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清华大学李涓子:AI系统如何实现认知推理

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。

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检修盒面板AI视觉检测系统,赋能工业发展!

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。

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天猫11订单峰值58.3万笔秒,消费狂欢背后隐藏了哪些技术?

AI 技术的支撑下,购物变得更加智能,个性化推荐、用户购买行为实时分析等成为可能。...通过这一套操作系统,超级数据中心、AI 芯片等都可以畅通无阻的为上层商业系统带来澎湃动力。 二、更快的速度 底层技术提供的动力直接展现在了消费体验上。 「零点秒付。」...三、更智能的体验 除了购物更快,今年双十一的另一个特征是更「智能」。 今年 11 前夕,淘宝首页大幅改版。在信息流、搜索、聚划算、会场和直播等用户场景,智能计算调用量日均已高达数千亿次。...第二层是推理层,根据现有知识对个性化场景进行理解和推理,在该层阿里也构建了全球首个云端协同神经网络,能通过差分机制、端侧运算更好的保护数据隐私。...阿里测算,这些数字化的 IoT 设备在今年 11 期间,会帮消费者节省 15 万个小时。 出身两个月不到的小蛮驴也已经应用在了双十一实践中,使社区无人配送成为可能。

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推理加速GPT-3超越英伟达方案50%!最新大模型推理系统Energon-AI开源,来自Colossal-AI团队

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

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推理加速GPT-3超越英伟达方案50%!最新大模型推理系统Energon-AI开源,来自Colossal-AI团队

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

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今天11,和心爱的她一起去「云露营」

---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】这个天猫11,酷炫的AI技术,为你我打造了一场如梦似幻的沉浸式购物之旅。 今年11,你买什么了?...「撑起」天猫11的硬核技术 说来,天猫怎么就忽然做起沉浸式购物了? 其实在过去的13个11里,天猫的底层技术基础设施得到了深厚的积累。而现在随着AI技术的革新,产品形态的创新,也变得千变万化。...为此,阿里想到了学术界研究已久的神经渲染算法(NeRF),并在之后首次实现了在工业界的规模化落地。...从2015年起,为了适应业务的快速增长,阿里在「11」活动中开始将电商核心业务弹性上云,以解决大促期间的算力缺口问题。 2019年,实现核心系统上云。 2020年,实现云技术的全面原生化。...阿里CTO程立表示:「从硬件算力提升到基础设施系统层优化,云基础技术释放出巨大的红利,让11更敏捷、更经济、更绿色。一个全面深度用云、加速技术架构重塑的时代正在到来。」

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十一狂欢的背后,人工智能在行动

从衣食住行到吃喝玩乐,电商平台所提供的服务覆盖面越来越广,服务体验也在不断提升, 而今天的热搜也几乎全部围绕着“11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做11...阿里旗下的菜鸟智能物流骨干网,通过人工智能、物联网等技术,让11包裹签收大踏步提速。 消费者可以在淘宝手机端查看从天猫国际购买的进口商品的实时物流信息。...这个全球跟踪系统由天猫国际、阿里云和菜鸟共同开发,借助物联网(IoT)和区块链技术,通过双重身份验证和双向加密来验证消费者购买的产品,同时通过位置服务和 GPS 实时跟踪商品位置。...菜鸟还部署了一个基于云的视频监控系统 Sky Eye Program,今年“双十一”期间已被阿里的物流伙伴采用。...以2018年为例,截至2018年11月11日8时,天猫11开场仅8个小时,就有263个城市(含港澳台)已经签收当天购买的包裹。

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漆远:小数据学习和模型压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

“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。...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11接电话非常繁忙。...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。...大家能不能真正有一套机制,能有推理的功能?这其实既有理论上的价值,更有商业上的价值,巨大的价值。

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全屋智能再战双十一,Aqara绿米得用户者得天下

根据官方战报显示,11开门红4小时,Aqara绿米轻松拿下智能开关全网销售量、销售额双料第一;整个双十一期间,更是包揽了智能开关、智能窗帘、传感器三大品类全网销量、销售额的双料冠军。...像前面提到,今年双十一期间,Aqara传感器产品同样斩获全网销量、销售额的冠头衔。 在行业内,Aqara传感器不仅设计小巧美观,而且使用时长远高出行业平均一倍有余。...更进一步来讲,通过这些自研传感器的布局Aqara还可以用来感知用户行为习惯数据,为智能系统中搭载的AI算法提供学习数据,使其有能力理解并反馈用户需求。...在自主深度学习后,智控系统可根 据不同用户的使用习惯,“推理”出贴合用户的个性化需求,并联动各场景提供“主动”服务。...此外Aqara长期关注嵌入式视觉、智能语音对话系统等多个领域,是行业内少数独立研发视觉AI算法的企业。

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通用大模型不是万金油,什么才是解决产业问题的最优解?

与此同时,CPU 易于扩展内存、软件兼容与扩展能力优秀的特性,也让企业在选择 AI 推理系统的软件栈时有了更高的灵活度。...在 AI 行业,CPU 的重要性正在与日俱增。 从推荐系统到视觉推理, CPU 如何在 AI 领域大放异彩 谈到 AI 硬件,CPU 长期以来扮演的都是"绿叶"的角色。...该系统需要确保 AI 推理任务的处理时间在严格的时延阈值范围内,从而保障用户体验;同时系统需要确保一定的推理精度,从而保障推荐质量。...阿里巴巴的这一方案已经投入生产实践,经历了双十一购物节等峰值负载压力的考验。 视觉 AI 推理 当前,由人工智能赋能的计算机视觉已经成为企业获取数据洞察,推动业务智能化转型的重要途径。...当用户需要更高的 AI 场景性能时,只需购买 Gaudi2® 处理器安装在至强服务器的 PCIe 插槽上,就能实现系统的无缝升级,同时利用 AMX 加速引擎与 Gaudi 2® 专用加速芯片带来的诸多优势

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轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN,阿里开源!

在 2018 年双十一购物节中,MNN 在天猫晚会笑脸红包、扫一扫、明星猜拳大战等场景中使用。...端智能即在端侧部署运行 AI 算法,相比服务端智能,端智能具有低延时、兼顾数据隐私、节省云端资源等优势。目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在 AI 摄像、视觉特效等场景发挥了巨大价值。...CoreML 是 Apple 的系统框架,MLKit 和 NNAPI 是 Android 的系统框架,系统框架最大的优势是轻量性 —— 在包大小方面相对宽裕。...2018年十一购物节中,MNN 也在猫晚笑脸红包、扫一扫明星猜拳大战等场景中使用。 ?...笑脸红包是18年十一猫晚开场的第一个节目,这个玩法是基于实时人脸检测和表情识别能力做的,相比之前各种通过屏幕触控的交互玩法,这个活动通过摄像头实时人脸检测算法实现从传统触控交互玩法到自然交互玩法的跨越

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前阿里P10大神AI创业,主打决策智能,从《星际争霸II》开始

袁泉和龙海涛其人 袁泉,离职前担任阿里认知计算实验室负责人、资深总监,是手机淘宝、手机天猫推荐算法团队缔造者,2013年到2016年期间率队打造了“千人千面”的手淘推荐系统,因此还拿下了当年11的CEO...在2013-2017年期间,龙海涛在阿里巴巴负责搜索广告业务的架构设计,主导了其核心的离线系统、在线引擎和索引内核的升级换代,并因此获得了阿里妈妈“最佳团队奖”、“最佳项目奖”和“双十一个人创新特别奖”...第四,时间、空间上的推理。...想要玩好星际,必须基于时序上、空间上去做推理,比如说地理位置的优势,坦克如果架在哪里可能会比较好,如果开分机在哪个位置去开会比较有利,甚至于军营造在什么地方,这些对于AI来说都需要进行一个空间上的推理。...当然,更长远未来,从《星际争霸》中学习训练的AI,还会进入各行各业,从工业机器人的生产与操控,到自动化农业,智能交通、物联网领域,都不缺乏应用场景。 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

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天猫精灵疯魔

十一硝烟弥漫,按照惯例,硬件巨头都将针对11推出专属款和特别价,谋个好销量。...疯狂的成长 这款产品一边是要纪念第十个双十一,一边也是要奔着第十个双十一而去。自从在去年11一炮而红,双十一就成了天猫精灵不会错失的主战场。...双十一前发布的方糖魔岩灰(199元)与可语音直接配网的智能插座(48元),以及智能调节亮度的灯泡(39元)组成的智联套装,11前预定到手价仅为89元,如果只计算天猫精灵方糖魔岩灰,其价格已到达个位数,...然而在成本控制在一定范围下的时候,设计本身也是有很大挑战的,正如李剑叶所说:“工业设计是在夹缝中跳舞”,天猫精灵操盘手,阿里巴巴人工智能实验室总经理浅雪希望AI是普惠的,其要求产品价格都不能太高,比如方糖定价...不只是天猫精灵,国外Amazon Echo也会抓住PrimeDay会员日进行大促,从2016年到2018年,亚马逊会员日卖的最好的产品都是Echo系列;Google Home的促销也是不间断,比如此前用户购买一台

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为什么NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组最适合工业AI应用?

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、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 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。

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江行智能CTO樊小毅:AI+边缘计算驱动能源产业变革 | 量子位·视点分享回顾

随着数字化转型、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。...此外就是AI推理的时耗,需要保证在人工智能决策的同时,也能满足响应时间的要求,同时实现控制指令的下发和反馈。...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。

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探索大模型能力--prompt工程

第三,链式思维推理可用于数学单词问题、常识推理和符号操作等任务,并且理论上适用于任何可以通过语言解决的任务。...上一个示例: 你是一位擅长编写各种程序的资深工程师,我需要你根据以下需求,为我生成一段Python代码: 代码目的:设计一个双十一自动抢购脚本 代码功能:在双十一当天自动登录购物网站,定时抢购预设商品...代码要求:使用面向对象编程方式,使用selenium库进行网页操作 为了实现这个双十一自动抢购脚本,我们可以进行以下步骤: 1....最后,在双十一当天设定一个定时器来点击抢购按钮。...登录和购买按钮的元素定位需要根据具体的购物网站进行调整。 3. 此代码为简单示例,实际使用可能需要处理更多的异常情况。

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无法获得NVIDIA H100 GPU时该怎么办?

对于那些想要购买替代产品,并控制自己的预算的厂商来说,这可能意味着需要去考虑购买AMD MI300X 和 MI300A GPU 、英特尔Gaudi 2 加速器,或者尝试购买一些 Nvidia A100...假设AI厂商的 LLM 可以在没有太多 FP64 精度浮点的情况下进行 AI 训练——显然,有些模型可以使用 FP32 和较低的精度,因为上面的奇特 AI 引擎根本没有任何 FP64算术。...具体来说,L40S 是 L40 的变体,已在更广泛的服务器上获得认证,并且经过认证可以运行 AI 训练和推理工作负载。而L40仅针对AI推理。...这就是为什么人们一直在求助于 Liqid,希望利用其可组合基础设施将更多 Lovelace GPU 加速器塞进系统中,而 NVIDIA 在 HGX 系统板上设计的 HGX 系统板则销售给基于 Hopper...但如果他们购买Liqid系统,他们基本上会免费获得它,并且很容易就能弄清楚如何使用它。 编辑:芯智讯-林子 来源:The Next Platform

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NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组出来了!

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、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 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。

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不仅仅是11大屏—Flink应用场景介绍

11大屏 每年天猫双十一购物节,都会有一块巨大的实时作战大屏,展现当前的销售情况。 这种炫酷的页面背后,其实有着非常强大的技术支撑,而这种场景其实就是实时报表分析。...最典型的案例便是淘宝双十一活动,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,数据校验,最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内,顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒,通过多条链路流计算备份确保万无一失。...实时智能推荐 智能推荐会根据用户历史的购买行为,通过推荐算法训练模型,预测用户未来可能会购买的物品。...复杂事件处理 对于复杂事件处理,比较常见的集中于工业领域,例如对车载传感器,机械设备等实时故障检测,这些业务类型通常数据量都非常大,且对数据处理的时效性要求非常高。

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