机器之心发布 机器之心编辑部 入局 AIGC,首先需要跨越对 AI 算力资源的考验 大语言模型(LLM)的出现让人工智能的发展迈入新的阶段,也为其他许多行业打开了广阔的想象空间。如今,商业广告绘图、营销文案、编写代码乃至研究论文的创作方式都为之改变,一场堪比工业革命的新的生产力革命正在进行。 LLM 本质上是在以一种前所未有的方式充分释放数据的价值。上月,彭博社发布了金融领域的垂类大模型 BloombergGPT,基于开源的 GPT-3 框架,使用彭博社的金融大数据进行训练,展现出了极强的应用潜力,也充分印
浏览继续论坛时候,突然发现腾讯IOT开发板,特别好奇。腾讯什么时候开始也要布局物联网了,去年试用了阿里云的板子,还有关注了阿里IOT的比赛,阿里在布局云和物联网速度的速度。今年腾讯也开始了,两家巨头又要碰在一起了。不过还是特别开心,能够率先试用腾讯Tensentos,熟悉一下腾讯IOT。
场景描述:谷歌和 DeepMind 合作,使用机器学习的方法,优化数据中心的能耗问题,成功的实现了数据中心自动化散热管理。
大家好,欢迎来到专栏《AutoML》,在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用,这一期讲述现有可用的AutoML平台。
机器之心原创 作者:吴昕 对于 AI1.0 时代的企业来说,他们关注大模型的成功,其实是关注背后基础算法的作用,将基础算法和先进理念应用到自己服务的行业和产品当中。对于创新奇智来说,平台固然重要,但长远来看,面向行业的纵深更为重要。 ChatGPT 热潮持续不断,一场接一场的密集发布事实上都在回答同一个问题: ChatGPT 来了,跟还是不跟?如果跟,怎么跟?不跟,又意味什么? 4月13日,中国最大的「AI+制造」解决方案供应商创新奇智在其位于中关村的公司会议室举办了一场媒体沟通会。公司 CEO 徐
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 我有个胖友,在学校里搞自动驾驶的那一种。 常听他吐槽,穷学生在实验室里用的开源软件是酱紫的: 和工业用的看起来区别有点大。作为一个工具党,我还就不信了,学生胖友们搞自动驾驶就没啥福利可享? 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腾讯技术
之前或多或少介绍过,这是中科院自动化所面向AI时代孵化的第一家公司,而且由于科研传承,中科院自动化所、四院院士谭铁牛,目前是步态识别等方向上的国际权威。
Google、Microsoft以及世界各地其他组织最近的研究表明,GPU花费了高达70%的AI训练时间来等待数据。看看他们的数据管道,这应该不足为奇。下图显示了典型的深度学习数据管道,NVIDIA称这是他们及其客户常用的。
【新智元导读】新智元AI WORLD2017 世界人工智能大会上,浪潮集团副总裁胡雷钧带来 《AI计算挑战与应对》的分享。他提到,当前AI算法对计算能力有巨大的需求,针对AI计算能力的挑战,浪潮推出了
ChatGPT火爆以来,其对教育理念和方式的冲击引起广泛讨论,似乎也让人看到了人工智能影响下未来教育的一些走向。虽然AI的教育影响似乎短期内并不是一个空间问题,但只有知道AI的边界和能力,才知道还能给实体空间留下些什么不可替代的东西。
最近,在微软联合全球八大研究院共同主办的首届微软研究峰会(Microsoft Research Summit 2021)上,微软董事长兼CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)表示,他现阶段正在关注的三个方向是:无处不在的计算、AI 大模型、虚拟在线,AI大模型这一方向,纳德拉关注“正在成为平台的大规模模型,这种大型模型背后的计算,如何继续构建系统。”
2023 年已经过半,可以说是属于生成式 AI 大模型的一年。自 ChatGPT 推出以来,这股新的 AI 技术浪潮迅速席卷了国内外。尤其是国内,科技大厂、初创公司和科研机构陆续推出了近百个通用或特定领域专属大模型及应用产品。
“ 人工智能(AI)已无处不在,AI正在为各行各业赋能,并以前所未有的速度全方位地改变着我们的生活。然而,由于AI是一种新的编程范式,无论在学术界还是工业界,对于AI测试的研究和实践尚处于起步阶段。”
1月31日,德国汽车制造商大众汽车(Volkswagen)表示,该公司已经建立了自己的人工智能实验室。与此同时,整个汽车行业都在越来越多地采用这项热门技术。新成立的人工智能实验室将成为一个“全球 网络化的能力中心和孵化器”,以在围绕汽车创新的技术领域进行概念验证。人工智能实验室是探索人工智能突破的研发中心。此类实验室的著名代表是背后有微软以数十亿美元资金支持的OpenAI,以及Alphabet旗下谷歌公司于2014年收购的DeepMind。
内容提要:昨天,微软 Build 2020 首次在线上召开。大会第一天,发布了多个重磅新品,包括 AI 超级计算机、工业系统 AI 开发平台 Bonsai 项目等,我们从中可一窥微软的 AI 布局。
2023 年,大模型与生成式 AI 的崛起无疑成为了技术领域的焦点。在这一年里,大模型和生成式 AI 的讨论持续“破圈”,各类商用大模型和开源大模型的发布和更新将技术创新推向了新的高峰,相关产品不断发布。
转载自 第四范式公众号 近日,全球最顶级大数据会议Strata Data Conference在京召开。Strata大会被《福布斯》杂志誉为“大数据运动的里程碑”,吸引了大数据、人工智能领域最具影响力的数据科学家与架构师参会。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强受邀出席,并以“人工智能工业应用痛点及解决思路”为题,发表主题演讲。 陈雨强是世界级深度学习、迁移学习专家,曾在NIPS、AAAI、ACL、SIGKDD等顶会发表论文,并获 APWeb2010 Best Paper Award,KDD Cup 2
高策,腾讯高级工程师,Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 7 月 9 日,GOTC 2021 全球开源技术峰会上海站与 WAIC 世界人工智能大会共同举办,峰会聚焦 AI 与云原生两大以开源驱动的前沿技术领域,邀请国家级研究机构与顶级互联网公司的一线技术专家,为参会的开发者和技术爱好者带来了最硬的行业技术干货,提供了一个难得的技术交流平台。 在本次会议上,腾讯云高级工程师高策进行了题为“公有云上构建云原生 AI 平台的
9月3日,2022年世界人工智能大会“腾讯论坛”在上海举办。腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声发表了“加快AI技术与场景创新,助力数字经济高质量发展”主题演讲。吴运声表示:“随着数字技术与实体经济加速融合,人工智能的发展不再局限于算力、算法、数据等方面的技术突破,而是从行业应用、社会需求的角度逐渐深入,展开一场‘双向奔赴’的范式变革。” 腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声 吴运声指出,以促进人工智能与实体经济深度融合为主线,以提升场景创新能力为方向,腾讯一直通过向各行业提供AI技术助力,推动人
机器之心报道 编辑:张倩 这次的 Wave Summit,我们聊聊大模型,但重点不是参数。 在过去的几年,深度学习领域掀起了一场轰轰烈烈的「练大模型」运动,千亿、万亿参数模型层出不穷。但与之形成反差的是,这些大模型的落地过程却非常缓慢。前段时间从谷歌离职创业的两位 Transformer 作者也感叹,虽然他们训练的模型越来越大,但这些模型却很难用来做实际的事情。 这个问题在国内同样引发了关注。在前段时间的百度认知 AI 创意赛决赛期间,百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜就提到,参数
我国是制造业第一大国,2018 年制造业增加值达 26.5 万亿元,占 GDP 总量的 29.4%,占比近三分之一。同时我国又是人工智能第二大国,拥有全球第二多的 AI 企业。然而一道「鸿沟」将它们分隔两地。
在数以万计的智能工厂中,一个零部件的质量往往关系到整个产品是否合格、整条生产线的合格率、整个工厂的生产效率和经济成本,甚至是整个企业的市场竞争力。因此,产品的质量检测是生产企业管理者必须重视的关键环节。
机器之心报道 作者:吴昕 基于单模态 GPT-3 的 ChatGPT 「地震」余波未平,多模态 GPT-4「海啸」又顷刻席卷朋友圈。 「这提醒我们,对人工智能的预测是非常困难的。」OpenAI CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2 发布后讲过这样一句话。事实证明他是对的。基于符号主义的专家系统的衰落,让人们一度认为人工智能已走到尽头,2012 年的深度学习又点燃了希望,如今它已统领 AI 领域。随着系统规模越来越大,训练时间和资金成本也在不断膨胀。就在大家担心向模型添加参数正达到边际效益递减
整理 | Leo 一分钟AI 三星关联实体已收购 AI 搜索引擎创业公司Kngine的全部股份 读心术 AI 不再是科幻,相关技术已开始起步 Youtube 利用AI 工具替代绿幕特效 南京大学成立人工智能研究院 Uber 自动驾驶卡车上路,开始提供货运服务 李彦宏委员:人工智能会带动中国经济发展 20 年 - 50 年 嘀!恭喜你,周三《AI一分钟》打卡成功! 没看够,以下两分钟看详细新闻 1. 三星关联实体已收购人工智能搜索引擎创业公司Kngine的全部股份 三星电子今天宣布,其关联实体已经收购了
本文将探讨GPU开发实践,重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用,然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后,总结了GPU并行执行能力的优势,如提高算力利用率和算法效率,卷积方式处理效率更高,现场分层分级匹配算法计算和交互,超配线程掩盖实验差距,以及tensor core增加算力峰值等。
作者:常雷博士,偶数科技创始人兼CEO。北京大学计算机系博士,曾任EMC高级研究员、EMC/Pivotal研发部总监,长期专注于AI和大数据领域。
今年2月,OpenAI首次对外公布了这个模型的存在。GPT-2写起文章来文思泉涌毫无违和感,无需针对性训练就能横扫各种特定领域的语言建模任务,还具备阅读理解、问答、生成文章摘要、翻译等等能力。
今天,计算机视觉领域的深度学习已经解决了大量关于图像识别、目标检测和图像分割等方面的问题。在这些领域中,深度神经网络表现出了极其优异的性能。
伴随人工智能的极速发展,AI工业也随之大放异彩,工业质检是整个制造中一个非常重要的环节,传统人工工业质检缺乏统一性标准,人工质检效率低,人工质检失误多,制造企业招工难,AI智能质检也随之被各大AI公司看好,AI质检具有天然优势,成本低,效率高等,但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战,工业有本身行业的特殊性,质量标准,生产工艺,产品多样性都给AI质检系统带来阻力。
编译丨张泷玲、杨柳 编辑丨维克多 今年1月份,苏黎世联邦理工学院的Stefan Feuerriegelc教授在 《Communications of the ACM》期刊上刊文“Artificial Intelligence Across Company Borders”,在文中教授指出了人工智能(AI)产业落地过程中常见挑战:如何开展跨公司合作? 教授表示:通过数据共享构造大规模的跨公司数据集是一种方式,但有数据保密和隐私泄漏风险,且受隐私相关法律的限制。 而保护隐私的分布式机器学习框架—联邦学习,能让
伴随人工智能的极速发展,AI工业也随之大放异彩,工业质检是整个制造中一个非常重要的环节,传统人工工业质检缺乏统一性标准,人工质检效率低,人工质检失误多,制造企业招工难,AI智能质检也随之被各大AI公司看好,AI质检具有天然优势,成本低,效率高等,但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战,工业有本身行业的特殊性,质量标准,生产工艺,产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题,如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题
除了“技术炫”,人工智能的另一大特征是“开会多”,然而,专门针对“深度学习”的开发者大会却少之又少。
沃夫冈 · 瓦尔斯特尔 德国人工智能研究中心首席执行官,诺贝尔奖评审委员会成员 新智元 AI 技术峰会 演讲:沃夫冈 · 瓦尔斯特尔 【新智元导读】德国是公认的工业强国。在新智元 AI 技术峰会上,德国人工智能研究中心首席执行官,诺贝尔奖评审委员会成员沃夫冈 · 瓦尔斯特尔进行题为“德国 AI 研究的大趋势: 团队型机器人、长期自控和大规模多模态”的主题演讲,分享了德国的“工业4.0”经验,机器人工业应用和人机协作等前沿研究问题。 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
7月19日,腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上,宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本,并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟,共同推动人工智能技术与实体产业深度融合,助力行业加快发展新质生产力,实现高质量发展。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 今年年初,知名 AI 学者吴恩达在接受 IEEE Spectrum 的采访中,呼吁大家将目光从以模型为中心转向以数据为中心。深度学习问世以来,随着神经网络架构趋于固定和成熟,转而寻找改进数据的方法,已经成了 AI 研发的新出口。 近日,2021 年吴文俊人工智能科学进步一等奖获得者、云天励飞首席科学家王孝宇博士,在人工智能产业年会上作了题为“ Towards Automated Artificial Intelligence”的主题报告。报告中,王孝宇博士详述了AutoML
机器之心报道 机器之心编辑部 阿里:大模型也是基础设施。 4 月 7 日下午,阿里云没有一点预告的突然宣布,自研类 ChatGPT 产品开启企业邀测,模型名为「通义千问」。 虽然是非常小范围的测试,但邀测消息刚放出,就引起了整个科技领域的关注。 机器之心也及时为大家带来了一波测评,参见:阿里版 ChatGPT「通义千问」邀请测试,我们第一时间试了试。 但是,在 4 月 7 号的邀请活动中,阿里并没有对通义千问的技术细节与未来发展规划进行更多介绍。因此,今天这场阿里云峰会备受关注。 在阿里的愿景中,并不
12月1日,2022腾讯全球数字生态大会上,以“云智能加速推动产业数智化进程”为主题的腾讯云智能专场顺利召开。会上,腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声发表了主题演讲。 腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、 优图实验室负责人吴运声 吴运声表示,人工智能与云计算、大数据等技术的深度融合, 正在成为推动产业智能化深入发展的强劲动力。腾讯云智能聚合领先的 AI 技术优势、深耕产业互联网的行业经验,已经将腾讯云TI平台等多种 AI 产品及解决方案输送到各行各业,助力实体产业转型升级。 腾讯云TI平台
随着OpenAI推出的全新对话式通用人工智能工具——ChatGPT火爆出圈,人工智能再次受到工业界、学术界的广泛关注,并被认为向通用人工智能迈出了坚实的一步。
自 2015 年底谷歌开源深度框架 TensorFlow 以来,越来越多的科技巨头、创业公司注重框架的投入与研发。而商汤科技作为国内 AI 创业公司的代表,自创办开始就走在自研深度学习框架的道路上。
在一些制造业工厂产线上,以AI视觉检测缺陷已经开始代替人力,改变了传统只能通过人的眼睛及经验来检测缺陷的方式。
自 Bert 出现之后,大模型成为 AI 领域的主流技术趋势,业界也因此掀起两轮热潮。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不在一线城市,一群“泥腿子”创办的AI公司,已经赚到了钱,这可能吗? 放眼行业,地处一线的明星公司尚且难获盈利,且圈内也无成熟经验可循。这样的AI公司,不免让人好奇。 近期,一个盈利的AI公司走入大众视野—— 第六镜,一家起源于西安的AI公司。 2014年,西北工业大学三名学生决定创业,第六镜由此诞生,发展至今团队已达百余人,估值7亿。 作为AI创业公司,虽然对外亮相有限,但在业内,它以早早实现盈利引发关注。 他们究竟走了一条怎样的商业化路径?这样一个
人工智能(AI)不只能实现无人驾驶车辆、数字语音助理或者是帮你推荐电影,它是即将席卷众多产业的浪潮;根据麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)最近针对全球3,000家“具AI意识”企业进行的一项调查结果显示,其中只有20%的企业正将AI相关技术应用于部分核心业务,但大多数的企业仍预期在未来三年增加AI相关投资。 其他单位的调查亦反映类似结果。例如印度技术服务供应商Inforsys赞助、一项针对7个国家共1,600位商业与IT领域领导厂商所做的调查显示,受访者中只有25%表示
本文介绍了如何通过深度学习来提高图像分类的准确率。首先介绍了图像分类的深度学习模型,然后介绍了训练模型时的超参数,接着通过一个实际案例详细讲解了如何通过迁移学习来对模型进行微调,最后介绍了如何通过学习率衰减来提高训练模型的准确率。
相信吴恩达公布新项目之一——在线课程已经刷遍朋友圈了,顺带的,连他的生平背景也顺便给缕了一个遍了,AI科技大本营就不凑这个热闹了。 不过,本着一丝不苟出产干货的原则,今天,我们要来扒一扒,这个课程到底肿么样? 吴恩达亲自上阵授课 欲知真相如何,总得对比着来看。那我们就把大火的Udacity搬出来对比一下。 我们采访到了一位此前参与了Udacity “深度学习纳米学位”的资深学员,正好他也刚刚体验完吴恩达推出的深度学习课程,他从视频质量及练习题质量等方面对两者进行了详细的对比。 Udacity VS
AI时代随着openAI带来的拳头产品chatgpt被引爆。各路大厂也纷纷带来了自家的AI产品服务。前阵子腾讯也发布了混元大模型。官网链接https://yuanqi.tencent.com/。作为粉丝也有幸第一时间申请了产品试用。这里我也来试用下这个产品来做一个小工具《文章摘要提取》。相信大家平日被各种信息源引爆,如何节省你的时间来获取关键信息,让AI成为你的生活工作助手,也颇感兴趣吧。
SuperEdge开发者、腾讯云容器产品中心边缘计算团队、腾讯开源生态管理协会 SuperEdge 进入 CNCF 沙箱 2021 年 9 月 14 日,云原生分布式边缘容器系统 SuperEdge 通过了全球顶级开源基金会 CNCF 技术监督委员会的评定正式成为 CNCF 沙箱项目。后续该项目代码、文档、官网等内容的所有权将正式转交给 CNCF 基金会进行托管。这不仅意味着 SuperEdge 得到了云原生开源社区的认可,也标志着该项目与其背后的所有商业公司完全解耦,为原生的 Kubernetes 在边
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