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。
四年一度的世界杯又来了，作为没什么时间看球的码农，跟大家一样，靠买买足彩给自己点看球动力和乐趣， 然而总是买错球队，面对各种赔率也不知道怎么买才划算，足彩是不是碰大运的？...赌场中著名的输后加倍下注系统（Martingale）便是利用此心态的实例：赌徒第一次下注1元，如输了则下注2元，再输则变成4元，如此类推，直到赢出为止。...我们只要知道正EV情况下我们才应该买足彩就好。 足彩赔率推导及返还率推导 ? 买足彩如何获利的呢？...足彩的赔率又是怎么计算出来的呢？其实是根据胜率和返还率倒推的。 首先需要了解返还率这个指标 。...代码git地址：https://github.com/sgp2004/world_cup_AI 参考文献 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26929562
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
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。...该系统还能帮助用户做出投资决策。 你应该怎么做？ 使用 AI 需要高度专业化的技能。因此人们必须把 AI 与如何有效地运用于私人或公共部门联系起来。...随着 AI、机器学习和深度学习的不断发展和成熟，每个企业都应该开始尝试这些技术，从而让公司发展得更智能、更好、更快速。那么你该怎么做？ 首先应该从业务策略开始。
| 导语 最近，Nature发表了一篇关于深度学习系统被欺骗的新闻文章，该文指出了对抗样本存在的广泛性和深度学习的脆弱性，以及几种可能的解决方法。...深度学习在现实生活中的应用越来越广，然而越来越多的例子表明，深度学习系统很容易受到对抗样本的欺骗。那么，AI到底是怎么“想”的？为什么这么容易被骗？...2）设计模型更加关注图像整体结构，而不是纹理特征获得更强的鲁棒性 如Nature新闻中指出的，DNN和符号AI的结合，加入结构化的规则来融合整体的结构信息。...learned by each neuron in deep neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1602.03616, 2016. 14、https://ai.googleblog.com
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。...这里面的技术难点包括推理，对知识库的理解、知识图谱的构建等。 CSDN：目前在工作上，有什么问题是想解决还没有解决的？ 漆远：怎么把公司的长期目标分解成一个短期的算法指标，这个还需要思考。...深度学习怎么推理，是一个技术难点。怎么从这个知识点推到下个知识点，下个知识点推到下下个知识点，这个其实并不容易的。 因此在我们行业应用，这绝对是第一次。
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。
还有一个进展就是工业界持续推进相关研究，比如QA系统，搜索系统等。 ? 数据图谱？知识图谱？ 吴信东首先对知识图谱的认识问题做出了纠正。...杨红霞对此表示认同，她认为，就像人是基于自身足够的知识做出判断，做任何认知推理必须要有底料。当然大脑推断是很复杂的，现在的算法还没到那个层次，但不管怎么样，知识储备都是需要的。...吴信东说，这个过程是反AI的。AI区别于传统计算机科学的地方就是它把数据跟知识跟推理分开了，这样建立知识，然后解读知识、运用知识。...苏克毅认为，这是一个新名词，怎么样定义都可以。...其次就是怎样把认知结合到图谱里面，还是应该分开，这个过程怎么做。这就需要把眼光放得更长远，或许下一个AI浪潮的起点，就是把知识图谱和认知结合在一起。
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。
过去一年多时间里，这个说法精准预测了大模型市场的走向：上半年的注意力还集中在大模型的参数数量、效果优化等指标上，下半年普遍开始思考怎么将大模型和产业结合，用大模型解决实际问题。...智子引擎COO李增强先生在南京智能工业软件与新型工业化发展论坛上，重点介绍了元乘象Chatimg训推一体机：基于昇腾AI的算力底座，内置元乘象Chatimg多模态大模型、超过1000多种应用场景以及自学习...在某种程度上，元乘象Chatimg训推一体机让大模型的落地应用不再是高度消耗智力资源的开发和调试，而成为一种即买即用的产品，快速构建新场景的极简操作，使得大模型落地的“最后一公里”瓶颈迎刃而解。...第一个例子是元乘象Chatimg+无人机组合而成的智慧巡检系统。...在南京智能工业软件与新型工业化发展论坛上，像元乘象Chatimg这样的行业大模型还有很多。
AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。...边缘深度学习：设备端推理技术 如果我们对神经网络模型进行特殊处理，而几乎不怎么影响模型的推理计算精度，则使得设备端的推理变为可能。 事实上，目前已经有较为成功的设备端推理技术，来实现边缘智能。...神经网络剪枝 深度压缩 数据量化 低秩估计 *以上为常用的几个端设备推理算法技术 边缘AI技术到底有多火爆 IDC公司预测，到2025年，物联网设备数量预计将超过560亿台。...EdgeAI可用于监视和监控目标、自动驾驶车辆、智能扬声器和工业物联网。而像新冠肺炎等流行病则加速了边缘计算的应用。...为了全面系统的培养高性能神经网络人才，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》，为想进入边缘AI行业的同学们提供一个可以大幅提升自身就业竞争力的选择。
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？
所有的这些特征，当然不是在所有的系统当中都存在，有的时候只会有部分特征。 工业4.0：第四次工业革命 在德国有一个很大的趋势，我们称为工业4.0，第四次工业革命。...第三，自控系统，这是为了长期自主设计的，叫做SELA。第四是人类与机器智能的团队合作（TAMI），我们想要把AI注入到这个团队当中去。最后是可穿戴式的人工智能系统。 德国提出工业4.0的原因是什么？...第四，深度学习，我们有源数据、实验数据等等，用数据来训练数据，不需要去编程，这个是一个问题，这些系统很多时候没有办法去解释它们自己的推理过程和行为。...系统的解释能力有时候还太弱，现在给大家展示一下我们怎么样在团队当中去使用机器人。 工业4.0：机器和人一起工作 在4.0时代当中，机器人不再是锁在笼子里面，而是和人类一起协作。这是一种全新的理念。...还有传感解读、认知、学习推理、规划以及规划认知，这是监控中很重要的一些元素。
过去一年多时间里，这个说法精准预测了大模型市场的走向：上半年的注意力还集中在大模型的参数数量、效果优化等指标上，下半年普遍开始思考怎么将大模型和产业结合，用大模型解决实际问题。...智子引擎COO李增强先生在南京智能工业软件与新型工业化发展论坛上，重点介绍了元乘象Chatimg训推一体机：基于昇腾AI的算力底座，内置元乘象Chatimg多模态大模型、超过1000多种应用场景以及自学习...在某种程度上，元乘象Chatimg训推一体机让大模型的落地应用不再是高度消耗智力资源的开发和调试，而成为一种即买即用的产品，快速构建新场景的极简操作，使得大模型落地的“最后一公里”瓶颈迎刃而解。...第一个例子是元乘象Chatimg+无人机组合而成的智慧巡检系统。无人机扮演了“眼睛”的角色，不断将采集的音视频内容输送到“大脑”，并进行感知、思考、推理、表达，进而赋予了无人机强大的感知决策能力。...在南京智能工业软件与新型工业化发展论坛上，像元乘象Chatimg这样的行业大模型还有很多。
而作为大模型背后硬件的最大供应商，英伟达一直在研究怎么给大模型硬件加速。 通过与多家AI公司合作，英伟达终于推出了大模型推理优化程序TensorRT-LLM(暂且简称TensorRT)。...英伟达通过软件给产品打鸡血，仿佛在实践老黄的那句“买的越多省的越多”，但这也并不妨碍有人嫌贵： 除了价格，也有网友对其运行效果提出了质疑： 我们总是看到(宣传中的)多少倍的性能提升，但自己运行Llama...而有了TensorRT，系统可以自动化地对模型进行拆分，并通过NVLink在多GPU间高效运行。 其次，TensorRT还利用了一种名为动态批处理的优化调度技术。...通过Hopper Transformer引擎，FP16到FP8的转化编译由系统自动完成，无需人工对模型中的任何代码进行修改。...英伟达的公告中提到了“在与Meta等AI头部公司合作”，但没有提及OpenAI。
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。
空间物理推理是重要且有趣的领域。近日，在雷锋网 AI 研习社公开课上，澳大利亚国立大学葛笑雨博士就带领大家认识定性物理推理并感受其中的乐趣。...每当我们进行推理的时候，我们就会使用它。 当情况变得复杂时，我们会怎么做？大家可以看下 PPT 下方这个图——齿轮，当人去摇动前面的杆，右边的齿轮会怎么转动呢？顺时针还是逆时针？...定性物理，就是用一种符号化的语言去表达物理系统，从而我们就可以用一些算法和验证方法去预测这个系统的行为。...当这种符号化语言完善后，我们就可以预测系统在未来任何一个时间发生的行为——预测这个系统一定不会做什么事情，它就不会做什么事情。 为什么物理推理是一个非常难的问题？...在工业应用中，定性物理推理往往被用来定性的分析一个复杂物理系统的性质。其能快速得出初步的定性的结果。根据结果，再决定是否要进一步进行严密的仿真。 稍微讲一下表达方法。
这其实是讲了一个 common sense，就是做 AI 离不开场景……我相信技术是第一生产力，关键是怎么落地，在商业场景里发挥出价值。” ?...这个时候你可以考虑，怎么来介入。大家也知道翻译模型，对话系统很多用翻译模型，我们叫做 seq2seq，也就是sequence to sequence。...在数据并不多的情况下，怎么能够把这个小数据学习的问题解决？” 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？...我们怎么把它们结合起来一起进行学习？这也是一个在今天的背景下非常有意义的方向。” 数据和模型的压缩 “从工业界来讲，更实用的是数据和模型的压缩。刚才有人问我说深度学习能不能用于量化交易，尤其是高频。...工业很多应用非常在乎实时性，不能有大量 delay。怎么能做得快呢？这就需要模型的压缩，要用 hashing 等技术，这也是非常好的方向。”
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