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清华大学李涓子:AI系统如何实现认知推理

人工智能系统如何实现知识的表示和推理?...在2021年世界人工智能大会上,由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中,清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告,从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2:认知推理框架 以下是报告全文,AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3:本体 认知是人获取并应用知识的过程,知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出,在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2,其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。...3 可解释的认知推理 图 13:问答系统 我们团队从图灵测试出发,尝试在问答任务中探索可解释的认知推理技术。

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检修盒面板AI视觉检测系统,赋能工业发展!

制造业是中国工业化的源头,也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性,还会对其性能产生不良影响。因此,制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮,尤其是停机和上下键安装错误,很容易导致严重事故,因此迫切需要使用人工智能检测手段,引入机器视觉检测,配合AI智能化算法,有效控制产品质量,从而消除或减少缺陷产品的产生,提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像,利用图像处理算法提取图像的特征信息,然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计,通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集:500万像素8帧/秒定焦定高工业相机,由算法自动处理,面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理:预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同,模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性:该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测,所有可以用模板匹配方法解决的问题,都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口:支持查看待检设备及模板图像、检验结果等,设置系统初始化配置。

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    推理加速GPT-3超越英伟达方案50%!最新大模型推理系统Energon-AI开源,来自Colossal-AI团队

    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。...而当前的深度学习推理系统,主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景,忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇,Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署,Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次,即运行时系统(Runtime)、分布式推理实例(Engine)以及前端服务系统(Serving): Runtime

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    推理加速GPT-3超越英伟达方案50%!最新大模型推理系统Energon-AI开源,来自Colossal-AI团队

    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。...而当前的深度学习推理系统,主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景,忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇,Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署,Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次,即运行时系统(Runtime)、分布式推理实例(Engine)以及前端服务系统(Serving): Runtime

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    对不起,真的不能再低了!

    这个双十二,腾讯云市场联合数十家精选服务商,带你共享一场云上的购物狂欢。 活动一:精选开发者服务 为了回馈长期以来个人开发者对腾讯云市场的支持,云市场联合优质服务商推出数款开发者服务精选单品。...薅羊毛价仅限云市场双十二会场,戳图片直达: 更有域名建站组合购,优质后缀,无法拒绝的低价: 活动二:送最高500元京东卡!...引流营销小程序,分销商城,企业400电话,微信云报餐系统,买就送大额京东卡。 部分商品还可叠加优惠券,戳下方图片,直达云市场双十二会场: 活动三:多重优惠券大礼包!...优惠券大礼包,不仅有针对企业所需的高额满减,个人建站等产品也首次参与优惠活动,戳图片直达: 更多优惠活动,点击下方阅读原文,直达云市场双十二活动会场。

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    为什么NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组最适合工业AI应用?

    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、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 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。

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    江行智能CTO樊小毅:AI+边缘计算驱动能源产业变革 | 量子位·视点分享回顾

    随着数字化转型、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。...此外就是AI推理的时耗,需要保证在人工智能决策的同时,也能满足响应时间的要求,同时实现控制指令的下发和反馈。...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。

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    AI 迈进深水区,谈落地、谁能带来新解法? | 2022雷峰网「产业科技 · 最具商用价值榜」

    从“作坊式”向“工业化”转型升级,是AI 产业落地的一次重要探索。一批兼具创新和实力的工程项目,让人工智能技术作为产业发展的工具和引擎成为真正可能。...在自动驾驶行业,阿里灵杰AI工程平台可帮助自动驾驶企业构建高性能的AI平台,实现训练部署、推理环节的提效,助力自动驾驶企业的业务腾飞。...2021年年底,Gartner 在《2022年十二大重要战略技术趋势》中将AI工程化明确为未来三到五年“企业数字业务创新的加速器”。...以生产安全场景的火焰检测算法生产为例,旷视AIS平台通过标准化的数据处理,可自动完成去重去花屏,基于机器学习的人机交互数据标注系统,标注效率可提升超过30倍。...AI 加速服务TI-ACC凭借其高性能、支持多平台框架和强大的技术支撑,可为企业提供 AI 模型训练、推理加速服务,显著提高模型训练推理效率,降低成本。

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    NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组出来了!

    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、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 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。

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    Flir与英特尔为开发AI系统建立了一个开放式相机平台Flir Firefly

    总部位于俄勒冈州威尔逊维尔的Flir公司是世界上最大的红外热像仪和传感器生产商之一,与英特尔合作创建了一个开放式相机平台Flir Firefly,专为AI系统开发而设计。...它针对图像信号处理和推理进行了优化,经过训练的AI模型可在设备上进行预测,最大限度地减少对互联网连接的需求,同时延长电池寿命。...具体来说,Myriad 2包括(1)用于专用成像和计算机视觉任务的硬件芯片,(2)十二个128位流混合架构矢量引擎(SHAVE)处理器内核,可加速处理核心的矢量数据处理。...系统。...它支持UBS3 Vision协议(一种基于USB的图像处理设备协议),它采用GenICam标准,工业相机的编程接口,可选择的感兴趣区域,以及像素合并(一种降低噪声并提高帧速率的技术)和8位和16位原始像素格式

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    2021腾讯犀牛鸟精英工程人才培养计划课题介绍(下篇)

    本文推送计划中后四个课题内容: 课题五AI模型推理加速系统化工程; 课题六基于WeMap的地图服务开放平台; 课题七量子EDA工具; 课题八高中数学学科自动解题。...课题5 AI模型推理加速系统化工程 (地点:深圳) 课题简介 本课题集中于研究并引入业界先进的AI模型推理加速技术,致力于构建完整的模型加速落地方案。...主要涉及AI模型算法基本原理、模型推理加速技术、运算算子优化、CPU/GPU等硬件加速技术、系统工程设计等领域。...工程人才计划旨在以产业真实项目为牵引,在校企导师指导下,模拟产业研发场景,组建学生研发团队,通过持续深入的挑战进阶式课题目标达成,培养学生系统性思维,拓展前沿技术视野,提升团队协作水平、解决复杂问题等核心创新能力...课题(七)——自然语言处理 课题(八)——视觉及多媒体计算 课题(九)——信息检索与推荐系统 课题(十&十一&十二)——智慧城市、数据库、信息安全技术 了解犀牛鸟精英计划更多详情: 2021腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划

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    英伟达再发边缘AI计算设备:仅信用卡大小,性能比TX2强15倍

    晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英伟达最近发布了Jetson Xavier NX,这是一个用于在无人机、汽车和机器人等边缘设备上的AI系统模块。...Jetson Xavier NX的大小仅相当于一张信用卡,可以为AI工作负载提供21 TOPS的算力,而功耗最高仅为15瓦。 ?...显示:(2x) DP 1.4 / eDP 1.4 / HDMI 2.0 a/b @ 4Kp60 PCIe:(2x) PCIe Gen 3控制器, 5路 | 1×1 + 1×1/2/4 深度学习模块:NVIDIA...输入 机器学习性能 与全尺寸Jetson AGX Xavier相比,Jetson Xavier NX的应用场景主要是小型商用机器人、无人机、高分辨率传感器、光学检测、网络录像机、便携式医疗设备以及其他工业物联网系统...因此,对于推理任务,Jetson Xavier NX比Jetson Nano和Jetson TX2产品要快得多。 ?

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    清华大学周伯文教授:从原则到实践解读多模态人工智能进展与可信赖AI

    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。...模型内部,在 MRC 任务给出答案支撑事实;模型外部,在 QA 任务中给出答案的推理过程,通过推理过程自洽性提高准确率。...比如在工业界,要做一个可信赖 AI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

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    漆远:小数据学习和模型压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

    “于是我们就在CTR预估上采用了这个系统。因为这个系统只要能提升1‰,就有很多收益;提升1% 的收益就更多。...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11接电话非常繁忙。...基于加强学习的对话系统 “其实在对话系统没有很多数据的情况下,一开始你很难做加强学习,有可能你就只能做一个规则技术。...推理和知识图谱 很多问题需要你做推理,如果A发生了,到B,B发生,回到C,你怎样把推理过程做好?今天,大家做了很多深度学习,比如说一个文本里面,A会导致B的发生,你把这个相关的答案找到。...大家能不能真正有一套机制,能有推理的功能?这其实既有理论上的价值,更有商业上的价值,巨大的价值。

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    清华大学周伯文教授:从原则到实践解读多模态人工智能进展与可信赖AI

    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。...模型内部,在 MRC 任务给出答案支撑事实;模型外部,在 QA 任务中给出答案的推理过程,通过推理过程自洽性提高准确率。...比如在工业界,要做一个可信赖 AI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

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    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]...建设智慧城市,对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合,提升城市可持续发展能力具有重要意义。相较于政务信息化阶段,本阶段是政务网络化,“整合”、“协同”、“互联”、“云化”、“智慧”是其关键词。...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。

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    明年1月,推高CPU人工智能算力天花板

    新一代深度学习加速技术前来解题」 双十一的余温尚存,双十二的预热就已经开始了。 大脑告诉我:不能再买了,而手却忍不住加满购物车。...人工智能迎来第三次浪潮后,以深度学习为代表的AI已经进入应用阶段。而深度学习 AI 需要进行大量矩阵乘法以训练神经网络模型,并利用推理将这些模型应用于实际任务。...也就是说,深度学习分为训练和推理两个阶段,而推理则是推动AI大规模走向落地的关键。 训练深度学习模型可能需要数小时或数天的算力。...在此背景下,硬件架构将成为AI落地的重中之重。 而做大规模推理,CPU平台具有较大优势——用户学习门槛低、部署速度快等,在类似推荐系统的应用中,CPU也担当着算力支撑,那么如何提升CPU的AI算力?...Boost),已经将这一提升路径充分实践并拉高优化天花板:从第一代至强可扩展处理器引入的AVX-512——中低端型号每核心配备1个FMA单元、高端型号每核心配备2个FMA单元,到代号Ice Lake-SP的路第三代至强可扩展处理器将此类配置扩展到全系列产品

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