面对新技术，一如既往的，要保持着敬畏，保持着开放的心态： （1）试用了几款AI工具； （2）系统性学习了一下提示词； （3）在自己相关的领域与场景实践了一下； 躬身入局之后发现，有点意思。...【2】AI可以帮忙改BUG 例如，写了一段没有语法错误，但存在运行时异常的代码，让AI帮忙改BUG： AI也瞬间指出了错误的代码，并进行了修正： AI还提示，说它不善于解决这类问题。...【3】AI可以帮忙优化算法性能 例如，写了一段素数相关的代码，请AI协助优化： AI瞬间完成了优化： 并且还给出了优化逻辑，以及时间复杂度说明： 个人的判断是，目前可以用AI来优化纯算法了，但优化业务系统性能还不太行...【4】AI可以帮忙改写代码 例如，要求AI把上面优化后的素数代码，由Python改写为Java： AI瞬间完成了改写： 同时也添加了说明： 可以看到，AI已经体现出了一定代码理解能力，并没有告诉它代码的含义...【5】AI可以帮忙写SQL语句 例如，让AI帮忙写建库，建表，插入的SQL语句： AI瞬间进行了输出： 并且还进行了SQL执行后的响应： 画外音：AI很入戏，它真的在扮演MySQL。
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
面向边缘计算场景采用12nm工艺制程的昇腾310，采用达芬奇架构，最大功耗仅为8W，主打极致高效计算低功耗AI芯片。该芯片和大规模分布式训练系统将在明年第二季度推出。...昇腾310使用了华为自研的高效灵活CISC指令集，每个AI核心可以在1个周期内完成4096次MAC计算，集成了张量、矢量、标量等多种运算单元，支持多种混合精度计算，支持训练及推理两种场景的数据精度运算。...、怎么卖、卖多少、放哪里”的问题。...芯片厂可以在现有系统架构加入人工智能计算的算子、算力，现有的AI芯片则可以激活新的AI计算能力。...supET包括三大核心工业PasS：工业物联网PasS、工业数据智能PasS、工业APP运营PasS。
| 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
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 文｜卖萌酱 ChatGPT破圈爆火后，越来越多人开始问： “啥时候出现中国版的ChatGPT？”...这里面有两个重点，一个叫“面向AI”，另一个叫“高度优化”。 “高度优化”不必多说，考验的是一个云计算平台底层的优化能力，包括网络、存储、计算、通信等方方面面的系统化工程能力。...，或者说超卖； 怎么更加容易地部署软件，做复杂软件的免运维（比如说，容灾、高可用）等等，不一而足。...飞天智算平台的机器学习平台PAI，专门针对AI大模型推理和训练场景进行针对性优化，可将计算资源利用率提高3倍以上，AI训练效率提升11倍，推理效率提升6倍，覆盖了全链路的AI开发工具与大数据服务。...总结 千亿参数规模的大模型研发，需要底层庞大的算力、网络、存储、大数据、AI框架等智算基础设施的支持，也需要面向AI的针对性优化，这是一个囊括诸多技术领域的复杂系统工程。
，如今，以深度学习为代表的大模型数据神经对话系统如 ChatGPT 正在开启 AI 发展的第三阶段——深度学习阶段。...对话智能则侧重于不同技术路线应对不同的对话需求，小度个性化持续自学习的统一对话系统，可以在保护用户隐私的情况下进行用户分析，将满意的部分持续积累，不满意的部分通过样本挖掘产生正确的标签，实现系统的自学习...谢剑：挑战很多，如果说最大的我个人觉得是如何做到 All in one，我怎么说都行，怎么说它都能搞定，背后一定程度上隐隐朝向 AGI 的挑战。...杨振宇：针对这个问题也分享一下我的想法，非常赞同今天各位专家提到的未来大模型用的越来越广泛的时候，怎么解决安全性的问题，怎么解决 AI 伦理的问题，特别是直接面向 to C 用户生成内容的时候。...我想未来电子宠物或者电子陪伴类的产品也许会卖的很好，因为它们能满足用户的情感需求。 杨振宇：大家在猜想 XR 设备会不会有下一个爆品，如果它发展起来，会不会对智能对话的领域有很大的影响。
Blackwell 通过 100% 系统内自测试 RAS 服务和全性能加密提供安全的 AI，也就是说数据不仅在传输过程中安全，而且在静止状态和计算时也安全。...“Blackwell GPU 是推动这场新工业革命的引擎。与世界上最具活力的公司合作，我们将实现人工智能对每个行业的承诺。”...英伟达还发布了 GB200 NVL72 液冷机架系统，其中包含 36 颗 GB200 Grace Blackwell 超级芯片，拥有 1440 petaflops（又名 1.4 exaflops）的推理能力...英伟达表示，与用于推理用途的相同数量的 H100 Tensor Core 图形处理单元相比，GB200 NVL72 性能提升高达 30 倍。此外，该系统还可将成本和能耗降低多达 25 倍。...黄仁勋还着力推销其 AI 软件订阅服务包，这显然是在配合该公司向“以软件卖硬件”的新战略，也是在与过往的“以硬件卖软件”的战略彻底告别。
现在，显卡不再是显卡，而是作为系统整体售卖，毕竟只有通过英伟达自家的组件才能达到最佳效率。「现在我们卖的 GPU 是 7000 个组件，3000 磅重。」...用户可通过 NVLink 连接 8 个 DGX GB200 系统中的 576 块 Blackwell GPU，从而获得海量共享显存空间，来训练下一代 AI 模型。...生成式 AI 的下一步是多模态和视频，也就意味着更大规模的训练，Blackwell 带来了更多可能性。 此外，大模型（LLM）的大规模推理始终是一个挑战，并非适合单个 GPU 的任务。...现在，用于大模型推理的速度是上代的 30 倍，黄仁勋展示了一张对比图，蓝线是 Hopper。 「DGX 超级计算机是推进 AI 产业变革的工厂。...构建生态，入场具身智能 除了硬件系统，英伟达也利用生成式 AI 构建了一系列元宇宙、工业数字孪生、机器人训练软件体系。 英伟达表示，它正在将 Omniverse 企业技术引入苹果。
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。
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。
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。
这些问题的唯一系统。 接下来，机器学习研究科学家 Robert Ness 谈论了「因果推理与（深度）概率规划」。 Ness 表示：「概率规划将是解决因果推理的关键。」...她谈到了语言的重要性，并表示语言是「生成任务的推理」。她认为：「我们人类执行的是即时推理，这将成为未来 AI 发展的关键和根本性挑战之一。」...Yejin Choi 指出：人类有能力信任新奇的事物，并进行奇怪的因果推理。她问道：「我们是否想要建立一个类人的系统？」...一种是直观形式，另一种是更高级的推理形式。 Kahneman 认为，System 1 包含了任意非符号事物，但这不意味着它是非符号系统。...她以内容推荐的 AI 系统为例，认为此类系统会使人们形成「更强大的、难以纠正的错误认知」。比如亚马逊和领英利用 AI 进行招聘，可能对女性候选者造成负面影响。
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。”
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
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。
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