近年来AI技术发展速度迅猛，深入到生活中的方方面面，从手机APP到车载语音系统。...今天小PP和大家一起仔细了解，AI技术中的语音技术在各场景的应用，并奉上对应模型~ 语音识别技术 语音识别其实是一种感知智能，核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息，为后续的认知智能提供基础...实际上，语音识别早已经应用于我们日常生活中的方方面面。现在非常多的手机APP支持语音识别，解放双手提升效率。...除上述应用方向，语音识别技术落地场景多种多样。语音技术也是深度学习算法工程师从业的重要方向之一，那么哪些框架里能找到语音识别模型呢？ 目前主流深度学习框架都有各自的语音识别模型。...这次小伙伴们已经了解语音技术的应用和模型，后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容，欢迎大家持续关注~
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！...要知道，ChatGPT 于去年11月30日刚刚发布、距今仅4月有余。今日恰逢世界读书日，故写些读后感。...❞ 也曾无数次想借用电影“终结者”的故事： ❝ 回到过去，回到2022年11月29日，将保存有ChatGPT模型参数的服务器引爆，于是得以继续之前的科研和生活。 ❞ 何为AIGC？...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？
---- 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。...天猫依托底层3D引擎（AceNNR）、AI引擎（MNN）、AR引擎、多媒体等技术，让我们能通过AR应用、3D展示等各种方法，看到各种产品的形态。...2021年，完成了包括电商主营业务在内的数千万核心算力、30余万应用的全面上云。 在经历过去三年的坚实「三步走」之后，今年双11成为阿里全面serverless、深度用云的元年。...另外，今年阿里将自研CPU大规模应用于双11活动，首次实现了芯片、计算架构及操作系统的协同优化，单位算力功耗降低了60%。 最初，阿里下定决心搞自研CPU的起因，也是为了满足计算场景的实际需要。
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！...要知道，ChatGPT 于去年11月30日刚刚发布、距今仅4月有余。...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...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？
我们当时做这个项目，应用在双11实时预测的用户产品推荐上，后来变成了阿里巴巴第一个大规模机器学习平台。所以一开始你要找到一个商业价值的落地点，如果我们做参数服务器，同样的技术，就是死路一条。...“又比如深度学习技术的应用。它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步，但是它的落地点在哪里？这就要问你的核心价值在哪里。一开始我们就很具体，就做客服。...“在蚂蚁金服，一个标准化的机器人应用就是客服。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，每年双11接电话非常繁忙。...我们做了大约半年，自助率从60%一下子升到94%，2016年自助率高达97%，去年双11最忙的时候，客服小二实际上非常轻松。今年我们有了一个新的标杆性的指标，两三个星期前刚刚做到。...工业很多应用非常在乎实时性，不能有大量 delay。怎么能做得快呢？这就需要模型的压缩，要用 hashing 等技术，这也是非常好的方向。”
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。...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...全彩极致印刷 本书首先介绍AI与AI安全的发展起源、世界主要经济体的AI发展战略规划，给出AI安全技术发展脉络和框架，并从AI安全实战出发，重点围绕对抗样本、数据投毒、模型后门等攻击技术进行案例剖析和技术讲解...；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。
关键词：双 11，跨境直播，AI 实时翻译 距离「双 11 」还有半个月，然而各大电商平台早已经开始摩拳擦掌，纷纷将预售时间提前，抢占先机。...「双 11」的购物潮流也已触及全球 200 多个国家和地区 不过，在「双 11」全球化的同时，也面临着新的挑战。...AI 实时翻译：消除跨境直播的语言鸿沟 为了帮助中国跨境商家更好地触达全球消费者，让歪果仁也听懂「噢买尬」、「我的妈呀」、「所有女生，买它！」...，阿里决定赶在今年「双 11 」之前，在全球速卖通上线 AI 实时翻译功能。 10 月 19 日晚 10 点，阿里进行了一场面向全球的多语言实时翻译直播演示。 ?...在 AI 翻译任务过程中创新性集成了视觉信息的识别结果，可将口语化句子改写成正式表达句子； 达摩院将多领域的知识融入翻译模型，能举一反三，无需重新训练便能快速学习不同场景里不断更迭的专业名词。
配备了后置双摄像头，而前置摄像头依旧采用了到 2000万像素。...OPPO R15搭载联发科首款AI处理器Helio P60，12nm FinFET工艺制程打造，4xA73+4xA53八核心设计，主频2.0Hz。...可精确采集296个人脸特征点，支持AI智能优化。 ? 网友：我刚花了两千八买了R11s，马上就出了R15，才三千，啊啊啊[震惊][震惊]！你觉得我还会买吗？是的，你猜对了！...所有的钱都用来给明星代言费，试问你的手机研究经费能高到哪里？质量？这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友：有些人能别觉得自己最清醒吗？...大家还是参考下值不值得买 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族，义无反顾的买的。才刚买r11s，反正买不起！
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。...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。...深度学习框架的应用也在这个时间点进入了产业化阶段，且呈现出了两个典型的特征：一是大型模型训练，GPT-3、BERT等大模型的诞生，需要在数百台甚至数千台设备上进行训练，所瞄准的正是产业化的需求；二是可用性...目前中国已经在AI应用层站稳了脚跟，近几年的专利申请甚至超过了美国，在数据、人才、市场等方面的综合优势正在逐步显现。
我们做了不到两年，在去年双11中达到97%。以往我们的双11。阿里所有的客户客服全部加班，做了不到一年半，其实他们去年已经没什么事了。以前都是比赛，谁回答问题多发iPad，去年都没有团队比赛。...应该说挺雷人保险产品，但是这个做出来之后，每年都是100%的速度增长，其实运费险平均大概5毛钱有一块钱有一块八，但是双11一天，我们上亿的保单，其实就是说长尾（long tail）现象，非常典型。...从工业界来讲，更实用的是数据和模型的压缩。刚才有人问我说深度学习能不能在这个量化交易用，尤其是高频。我说那高频呢，如果深度学习好几层的模型，做图像有100多层。...那工业很多应用非常在乎实时性，不需要大量delay。所以怎么能做的快呢？这就需要模型的压缩，要用hashing等技术，那这个也非常好的方向。 AI落地经验与教训 ?...我们当时做这个项目，在双11实时预测的用户产品推荐，后来变成阿里巴巴第一大大规模机器学习平台。但是一开始你要找到一个商业价值的落地点，否则这个我们做参数服务器，同样的技术就是死路一条。
当然，基于目前的市场的广泛应用和媒体的大幅报道，谈及人工智能，读者或许还能找到一两个该领域的基建着力点。 但是，两者之一的工业互联网就显得有些陌生了许多。...2019年11月，工信部继而发布了2019年十大双跨工业互联网平台名单，进一步笃定平台模式在工业互联网方向上的发展方向，以平台赋能工业制造成为标杆模式。 ?...，形成“金字塔”模型向区域、行业递推扩展赋能。...华为FusionPlant工业互联网平台则是围绕工业企业所看重的数据、模型与服务三个核心模块，来架构3个子平台，分别为连接平台、使能平台和应用平台，向下赋能N个行业，呈现为“1+3+N”的平台体系。...简单来说，我国的中小企业分布在哪里（区域、行业），哪里便需要搭建工业互联网平台来实现产业升级。 03 为什么国家在这个节点重点推出工业互联网？
用 TensorFlow 加速 AI [CH8203] 最近在 AI 和机器学习方面的突破已经催生了一系列新的应用。然而，还有许多新的研究领域仍处于萌芽阶段。...在本次演讲中，Mike Liang 将介绍 TensorFlow 的应用和加速 AI 的最新特性。...PART III：Yi+ AI 为文娱行业赋能： 方案一：相机 + AI 方案二：边看边买 —— 内容电商关联 方案三：边看边X —— AI 助理、内容审核 方案四：场景化营销 （1） 场景化营销新趋势...，动态ar相机， 边看边买。电视直播，识别购买。 大屏ai助理。 电视+ai，这个明星是谁，内容推荐？这个动物是啥，自动剪辑。换衣服。 内容审核平台。 网络电视的内容营销。...综艺广告投用，不用后期，用ai来做。 高效神经机器翻译 [CH8204] 在 GPU 的驱动下，基于深度学习的神经机器翻译在精度方面已超过传统的统计机器翻译技术，成为学术界和工业界的主流。
首先就是个数据，数据从产品的设计数据，它的工艺数据一直到他整个生产过程数据，他实时的数据的比对，你的标准数据把它实际数据差异在哪里，最后数据的管理大数据，AI的人工智能，包括他的整个分析能把数据的构架工厂的数据的应用平台制定数据的规范和标准...根据他的设计，买很好的那个材料，生产出很好的产品，在生产过程当中制定很好的管理思想，用很好的模型来管理工厂，用很好的工具来把我们的产品做好，虚实相应。要怎么去做呢？...在整个过程当中，我们建立数字化管理的架构体系，整个原辅料种植，加工数字孪生的应用，工业生产数字孪生应用，商业数字孪生的应用，零售户应用和消费者应用等。...首先我们要了解世界上的自动化控制语言，要了解自动化控制的协议，要了解控制一些机器人包括他的自动化控制的服务，包括无人小车，包括成像AI的一些算法这些东西我们要尽快的了解；第二个要有基础制造云的知识；还有工业物联网...在企业基础制造云平台的基础上，构建一个开放共享、可复用、可众创的工业互联网平台，形成智能执照基础环境，支撑工业互联网平台的运行和智能制造App应用创新。
△骁龙座舱平台效果展示 规划路线这种事儿也变得充满巧思，数字助手会根据你的习惯，主动问你：“路上买杯咖啡不？”...事实上，随着大模型落地应用的重点从云侧走向端侧，不仅是手机厂商纷纷卷起端侧大模型，大模型上车也已成为关注焦点之一： 智能车是现今最重要的智能移动终端之一，而大模型被认为是AI规模化应用的关键。...更关键的是，骁龙8295搭载双核NPU，AI算力从8155的4TOPS直接跃升至30TOPS。 这样的参数性能，放在车规级芯片上，可以说是一骑绝尘。...归结原因，核心其实是，数据在哪里，AI推理就应该在哪里进行。 一方面，云计算推理成本正随着大模型应用用户数量的增加和模型参数规模的增大而急剧增加，需要充分利用端侧算力来平衡成本。...另一方面，只有当终端就能运行AI大模型用例时，个人数据才能在受到保护的前提下被充分运用，实现真正个性化的大模型应用。 总而言之，2024年一开年，“模力时代”终端变革的一角，已经进一步向大众揭开。
这款基于RISC-V架构的应用处理器具有极高的性能密度、无缝安全性和人工智能（AI）功能，可满足下一代消费和工业设备对计算和智能用户界面的需求。...据介绍，APXM-6200 CPU 是一款64位按序应用处理器，其双发11级指令流水线可为消费和工业工作负载提供同类产品中最佳的性能密度。...客户可根据自己的性能需求选择单核、双核和四核配置，并可通过每核功率控制实现最高系统效率和缓存连贯性。...另外，Imagination RISC-V解决方案中的Catapult SDK（软件开发套件）提供嵌入式开发人员为目标应用编写、构建和调试软件所需要的一切工具，包括一套能够提升AI工作负载性能的全新矢量计算库...开发人员现在就可以抢在硬件上市之前，使用其中所包含的 QEMU（快速仿真器）和 Catapult 软件模型来构建和运行 RISC-V 软件。
而Unity平台在游戏领域已经触达28亿全球月活玩家用户，使用Unity构建的应用已实现50亿次的月下载量。 ? 游戏引擎能够助力研发效率提升、成本大幅降低，并且兼顾品质。...根据《2020移动游戏全年买量白皮书》显示，网易、阿里游戏、腾讯等研运一体化的游戏厂商霸占买量公司榜前三位置。在头部买量公司榜中，游戏大厂、老牌买量厂商占8成，游戏行业寡头化趋势愈发明显。...“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。...所以对于游戏营销而言，成本降低只是表面，而提高生产力即效率才是其工业化的最终答案。加上游戏研发工业化，整个行业的品质和效率都获得了提升。 AI， 游戏工业化下一个突破点？...由AI分析得来的标准化模型，通过市场反馈不断调整，能够动态地经受市场重复验证。平台和厂商都总结出一套经过市场反复验证的方法论可以依循。反馈到游戏厂商这边，则会不忌惮于扩大营销投入。
其中标明必备的，则是运行系统所要求的，型号规格尽量保持一致，可选的部分可根据实际AI应用选择即可。...而2gb的版本不推荐，在编译大型应用或跑推理模型的时候容易OOM，需要设置很大交换内存，会显著的拖慢编译速度，极度缩减tf卡的寿命。...如果要跑工业CV应用，可以选用 IMX477R 高清摄像头配相应的长焦和微距镜头。...散热外壳(必备) 如果要长时间跑AI模型，几块散热片是远远不够的，推荐用乌金铠甲(直接在CPU上用3M的散热胶把热量引到整个外壳上)。...希望双显示输出的话，那要买两根micro HDMI视频线，因为树莓派的视频接口很近，同插2个转接口会打架… intel神经棒NCS2(可选) AI应用往往是会进行大量浮点数计算，一般会采用GPU进行运算
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。...根据 InfoQ 2023 年 11-12 月进行的 AI 应用开发者问卷调研，36% 的 AI 应用开发者认为，算力问题在未来需要得到解决。...云原生 for AI，是在 AI 模型训练和应用生成的过程中，充分利用云的资源弹性，对异构算力的便捷管理能力等技术手段，提供工程高效率、成本可观测、弹性可预测、结果可复制的 AI 模型生成流水线。...趋势八：AI 开发者版图形成——大模型层短期聚能效应明显 2024 年，AI 开发者应用层、大模型层、软硬件底层倒三角版图将逐渐形成。...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”。
微软提出GPT-2之后，Google马上做了T5-11B模型。现在微软的openai又propose了GPT-3。期间，NVIDIA也凑了热闹，提出了参数量达到8B的Megatron。 ?...为了很好地支持公司内部的模型训练，也为了能够有朝一日赋能其他应用级企业，AI巨头们纷纷从软件和硬件层面打造了AI算法军火库——算法平台。 到目前为止，经过了几年的沉淀，软件框架层面之争基本收敛。...TensorFlow和PyTorch已经在工业界和学术界站稳了脚跟。 接下来，就到了算法平台的后半场，这涉及到深度学习技术栈中更加底层的部分，也是AI巨头们至关重要的护城河——硬件设施及软件优化。...烧钱买GPU搭建算法平台，只会让NVIDIA吃掉大部分红利。为此，巨头们开始自研AI芯片。 Google为了模型训练发明了TPU，微软也在生产Graph core硬件。...买AI巨头们PAAS或SAAS，将自己的身家性命放到巨头的平台上，走上被别人家平台绑架的道路。 但是，如果所有的模型，都能做到仅靠几块GPU并行训练就能满足的程度，那么强算力的平台又有什么吸引力？
AI 模型所需的计算量最近以每两年 15 倍的速度增加。...基于 Faster R-CNN 和 FPN 模型针对 PCB 工业缺陷识别进行训练，原本耗时超过 20h 的训练，使用 HP Z8 G4 仅需要 11h，节省了一半的时间。...在工业铭牌检测深度神经网络模型训练中，HP Z8 G4 的表现同样速度更快。...由于 HP Z8 G4 电源功率可以高达 1700W，支持三块双宽 GPU 卡或者四块单宽 GPU 卡，能够一次性加载更多视频 / 图片数据，搭配双路 CPU 和高速硬盘，能够显著提升训练速度。...惠普数据科学工作站已经在广泛应用 AI 技术的安防、文娱、医疗、零售、汽车等领域部署。惠普正致力于解决行业的痛点，赋能不同行业的智能化转型。
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