了这些模型具体的功能以及整体推理过程。...「如果把 17 年当 AI 元年，那 18 年 AI 将会呈现井喷式的发展。」 他也提到，我国在语音、图像识别等技术方面领先，但底层芯片发展还有很大发展空间。目前来说，产业环境比过去好很多。...他表示，基于以上种种谈到的技术，我们探讨 AI 落地时，未来企业的发展应该是以机器智能为核心。而他也描绘了人工智能落地的过程——目标在哪里？数据在哪里？问题边界在哪里？特征在哪里？...她接下来提到三层因果关系，即 Counterfactuals，Intervention，Association，之后，她说明了因果模型能解决目前 AI 系统的局限性，最后，她详细描述了来自因果推理的七个启发
拽着这位胖友一通折腾，还真发现了一些好康的。...现在，有一款“学生版”自动驾驶仿真系统，模拟起物理碰撞是这样的： 传感器仿真环节则是这种feel： 虽说是“学生版”，但其实这么一套仿真系统，“母体”正是工业级仿真系统—— 就在最近的“TechoDay...不仅是搞自动驾驶研究的有福利。我们体验了一圈，发现在这次开发者活动上，腾讯开放出的开发者好物还真不少。 具体都有些啥，咱们接着往下看。 “炼丹神器”等工具开放：轻量级+高效率 先来看AI方面。...另外，基于云计算弹性扩容的特点，该平台可以根据需要的算力资源来调节规模大小。 例如，相信不少小伙伴都体验过试用一些在线Demo时，模型要推理好几分钟、甚至有时候运行失败的情况。...这个AI模型的要求就两点：除了商品识别要准确以外，推理速度还不能太慢，这样才具有实际应用的价值。
“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。...在公司，在商业环境中，这肯定是没有前途的。” ? “又比如深度学习技术的应用。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。...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。...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。
数据在哪里，计算就应该在哪里，人工智能也正逐步向边缘迁移，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通AI的最后一公里。...比如园区里面随处可见的智能摄像头，进行人脸识别，车牌识别；家里面的智能电视，智能音响；工业领域里面的无人机进行电力线路智能巡检等等，边缘AI正在极大的提高了我们的生产生活效率。...联合推理: 针对边缘资源需求大，或边侧资源受限条件下，基于边云协同的能力，将推理任务卸载到云端，提升系统整体的推理性能。...2）LocalController：实现增量训练、联邦学习、联合推理特性的本地闭环管理。数据集和模型管理的本地控制，AI任务的状态同步等。...3）Lib：给应用提供边云协同AI特性接口，用户基于该Lib实现边云协同的训练、聚合、评估和推理。
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。...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。...这就是人工智能落地发生的真实挑战。 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。
8月29日，智谱AI官宣智谱清言APP上线“视频通话”功能，成为首个可以通过文本、音频、图像和视频来进行多模态互动和实时推理的AI助手。...01 解锁AI新体验大模型引发的新一轮技术热潮已经持续了近两年时间，市场上出现了形形色色的AI助手，人机交互却被“束缚”在了对话框中，停留在文本输入的阶段。...02 到底难在哪里对智谱清言APP的“视频通话”功能做个总结的话，主要解决了三个痛点：1、新的信息输入模式，不再局限于文字和语音，而是文本、图像、音频和视频等多个模态，AI可以自己“看世界”了；2、新的对话交流模式...人类对话的普遍间隔时间是250毫秒，偏离这个间隔越久，交互就越“不自然”，体验也就越“不爽”。目前大模型存在的问题在于：推理时长往往在3秒以上，直接影响了用户体验和业务效率。...体验了智谱清言的“视频通话”功能后，我们深切地感受到：多模态能力和毫秒级的推理速度，在生活中有着无处不在的应用场景，比如出国旅游时打开摄像头将餐厅的菜单翻译成中文、工作面试前让AI扮演面试官提前模拟面试
图像分割技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，对于广大AI开发者来说可谓耳熟能详！对于如此重要的领域，早在2019年开源的图像分割套件PaddleSeg已经广泛被企业与开发者应用在实际生产当中。...正是基于图像分割技术，汽车才能分清楚哪里是路，哪里是人。 在抗疫最前线的医疗阵地上，图像分割发挥了巨大作用！...连心医疗使用PaddleSeg开发上线了“基于CT影像的肺炎筛查与病情预评估AI系统”，可快速识别CT影像上的肺炎病灶信息，帮助我们的白衣战士节省了大量诊断和评估时间！ ?...除了此之外，PaddleSeg还可以用在很多其它场景，话不多说，咱们直接上图： 工业场景中的表计读数自动读取 ? 遥感图像分割 ? 人体解析 ? 人像分割+背景替换。（你以为我在旅游？...最终百度团队一举夺冠，准确性得分领先第二名0.37，推理速度更是第二名的7倍！！！ ? 焕然一新的PaddleSeg 是不是感觉PaddleSeg很厉害呢？其实咱们刚刚看到的只是冰上一角而已！
比如工业场景中统计原材料的数量，食品安全场景监测厨房厨师是否佩戴厨师帽，这么多形形色色的场景，很难通过一个统一的AI模型或者方案来满足所有的需求。...定制化AI模型部署的需求与难点 工业应用中的模型推理通常需要本地计算、实时响应、解除对网络的依赖；需要满足对闭路电视数据隐私的保密，需要降低手机上APP对能耗的要求，复杂业务场景下又需要多样的芯片架构和传感器来实现部署...软硬件支持 EasyDL-EasyEdge已支持10余类芯片、4大操作系统： ?...接下来把上述优化好的模型，进行打包生成SDK。 对于生成的端模型，还可以发起自动评测，获得评测指标和性能。...EasyEdge给用户提供了云端服务, 用户在得到的sdk里可以进行模型升级更新，运行demo。用户还可以有h5体验，在windows系统里有可执行文件可以直接运行等。
、推理引擎一体化设计以及系统化的服务支持，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。...静态图是先定义网络结构而后运行，对定义好的图结构进行分析，可以使运行速度更快，显存占用更低，在业务部署上线上的具有非常大的优势，为用户的AI应用落地提供高效支持。...物体检测统一框架、图像分类库、图像生成库、视频识别库多个基础任务库中，既具备高精度模型、也具备高速推理模型。基于易扩展、易模块化的操作，用户可以高效完成各类视觉任务的工业应用。...基于预训练模型，用户可以更便捷地完成自己的AI应用，飞桨为用户提供预训练模型管理和迁移学习组件PaddleHub，可一键加载工业级预训练模型。...四、端到端部署 - 推理引擎一体化设计，训练到多端推理的无缝对接移动端加速 基于Paddle Fluid v1.5，飞桨完整支持多框架、多平台、多操作系统，为用户提供高兼容性、高性能的多端部署能力、全面领先的底层加速库和推理引擎
当前有什么好的智能对话产品实践经验？智能对话技术的下一步演进将是怎样的？...，如今，以深度学习为代表的大模型数据神经对话系统如 ChatGPT 正在开启 AI 发展的第三阶段——深度学习阶段。...再者是回复信息性强，倾向于生成较长的回复。最后是安全性好，安全漏洞很少且仍在持续优化。 黄民烈指出，ChatGPT 更突出功能属性，强调提高效率、解放生产力，提升创造力。...对话智能则侧重于不同技术路线应对不同的对话需求，小度个性化持续自学习的统一对话系统，可以在保护用户隐私的情况下进行用户分析，将满意的部分持续积累，不满意的部分通过样本挖掘产生正确的标签，实现系统的自学习...、视频等），而后基于外部服务和工具的内容返回继续推理，看看是否能够满足用户的需求，在能够满足和不能满足的情况下自主的去生成更合适的内容返回给用户，这种"推理 - 执行 - 推理"链能够大幅的增强 LLM
人工智能创新技术持续涌现，推动新一代技术浪潮向前发展，解决一个个技术难题，其中如何在资源有限的终端场景实现 AI 模型的有效部署，是加速 AI 落地的重要问题。...AI 工程师们研发了各种试图缩小模型大小并保持性能的办法，例如量化和蒸馏。 目前相对成熟的模型量化方案是 INT8 量化。...分享时间：北京时间 9 月 2 日 18:00-19:00 【关于旷视天元 MegEngine】 旷视天元开源深度学习框架 MegEngine 是旷视自主研发的国产工业级深度学习框架，是旷视新一代 AI...生产力平台 Brain++ 的最核心组件，在 2020 年 3 月正式向全球开发者开源，能够帮助企业与开发者大幅节省产品从实验室原型到工业部署的流程，真正实现小时级的转化能力。...各平台上均可体验到高性能且精度对齐的推理体验，更有 丰富的高阶用法可以优化性能、节省内存 MegEngine 官网：https://www.megengine.org.cn/ 项目源码：https:
通过在智能制造系统中使用深度学习技术，制造企业将能够获得自动视觉定位缺陷位置，辨别缺陷种类，真正实现降本增效的目的。...实际工业生产中不仅要有模型算法，也要适配合适的硬件和部署方案，这样算法才能转化为生产力。...3 模型优化策略和效果 使用PaddleSeg开发套件中最新的SOTA模型进行训练，平衡部署时的推理的精度和速度。...使用OpenVINO的auto-device方案，在异构平台上自动选择最合适的算力单元部署模型，高效适配不同规格的Intel硬件，减少系统开发周期。...图2 部署Demo方案 5 范例工具介绍 OpenVINO作为Intel原生的深度学习推理框架，可以最大化的提升人工智能神经网络在Intel平台上的执行性能，实现一次编写，任意部署的开发体验。
近日，东京工业大学研究小组发布了一套格斗训练系统“FuturePose”，通过深度学习能预测 0.5 秒后对手的动作。...在这项研究中，研究人员开发了一套系统，通过从一个 RGB 相机捕获的图像中，从 30 fps（1帧= 1/30秒）图像中预测15帧后，即0.5秒后的动作，然后进行战斗训练。...对战对手不同装束，而受训者可以戴 VR 头盔来同时观察对手的当前姿势和预测的0.5秒后的姿势。 ? 首先，通过残差网络（学习输出减去输入残差的机器学习）来分析RGB图像，以估计对手的2D位置。...通过将物体网格化减少计算量），将我们使用晶格光流（它表示物体的运动作为视觉表示中的矢量。物体的复杂性通过晶格简化以减少计算量），将位置信息转换成了人便于看的“运动”表示。...虽然0.5秒看起来很短，但实际上在早期的一些格斗游戏中，同样 30 fps中因为一帧而导致胜负的情况也有，所以15帧可以说是一个很大的优势。
第二个是工业互联网最重要的部分：工业云/区域云，在这里会提供有限的计算能力，比如有限的AI推理能力、IoT后台计算能力、告警能力等，同时会提供一些灵活的运营策略给到不同区域、不同产品特色的运营商。...Ti-EMS是AI弹性扩容的集群服务。因为训练需要用到很多的资源，所以一般很难在工业云上直接做，通常会在用腾讯云上无限的算力来进行训练，而训练出来的推理模型可以推到工业云的EMS上做推理服务。...基础服务层由账号中心、商品中心，计费中心等这几个业务底座跟通用组件层组成，除了提供整个工业云的上层服务之外，每个通用组件都能支持到通用多产品接入，这也是在设计就考虑好提供给第三方合作产品接入预留的能力。...AI质检平台 接下来介绍两个跟制造业或工业相关的案例，第一个案例是工业AI质检平台。...调度系统主要是做任务编排，一般生产企业会有很多生产线，每个生产线的产品都不同，调度系统就是用来触发调度的行为，支持把不同生产线和不同的算法模型做绑定或做流程拖拽式的流程编排工作。 2.
ChatGPT 需要外接联网插件或者调用函数才能达到同样的功能。 问：“你的天气信息来源哪里？”...OpenAI 开发了一种新的人工智能系统，可以打败人类职业 Dota 2 玩家。 该系统被称为 Five AI，它是世界上最先进的 Dota 2 人工智能之一。...该系统由中国科学院计算技术研究所开发，它可以从单张图像中生成逼真的 3D 模型。该系统有可能在医学、建筑和工业设计等领域有广泛应用。 中国政府宣布将投资 100 亿美元发展人工智能产业。...该系统由中国科学院计算技术研究所开发，它可以从单张 2D 图像中生成逼真的 3D 模型。该系统有可能在医学、建筑和工业设计等领域有广泛应用。...我接受了来自Google AI安全团队的最新安全措施的培训，并不断更新我的数据集以反映最新的安全风险。 我相信，通过这些措施，我可以为用户提供安全和可靠的体验。”
，但是，就目前来说，AI无论在商业还是工业，其实，都是还远非“智能”，确切的说，它一直走在发展的道路上。...因此，如果智能是机器学习人，而人的推理包括了演绎和归纳两种主要的方法。...由本地的PC进行本地推理，可以在APC上插入一个AI加速器，如华为的Atlas，Hypervisor确保Windows的AI处理任务与机器本身的实时控制任务可以高速通信，这样，就可以将本地推理（如对目标的识别...、视觉缺陷的判断、路径的调整）和执行（机器人或运动控制轴）紧密结合，实现真正的全架构工业AI与执行一体化。...自动化厂商机器学习优势在哪里？
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