机器之心专栏 作者：字节跳动AI Lab、UT Austin、新加坡科技设计大学StatNLP组 目前强大的语言模型普遍在很多下游 NLP 任务中能轻易地达到比较好的结果，但在推理效果上没有达到我们的预期 [1]。字节跳动人工智能实验室与新加坡科技与设计大学提出一个基于演绎推理的方法，希望实现类似 System 2 的推理能力 [2]. 论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.10316 研究动机 作为一类需要解题的推理过程，在数学解题任务中比较适合应用演绎推理模型。我们尝试在此任
当年作为核心SE在MindSpore团队从0到1构建了MindSpore Lite推理引擎，到去年知道的信息是现在在华为和荣耀手机上的AI能力都是基于Lite推理引擎，调用次数10亿/天。
在人工智能领域，知识推理技术是一个不断发展的重要分支，它关注于如何让计算机系统使用预先定义的知识库进行逻辑推理，以解决复杂问题。这种技术基于一系列成熟的理论和方法，从传统的符号逻辑推理发展到现代的图谱推理和机器学习融合方法。知识推理不仅涉及知识的有效表示和存储，还包括如何通过逻辑运算对这些知识进行处理和推导出新的知识。
本文节选整理自NVIDIA GTC讲座[S41607]： 自动光学检测（AOI）中采用的深度学习技术一直是制造业的热门话题。 然而，大多数项目都停留在概念验证阶段或仅部署在少数 AOI 机器上。 我们的分析发现，障碍通常与 AI 模型的准确性或性能无关，而是出于其他原因。 在制造检测中部署深度学习时，我们将解决这些障碍，以及 Jetson 平台如何帮助我们克服这些障碍。 根据我们的经验，制造商在采用人工智能技术方面面临障碍，这三点是我们从客户那里听到的最常见的原因。一是技能差距，客户没有新技术技能，二是对
在前沿AI大模型规模呈指数级增长的趋势下，仅凭单卡已经很难满足当下的推理需求。 就拿拥有1750亿参数的GPT-3来说。 仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间，远超单个GPU的容纳能力。 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。 以“高性能、高可用、可伸缩”的理念，深
文 | 传感器技术（WW_CGQJS） 12月15日，工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础，而智能传感器正排在核心基础的第一位，处于最基础最重要的地位。 万物相连技术链 传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢？在人工智能时代硬件和软件是共生演化的，彼此影响的呢？ “物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的，拧成一个大趋势， 在这个链条里
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 周俊介绍，如果将数字经济比作一棵树，树干中的人工智能 (AI)、大数据、云计算等技术，构成了数字经济的核心，起着承上启下的作用；树根中的隐私、安全等因素，决定长势以及未来；树干跟树根必须紧密融合，才能枝繁叶茂，其中 AI + 隐私、AI + 安全等成为当下亟需突破的方向。而可信 AI 技术理念将是数字时代抵御风险、提升科技包容度的关键能力之
作者 | 丁效 整理 | 维克多 在过去十年的人工智能浪潮中，以深度学习为代表的人工智能技术已基本实现了视觉、听觉等感知智能，但依然无法很好地做到思考、推理等认知智能。 4月9日，哈尔滨工业大学计算学部副研究员丁效，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，做了《基于神经符号的认知推理方法》的报告，分享了神经网络方法执行符号推理任务的最新进展，同时也给出了将符号知识注入神经网络的思路以及如何将神经网络与符号系统相融合。 以下是演讲原文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 今天和大家分享神
机器人和自动化越来越多地用于制造、农业、建筑、能源、政府和其他行业，但许多公司一直在努力将人工智能和深度学习的优势融入到最苛刻的应用中。 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。Jetson AGX Xavier Industrial 专为最恶劣环境中的智能视频分析、光学检
以AI知名的科技公司科大讯飞，2022全球1024开发者节上官宣最新技术成果和进展。
从工厂和农场到炼油厂和建筑工地，这些炎热、肮脏、嘈杂、潜在危险的地方却是保持工业繁荣至关重要的地方。而这些地方在日常运营的同时都需要检查和维护，但是，考虑到安全问题和工作条件，派人进驻并不总是最好的。
导语 | 云计算的发展为互联产业带来了巨大的变革，云上技术的下一站，又会有哪些新契机呢？本文是腾讯工业互联网深圳研发负责人黄浩宇老师在云+社区技术沙龙深圳站的分享整理，为大家详细介绍腾讯基于边缘容器技术的工业互联网平台建设。
开放测试路段是在上海嘉定区，行驶范围也包括汽车会展中心、办公区、地铁站、酒店等核心区域的。
---- 将 ScienceAI 设为星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 ---- 编辑 | 萝卜皮 科学家们的目标是发现能够准确描述实验数据的有意义的公式。自然现象的数学模型可以根据领域知识手动创建，或者也可以使用机器学习算法从大型数据集自动创建。学界已经研究了表示相关先验知识与相关函数模型合并的问题，认为寻找与一般逻辑公理先验知识一致的模型，是一个悬而未决的问题。 IBM 研究团队以及三星 AI 团队的研究人员开发了一种方法「AI-Descartes」，通过将逻辑推理与符
本期将为大家介绍香港中文大学计算机科学与工程系 James Cheng 老师招收工程师和实习生相关信息。 Husky Data Lab 是由香港中文大学计算机科学与工程系 Prof. James Cheng 领导下的大数据实验室，专注于高性能数据分析系统和数据库的开发，研究成果已被应用于工业界多个大规模 / 高性能系统。 个人主页：https://www.cse.cuhk.edu.hk/~jcheng/ 目前，James Cheng 教授团队在开发 Ofnil 和 Graxy 两个平台： Ofnil gr
前言：我们正处在认知智能的起步的阶段，还有很多未知的因素，也不知道未来往哪走，但是有一条，无非是要么从知识，要么图谱、要么融合，但是可用肯定前景是无限的。这里有很多的机会，把我们的认知智能，搜索、问答问题、推理这些东西用在工业互联网的很多场景里面，认知智能技术，搜索、回答问题、推理的这些数据用在工业借的很多场景里，认知智能技术蕴藏着巨大的前景。
来源：arXiv 作者：闻菲，刘小芹 【新智元导读】南京大学周志华教授等人在最新的一篇论文中提出了“溯因学习”（abductive learning）的概念，将神经网络的感知能力和符号AI的推理能力结合在一起，能够同时处理亚符号数据（如原始像素）和符号知识。实验中，基于溯因学习框架的神经逻辑机NLM，在没有图像标签的情况下，学会了分类模型，能力远超当前最先进的神经网络模型。作者表示，就他们所知，溯因学习是首个专门为了同时进行推理和感知而设计的框架，为探索接近人类水平学习能力的AI打开了新的方向。假设你在踢足
如果问计算机擅长什么，在所有的答案里，数学必须榜上有名。在经历了漫长的研究之后，顶尖学者们在研究计算机关于数学计算方面的发展，取得了令人惊讶的成绩。
最近爆火的AI初创公司Groq，推出了比目前常见GPU推理系统快4倍，成本低70%的大模型推理解决方案。
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
在人工智能（AI）的快速发展背景下，大语言模型（LLMs）凭借其在语言相关任务上的杰出表现，已成为 AI 领域的重要推动力。然而，随着这些模型在各种应用中的普及，它们的复杂性和规模也为其部署和服务带来了前所未有的挑战。LLM 部署和服务面临着密集的计算强度和巨大的内存消耗，特别是在要求低延迟和高吞吐量的场景中，如何提高 LLM 服务效率，降低其部署成本，已经成为了当前 AI 和系统领域亟需解决的问题。
采写：鸽子 7 月22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团& 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会开幕前，CSDN独家采访到本届大会程序委员会主席、蚂蚁金服副总裁兼首席数据科学家漆远博士。 本次采访中，漆远博士首次对外批露了日前刚刚完成的一项重大创新——把深度学习和图模型结合起来，在知识图谱上做相关推理的能力，这在行业应用上绝对是第一次。 此外，漆远博士还谈到了蚂蚁金服目前正紧缺的图像人才，以及蚂
近日，CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述，覆盖了 300 余篇相关论文，从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。
2020 年4月2日 由于浏览数量的增加，这里做了一些增补及修改。有问题请大家指出。
最近ZOMI这2/3周有幸被邀请去百度交流、去VIVO研究院交流、去MindSpore开源团队交流、去华为昇腾团队交流推理引擎。所以有些心得体会，恰好前不久又分享完《AI编译器》系列课程和《AI推理引擎》系列课程。
本文主要内容还是围绕着场景分析与数据理解、方法论与算法设计、工具链与部署落地等方面进行展开，重点关注的是顶层设计。
在大型语言模型（LLM）的世界中，处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工Guangxuan Xiao 等人推出的 StreamingLLM，能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下，可实现多轮对话总共 400 万个 token的流式输入，22.2 倍的推理速度提升。
10月31日，由北京智源人工智能研究院主办的2019北京智源大会在国家会议中心开幕，本次大会吸引到了国内外人工智能领域的顶级专家学者参与，他们围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题，展开了深入研讨。
对于这个系统，你可以使用阀门控制流入水箱的水。流出率取决于输出管的直径（恒定）和水箱中的压力（随水位变化）。因此，该系统具有非线性特性。
2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。从 2016 年的学产结合，2017 年的产业落地，2018 年的垂直细分，2019 年的人工智能 40 周年，峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台。
作者 | Sepp Hochreiter 解读 | Antonio 编辑 | 陈彩娴 人类包含意识、认知、决策等等在内的智慧能力，似乎从人类有记录的那一刻起，就吸引着无数哲学家的思索。与之类似，从AI诞生的那一刻，科学家们则在憧憬：AI 如何能够达到像人类一样的智能？ 近期，LSTM 提出者和奠基者，奥地利人工智能高级研究所（IARAI）创始人，曾获得IEEE CIS 2021 年神经网络先驱奖（Neural Networks Pioneer Award）的Sepp Hochreiter教授在《ACM通讯》
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，思谋科技联合创始人兼技术负责人刘枢带来题为《智能制造中的算法平台》的精彩分享。在演讲中，他主要介绍了在制造业中，什么样的算法平台能为客户与自己降本增效。 以下为刘枢在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理。 今天非常高兴有机会在这个地方分享我们的思考，也让大家看一下我们怎么从深度学习前边走到后边，来到了这个后深度学习的 AI 时代。我相信，很多 ToB 公司初心为客户降本增效，其实作
StreamingLLM可以在不牺牲生成效果、推理速度的前提下，实现多轮对话共400万个token，22.2倍推理速度提升。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自然语言处理领域的学术会议EMNLP今天评出了四篇最佳论文：最佳长论文两篇、最佳短论文和最佳资源论文。 EMNLP的全称是Conference
在大型语言模型（LLM）的世界中，处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工Guangxuan Xiao等人推出的StreamingLLM，能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下，可实现多轮对话总共400万个token的流式输入，22.2倍的推理速度提升。
自深度学习以分层逐步学习的奇思妙想崛起以来，深度学习框架就在不停地发展。在 AlexNet 还没有携带深度学习亮相 ImageNet 之前，由蒙特利尔大学 LISA 实验室所编写的 Theano 框架就已经开源，它可用来支持高效机器学习算法。Theano 是目前 DL 框架中的元老，它开启了深度神经网络高效编程的先河，后来开源的框架都受益于 Theano 的先行探索。
AI科技评论按：中国人工智能学会AIDL第二期【人工智能前沿讲习班】日前在北京中科院自动化所举行，本期讲习班的主题为【机器学习前沿】。北京大学教授王立威带来了题为《机器学习理论：回顾与展望》的主题报告，主要对机器学习中关于泛化能力的几个重要理论进行介绍。 北京大学教授王立威博士的主要研究领域集中于机器学习，在包括COLT, NIPS，JMLR, PAMI等权威会议期刊发表论文60余篇。2010年入选AI’s 10 to Watch，是首位获得该奖项的亚洲学者。2012年获得首届国家自然科学基金优秀青年基金，
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如何在不查看图片的前提下，几秒之内就识别一张图片？ 这个看似在找茬的问题，却是隐私计算领域会真实碰到的问题。 著名的“百万富翁问题”所描述的就是这样的场景：两位富翁如何在不知道对方财富的前提下，比较谁的财富更多？ 近年来出现出现的一些方法，比如两方计算网络推理（2PC-NN）可以解决上述问题，但同时又会造成大量的计算成本和通信开销。 但现在，只要2.5分钟，2.3GB的通信费用，就能在ResNet50的基准上进行端到端的执行。 比起现在最好的两方计算网
2023 年的 AI 产业可以用风起云涌来形容。ChatGPT 的横空出世让生成式 AI 技术一夜之间红遍全球，很多从未了解过人工智能的普通人也开始对大模型产生了浓厚的兴趣。媒体、调研机构纷纷推出长篇专题，论证 ChatGPT、StableDiffusion、Midjourney 等文本和图像大模型会对哪些行业产生颠覆式影响；甚至有很多员工和企业开始利用这些大模型提升日常工作中的生产力，乃至取代人类岗位。毫无疑问，2023 年将是大模型技术开始爆发的转折点，一场影响深远的技术革命正在徐徐拉开帷幕。
图灵奖得主Alan Kay在智源大会上曾经这样说：因为在深度学习带来人工智能的一波热潮下，很多人被误导，认为人工智能就等于机器学习。而事实上，机器学习只是整个智能研究中的子领域。
在北京大学第42届ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛全球总决赛现场，一款基于《星际争霸II》的AI人机协作挑战赛也在同期进行，主办方启元世界，一家主打决策智能的AI初创公司。
机器之心报道 编辑：泽南 1750 亿参数，只需要一块 RTX 3090，ChatGPT 终于不再是大厂专属的游戏？ 计算成本是人们打造 ChatGPT 等大模型面临的重大挑战之一。 据统计，从 GPT 进化到 GPT-3 的过程也是模型体量增长的过程 —— 参数量从 1.17 亿增加到了 1750 亿，预训练数据量从 5GB 增加到 45TB，其中 GPT-3 训练一次的费用是 460 万美元，总训练成本达 1200 万美元。 除了训练，推理也很花钱。有人估算，现在 OpenAI 运行 ChatGPT
机器之心原创 机器之心编辑部 5 月 27 日，机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）在北京 898 创新空间顺利开幕。中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃为本次大会做了开幕式致辞，他表示：「我个人的看法是再过几年，我们 90% 的工作是人工智能提供的，就像我们今天大部分工作是机器提供的一样。我们知道人工智能会给我们提供一个更美好的未来。」大会第一天重要嘉宾「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 A
📷 大数据文摘作品 编译：VVN、蒋宝尚、龙牧雪、魏子敏 【人工智能】正在让这个时代激动不已，但也正引发不少担忧。被誉为机器学习之父的美国三院院士、伯克利教授Michael I.Jordan昨天在美国知名科技媒体Medium上，难得的发布了他的第一篇文章。一反以往的技术干货输出，这篇文章的主题是对当前AI研究中的问题进行冷静反思。 这篇名为《人工智能：革命远未到来》的长文阅读时间在20分钟左右，从14年前Jordan教授自己的一个关乎生死抉择的故事说起，回顾了AI发展的过往，更重要的是，提
本周，在佛罗伦萨举行的ACL 2019上，参会者中有一个人感慨良多，他就是Alexa AI的机器学习科学家Mihail Eric。
在刚刚结束 TiDB Hackathon 2021 赛事中，Matrix 赛队的作品 Tenseigan，是针对 TiDB 的一个分布式数据库的调优测试框架，该工具能够提供：自动调参、参数影响度评估等功能，集成了多种 workload。由于项目的创新性和可扩展性，摘得了“最佳校园奖”和“明势资本特别赞助最佳市场潜力奖”。
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