人工智能系统如何实现知识的表示和推理？...在2021年世界人工智能大会上，由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中，清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告，从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2：认知推理框架 以下是报告全文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3：本体 认知是人获取并应用知识的过程，知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出，在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2，其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。...3 可解释的认知推理 图 13：问答系统 我们团队从图灵测试出发，尝试在问答任务中探索可解释的认知推理技术。
制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引入机器视觉检测，配合AI智能化算法，有效控制产品质量，从而消除或减少缺陷产品的产生，提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像，利用图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计，通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集：500万像素8帧/秒定焦定高工业相机，由算法自动处理，面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理：预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同，模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性：该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测，所有可以用模板匹配方法解决的问题，都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口：支持查看待检设备及模板图像、检验结果等，设置系统初始化配置。
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。...而当前的深度学习推理系统，主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景，忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇，Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署，Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次，即运行时系统（Runtime）、分布式推理实例（Engine）以及前端服务系统（Serving）： Runtime
，详细介绍了蚂蚁保平台如何借助 AI 科技能力重塑保险服务，在产品选购、客户服务、风控、理赔四个方面为行业带来全新体验。...，孙振兴认为，“生成式大模型擅长的是对语言的认知、理解、推理、控制，拥有广泛的通识知识，但在垂直专业领域怎么做到安全、可控、准确是极其有挑战的，而这也正是保险行业必须要解决的问题。”...目前，AIMM 金选模型已经覆盖了保险行业的五大赛道和 55 个细分赛道，为用户提供全方位的选购保险产品的帮助，降低了选购成本。 “在咨询服务方面，如何带来人人可得、实时在线、千人千面的新体验。”...同时，蚂蚁保在保司侧打造了智能核赔辅助系统，帮助保司快速审核、降本增效。孙振兴表示，“2 日快赔并不是终点，随着技术的不断演进我们认为应该更精益求精、在体验和效率上继续突破。...同时，2023 年中国国际服务贸易交易会上，蚂蚁保保险代理有限公司申报的智能核赔辅助系统荣获 “2023 年人工智能融合发展与安全应用典型案例”。 据悉。
这些问题的唯一系统。 接下来，机器学习研究科学家 Robert Ness 谈论了「因果推理与（深度）概率规划」。 Ness 表示：「概率规划将是解决因果推理的关键。」...她谈到了语言的重要性，并表示语言是「生成任务的推理」。她认为：「我们人类执行的是即时推理，这将成为未来 AI 发展的关键和根本性挑战之一。」...Yejin Choi 指出：人类有能力信任新奇的事物，并进行奇怪的因果推理。她问道：「我们是否想要建立一个类人的系统？」...一种是直观形式，另一种是更高级的推理形式。 Kahneman 认为，System 1 包含了任意非符号事物，但这不意味着它是非符号系统。...她以内容推荐的 AI 系统为例，认为此类系统会使人们形成「更强大的、难以纠正的错误认知」。比如亚马逊和领英利用 AI 进行招聘，可能对女性候选者造成负面影响。
双方将发挥各自行业领域优势，在智慧家居、智慧零售、智能制造、工业物联网及机器人自动化、人工智能等方面开展深度合作。...12.12——腾讯AI Lab与农业专家组成的iGrow队获得荷兰瓦赫宁根大学（WUR）主办的国际人工智能温室种植大赛（Autonomous Greenhouse Challenge）“AI策略”单项第一名...IBM 2.02——IBM Watson 研究中心联合多家研究机构提出了人机推理网络 HuMaINs 架构，并聚焦于三个主要问题，即架构设计、包含安全性/隐私挑战的推理算法，以及应用领域/用例...12.12——宣布正式开源被誉为市面最强大物理仿真引擎的 PhysX，除了广泛应用于游戏特效的提升，该引擎还能为 AI 、机器人与计算机视觉技术、自动驾驶与高性能计算提供支持。...12.12——推出10纳米制程架构Sunny Cove 比特大陆 10.17——发布了首款低功耗边缘AI芯片BM1880。
随着工业智能化的迅速发展，视觉 AI 缺陷检测技术已逐步成熟并得到广泛应用。...这些设备或系统处于不同的网络环境中，如生产网、办公网或者云平台等，需要构建一条信息通道打通各个设备和系统之间数据交互壁垒，进行相关数据的全面感知和采集，才能实现基于视觉 AI 缺陷检测和其他生产、业务数据的大数据分析...「云」设立在厂级信息中心或集团的总部，掌握总体管控的功能，还可根据实际生产需要，选用合适的模型进行集中训练，再将训练好的模型发布给 「边缘」进行就近推理，并接收其返回的推理结果进行存储、管理；「边缘」则设立在工厂内每条生产线上...图片EMQ 视觉 AI 缺陷检测解决方案针对工业领域视觉 AI 缺陷检测场景现状，EMQ 通过云原生技术以及云边协同架构提供了完整解决方案，实现对视觉 AI 缺陷检测图像流及海量工业设备数据在「产线-工厂...通过 EMQ 的这套方案可以构建完整、自循环的云边一体 AI 模型训练流程：边缘端的图像流实时汇聚、持久化到云端，云端 AI 及时进行模型训练并周期性优化算法模型发布到边缘端，同时实时汇聚、持久化新模型推理结果
莱迪思数据是 DeepDive 系统的商业化，使用 AI 推理引擎来获取非结构化的“黑暗”数据，并将其转化为结构化（且更可用）的信息。...莱迪思数据使用 AI 推理引擎来获取非结构化的“黑暗”数据，并将其转化为结构化（且更可用）的信息。有消息源称收购价格约2 亿美元。...“从黑暗数据中提取价值”的系统。...这一系统的应用会是多方面的，可用于国际警务及侦破如人口贩卖之类的案件、医学研究以及整合及分析古生物研究，还可以通过创建更有用的数据源来帮助训练 AI 系统。...我们的猜测是，这一定是围绕着AI的 。据知情人士称，Lattice已经“与其他科技公司探讨如何加强他们的 AI 助手”，包括亚马逊的 Alexa 和三星的 Bixby。
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。
第四，解决方案的规模化能力，想象一下，当有数百个 AI 系统在线运行时，如何高效地管理所有这些图像数据和模型，成为这个规模下非常重要的话题。...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
要知道，根据2016年的数据显示，一般18岁成年人的平均智商为97，6岁儿童的平均智商为55.5，相比之下谷歌人工智能系统的智商则为47.3，微软小冰是24.5。...另外，由于对人来说很难的题目对模型来说通常也很难，这表示该模型已经可以表现出一些人类认知系统中特有的重要属性。” Ken Forbus教授 实力这么强，这个模型到底是如何工作的呢？...据悉，该模型建立在一个名为CogSketch的“草图”（sketch）理解系统之上，该系统同样是Ken Forbus团队的研究成果。...CogSketch系统可以基于草图进行空间建模和逻辑推理，再配合此次最新研发的计算模型，因而能够在瑞文氏标准推理测试中脱颖而出。...当前，人工智能系统对图像和语音的识别能力已经相当出色，但对于语义和图像含义的理解、推理能力仍有待提高。
融合了腾讯自研的AI超大规模预训练模型「混元大模型」，和TNN开源推理框架，面向客户输出数据处理、模型训练、应用及推理加速等多维度服务，显著降低AI开发门槛、提升研发精度和效率。...TI-ACC支持大规模的训练和推理加速，尤其在模型推理方面，已经支持并持续增加对多种模型库的海量模型进行推理加速；TI-ACC对深度学习算法的基础算子进行了深度优化，一键为用户完成模型推理优化，轻松获得至少...在今年7月，腾讯云联合工联院发布了《工业AI质检标准化研究报告》，在最新的IDC权威报告中，腾讯云智能仅用2年时间便成功跻身工业AI质检行业前三。...其次，不少传媒客户的业务系统依然是数据割裂难以统管的状态；不同的业务团队差异化的运营目标难以兼顾；传媒行业开放生态和数据资产全域打通，成为企业实现高效数字化建设的关键因素。...媒体内容中台通过内容入库标准化，流程编排配置，跨模态智能检索，智能生产工具等，量身打造了为内容汇聚和智能生产服务的完整系统，帮助融媒企业完成数字化转型及协同办公平台的构建，形成以智慧AI能力为驱动、内容中台为驱干
在巡检方面，工业富联希望通过AI技术实现从被动管理到主动预警的转变，减少人工管理的疏漏。在知识管理方面，多年积累的研发知识资产分散在不同团队和系统中，缺乏有效的管理和利用。...工业富联首席数据官刘宗长表示，在与腾讯合作打造工业大模型的过程中，腾讯云通过提供自研的大模型推理框架、数据生成和异常检测算法，以及腾讯混元大模型+RAG技术方案，帮助工业富联克服这些难点。...落地阶段，工业富联和腾讯云合作，重点关注数据管理、知识管理和业务系统融合。通过统一的数据存储平台和大模型的推理结果，实现数据的集成和标准化处理，提升生产透明度和响应速度。...易车利用垂类大模型为用户提供3D看车、AI解读、AI对比问答和AI搜索等服务，增强了用户获取信息的效率，提升了用户停留时长。 对于B端客户，易车通过大模型提升了线索质量和转化效率。...大模型在自然语言理解、超长上下文学习和多步推理方面的优势，帮助易车更好地理解用户需求，实现精准营销。
统计关系人工智能（Statistical relational AI, StaRAI）是研究「不确定性下的推理」和「个人与关系推理」之间的整合。StaRAI 使用的表征通常被称为关系概率模型。...最近，UCLA 计算机科学副教授 Guy Van den Broeck、达姆施塔特工业大学计算机科学教授 Kristian Kersting 以及英属哥伦比亚大学计算机科学教授 David Poole...目前，该书放出了一些预览章节（前四章），主要介绍了统计关系 AI 的表征、推理与学习、统计关系学习（SRL）（又包括 SRL 模型、SRL 模型的参数学习、马尔可夫逻辑网络及其参数与结构学习等）和提升变量排除...Kristian Kersting 于 2006 年在弗莱堡大学获得博士学位，并先后就职于麻省理工学院、Fraunhofer IAIS、波恩大学和多特蒙德工业大学。...他的主要研究兴趣是人工智能、知识表示、不确定性推理、计算逻辑、概率论证系统、关于行为推理、决策理论规划等。
百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰面对大批深度学习开发者，抛出“深度学习推动人工智能进入工业大生产阶段，深度学习框架是智能时代的操作系统”的言论。...这句话有两个关键词：AI的发展要进入一个新的阶段—“工业大生产”，而这个新的阶段深度学习框架将起到关键作用—“操作系统”。...AI“工业大生产”临门一脚， 深度学习成为“跃迁”力量 AI深入发展的表现之一，是提出“为什么AI”的企业正逐渐减少，而提出“为什么不AI”的企业群体逐渐庞大。...由此，也不难理解PaddlePaddle同时在峰会上发布的中文名字“飞桨”——AI发展到了这个阶段，深度学习已经急速划动AI潮流、帮助AI跃迁进入“工业大生产”时代。...一方面提升协同训练的效率，另一方面大幅度放松训练所需求的软件、硬件、带宽环境（可理解为各种学习条件下都能“好好学习”）； 在部署环节，PaddlePaddle的软硬一体能力起到了重要作用，例如有针对多硬件支持的底层加速库和推理引擎
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。...contributionType=1 图1 工业缺陷检测 1 场景难点 场景数据多样且碎片化，定制成本高，模型开发流程长，难以快速响应需求。...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。...真实产业场景：与实际具有AI应用的企业合作共建，选取企业高频需求的AI应用场景如智慧城市-安全帽检测、智能制造-表计读数等。
现在基于深度学习来协助实现缺陷定位和缺陷检测等功能的工业视觉平台，能够借助大数据平台和AI算法，智能分析和快速定位不良根因。...在新的AI缺陷检测系统中，历史积累的图像以及由自动光学检测 (Automated Optical Inspection，AOI) 等设备采集的图像，都会由边缘服务器预处理后汇入数据中心，并使用ResNet...新AI缺陷检测系统上线部署后，可大幅提升检测准确率并降低人力成本，真正实现降本增效。 2 算力在医学辅助诊断领域的落地 得益于算法的进化、算力的提升，AI辅助诊断得到了广泛的应用。...3 英特尔® 至强® 可扩展处理器算力赋能 加速AI推理过程 提到AI的推理，大家的第一反应可能是需要强大的GPU。但实际上，经过多年的发展，CPU同样可以加速推理过程，且性价比更高。...目前已广泛应用在工业、零售、辅助诊疗等领域。 图：在制造业中，至强可扩展处理器可作为边缘计算设备，也可为多功能平台提供基本计算能力，以支持各种AI场景与模型。
“我们的目标是大幅提高光学检测系统的质量和准确性，并加快向工业4.0迈进的步伐，” MuSAShi Seimitsu首席执行官Otsuka Hiroshi表示：“NVIDIA Jetson Xavier...NVIDIA今天还宣布，在所有五个衡量数据中心和边缘AI推理工作负载性能的基准测试中，它均名列前茅。这表示，NVIDIA在取得近期AI训练基准测试领先地位的同时又更进一步。...MLPerf Inference 0.5是业界首个独立的AI推理基准测试，其结果显示把NVIDIA Turing™ GPU用于数据中心，以及把NVIDIA Jetson Xavier™ 系统级芯片用于边缘时...，均表现出强劲的推理性能。...它与许多外围设备和传感器兼容，加上外观小巧、性能强劲，将为嵌入式AI和工业物联网(IoT)系统带来全新功能。
Edge AI 通过在本地设备上运行 AI 算法，减少对云计算的依赖，实现低延迟、高效能的智能应用。这在自动驾驶、智能家居、工业自动化等领域有着广泛的应用前景。 2. 什么是边缘计算与 AI？...高可靠性：即使没有网络连接，本地设备仍然可以继续工作，提高系统的可靠性和稳定性。 4. 边缘计算与 AI 的应用场景 1....工业自动化：在制造业中，Edge AI 可以在生产线本地进行质量检测、设备监控和故障预测，提升生产效率和产品质量。 5....边缘计算与 AI 的技术实现 5.1 边缘设备 边缘设备可以是各种类型的硬件，包括单板计算机（如 Raspberry Pi）、嵌入式系统、智能摄像头和工业控制器等。...OpenVINO：由英特尔开发的工具包，用于优化和部署深度学习推理。 NVIDIA Jetson：适用于机器人、无人机和智能摄像头的 AI 计算平台。 6.
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