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。
VR团队Reality Labs；Meta Quest开启“2022新年特卖”活动，20多款热门VR游戏低价促销中。...据介绍，这款手套能够兼容基于摄像头的手部追踪系统，如Meta Quest和Ultraleap的Leap Motion。手套的每个指尖都搭载10个线性谐振执行器，能够单独提供“精细和复杂的反馈”。...据了解，AI.Reverie成立于2017年，为客户提供API和平台。AI.Reverie的平台，用来创建可为AI项目自动生成的合成训练数据集。...05 Quest开启“2022新年特卖”活动 多款VR游戏低价促销 近日，Quest Store正式开启“2022新年特卖”活动，涉及20多款热门VR游戏，包括《Until You Fall》、《Moss...值得注意的是，还更新了两个新年捆绑包。假如玩家已经拥有了捆绑包中的某一款游戏，就无需为游戏支付两次费用，因为Meta采用灵活的捆绑方式。此外，玩家也可以在oculus.com上查看所有促销游戏。
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
我们已经对NVIDIA Xavier做了很多次介绍： 关于Jetson AGX Xavier常见问题汇总 NVIDIA霸气放“价”，AGX Xavier让你打造更接地气的AI产品 用Matlab和NVIDIA...Tensor Core有很多好处： Intel为什么强调NVIDIA Tensor Core GPU非常适合推理 新年第一课：看NVIDIA大神们如何评价Tensor Core?...Xavier 具备深度学习加速器 NVDLA，全称 NVIDIA DeepLearning Accelerator，以推动在定制硬件设计中采用高效的 AI 推理。...在英伟达的开发套件 Jetson AGX Xavier 中，它能为 AI 模型提供 7.9 TOPS/W 的最佳峰值效率。 问题来了，我如何让Xavier发挥这些特定的优势呢？...关于DeepStream我们也讲了很多了： NVIDIA Deepstream 4.0笔记（五）：仓储物流场景应用 NVIDIA Deepstream 4.0笔记（四）：工业检测场景应用 NVIDIA
近日，火爆全网的 ChatGPT，仿佛开启了第四次工业革命，将微软、谷歌等全球科技巨头打得昏天黑地，引得各路玩家纷纷入局，抢占赛道。...GitHub 项目地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI ChatGPT——AIGC 引发的工业革命 如果问新年伊始，最火爆的科技热点是什么？...Colossal-AI 不仅在单卡速度上训练和推理优势明显，随着并行规模扩大还可进一步提升，最高可提升单机训练速度 7.73 倍，单卡推理速度 1.42 倍，还可继续扩展至大规模并行，显著降低 ChatGPT...以 GPT 为例，仅需一行代码，指定使用 Colossal-AI 作为系统策略即可快速使用。...Colossal-AI 复现 ChatGPT 的背后，依赖面向大模型时代的通用深度学习系统 Colossal-AI，可基于 PyTorch 高效快速部署 AI 大模型训练和推理，降低 AI 大模型应用成本
开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI ChatGPT——AIGC 引发的工业革命 如果问新年伊始，最火爆的科技热点是什么？...Colossal-AI 不仅在单卡速度上训练和推理优势明显，随着并行规模扩大还可进一步提升，最高可提升单机训练速度 7.73 倍，单卡推理速度 1.42 倍，还可继续扩展至大规模并行，显著降低 ChatGPT...以 GPT 为例，仅需一行代码，指定使用 Colossal-AI 作为系统策略即可快速使用。...Colossal-AI 复现 ChatGPT 的背后，依赖面向大模型时代的通用深度学习系统 Colossal-AI，可基于 PyTorch 高效快速部署 AI 大模型训练和推理，降低 AI 大模型应用成本...通过 ZeRO + Gemini 提升硬件的模型容量 开放协作 尽管此次开源包含了复现 ChatGPT 的完整算法流程和必要软件系统，但对于像 ChatGPT 这样的超大 AI 大模型，想要实际落地应用
火爆全网的 ChatGPT，仿佛开启了第四次工业革命，让微软、谷歌等全球科技巨头打得昏天黑地，引得各路玩家纷纷入局，抢占赛道。...开源地址： https://github.com/hpcaitech/ColossalAI ChatGPT——AIGC 引发的工业革命 如果问新年伊始，最火爆的科技热点是什么？...Colossal-AI 不仅在单卡训练和推理速度上优势明显，随着并行规模扩大还可进一步提升，最高可提升单机训练速度 7.73 倍，单卡推理速度 1.42 倍，还可继续扩展至大规模并行，显著降低 ChatGPT...以 GPT 为例，仅需一行代码，指定使用 Colossal-AI 作为系统策略即可快速使用。...Colossal-AI 复现 ChatGPT 的背后，依赖面向大模型时代的通用深度学习系统 Colossal-AI，可基于 PyTorch 高效快速部署 AI 大模型训练和推理，降低 AI 大模型应用成本
比如对于我们来说，即使位于不同的时区，你也知道新年何时到来，2025年何时开始。 「如果你正开车前往举办今年GTC大会的圣何塞会议中心，当你看到巨大的GTC横幅时，你就知道你已经到达了目的地。」...并且AI系统需要能够表达出「我不知道你的问题答案」，或者「我无法就这个问题找到一个共识答案」，甚至是「嘿，超级碗比赛还没进行，所以我不知道谁赢了」等回答。...随后，RAG通过向模型提供一个对经过清洗和向量化后的数据进行向量搜索的查询（包括新的或专有文档），提高了大语言模型推理的准确性和相关性。...AGI与机器人 对于当前的AI发展，老黄表示，这是一场新的工业革命！ 而今年，将是AI模型加持人形机器人高速发展的一年。 英伟达拥有1000多名机器人开发人员。...老黄在会上介绍了一个将机器人技术和人系统融合在一起的虚拟仓库的演示，展示了如何提高生产力和效率。 我们可以从中窥见未来的工业将如何运作，而英伟达已经与工业巨头西门子签约来实施这个项目。
每当有松鼠冒险接近喂鸟器，设备就会打开喷水系统进行驱赶。 微软的松鼠机器人不是这个故事的重点，重点是微软在一个ARM CPU上做起了卷积神经网络。这显示了大公司正在进一步推动硬件来支持AI算法。...它们被用于处理Azure中的网络任务，但微软也把FPGA用在诸如机器翻译这样的AI工作负载上。英特尔也想分AI工业的一杯羹，无论在哪里运行，包括云。...虽然这些大玩家在围绕GPU，FPGA和ASIC构建的系统间进行竞争，但其他人正在尝试从根本上改写AI架构。 据报道，Knuedge在为基于云的操作研发256核芯片，但目前没有更多消息。...边缘AI 基于云的系统可以处理神经网络的训练和推理，手机、无人机等客户端设备主要是后者。它们需要考虑的是能量效率和低延迟计算。 英伟达的Buck说：“你没法依靠云来驱动你的无人车。”...还有更多的研究项目和初创公司在为AI开发处理器架构。虽然我们有一些只是营销噱头，但人们对于技术的新年显然是足够的，人们正在把这些技术诸如到硅芯片中。
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。
高斯过程的主要不足在计算方面，训练和推理过程中一般都需要计算行列式和轨迹，或者从很大的矩阵中解算系统，存储空间的需求按列长度的平方增长，而计算的时间复杂度为 O(n^3)。...提到这个方向的这位网友表示，他的一位做数据科学的好朋友的工作内容里就已经越来越多地涉及到因果推理，而且他认为因果推理带来的革命在日后看来可能会比深度学习革命的影响更为深远。...理想情况下，如果你要采取一些行动干预某个系统，你会希望能够了解系统会发生哪些变化（由于行动干预）。...继续消费者的例子，也许你手里有一些曾经收到促销邮件的消费者的数据，但他们的情况不一样，你想知道其它情况的消费者看到促销邮件以后的反应如何；而且，你手里现有的数据肯定不是双盲的（因为是发现消费者有不再使用的意向之后才给他们发送促销邮件...via reddit.com/r/MachineLearning，AI 科技评论整理编译
：不只是可以起到激励士气的目的，更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。...中国中小企业信息化程度一直比较低，主要原因就是企业嫌管理软件成本高、配置麻烦，甚至要公司流程去适应系统。...工欲善其事必先利其器，新年过后是企业规划新年发展、采购软硬件设备的黄金期。正是因为此，钉钉选择从元宵节后第一个工作日到月底的这个时间做开工利是活动，来吸引中小企业。...不过，钉钉这个活动不能看成是一次简单的促销，它很可能会在企业级市场形成双11效应，引发连锁反应。...开工利是会成企业级市场的双11 2009年，天猫前身的淘宝在单身节这一天决定来一场促销，规则很简单就是打五折，此后这个活动成长为一个庞然大物，双11不再只是天猫的促销节，而是整个零售业的促销节。
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。
近日，东京工业大学研究小组发布了一套格斗训练系统“FuturePose”，通过深度学习能预测 0.5 秒后对手的动作。...在这项研究中，研究人员开发了一套系统，通过从一个 RGB 相机捕获的图像中，从 30 fps（1帧= 1/30秒）图像中预测15帧后，即0.5秒后的动作，然后进行战斗训练。
第四，解决方案的规模化能力，想象一下，当有数百个 AI 系统在线运行时，如何高效地管理所有这些图像数据和模型，成为这个规模下非常重要的话题。...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
新年快乐！ 吴恩达 Yoshua Bengio：寻找具备理性的AI模型 过去，深度学习的进展主要是「大力出奇迹」：采用最新的架构，提升硬件，扩大算力、数据和规模。...但我认为，我们可以设计出能够追踪事情背后的意义，并对其进行推理的AI系统，同时仍能发挥当前深度学习方法的众多优势。这样就可以解决从过度的样本复杂性到过度自信的不正确性等各种挑战。...第一个挑战关于系统的智能问答。尽管我们在基于文本和多模态数据的问答方面取得了重大进展，然而在许多情况下，智能问答要求我们明确推理答案集合。 这是数据库系统的基础。...在新年展望中，Kiela表达了他对人工智能系统发展的愿望。 今年，我们真正看到人工智能开始成为主流。像Stable Diffusion和ChatGPT这样的系统完全激发了公众的想象力。...这是激动人心的时刻，我们正处于伟大事物的风口浪尖：毫不夸张地说，这种能力的转变会和工业革命一样，产生颠覆性的影响。 但是在兴奋之余，我们应该警惕炒作，格外谨慎，以负责任的态度进行研发。
AI技术与设计、艺术等领域的融合，为兼顾创意与效率带来了新的可能性，AI绘画作为生产力新宠应运而生，让我们来看看它是如何发挥功效的。...● 性能良好 从模型蒸馏、压缩量化到模型加速上进行了全面改善，有效提升模型推理性能，降低计算与落地成本。 ●以文生图为例，输入描述语：清泉石上流，即可生成如下数十种风格结果图可选。...●以图生图为例，以下图为原图 可以得到以下风格生成结果图： 目前，腾讯云AI绘画已经开始引入游戏、影视、广告、传媒、教育、培训、工业设计等行业，成为高效生产力的辅助工具。...●文化传播 策划者可以将活动形式与潮流的 AIGC 创意玩法与活动主题相结合，打造生动有趣的艺术文化主题活动，人人皆可参与互动，自由尝试艺术创作，体验文化多样魅力，提升互动氛围和活动影响力，如新年活动、...以AI春游小程序为例，只需回答小程序内三个问题，AI将根据你的选择，为用户画出专属目的地。
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