（以及，你知道哪家妹纸最多吗？） 表急，量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何，也帮你挑选更爱哪家公司。 下面，答题开始。...其团队开发出来的“ResNet”和“Faster RCNN”技术目前被广泛应用在学术和工业界，包括2017年的AlphaGo Zero系统。...2011年带头发起的“视觉与学习青年学者研讨会”，VALSE，是CV圈内公认的规格高、口碑好的学术活动。 点击空白处查看答案 赵京雷，阅面科技CEO。...首先生成HDR+图片，然后用TensorFlow训练了一个神经网络，负责分辨照片中哪些像素属于前景（通常为人物）、哪些属于背景。...来选出你最想去哪家无人车初创公司吧： 2018年，将会是AI格局初定的历史窗口。 Get on a rocket ship.
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。...我们希望有个简单的评价指标，来判断哪家系统的人工智能算力更强。 那现在有没有相应的评测程序呢？其实也有，但没有太合适的。 比如，DeepBench针对单个芯片，不适用于整机评测。...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。...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。
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。
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 ?
百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示：“除了百度，国内还没有哪家云厂商，能在每一层都有领先的自研技术、产品和生态。...在云智一体3.0的AI IaaS层，昆仑芯2代已经部署在百度搜索、自动驾驶、爱奇艺等业务，以及金融、工业等行业客户中。作为7纳米通用型GPU，昆仑芯2代比1代性能最高提升3倍，性价比优于国外同级产品。...在昆仑芯的支撑下，百舸·AI异构计算平台升级为百舸2.0，紧随产业智能化发展需求提升AI算力。通过应用百舸2.0，药物蛋白质结构预测模型训练效率提升2倍，量产车自动驾驶迭代周期从月级别缩短为周级别。...智算中心1.0拥有大规模训练场景，能够做到低能耗、高性能运行，满足地方城市大脑、生命科学、自动驾驶等先进科创产业的发展需求。...此外，开物工业互联网平台、“九州”区县大脑也迎来了全新升级。 开物2.0累积超过200个工业解决方案，沉淀了3.8万个工业模型，在重庆、广州、苏州等全国多个城市落地。
前面两篇分别深入阐述政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 和政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》，反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的上下文范围。...自20世纪80年代中期至今（近30年以来），电子政务的发展可以粗放式地分为以下三个主要的阶段： 第一阶段：政务信息化阶段，以办公自动化、专项业务应用和双门户（互联网门户、政务网统一信息/应用平台）作为建设内容的重点...传统的电子政务规划，可以归纳为“三网、四库、十二金”。...首先，“十二金”是泛指政府行政、监管和服务工作中涉及的“十二个”重要业务信息系统，事实上数量是超过十二个的（如：金宏、金财、金农、金盾、金保、金税、金关、金水、金质、金审、金卡、金贸、金企、金信[红盾]...可以预见，未来政务的发展方向也是会以“政务AI+”为主要方向的。与此同时，政务大数据将成为“政务AI+”的重要基石。 综合上述的电子政务发展轨迹，每个阶段都对政务大数据的蓬勃发展起到了重要的推进作用。
这意味着，在当下场景落地成为主流的阶段，并非只具备了精巧的算法、充沛的算力、足够的数据就一定能够做好AI场景应用、实现好技术的价值——正如Gartner所言，“AI 要成为企业的生产力，就必须以工程化的技术来解决模型开发...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。
因为，投资者会默认，所有的创业公司，本来就会使用最好的AI技术来解决他们目前的问题。 未来，AI就跟现在用电一样自然、普遍。如果哪家公司没有使用AI为软件提供支持，倒是稀奇了。...2004年，cloud native架构开始受到工业界的瞩目； 2009年，移动App应用随着智能手机开始流行 即使说，在未来的几年内，AI将变成一个基础必要项。...既然技术本身已经不具有优越性和稀缺性，那么投资人的钱也就没有那么好拿了——你的产品能不能满足刚需，有没有市场，利润怎么样，这才是投资人给钱的理由。...最后一个阶段，这些技术就会被工业界嵌入到像Xcode和Visual Studio这样主流的程序开发环境中。...还记得PowerBuilder（一款可视化的数据库集成开发工具）、Win32（Windows系统的应用程序接口）、Objective C（编程语言）或者Hadoop（分布式系统的集群运维计算框架）这些技术的开发人员或者工程师的工资
如此大手笔，确实也并非哪家研究机构的SOLO，而是由国内AI工业界和学界联合推动： 阿里达摩院与CCF开源发展委员会共同发起，首批合作机构包括澜舟科技、智谱AI、深势科技、中国科学技术大学、浙江大学等，...此外，会写爽文、以10亿参数轻量化模型登顶CLUE（中文语言理解榜单）的澜舟科技孟子系列模型，智谱AI同时支持101种语言的预训练模型……都能在魔搭上找到并体验。...AI时代的新型基础设施 如果将AI技术带来的变革视作第四次工业革命，那么AI技术的落地，终将从依赖专家调参的手工作坊时代，走向工业化大生产时代。 在这其中，预训练模型就是关键所在。...中国计算机学会副理事长、澜舟科技创始人兼CEO周明博士表示： 魔搭这样的AI模型社区堪称AI时代的基础设施，能将预训练模型以较低门槛提供给广大开发者，让AI惠及全社会。...我们离大规模、可复制的AI大工业时代，才可能更近一步。 那么，你会参与进来吗？ 魔搭社区地址：modelscope.cn — 完 —
本周一，多方面消息称，王慧文创立的新项目「光年之外」与 AI 架构创业公司「一流科技 Oneflow」已达成并购意向，交易将以换股形式进行。...一流科技成立于 2017 年，专注于人工智能基础设施软件的研发工作，其核心产品 OneFlow 深度学习框架对标 TensorFlow、PyTorch 及百度飞桨，是一款开源的、新架构设计的工业级通用深度学习框架...一流科技创始人兼 CEO 袁进辉博士毕业于清华大学计算机系，他在 2013 年加入微软亚洲研究院从事大规模机器学习平台研发，2014 年提出了当时世界上最快的主题模型训练算法系统 LightLDA。...在训练大模型时，人们需要构建大规模分布式计算系统，一流科技提出的深度学习框架 OneFlow 在分布式训练上具有先天优势。...推荐阅读： 兼容PyTorch，25倍性能加速，国产框架OneFlow「超速」了 深度学习框架哪家强？
核心设备和工控软件系统几乎全部来自国外厂商，为工厂的数字化转型、工业互联网及物联网化工作造成不少麻烦。...该平台包含深度学习训练框架、分布式端边云AI协同框架、分布式决策与强化学习工具链，以及AI基础算法工具库。...据介绍，为应对城市AI、工业AI多样化需求，该平台面向定制化场景，可做到快速响应，从数据清洗标注、模型训练再到SDK封装交付，整个过程无过多人为干预。...依照传统深度学习特性，这需要大规模数据来训练。 这在工业生产中很难实现。 因为往往一个缺陷样本越是致命，发生概率就越低，可供训练的样本数据也就越少，加上长尾效应，更多未知场景没办法顾及。...这是一个不太追求前沿算法、论文数和专利数的团队，准确性也不再是唯一的评判标准：场景用得好、场景管理者用得爽的技术就是好技术。
▌深度学习框架技术哪家强？你 Pick 了谁？...在 Cloud AutoML 发布之时就表示”我们希望，即便你不懂机器学习，也能帮你训练出一个定制化的机器学习模型，让 AI 技术能够普及每一个企业“。...、大规模实践；如何利用自动模型工具更高效的训练模型、选择模型都是我们要探讨的问题，也是所有AI 开发者要学习与努力的方向。...2014 年，发明了当时世界上最快的主题模型训练算法和系统 LightLDA，只用数十台服务器即可完成以前数千台服务器才能实现的大规模主题模型，该技术成功应用于微软在线广告系统。...2017 年创立北京一流科技有限公司，致力于打造分布式深度学习平台的事实工业标准。
Google 开源 BERT；2 亿元寻“全球好 AI” 禅师之前发过一篇文章详细讲解这个被称为超越人类般存在的 NLP 模型 BERT，在此不累述。...完成一次预训练需要 4 天。...来源：Latest Biz News 一边履行社会责任，一边又推广了自家产品，名利双收。这恐怕就是 Google 一直被认为是一家值得尊敬的公司的原因吧？...百度无人挖掘机，无人驾驶出租车，造首个 AI 公园 目前国内大厂里要论自动驾驶，百度是头一份儿。谁知道突然又去研究挖掘机了，你这让蓝翔怎么办？“挖掘技术哪家强？...甚至百度还联合有关部门，将北京海淀公园打造成全球首个 AI 公园。阿里在杭州搞智慧城市，百度在北京搞 AI 公园，好！非常好！
5G、数据资产、云计算、数字孪生等技术正融入工业互联网的各个环节，产品设计、资源勘探、生产制造、设备管理、安全生产各个环节之间也日益融合。5G 工厂、双跨平台等工业互联网建设成果不断累积和爆发。...在问答系统外，RAG 会如何影响推荐、总结等更多任务领域；RAG 未来将如何将应用范围拓展至多模态数据等等都是 RAG 未来发展需要考虑的问题。...在调研中，24% 的受访开发者希望，缺乏好的应用场景的问题未来能够得到解决。 进入 2024 年，应用场景的竞争会更加激烈，InfoQ 研究中心也期望提出以下两个问题，供大家讨论。...这当中，以减速器为代表的运动控制、以视觉、力矩传感器为代表的环境感知、以芯片为代表的决策系统，都将能够在多模态大模型大脑的交互控制下，完成高质量的任务决策。...这当中既包括双跨平台及工业互联网试点园区，将会有针对性地为中小企业开发轻量化的应用，扩大工业互联网应用供给，为中小企业打造一批“工具箱”。
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。...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。...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
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
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