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。
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。
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
机器之心报道 编辑：杜伟 看阿里妈妈如何在数智商业技术新时代把握生成式大模型引领的这股 AI 浪潮。 2023 年已经过半，可以说是属于生成式 AI 大模型的一年。...数智经营技术从 1.0 进入 2.0 时代 阿里妈妈做好了准备 大家知道，自去年 12 月底至今，一波以生成式 AI 大模型和 AIGC 为代表的 AI 技术浪潮正在深刻影响着未来的技术走向，学术界和工业界都在关注相关技术的发展...为了支持多模态模型的高效训练，阿里妈妈技术团队研发了基于 MDL 训练框架和 AiLake 存储系统的大规模多模态训练平台。...智能拍卖机制决定了流量资源分配给哪些广告主以及扣多少钱，其本身也是一个可决策问题。...我认为现在也是学术界和工业界更加紧密联系的一个契机，双方通过产学研等合作方式，可以实现从 AI 理论到工业实际应用场景的落地。
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。...说一下Jetson Xavier的优势： 首先是可扩展性和稳定性，RTX GPU 只有一年的产品生命周期并且不是为工业应用而设计的，这可能会导致一些缺点，制造业很注重产品的生命周期，客户希望复制成功的解决方案以扩大生产...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
融合了腾讯自研的AI超大规模预训练模型「混元大模型」，和TNN开源推理框架，面向客户输出数据处理、模型训练、应用及推理加速等多维度服务，显著降低AI开发门槛、提升研发精度和效率。...，TI平台的标准化程度也受到行业内一致肯定，过去一年通过信通院，电子四院等权威机构的多项AI平台认证，并主导制定了多项AI开发平台相关的标准。...过去一年腾讯云智能在工业AI质检场景实现全面落地，打造超过10个细分领域外观检测的解决方案，年累计交付超过100台外观检测设备，单一客户累计完成超过2000万件产品外观检测。...当然腾讯云智能今天取得的所有成绩都离不开我们的生态合作伙伴，过去一年我们联合合作伙伴做出不少成功项目，成绩斐然；在此我们也呼吁更多合作伙伴能够加入到腾讯云智能的生态中，一起助力传统企业工业AI质检效能提升...媒体内容中台通过内容入库标准化，流程编排配置，跨模态智能检索，智能生产工具等，量身打造了为内容汇聚和智能生产服务的完整系统，帮助融媒企业完成数字化转型及协同办公平台的构建，形成以智慧AI能力为驱动、内容中台为驱干
漆远表示，蚂蚁金服今年的两个关键词，一个是“开放”，一个是“AI”。 在此次演讲中，漆远从风控系统、智能助理、定损宝等产品案例出发，全面介绍了蚂蚁金服产品背后的 AI 技术。...机器学习平台 下面第三个讲机器学习平台，这是我们团队在阿里第一年开始做的工作，后来在蚂蚁继续和阿里集团合作开发。现在它是阿里和蚂蚁金服使用最广泛的大规模机器学习平台。...根据很多张图片，最后我们要做预测结果的综合，综合以后我们做数据决策辅助，这要打通车的原件数据库来分析，假如这个部件坏了多少钱。...今天我觉得学校可以和工业界合作，工业界有更多的数据，更大的问题更难的挑战，不仅应用技术还可以发展技术，今天介绍的只是一部分的技术，我们还有没有发布的技术。...另外，比如说怎样处理有噪音与不确定性的推理，专家系统是从逻辑推出来的，但是它不能handle真实世界里的噪音和异常情况，今天讲的Graph Emedding是一条路，但不是仅这一条还有其他的方向。
在现场，科大讯飞消费者BG总裁于继栋还列举了柔性机械臂的例子，在赋予机器人超脑平台AIBOT之后，新增了AI+深度视觉、AI+运动控制等能力，从而能快速应用工业质检、商业服务、远程超声、柔性生产等场景当中去...此外，知识推理的另一个重要研究方向，也就是如何实现推理过程的可解释性，科大讯飞将传统符号推理系统与深度强化学习相结合，得出一套在类人答题领域正确率显著优于传统推理系统的框架。...首先，是讯飞开放平台在过去一年的发展情况—— 讯飞开放平台开放的AI产品及能力，从去年441项增长至今年513项； 生态伙伴数从400万快速增长到超500万，年增长率超30%； AI服务调用年增长率达到...接下来，看看刘庆峰披露出的过去一年内，讯飞生态的其它数据。 其一，是虚拟人交互平台资产增加。 一方面，科大讯飞基于AI虚拟人交互平台，开放平台合作伙伴生态。...综合多个数据，不难看出AI生态已经渗入各行各业，为生活和工业场景所熟用。 给出这一份综合答卷，刘庆峰表示，随着发展深入，AI在感知能力、理解能力、表达能力、运动能力方方面面，都需要承担更大的任务。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一年时间，对于一家芯片企业来说意味着什么？ 在去年的世界人工智能大会（WAIC 2021）中，一款中国最大AI芯片引发轰动。...而在与训练相伴相随的推理领域，燧原科技也已于去年12月完成了相应的大动作： 发布推理芯片邃思2.5 发布推理产品云燧 i20 至此，燧原科技成为了国内首家云端人工智能训练和推理产品迭代到第二代的科技企业...纵观燧原科技的产品研发时间线，让人不由好奇，一年过去了，在今年的WAIC上，燧原科技会有什么新动向吗？ 回答这个问题之前，让我们先来快速了解一下燧原科技的云端产品。...其所面向的是数据中心，涉及的训练场景包括互联网、金融、教育、医疗、工业及政务等。...据了解，这项技术专门是为训练加速集群而研发，可以提升单机多卡和多机多卡系统的可扩展性。 如此一来，不论是面对小型、中型亦或是超大规模的深度学习训练场景，云燧T系列产品都可以做到灵活部署。
2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。...现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。...传统来看，一个大卡车运营20个小时，需要两个司机，成本一年24万。而未来使用了无人驾驶技术之后，每年只需要硬件分摊成本2.8万，而且实际上一大部分还是我们自己本身的利润。...假如说你要卖一个无人驾驶系统给一个主机厂，他会想我的客户会不会去买、有什么需求，更何况这些实际需求设计并不是确定的。...此外，消费者的支付能力是要远弱于2B的企业，消费者会选择消费与不消费，并且假设说它为了一套无人驾驶系统而愿意消费多少钱，一、两万美金是不是合适，因为他使用率太低了，一台车使用率可能一年不到15%的时间。
作为国家经济竞争力的关键所在，工业经济数字化、网络化、智能化成为各国发展的重中之重，其中的首要任务就是推进现有工业系统向智能制造方向转变。...当AI遇到MCU 作为信息产业和工业控制的基础，MCU有着非常广泛的应用领域。MCU可以构成各种工业控制、过程控制、自适应控制、实时控制和数据采集等系统，以达到测量与控制目的。...工业MCU的智能化探索 不同于8位MCU时代，未来的MCU芯片从设计、开发到系统生态，都有着更高的要求，尤其是芯片本身的智能化升级。...于是按照设想，基于工作环境，通过诸多尝试后瑞萨电子最终推出了e-AI解决方案，即将AI整合到嵌入式系统中。...2017年7月，瑞萨电子首次公布e-AI方案，通过自家设计的e-AI翻译器把客户AI模型翻译到C语言，然后在瑞萨电子RX系列MCU里进行AI的终端推理功能；而不同于现在AI的快速发展节奏，瑞萨电子一年后才推出第二代的
整个AI圈最想知道的秘密，被老黄在PPT某页的小字里写出来了？ 时隔两年，英伟达官宣新一代Blackwell架构，为AI带来30倍推理加速。定位直指“新工业革命的引擎” 。...再用Quantum InfiniBand交换机连接，配合散热系统组成新一代DGX SuperPod集群。...老黄直言，“英伟达DGX AI超级计算机，就是AI工业革命的工厂”。 将提供无与伦比的规模、可靠性，具有智能管理和全栈弹性，以确保不断的使用。...这上面的应用都由英伟达全新推出的AI推理微服务NIM支持，可对来自英伟达及合作伙伴的数十个AI模型进行优化推理。...新的芯片和软件服务，都在不断的强调推理算力，要进一步打开AI应用部署市场。 当然作为算力之王，AI并不是英伟达的全部。
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。...推出近一年来，阿里灵杰已服务全球超过100万开发者、上万家企业，覆盖金融、教育、交通、新零售、政务、司法等多个场景领域，不断推动数据智能与产业应用的深度融合。...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。
PRIOR 全称为感知推理和交互研究，为 AI2 的计算机视觉研究团队，致力于推进计算机视觉研究，以创建能够看到、探索、学习和推理世界的 AI 系统。...他认为工业实验室的科学家转投学术界或非营利组织绝对没有错。对于一些人来说，这是自然的职业转变。...从业界到学界并拓展研究生态系统，这是一件好事。...图源：https://twitter.com/LearnOpenCV/status/1730736970136158274 这一年来，Meta 先后开源了 Llama、Llama 2 系列大模型，成为开源社区的中坚力量...像 Ross Girshick 这样在工业界积累了丰富经验的科学家进入大学或非营利机构，会为学界带来一些不一样的东西，并有可能做出更有影响力的研究。
上图的参会人数同样展示了研究前沿从符号推理转向了机器学习与深度学习。...尽管注意力近年来转移到了机器学习以及深度学习，但根据这些会议的发展趋势，我们发现仍有一小部分研究者继续在符号推理方法上进行探索。 工业 1....Monster 平台发布的一年内 AI 工作机会总数，按照所需的特定技能划分。 ? 注：一个 AI 相关的工作可能出现计算两次的情况（属于不同的类别）。...机器人进口 船运到北美和全球的工业机器人数量。 ? 船运到北美和全球的工业机器人数量增长趋势。 ? 开源软件 GitHub 项目统计 ?...解析（Parsing） AI 系统在确定句子的句法结构任务中的性能。 ? 2. 机器翻译 英德新闻互译任务中，AI 系统的表现随年度变化如下： ? 3.
本次演讲邀请了知名的十位华人专家各做 20 分钟的演讲，旨在展示华人于工业界及学术界所做出的先进研究成果。...他分享了 KDD 在学术与工业界所产生的进步，并展望了 Data Science in China 这一活动对于连接学术产业所起到的重要作用。...这三个问题，张钹院士认为目前的人工智能是没有理解的人工智能，现在的对话系统离真正的智能还很远。...杨博士认为，基于图计算的深度学习将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。...下一年的 Data Science in China 会给我们带来更多惊喜吗？让我们拭目以待。
引言 在过去几年里，初创公司和成熟的技术公司一直在宣布、发布和部署各种各样的人工智能(AI)和机器学习(ML)加速器。...在过去的一年里，新加速器的发布速度有所放缓，但定义市场和应用领域的竞争仍在继续。这种开发和部署加速器的动力是现代计算领域更大的工业和技术变革的一部分。...这种开发和部署加速器的动力是现代计算领域更大的工业和技术变革的一部分。 下图展示了这种端到端人工智能解决方案及其组件的架构概述。在图的左侧，结构化和非结构化数据源提供了实体的不同视图。...现代计算机系统是这个系统的基础。摩尔定律的趋势已经结束了，还有一些相关的定律和趋势，包括德纳尔标度(功率密度)、时钟频率、核心计数、每个时钟周期的指令和每个焦耳的指令(库米定律)。...神经网络训练与推理——正如前两次调研中所解释的那样，该调研侧重于用于推理的加速器和处理器，原因有很多，包括国防和国家安全AI/ML边缘应用依赖推理。
在现实中，要想成为有水平的侦探，既要有强大的逻辑推理能力，也要有近乎过目不忘本事，找到证据的蛛丝马迹。 不过在AI时代，你只需掌握一项技能即可——那就是一举将人工智能推上浪潮之巅的深度学习算法。 ?...本期实战营除了有百度AI技术生态的领头人前来揭秘百度深度学习框架PaddlePaddle在企业生态中都有哪些动作，更有百度的7年视觉技术专家工业应用实战案例拆解，4年CV从业经验的百度深度学习认证布道师...第三弹：报名更有豪礼随机送，巨巨巨巨巨超值 如果你在图像领域工作一年以上，了解目标检测算法并且在公司有或者即将有应用场景落地的人员，那就非常适合这个课程。...更让人激动的是，还有很多boss隐藏在幕后——来自百度AI技术生态的行业专家组成的AI行业落地咨询团。...智慧零售、企业服务、商业地产、城市文旅、新新工业，不同的行业都配备了落地专家等你咨询；精准场景推荐系统应用、工业质检、地块分割等也有精准的业务合作现场交流。
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