然而，由于所有的FL任务都假设有很强的数据相似性，因此FL仍然不能适应工业环境。这在机器类型、操作和环境条件变化的工业机器数据中很少发生。 因此，我们引入了一个工业联合学习（IFL）系统，支持在具有足够数据相似性的连续评估和更新的FL学习任务队列中进行知识交换。 原文作者：Thomas Hiessl 原文地址：https://arxiv.org/abs/2005.06850 工业联合学习需求与系统设计.pdf
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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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
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。
神经网络可以在多大程度上系统地解释符号事实？有证据表明，大型的预训练语言模型（LM）具有一定的推理能力，但是这种能力很难控制。 在这项工作中，我们提供了第一个证明，即可以训练LM以结合隐含的，预训练的知识和显式的自然语言陈述来可靠地执行系统推理。 为此，我们描述了一种自动生成用于教授模型新推理技能的数据集的过程，并证明模型学习了有效执行推理的过程，其中涉及隐含的分类学和世界知识，链接和计数。 最后，我们表明推理的“教学”模型在训练分布之外得到了广泛推广：它们成功地在单个示例中组合了多种推理技能。 我们的工作为通向开放域系统铺平了道路，该系统通过与可以通过添加简单自然语言语句立即纠正模型的用户进行交互来不断改进。
那么让我们来看看人工智能的实施阶段，如果我们不知道人工智能采用的流程，我们将永远不知道问题出在哪里。 第五个话题，我要和大家分享的是带有AI推理引擎的AOI的硬件系统。 如左图所示，在POE阶段通常使用一个带RTX GPU卡的工业电脑把控制系统和推理系统放一起，因为非常简单，但是对于生产线中，AI推理与控制系统分开是非常重要的，因为你除了GPU卡外，还会要添加POE卡、 但是，你看到右边的图，我们可以使用Jetson Xavier系统作为推理引擎，与机器控制系统分离。 其次是灵活性，有时单个 RTX GPU 的性能无法达到客户的要求，但多 GPU 服务器解决方案的成本仍然很高，通过将多个带有以太网的 Jetson AGX Xavier 连接到 AI 机器，系统可以灵活性地扩展推理性能
数据在哪里，计算就应该在哪里，人工智能也正逐步向边缘迁移，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通AI的最后一公里。 比如园区里面随处可见的智能摄像头，进行人脸识别，车牌识别；家里面的智能电视，智能音响；工业领域里面的无人机进行电力线路智能巡检等等，边缘AI正在极大的提高了我们的生产生活效率。 联合推理: 针对边缘资源需求大，或边侧资源受限条件下，基于边云协同的能力，将推理任务卸载到云端，提升系统整体的推理性能。 2）LocalController：实现增量训练、联邦学习、联合推理特性的本地闭环管理。数据集和模型管理的本地控制，AI任务的状态同步等。 3）Lib：给应用提供边云协同AI特性接口，用户基于该Lib实现边云协同的训练、聚合、评估和推理。
跨模态感知推理表达 作为首位上台演讲的嘉宾，京东 AI 平台与研究部 AI 研究院常务副院长何晓冬博士带来了主题为《多模态智能：语言和视觉的感知、推理及表达》的演讲。 为了模拟推理，他们做了一个基于多重关注神经网络的系统，主要涵盖四个模型，语言模型、图像模型、多重关注模型、答案预测模型，他也进一步讲解了这些模型具体的功能以及整体推理过程。 聚焦 AI 安全热点，促进产业健康发展 聚焦 AI 安全热点，促进产业健康发展 第二位演讲嘉宾是国家工业信息安全发展研究中心副主任李新社，他主要谈到我国人工智能发展态势以及 AI 安全方面的问题 他表示，基于以上种种谈到的技术，我们探讨 AI 落地时，未来企业的发展应该是以机器智能为核心。而他也描绘了人工智能落地的过程——目标在哪里？数据在哪里？问题边界在哪里？特征在哪里？ 她接下来提到三层因果关系，即 Counterfactuals，Intervention，Association，之后，她说明了因果模型能解决目前 AI 系统的局限性，最后，她详细描述了来自因果推理的七个启发
，但是，就目前来说，AI无论在商业还是工业，其实，都是还远非“智能”，确切的说，它一直走在发展的道路上。 因此，如果智能是机器学习人，而人的推理包括了演绎和归纳两种主要的方法。 由本地的PC进行本地推理，可以在APC上插入一个AI加速器，如华为的Atlas，Hypervisor确保Windows的AI处理任务与机器本身的实时控制任务可以高速通信，这样，就可以将本地推理（如对目标的识别 、视觉缺陷的判断、路径的调整）和执行（机器人或运动控制轴）紧密结合，实现真正的全架构工业AI与执行一体化。 自动化厂商机器学习优势在哪里？
“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。 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。 PPT上显示的是三个简单的真实APP展示，展示了机器人本身是怎么来回答问题的；第二，在你没有问问题之前，不靠语音信号或者NLP输入信息，而是通过用户的行为轨迹自动判断当前可能的问题在哪里，系统会根据用户的行为轨迹做出时间训练模型进行分析 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。
机器之心原创 作者：张倩 内存不够只能割肉买 DRAM？英特尔：很多时候大可不必。 人们常说，新一代的人工智能浪潮是由数据、算法和算力来驱动的。 但实际上，还有很多工业界应用场景的机器学习或深度学习模型可以使用 CPU 与内存来做推理，例如推荐系统、点击预估等。 工业界的推理拦路虎：内存墙 在工业场景下，海量数据、高维模型确实能带来更好的效果，但这些数据的高维、稀疏特征又为计算和存储带来了很大的挑战。 毕竟像推荐系统这样的模型，隐藏层大小可能就是数百万的量级，总参数量甚至能达到十万亿的量级，是 GPT-3 的百倍大小，所以其用户往往需要特别强大的内存支持系统才能实现更好的在线推理能力。 相信如果把它换成 AI 加速能力以及内存子系统带宽和性能表现更优的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器，这种打破内存墙的效果将更加明显。
AI世界排名：北清综合前三 AIRankings排名综合过去十年的研究，以及通用人工智能、计算机视觉、机器人、机器学习、自然语言处理、认知推理、多智能体系统与模拟这八个方向的表现。 其中，共列出人工智能最主要的六个领域：计算机视觉，自然语言处理，机器学习，认知推理，机器人以及多智能体系统，再加上通用人工智能和模拟两个领域，一共八个方向。 这个量又受两个因素影响： 第一是该文章发表在了哪里，反映在上式的权重系数Pi上。 第二是看文章有几位合著者（除去学生），比方说有K个合著者，那么每名合著者就会得到K^{-1}分。 中国科学院和哈尔滨工业大学分别位列第6和第7。 认知推理 这一项的前十也没有中国高校上榜。 在认知推理这个分支下我们和美国高校还是有一定差距。 多智能体系统 很遗憾，这一项中前十还是没有出现中国高校。 往后看一点的话，第13名是清华大学。从分数上来看，和第10名的差距并不大，杀入前十指日可待。
此外，现在的智能家居系统都是基于整个APP去开发，从下载到安装，从注册用到扫码设备，然后再去进行配置，一条路走下来没有5分钟也有15分钟。 另外，腾讯连连还能兼容不同品牌的智能终端，进而实现了从专业做冰箱的企业那里买冰箱，从专业做电视的企业那里买电视，然后用户只需要用自己的微信就能一键进行控制。 至少在MIM技术的外观AI检测系统上，腾讯云的技术已经处在行业最领先的水平。 此外，腾讯云智能还为开发者提供了一套完善的平台和工具，不仅降低了门槛，而且简单易用。 还以工业场景为例，其实传统工业IT主要是基于机器视觉的方法做盲测，比如说长度、宽度，这相对来说是原来的机器学习比较容易去解决的。 智能生态层，聚焦消费互联网、产业互联网及可持续社会价值创新三大方向，面向金融、工业、教育、医疗等各行业提供了超过90种全套智能化解决方案。
随着工业智能化的迅速发展，视觉 AI 缺陷检测技术已逐步成熟并得到广泛应用。 这些设备或系统处于不同的网络环境中，如生产网、办公网或者云平台等，需要构建一条信息通道打通各个设备和系统之间数据交互壁垒，进行相关数据的全面感知和采集，才能实现基于视觉 AI 缺陷检测和其他生产、业务数据的大数据分析 「云」设立在厂级信息中心或集团的总部，掌握总体管控的功能，还可根据实际生产需要，选用合适的模型进行集中训练，再将训练好的模型发布给 「边缘」进行就近推理，并接收其返回的推理结果进行存储、管理；「边缘」则设立在工厂内每条生产线上 图片EMQ 视觉 AI 缺陷检测解决方案针对工业领域视觉 AI 缺陷检测场景现状，EMQ 通过云原生技术以及云边协同架构提供了完整解决方案，实现对视觉 AI 缺陷检测图像流及海量工业设备数据在「产线-工厂 通过 EMQ 的这套方案可以构建完整、自循环的云边一体 AI 模型训练流程：边缘端的图像流实时汇聚、持久化到云端，云端 AI 及时进行模型训练并周期性优化算法模型发布到边缘端，同时实时汇聚、持久化新模型推理结果
工业界讲究稳定性，在稳定的技术上讲究速度和计算的资源消耗程度，然后才是准确性。 CSDN：目前来说，您主要的精力是抓什么？ 比如你要找到一个埋得很深的城市服务，打车，买电影票，你对助理一说，就完成了。这个是我们比较关心的方面，涉及到很多机器学习，自然语言处理，对话技术，知识图谱还有推理能力。 漆远：金融大脑的核心能力就是推理，推理是一个核心问题。从推理到决策，怎么能够保证它是一个系统化的风险刻画，而不是单个的单点的刻画。 但金融里面很多是一个网络结构，是一个系统。 这与大家平时外面听得比较多的图像识别不太一样。 CSDN：智能助理，从您开始创立到现在，已经到了什么阶段，取得了什么实质性的效用呢？技术难点在哪里？ 一个是物理上非均匀态的物理学和机器学习的结合； 第二个是非均匀动态变化系统和机器学习的结合，我们叫动态系统； 第三个是博弈论和机器学习的结合。
事实上，数十年以来人们在日常生活的方方面面都会使用到 AI。从智能手机上的语音识别，房间清扫机器人，再到提醒你会议召开的虚拟助手，AI 已经证明自己是信息、学习、推理、计划和交流的重要提供者。 谷歌把深度学习用于语音和图像识别算法，亚马逊使用它来确定客户接下来想看什么或者买什么。 AI 影响我们的三种方式 AI、机器学习和深度学习可以组合在一起运用，从而帮助企业发展得更智能，更好，更快。 工业革命使我们从大规模生产转向自动化。从第一批机器人在生产线上工作以来，已经有半个多世纪了。如今，被称为工业 4.0的制造通过运用 AI、机器学习和物联网将变得更加智能。 制造业不是使用 AI 的唯一例子; AI 影响着市场的各个领域，用来解决复杂的业务问题。 例如，许多大型金融机构已经通过投资 AI 系统来协助其投资实践。 《美国银行家日报》的一篇报告指出，财富管理公司BlackRock的 AI 引擎 Aladdin 如何帮助制定投资决策; 同时该公司还将该系统提供给客户，已有近3万人使用该系统。
一个行业要形成工业化体系，需具备三要素：能源、动力转化系统、基础设施。最后一个要素具体指玩家群体和游戏市场，国内规模已十分庞大。相比之下，能源、动力转化系统要素仍在高速发展。 一． “动力转化系统”：游戏营销走向精细化 在游戏研发工业化过程中，游戏营销工业化在同步进行。作为“动力转化系统”的一部分，将“能源”转移给消费市场。 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？
莱迪思数据是 DeepDive 系统的商业化，使用 AI 推理引擎来获取非结构化的“黑暗”数据，并将其转化为结构化（且更可用）的信息。 莱迪思数据使用 AI 推理引擎来获取非结构化的“黑暗”数据，并将其转化为结构化（且更可用）的信息。有消息源称收购价格约2 亿美元。 “从黑暗数据中提取价值”的系统。 这一系统的应用会是多方面的，可用于国际警务及侦破如人口贩卖之类的案件、医学研究以及整合及分析古生物研究，还可以通过创建更有用的数据源来帮助训练 AI 系统。 我们的猜测是，这一定是围绕着AI的 。据知情人士称，Lattice已经“与其他科技公司探讨如何加强他们的 AI 助手”，包括亚马逊的 Alexa 和三星的 Bixby。
今天上午，我围绕5个方面进行了演讲，分别是计算力、AI推理加速、AI城市、自动驾驶和自主机器及处理器。我们现在不再多谈。（详情可见昨日报道） 欢迎大家提问。 上午大家都看到了演示，在电视连续剧《权利的游戏》中，我们就可以直接用GPU完成视频解码，然后进行推理，进而实现搜索。 提问：AI领域学术界和工业界的差距似乎在逐渐拉大，NVIDIA在工业界布局很多，学术界方面有什么思考吗？ 第一，如果特斯拉与其他的厂商合作做了自动驾驶芯片，你还买不买特斯拉？第二，NVIDIA投资了图森、景驰这样的自动驾驶公司，这与跟他们合作有什么不同？ 黄仁勋：我当然还会买他们的车。 因为这是软件定义的车，未来十年一定会成本大幅降低，每一个部件都可以是独立的系统，各个功能都会是软件定义的，软件很棒，没有污染，也没有排放，我爱软件。
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