Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ?...如以下视频，通过实时手机的加速度传感器的不同状态的数据，通过云端训练对设备的不同状态加以区分，预测加速度传感器设备的剩余适用寿命，并对设备异常加以推理和预测。 ? 或者可以识别不同的环境音- ?...支持如下的内置声音事件识别，并通过工具可自定义扩展支持更多的声音事件识别。除了支持NXP i.MXRT MCU系列外，更可以PORTING支持其他硬件平台，如Cortex M4。 ?...对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ?...可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
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。...语音合成应用于导航，不仅仅是通过“志玲姐姐语音包”给大家带来声音的享受，更重要的是，它让用户使用听觉接受信息，解放了用户驾驶中的视觉，大大降低了低头看手机引发交通危险的可能性。 ?...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~
话说加菲猫捡垃圾，买了矿卡P108组装了一台跑AI模型的机器，就开始AI大模型学习之路了。 学习大模型离不了python3,pip3.ＣＵＤＡ 当然是先安装好它们了。...这次要搭建的项目是清华开源项目 ChatGLM2-6B 这一项目可以直接部署在本地做测试，无需联网即可体验与AI 聊天的乐趣，当然我这个攒垃极的机器也能跑起来。...ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性： 更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，...我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。...（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...人是最善于学习的动物，完全可以将既有文献中不同时期研究工作的想法作为学习对象，通过了解它们提出后对学科发展的影响——具体体现在论文引用、学术评价情况等各方面——建立对研究想法好与不好的评价模型。...“ 我当时的回答如下： 我感觉，产业界开始集团化搞的问题，说明其中主要的开放性难题已经被解决得差不多了，如语言识别、人脸识别等，在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
成品质量检验是工业生产最后必不可少的环节，随着我国工业化的蓬勃发展，工业产品日益迈向高端化、精密化，对于工业产品的质量检验要求和投入成本也在不断提高，产品质检涉及到比以往更多维度、更多零部件、更高精度的识别...针对产品质检需求，可以借助AI边缘智能网关的视频识别算法，实现更高效、更精准、更智能的产品质检，适应长期发展需求。...基于AI边缘智能网关的工业质检应用佰马AI边缘智能网关，针对工业生产领域的视觉识别分析应用研发，具备高性能、低功耗、环境适应性强等特点。...基于AI智能边缘网关，搭配工业摄像机实现AI视觉成品质检，能快速识别分析工业成品外观，实现对裂纹、划伤、脏污、缺损、变形、毛刺、异色等问题的分辨、记录和上报，提升质检效率，大幅降低质检过杀率与漏检率，且准确率不会随着时间降低...针对不同门类的工业产品，可按需定制开发视觉识别算法，满足对不同产品外观、特性、标准的识别应用，无需重新部署系统，适应智能柔性生产线的需求。
应用性能监控工具作为一个越来越被企业所认可的辅助系统，已经帮助很多不同种类的应用解决了运行中的不稳定难题。应用如果想要不断精进并被用户所认可，就势必要对用户提供更加流畅的使用速度，以及稳定的运行平台。...否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
本文是《机器学习宝典》第 8 篇，读完本文你能够掌握机器学习中逻辑回归模型。 在前一篇 线性回归 中已经知道可以通过 ?...为不同实数区间时对应到不同的类别，这样就能够得到分类模型，逻辑回归（Logistic Regression）就是基于上面的原理来实现分类的。...逻辑回归算是工业界应用最广泛的的模型之一了，比如推荐系统，广告点击预估等等。 由于实际生活中二分类的情况居多，所以下面以二分类为切入点来说明下逻辑回归的原理。...的结果为模型的输出，值域为 (0,1)，我们可以将 ? 的输出结果看作是样本属于正样本的概率。如果 ? ，那么 ? ，也就意味着该样本属于正样本的概率高于 0.5；如果 ? ，那么 ?...参考： 周志华.机器学习.第三章（线性模型） 深入浅出ML之Regression家族 (http://www.52caml.com/head_first_ml/ml-chapter1-regression-family
权重的重要性 权重在模型中的作用类似于人类大脑中的神经连接强度。不同的权重组合让模型能够识别和分类各种复杂的模式。...权重的存储和加载 训练好的模型权重通常会被存储下来，以便在不同的应用中复用。例如，在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中，模型权重可以保存为文件，并在需要时加载。...这使得我们可以在不同的项目和环境中快速应用训练好的模型。 权重在迁移学习中的应用 迁移学习是一种通过使用预训练模型权重来加速新模型训练的方法。...结论 大模型权重是机器学习模型中至关重要的组成部分。通过理解和调整这些权重，我们能够构建出功能强大、性能优异的模型。尽管权重的概念可能看似复杂，但它们实际上是模型学习和推理能力的核心。...随着技术的不断进步，对大模型权重的理解和应用将继续推动人工智能领域的发展。
在他看来，大模型给应用体验带来了质的飞跃，应用体验只要提升了，未来肯定会有更大的商业价值。 据了解，百度还围绕着文心一言的基础模型文心大模型以及飞桨深度学习平台做出了一系列技术创新与产业实践。...在技术的不断变迁中，马艳军总结了大模型与此前AI技术的三大不同点： 一是颠覆了交互方式；二是大幅降低了AI开发门槛；三是大模型会催生AI原生应用。...大模型发展，如何使用数据，如何挖掘、分析、合成、标注、评估数据，整个闭环非常关键。 大模型给应用体验带来了质的飞跃，应用体验只要提升了，未来肯定会有更大的商业价值。...有几个比较关键的基础能力： 理解、生成、逻辑和记忆。 一般来讲一个人工智能应用一般是这四个能力中一个或者几个的组合运用，最终形成好的人工智能应用。...以前我们开发AI程序需要写非常多代码，写一个AI应用也需要非常多的代码，成本也非常高，大语言模型大幅降低了开发门槛。 三是大模型会催生AI原生应用。
以判别式AI为主的小模型在工业领域应用呈现倒U型分布，这些应用主要集中在生产制造领域，占比高达57%，而在研发设计和经营管理领域的应用则相对较少。这种分布呈现出明显的倒U型。...以生成式AI为主的大模型目前在工业领域应用呈现U型分布，大模型在研发设计和经营管理领域的应用相对更多，当前的能力更适配于偏向综合类、生成型的研发设计和经营管理环节，在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升...大模型应用探索覆盖工业全链条报告深入分析了大模型在工业全链条应用的探索。...如在研发设计领域，时装设计平台CALA提供了基于Open AI的生成式设计工具，可以将设计师的创意快速转化为设计草图、原型和产品；英伟达推出了 430亿参数的大模型ChipNeMo，可以有效地帮助芯片设计人员完成相关的芯片设计任务...在产品服务领域，腾讯新一代智能座舱解决方案 TAI4.0 从场景和用户体验出发，深度利用汽车的感知能力和大模型的学习理解能力，构建从多模交互到个性化服务的完整智能化闭环体验。
以判别式AI为主的小模型在工业领域应用呈现倒U型分布，这些应用主要集中在生产制造领域，占比高达57%，而在研发设计和经营管理领域的应用则相对较少。这种分布呈现出明显的倒U型。...以生成式AI为主的大模型目前在工业领域应用呈现U型分布，大模型在研发设计和经营管理领域的应用相对更多，当前的能力更适配于偏向综合类、生成型的研发设计和经营管理环节，在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升...大模型应用探索覆盖工业全链条 报告深入分析了大模型在工业全链条应用的探索。...如在研发设计领域，时装设计平台CALA提供了基于Open AI的生成式设计工具，可以将设计师的创意快速转化为设计草图、原型和产品；英伟达推出了 430亿参数的大模型ChipNeMo，可以有效地帮助芯片设计人员完成相关的芯片设计任务...在产品服务领域，腾讯新一代智能座舱解决方案 TAI4.0 从场景和用户体验出发，深度利用汽车的感知能力和大模型的学习理解能力，构建从多模交互到个性化服务的完整智能化闭环体验。
Civitai专注于稳定扩散（Stable Diffusion）AI艺术模型。Civitai是一个让人们可以轻松分享和发现AI艺术创作资源的平台。...平台用户可以上传和共享他们使用自己的数据训练的AI生成自定义模型，或者浏览和下载其他用户创建的模型。然后可以将这些模型与AI艺术软件一起使用，以生成独特的艺术作品。...打开网站后，上面都是生成AI图片的模型和生成的图片示例，如下图： 网址：https://civitai.com/ 环境部署 第一步： 首先在github上搜索stable-diffusion可以看到返回的结果排在最上面的...，模型大小 3.97GB 大概几分钟时间可以下载好，下载好的模型请放置在stable-diffusion-webui 项目下的 models/Stable-diffusion/ 目录下，并确认下载好的文件名结尾为...模型都下载好后，就可以运行 webui.sh 启动软件了。
首先，使用HAI需要开通腾讯云账号，微信一扫就可以开通，此处就不多展示了；然后开通HAI体验填写完信息后，等待短信通知后即完成，点击前往体验，即可进入使用页面当前提供两种使用方式，一是已经构建好的AI模型...(一个文本到图像的潜在扩散模型 )文生图能力,当前HAI支持Gradio WebUI和Jupyterlab两种处理方式，本文描述下Web方式的体验，由于已经配置好Web的部署、运行、发布环境，因此直接点击...可以看到可以得到不同语言的推理结果最后，结合最近工作中问题，输入文本进行信息抽取，同样由于已经预置好ChatGLM2模型，因此建立使用也非常简单，最简单的是采用Web方式，建立好后，直接得到大模型的对话页面...、易于使用的AI计算平台，提供了高性能的AI算力资源和服务，可以在短短几分钟内构建如StableDiffusion、ChatGLM等热门模型的应用环境，提供WebUI应用无代码方式和JupyterLab...除了HAI外，腾讯云还是有其他AI产品，像人工智能的基础类产品和应用类产品，如下，如果有业务机会后续也会尝试文末提几点个人的感觉和建议首先，大模型代表了AI和深度学习在自然语言处理领域的最新进展，正在彻底改变
Google的多模态AI模型 2023年 Claude 3 未公开 Anthropic的最新版本，包括Opus、Sonnet和Haiku2024...GPT主要是OpenAI的，GPT-3.5面世后，举世震惊，因为效果非常好，但我们看到它的参数也非常可怕，达到1750亿。所以说它需要算力非常多，就能支持人工反馈的微调。...3.3 国内发展首先百川智能，王小川搞的，参数70亿，相当羊驼。百度文心一言就相对比较大，百度搞AI投入还是比较大的，参数2600亿，中文语料占85%。...各有特点，但国内有两大特点：时间稍晚，基本到2023年发布中文支持相对的都比海外的这些模型好很多商用角度，开源模型不太理想，llama不支持商用，但GLM都可商用，包括百川、FanCL都可商用。...4 大模型的生态百模大战，千模大战多模型大战，就是由OpenAI引爆。Hugging Face，抱脸，相当于AI界GitHub。很多开源模型可以找到：可见整个LLM发展生态繁荣。
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】基准测试堪称人工智能领域的「科举制」，但这种应试教育唯分数论输赢，能训练出真正的好模型吗？...而仅仅经过一年的发展，AI模型的性能轻松达到90分，超越了人类的87.1分。...但在现实应用中部署或特定例子的测试时，又会让人感叹：AI怎么会犯如此愚蠢的错误？该怎么教会它改正？...基准研究仍然小众 目前基准相关的研究首要面临的问题是缺乏激励措施。 在去年发表的一篇论文中，谷歌的研究人员采访了工业界和学术界的 53 位人工智能从业者。...尽管许多研究人员希望通过激励措施创建更好的基准，但也有人不希望该领域过多地研究这些。 古德哈特定律（Goodhart's law）有言：一旦指标变成了目标，那它就不再是一个好指标了。
胡厚崑并非只是给出一个链条式的逻辑论断，更重要的是，在华为推动的昇腾AI产业生态之上，大模型正在快速发展，AI应用正在尝试进入“工业化大生产”的新阶段，这将是一个AI应用真正实现爆发的时代。...在大模型的推动下，AI应用的“生产”也在呈现这样的“工业化大生产”过程，只不过出产的不再是一个个实体产品，而变成了AI创新应用。 这一切，要从大模型的价值谈起。...大模型的底层通用能力与场景任务“分工”属性，让AI应用的“工业化大生产”成为可能，用胡厚崑的话说，是“实现从小作坊式向工业化开发转变”。...总结起来，大模型沙盘推动大模型创新实现“社会化大分工”，而大模型则推动AI应用创新的“社会化大分工”，双重“分工”之下，AI产业应用的“工业化大生产”有了更充分的基础。...3、加速最终“产品”的市场推广与有效利用——产业联合体让快速对接的产业场景 工业化大生产与工业产品的消费始终互为因果，前者推动后者有更好的体验和价值，后者推动前者有不断前行的动力。
接口，因此，8块P100之间的立方体连接是一个不完整的，两块P100之间有可能直通，也可能要经过2跳，这会造成跨卡计算性能的波动。...但是，NVLink Switch是无法实现跨Board的互通的。 这是为什么呢？...2bit的冗余编码，这样，即使出现了2bit的误码，也不需要重传就可以恢复出正确的数据。...与之相对的是，铁路运输虽然具备更高的运力，在出现故障时会影响整列列车，甚至后续列车的运行。 RDMA与铁路运输类似，在出现丢包时缺乏重传数据包的机制，而是会触发goback，从头开始传输整个数据块。...如果我们将4MB的数据拆分为4096个1K的数据块传输，每个数据包传输的失败可能性为0.001%，那么，最终4MB数据传输成功的可能性为1.66%。 显然，这是不可接受的。
那么，当switch 0和switch 1发送的速率之和，超出了switch 2出方向的万兆以太网线速能力的时候，switch 2就不得不丢弃一部分数据包。这就是所谓的incast导致网络拥塞丢包。...而以太网之上的网络层IP协议，也是个“尽力而为”的传输协议，也没有流控机制。 也就是说，以太网+IP的链路层和网络层，原始设计是公路，而Mellanox需要把它改造为承载RDMA重载列车的重载铁路！...上游设备接收到Pause帧的时候就会暂停发送。 但是，PFC反压机制只能缓解网络拥塞。这是因为，上游网络设备的缓存也是有限的，一般在16-64MB的级别。...在这四个协议，特别是PFC和ECN的加持下，以太网被从公路改造为重载铁路，就可以无损地实现大块数据的搬运了。 在大模型的计算中，还会涉及一个问题：存储。...一个典型的场景是，海量图片数据保存在NVMe SSD中。有没有好的办法实现GPU高速访问NVMe SSD中的数据呢？ 请看下期。
今天，我们特邀了上海腾展长融董事 & CTO 韩光祖老师，他将为我们分享 AI 数据分析在工业领域的发展及应用。作者简介韩光祖，腾讯云 TVP，现任上海腾展长融董事 & CTO。...随着技术的不断进步，工业大数据分析将继续扩展其应用范围，成为企业实现可持续发展和保持竞争优势的重要工具。总而言之，随着工业物联网、工业互联网等技术的快速发展，工业大数据分析的应用前景无限广阔。...同时，对 AI 资源的作业研究可以确保技术的有效利用，最大化生产效率。而 AI 探索因子则是数据科学的运用，数据科学在工业 AI 的应用中扮演着重要角色。...（图 6，智能制造发展历程）三、从企业最佳实践看未来工业AI之路（一）公辅车间的AI数字化应用此外，我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥的巨大作用，IOT+ ML 公辅车间和机器学习技术在公辅车间的应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...（二）企业燃气中的大模型分析预测值得注意的是，企业燃气统计数据分析的应用无疑也为工业 AI 的发展注入了强有力的注脚。
随着技术的不断进步，工业大数据分析将继续扩展其应用范围，成为企业实现可持续发展和保持竞争优势的重要工具。 总而言之，随着工业物联网、工业互联网等技术的快速发展，工业大数据分析的应用前景无限广阔。...同时，对 AI 资源的作业研究可以确保技术的有效利用，最大化生产效率。而 AI 探索因子则是数据科学的运用，数据科学在工业 AI 的应用中扮演着重要角色。...（图 6，智能制造发展历程） 三、从企业最佳实践看 未来工业AI之路 （一）公辅车间的AI数字化应用 此外，我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥的巨大作用，IOT+ ML 公辅车间和机器学习技术在公辅车间的应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...（二）企业燃气中的大模型分析预测 值得注意的是，企业燃气统计数据分析的应用无疑也为工业 AI 的发展注入了强有力的注脚。...其实，企业燃气使用量数据的分析和预测也给我们提供了模型选择的建议、数据预处理的重要性和评估模型泛化能力的方法。
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