最近，电子工业出版社送了我一本书：「《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》」。不禁感叹：现在连写书都这么卷了！...：自己写代码训练AI最后把自己给取代了）；AI聊天+文字生成，可以取代部分线上客服、低端文秘、新闻报道、文案写作策划、活动布置等很多需要与文字打交道的岗位…… 而ChatGPT则是其中“最靓的仔”：其在发布后...你想申请国家项目来买显卡：申请过项目的都懂，哪里会允许你用几百万来买显卡？...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来？ 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗？ 如何公平地评测不同大模型的能力？ 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测？...在智能对话机器人领域主导过多个知名项目，并培养了众多年轻从业者 版本很新：详尽阐释了ChatGPT是如何从GPT、GPT-2、GPT-3发展而来，并进一步演化为GPT-4的；还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的
一个行业要形成工业化体系，需具备三要素：能源、动力转化系统、基础设施。最后一个要素具体指玩家群体和游戏市场，国内规模已十分庞大。相比之下，能源、动力转化系统要素仍在高速发展。 一．...“动力转化系统”：游戏营销走向精细化 在游戏研发工业化过程中，游戏营销工业化在同步进行。作为“动力转化系统”的一部分，将“能源”转移给消费市场。...“两化”，正是工业化的标志，也为游戏创造更高收入、更大利润的可能。 游戏营销工业化背景下，主流广告平台实现成功，并不是简单在于降低了买量成本，而是整体提高了买量效率。...游戏研发过程中，AI经过大量数据训练后，可以自动生成游戏场景和背景。制作变得容易，省去不少人工时间，因此游戏研发时能够更加关注于创意和玩法。...谷歌提出了一种基于机器学习的游戏测试方法，训练人工智能成为游戏玩家，体验游戏，并为游戏体验提供反馈。
王晋东 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 最近，电子工业出版社送了我一本《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》，不禁感叹：现在连写书都这么卷了！...：自己写代码训练AI最后把自己给取代了）； AI聊天+文字生成，可以取代部分线上客服、低端文秘、新闻报道、文案写作策划、活动布置等很多需要与文字打交道的岗位…… 而ChatGPT则是其中“最靓的仔”，发布后...你想申请国家项目来买显卡：申请过项目的都懂，哪里会允许你用几百万来买显卡？...你想站出来反对大模型、要找它的漏洞，却发现：好的东西都是不开源的；你仅能从人家的输出结果上进行分析、并且人家的模型在快速迭代、可能今天有的问题、明天就莫名其妙被修复了…… 工业界 此时的你，如果是个工业界的研究员...如果是训练数据重要，那为何400M数据的CLIP和2B数据的Laion-CLIP在长尾数据上并没差太多？ 数据、模型、算法、优化，哪个更重要？ 如何加速大模型的训练，如从数据筛选、优化器更新的角度？
）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。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】这个天猫双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。 今年双11，你买什么了？...「撑起」天猫双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个双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。...然后，把照片上传到云端，让三维重建算法进行训练计算。 最后，就可以得到渲染好的模型啦。...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，让双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。」
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。...双12福利 京东满100减50，部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么？速抢吧！...石勇院士倾情推荐 涉及油气、多元化集团、装备制造、核电、汽车、金融、政务、互联网等行业案例 本书既具有国际性理论高度，也具备面向中国企业的实操性 参与本书编著的作者均为国内专家，所有案例均为企业的真实实践 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚...07 ▊《AI安全：技术与实战》 腾讯安全朱雀实验室 著 国内首部揭秘AI安全前沿技术力作 涵盖对抗样本攻击、数据投毒攻击、模型后门攻击、预训练模型安全、AI数据隐私窃取等 附赠全书代码，作者在线答疑等...；然后对预训练模型中的风险和防御、AI数据隐私窃取攻击技术、AI应用失控的风险和防御进行详细分析，并佐以实战案例和数据；最后对AI安全的未来发展进行展望，探讨AI安全的风险、机遇、发展理念和产业构想。
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。
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。
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。
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。
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 ?
【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏，本期主人公是IBM系统实验室高性能开发部负责人宋煜。...不过，我觉得未来大的方向一定会大量通过人工智能解决现在工业生产生活中的大部分问题。...宋煜：其实CPU+GPU这种模式很大程度上还是依赖GPU的发展，因为真正的训练工作都是在GPU上进行，那么CPU的作用在哪里？...硬件加上Power AI的一套Framework再加上Blue Mind软件，这一套方案结合起来使用户专注于他们自己的业务模型的训练分析。...当然这个离最后落地，真正地去做交易肯定还是有一定的距离，还有很多的事情要做，包括到底什么时候该买，什么时候不该买。收益率，赔率，回撤等，因为买卖是有延时性的，在策略上还有很多要做的事情。
很难想象，当初如果自己没有自费买 GPU，现在我会在哪里，在做什么。...我自己实验室是一点点积累买GPU的，拿不到国家课题就做企业课题，然后用来给学生买GPU，电脑，内存，磁盘，保证本科+研究生20多人的计算能力。...AI计算的话：一台双卡2080ti主力计算工作站，4台2080或者2070S的GPU，研究生人均一台，本科一个团队一台。平常跑不满，如果有外面合作的学生也会借给他们用，如果有交集，可以科研论文合作。...我们主要做医学人工智能，通用AI在技术上一样的，不限制课题。...以后对老师软磨硬泡，加了台 双2080ti 的机器，终于可以跑 COCO 了，虽然训练时间还是略长，不过已经在接受范围内了。
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
4 田超：智鹤科技推出了工程设备的传感器，以及物联网管理系统，但对于很多传统的施工企业来说，物联网就意味着他们需要对工程设备的硬件和软件进行改造，这里可能会产生改造时间，在工业领域里，机器耽误1秒钟都会产生巨大损失...5 田超：工业生产经常要面对比其他行业更复杂的环境，例如隧道、矿坑等，那么物联网设备在面临恶劣和远程环境时，如何保证正常通信，不耽误管控和异常报警，维持系统的稳定运行？...7 田超：工业物联网赛道上已经有不少玩家，很多厂商都和智鹤科技一样打着高精度、低能耗的技术特点，这些技术看起来在行业内并不新奇，而你们号称“刷新工程机械行业数字化新高度”，那么你们对比友商的差异点、创新点在哪里...要训练这种小模型，数据从哪里来？工程行业的数字化水平在全行业排倒数第一，可以说行业本身连数据都没有，谈何训练数据、沉淀数据？ 工程设备上的数据，我们可以用我们的机械指挥官、智能硬件去采集。...这对我们而言是一箭双雕，不仅实现了辅助驾驶，在这个过程中我们也通过传感器采集了更多的数据，再一次优化我们的算法，升级我们的指挥大脑。
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。
深度学习框架属于AI的底层技术创新，一旦这些技术被套上枷锁，千行百业的智能化转型将被制约，甚至会影响国内第四次工业革命的进程。...我们不妨从盘点和回顾的视角，梳理下深度学习框架的周期演变，在从学术圈走向工业界再到产业化的历程中，找寻属于中国企业的机会和挑战到底在哪里。...同时还搞了Caffe2项目，像谷歌一样开启了双平台战略。 这个阶段可以说是深度学习框架的第一次“百家争鸣”，Amazon主导的MXNet、微软背书的CNTK陆续出现在开源名单上。...相比于豪掷千金买技术、团队、人才的巨头，很多初创企业常常被各种因素束手束脚，结局在一开始就注定了。...其中被频频强调的EasyDL，是百度基于飞桨深度学习框架构建的零门槛AI开发平台，开发者上传数据并标注后，即可训练相应的模型部署应用。
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