过去一年里，AI领域迎来了前所未有的变革。 大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。...但在AI使用上，众多中小企业乃至个体开发者普遍遇到算法薄弱、价格昂贵、独立开发难度大、服务支撑滞后等系列问题。 如何打破企业AI到普惠AI的鸿沟，让更多普通的中小企业，甚至从业个体拥抱AI？...本次新春大促，腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品，从语音识别到语音合成，从AI绘画到数智人，从人脸核身到人脸特效，从文字识别到机器翻译，再到腾讯同传等，每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...腾讯云新春大促AI会场特设两大专区： @首单专区：新用户购买，限购1次，最低0.4折！ @特惠专区：不限新老用户，最低1.5折！...更多腾讯云AI产品新春大促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单！
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...构建AI大模型生态系统 面对AI大模型的时代浪潮，除了本次新增的推理部署特性，针对现有大模型训练方案并行维度有限、效率不高、通用性差、部署困难、缺乏维护等痛点，Colossal-AI通过高效多维并行和异构并行等技术
京东物流超强仓配体系，特别是在电商行业中独有的仓储系统，在其中起到了决定性的作用。...当前京东的库房已经遍布全国，京东仓储管理系统（简称WMS系统）是最核心的生产系统，涵盖了从入库，复核，打包，出库、库存和报表等等环节。...而作为系统最后端的数据库，不仅仅承担着存储数据的任务，还是系统可用性的最后一道防线，如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用，直接决定了库房生产是否能顺畅进行。...但是随着业务规模的增长，全国各地库房建设日益增多，数据量也与日倍增，而对系统的高性能和高可用的要求却越来越高，如何在现有架构模式下，还能保障系统的高效稳定运行，故障及时恢复，都对仓储系统的运维带来极大的挑战...四、故障自愈 仓储数据库故障自愈系统主要解决两个问题，一个是故障的自动切换，一个是组件的自动恢复。系统功能图如下所示： ?
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。
以史为鉴，引领第一次工业革命的是蒸汽机，当它演进成为内燃机并开始普及时，第二次工业革命的颠覆者——电能本身以及与它相关的各种设备正处于初创期，而在电力设备走向微电子的迭代革新时，各种燃油引擎还在持续改良和普及中...所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...因此，英特尔就祭出了一款增强型的“减（量）重（化）神（工）器（具）”，可以让一个十亿参数的大语言模型瘦身3/4，增强其准确性，还能有效地提升大模型在英特尔®️ 平台上的推理性能。...这便是英特尔“软硬一体”打法在大模型应用上的直接体现了。而且硬件还不再仅限于CPU，更是有可在训练和推理性能上都可与GPU比肩，在性价比上馋哭大家的Gaudi®️ 。...英特尔的“加速之道”不仅是让技术更快落地和普及，更是要以用促用，以用促新，以用促变，为下一世代的技术变革埋下伏笔。 那么英特尔这条路上是否有一个终极目标？
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。
AI System AI系统对大模型的影响有多深？要回答这个问题之前，不妨从下面这个问题开始入手思考。...因此，我们正在迈进 AI 系统开始影响和决定大模型的发展方向的时代。...客观地预测，未来大模型算法研究也必然朝着 AI 系统的方向去探索：稀疏化（Sparse）将会是今明几年内，学术界和工业界主战场，训练速度每提升 5%，都将节省上千万人民币的训练成本，并在大模型竞赛中占据优势地位...- 新设计的网络模型结构算法如何训练和如何推理？因此，如果你是一个想在大模型时代有所建树的系统研究员，不同 AI 系统将会是非常吃亏的事情。...可以说，AI系统已经成为了大模型研究中不可或缺的重要力量。因此，对于AI系统的深入研究和应用，对于推动大模型研究的进步和发展具有十分重要的意义。
他认为，在这轮生成式 AI 大模型的驱动下，数智商业技术将进入 2.0 时代，其中知识驱动、逻辑推理和创造性将成为明显的特征。...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...在这种新的趋势下，阿里妈妈立足知识驱动、逻辑推理和创造性三大方向，通过生成式 AI 大模型等领域的技术探索和研究应用，形成领先的全栈式技术体系，将最前沿的 AI 技术应用到多样化商业场景中来。...这里我要谈一谈阿里妈妈的 AI 技术产品 —— 万相台，从媒体流量变现切换到商家经营需求视角，通过 AI 技术在全域流量上最大化满足商家拉新、上新、大促等不同营销需求，助力生意增长。...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。
“十节甘蔗”示意 通过上面的讲述其实是想要说一件事，如果单纯字面上说电商大促备战是没有意义的，针对不同环节的“甘蔗”，整个电商大促中重要性不同，所以电商大促备战中，需要明确自己的系统在整个业务链路中的位置...2.2 电商平台下的系统链路划分 基于上述内容，可以基于营销、交易、仓储、配送、售后来划分京东零售整个系统的业务链路环节初步划分，从大促活动来看营销是吸引流量、聚集流量、进行流量转化的手段，属于整个大促活动的核心环节...（2）产研测团队的系统需求保障情况，比如大促前期和中间上线的需求，上线情况和需求收益达成情况。...，结合大促预期目标对于系统应用有个合理的阈值和水位管控。...本文从（知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长）的6个环节，详细阐述了电商大促系统的高可用保障思路。
在上期，我们提到了NVLink技术能够为GPU之间提供高速低时延可靠的数据通道，两块GPU之间可以通过NVLink互通。
Mellanox掌握了两大黑科技：InfiniBand，RoCE。 实际上，这二者都是RDMA传输的载体。...以太网与Token Ring的一大差异，就是没有内建这种Credit机制，在传统的以太网中也无法避免这种数据包丢失。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。...ECN是在交换机检测到缓存超过水线时，在发送的数据包中增加ECN标志，而最终接收数据的操作系统协议栈检测到该标志，就直接向发送端反馈（反压），要求发送端降低发送速率，从而彻底解决拥塞问题，避免拥塞恶化。...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。
腾讯AI Lab总监杨巍在会上发表了主题为「人工智能辅助诊疗系统面临的三大技术挑战」的演讲，介绍了腾讯在医疗AI方面的工作和思考，以下为演讲全文—— ?...早在1972年，利兹大学就开始研究将AI应用于胸部疼痛的辅助诊断系统。...2017年8月，腾讯 AI Lab 联合腾讯觅影发布了一些医疗AI相关的产品。 ? 今天，我想谈的是人工智能辅助诊疗系统中三大技术难点。我们知道，医生在诊疗过程中有三个非常重要的能力。...这三个能力对应着AI技术在辅诊中面临的三大挑战：医学图谱的建设、诊断模型的建设以及问诊模型的建设。 ? 第一大挑战是医学图谱的建设。...AI技术在辅诊中的第三大挑战是问诊模型。前面的诊断模型有一个假设，即假设医生能够很好地搜集到关于病人的所有信息。
，充分考虑落地应用的全流程问题；第三是要有开放的生态，以生态促创新。...最新版的飞桨全景图包含技术、场景、生态三大领域的六大全新发布，旨在夯实工业大生产强大底座，加速 AI 规模化落地。 这次 WAVE SUMMIT 的所有发布，都折射出百度对人工智能新发展趋势的思考。...此次飞桨大模型的架构升级可以概括为「3+1+1」，即三类大模型 + 一套工具平台 + 一个生态系统，并发布了 10 个新的大模型，其关键词是「产业级」和「知识增强」。...这些 API 可以让开发者低门槛享受大模型带来的收益。 一个生态系统 在扫除了种种障碍之后，百度的文心大模型已经在保险、银行、农业、工业、生物医药、搜索引擎等多个领域得到了应用。...与此同时，深度学习平台的工业大生产特征也越来越显著。王海峰表示，「基于飞桨平台，人人都可以成为 AI 应用的开发者。」
系统有四个服务 A、B、C、D，A 调用 B，B 调用 C 和 D。其中，A、B、D 服务是系统的核心服务（像是电商系统中的订单服务、支付服务等等），C 是非核心服务（像评论服务、审核服务）。...C 就有可能因为无法承担这么大的流量，导致请求处理缓慢，进一步会让 B 在调用 C 的时候，B 中的请求被阻塞，等待 C 返回响应结果。这样一来，B 服务中被占用的线程资源就不能释放。...绕开限制逻辑：比如系统针对短时间内反复下单的用户将进行限制，这个逻辑针对压测流量需要放开。
为此，百度提出了支撑大模型落地的三个关键路径： 一是要建设更适配应用场景的模型体系。 二是提供更有效的配套工具和方法，充分考虑落地应用的全流程问题。 三是打造开放的生态，以生态促创新。...开放生态促创新 在生态系统搭建上，文心大模型共创共享飞桨生态，同时为促进大模型惠及最广泛的行业与人群，新发布基于文心大模型的创意社区——「旸谷」大模型创意与探索社区。...文心大模型的训练、推理都依托深度学习平台的支撑，同时，大模型作为飞桨平台中产业级模型库的重要一员，成为了飞桨平台支持AI创新必不可少的能力。 说回到模型上来，大模型可谓是成也「大」，难也「大」。...让技术赋能产业，让AI助推工业大生产 伴随中国人工智能走进产业规模化应用的「深水区」，百度在大模型上搭建了适配场景需求的体系，提供全流程支持应用落地的工具和方法，建设激发创新的开放生态。...此次百度首发行业大模型，就是探索出一套行之有效的大模型产业落地打法，让大模型「能用、可用」，规模化落地价值显现。 让企业和生产机构成为真正主体，把新技术引入和吸纳进来，极大助推工业大生产。
这张导航图是基于去年发布的推理部署导航图升级而来，目的就是为AI 产业应用落地提供从开发、训练到推理部署的全流程智能导航。 其次，百度飞桨推出了一个产业模型选型工具。...这也就迈出了通过预训练大模型来降低AI门槛的重要一步。 而在去年，吴甜在峰会中则是提出企业AI应用三阶段：AI先行者探路、AI工作坊应用、AI工业大生产。...与此同时，在同年的12月份，文心大模型也随之正式亮相。 …… 从百度走了三年的这条路来看，一个大的BGM便是“AI工业大生产”，而主旋律可以说是“降低AI门槛、应用落地”。...而刚才我们提到的10个新大模型、1个配套工具平台和1个生态系统，正是此“解法”的具体内容： 首先，是建设更适配应用场景的模型体系，包含学习了足够多数据与知识的基础大模型，面向常见AI任务专门学习的任务大模型...其次，是要有更有效的工具和方法论来让大模型发挥作用，充分考虑落地应用的全流程问题。 最后，是要有开放的生态，以生态促创新。 若是归结为一句话，或许可以是“框架打出去，模型用起来”。
要说AI大模型哪家好，大家都会异口同声的回答：“ChatGPT”，作为OpenAI旗下最给力的产品。现如今的模型版本应该说是“GPT-4”。...在前两天它还是全球最强大的AI模型，可现在却被刚刚发布的Claude 3超越了。 说起Claude 3不得不提同样大火的Claude。...Claude 3是 Anthropic 公司发布的新一代 AI 大模型系列。...Opus测试的准确率更高达99%，全面超越所有长文大模型 亮点3： 新增多模态能力，视觉能力和GPT4持平。 亮点4： 多语言沟通能力，比如日语、西班牙语等对话性能高于GPT4和Gemini。...• 减少拒绝：与前几代模型相比，Claude 3模型在处理接近系统警戒线的提示时，拒绝回答的可能性大大降低。
华为将正式发布鸿蒙4车机系统、多模态交互等领域实现突破近日，华为官微宣布HarmonyOS4即将登场，计划将于8月4日发布。据悉，鸿蒙4将在车机系统、多模态交互等领域再次突破，更深度融入AI技术。...而此次，鸿蒙4也有望搭载时下火热的AI大模型技术，并进行突破性升级。一位华为工程师向记者透露：“华为云已经推出了盘古大模型，HarmonyOS应用领域的基础底座搭建中已经运用了AI大模型。”...推理场景下，原有的模型迁移到昇腾AI云服务后，其AI推理性能比业界主流提升了30%；同时在大模型训练场景下，训练效能已经达到业界主流GPU的1.1倍，为客户训练大模型带来更优选择。...《工作方案》提出，以家居产业高质量发展行动为抓手，从供需两侧同时发力，着力优供给、促升级、扩消费，以高质量供给引领带动家居消费。...行业首次：吉利将发布全栈自研的全场景AI大模型消息称，吉利集团CEO淦家阅在公司内部经营工作大会上提到，吉利汽车将在今年下半年，发布全栈自研的全场景AI大模型，如果消息属实将是行业首次。
Deco 经过 618 大促的初步验证，随后不断升级打磨，在正在火热进行的双 11 个性化会场研发中已经广泛投入使用，覆盖 90% 左右的大促楼层模块，为业务研发带来 48% 左右的效率提升。...比如在一些大促设计稿上，复杂背景图的设计可能是在一个图层组下由若干个矢量图形组成（如下图），如果原封不动地将这些图层导出，会给布局带来很多复杂度和不确定性。...为了确定每个节点的语义，我们需要组合一系列的规则对现有的事实（样式、位置等信息）进行推理，而同时，经过一些规则推理后又会得到新的事实，又需要经过其他规则推理之后才能得到最后确定的结果。...所以，这是一个基于规则推理的推理系统，我们可以通过实现一个正向链的推理引擎，来帮助我们进行推理决策。...图19 组件识别映射效果 目前，我们已经完成了大促业务组件库的训练，可以精准地识别定位设计稿中的大促组件。
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