杨净 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在学校里学AI最头疼的是什么？ 排第一的肯定是组里算力不够，而且是永远不够，即使春节都不够。 我一个师妹最近就向我吐槽： 找导师吵了架终于在春节前回了老家，但过年时间也得炼丹！ 实验室的显卡还不够用，现在家里只有个笔记本，根本跑不动！ 我去问了一圈，发现AI学子春节也要炼模型这种事，还挺普遍。 比如投国际会议的，ECCV今年截止日期是3月7日，时间很紧张。 CVPR更要命，Rebuttal截止到2月1日大年初一早上8点，大年三十晚上写论文，真·难
小模型的福音。 1 算力在制造业的落地 第一个案例就是算力发展在制造业的体现。 不论是手机还是电脑，各类电子设备都有一个非常重要的人机交互元件：屏幕。屏幕相关的产品线涵盖了TF T-LCD、AMOLED等一系列先进显示和传感器件，这些产品无一不对质量有着严苛的要求。随着产业规模的不断扩大，基于人工的缺陷检测和不良根因分析，在效率上已经难以满足进一步提升产能和品控的要求。现在基于深度学习来协助实现缺陷定位和缺陷检测等功能的工业视觉平台，能够借助大数据平台和AI算法，智能分析和快速定位不良根因。 英特尔® 至
随着工业4.0时代的到来，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起。制造企业智能化转型困难重重，项目时间紧迫、算法人才缺失、产线精度和效率要求极高等，都是架在企业面前的一座山。 工业质检、安全巡检、生产设备健康管理等问题都是制造产业中的重要环节。当前产品质检主要有人工质检和机器视觉质检两种方式，其中人工占90%，人工质检成本高、误操作多，影响产品的良品率；安全生产是企业发展的重中之重，传统巡检需要专人实地或视频巡检，耗时费力，且不易实时监管，过程繁琐，亟需 AI 帮助企业有效监管工作人员行为和设备故障，及时发现
有人说网络安全行业是IT行业最后的朝阳产业；也有人说安全行业市场盘子就这么大，谁都想分一块蛋糕，还有新的厂商加入进来，已经快卷死了。
6・18 购物狂欢节，掐着表的 “尾款人” 们一边在抓紧最后的时间买买买，一边是不是也在关注着还有哪些 “作业” 可以抄抄？ 有人就从大热的人工智能中嗅到了 “羊毛” 的味道。随着近几年 AI 技术的爆发，相关的商品售量从 3C 数码、美妆等常规品类中脱颖而出，成为各大企业、群体试图剁手的 “香饽饽” 之一。这突如其来的走红，估计 AI 自己都没想到。 但这不影响各位趁着 6・18 抓紧 “羊毛” 狠狠的薅！百度就在 2021 年 5 月 20 日 —6 月 30 日期间重磅推出 “2021 万有引力
现在只要是跟AI主题有关的活动都绕不开一个话题：AI大模型。 在刚刚结束的Google I/O大会上，谷歌展示了其如何将最先进的预训练大模型应用在日常工作中，比如谷歌文档的自动总结功能可将几十页文件总结成几句话。在 4 月提交的论文中谷歌研究人员训练了一个 5400 亿参数的大型语言模型——PaLM，可以自动生成代码、解决数学问题、修复 bug、解释笑话的梗。AlphaBet CEO桑达尔·皮查伊表示PaLM的优点在于可区分因果关系，理解上下文中的概念组合，其在数学问题上的准确率提升到 58%，接近 60%
模型是深度学习的核心技术之一，我们平时在从事相关工作时，有很大一部分精力都在模型设计和优化上。对于新手朋友们来说，往往只会跑一跑别人的模型或者只会盲目的简单修改一下参数，不知道该如何进行设计和优化。
Hi，我是TI-ONE Hi，我是你们的老朋友，积累多年专业级算法大赛经验，腾讯云TI平台中的TI-ONE平台（以下简称TI-ONE）。我不仅可以为选手提供免费的算力资源支持，而且可以提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估的全流程训练能力，并且会根据选手的使用反馈不断地进行功能优化。 再告诉你们一个小秘密，TI-ONE在2022年将进行全面版本升级，带来更多亮点和特性。 那么，TI-ONE到底是一个什么样的机器学习平台？选手又如何快速熟悉TI-ONE，凭借其多快好省地获取好成绩呢？各位新朋友也快来了
模型优化与压缩涉及到紧凑模型的设计，量化与剪枝以及相关的工业界使用技巧共3个大方向。最近会集中上线一些内容，已有内容欢迎大家预览。
2015年图灵奖得主、百度李彦宏、《硅谷百年史》作者等大咖齐聚西丽湖论坛，讲了什么？
虽然只有可回收物、有害垃圾、干垃圾和湿垃圾四种分类，但面对现实生活中“丰富多彩”的垃圾，市民们还是被搞得“晕头转向”、“丈二和尚摸不着头脑”。
最近在复盘今年上半年做的一些事情，不管是训练模型、部署模型搭建服务，还是写一些组件代码，零零散散是有一些产出。
由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂，导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误，统称为业务逻辑漏洞
7 月 7 日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网与中国香港中文大学（深圳）承办的CCF－GAIR 2017全球人工智能与机器人峰会在深圳大中华喜来登酒店如期开幕。奇虎360副总裁、首席科学家、IEEE Fellow、IAPR Fellow颜水成博士带来了主题为《深度学习：精度极限VS用户体验》的演讲。这是大会首日最后一场演讲。 📷 作为360 人工智能研究院院长，颜水成博士曾在新加坡国立大学领导机器学习与计算机视觉实验室，他的主要研究领域是计算机视觉、机器学习与多媒体分析，其团队提出的“Ne
这段时间，有幸聆听了几场大牛报告，一位是第四范式，目前工业界应用AI经验最丰富的之一，曾经在百度与吴恩达共同推进AI在工业界的落地；另一位来自学术界，新加坡国立大学的，最近刚拿到两个项目，合计一共1.5亿人民币。听智者说，强于读万卷书！今天结合他们的报告，在这里总结与大家一起分享，他们的报告实际上完美地解决了以上两个问题。
一场完美的交响乐演出，指挥家需要充分结合每位演奏者和乐器的特点，根据演奏曲目把控节奏，才能将曼妙的音符传送到所有听众的耳中。
👉腾小云导读 “可能 ChatGPT 已经有智能了，但就像三体里的黑暗森林法则一样，它不会告诉我们。” “GPT-4 冲击最大的是 AI 炼丹师。” “凡是没有自觉用 ChatGPT 的程序员都可以考虑炒掉。” “ChatGPT 带来的工业革命，其实已经在发生。最快在 2 年内，GPT 将渗透在各个行业。” “大语言模型接入到物理世界，将带来全新的交互和连接形式，产生巨大的想象空间。” 多模态预训练大模型 GPT-4 一发布，便引发全网关注，在技术圈激起热议。在 GPT-4 发布后的当晚，腾讯云 T
最近在复盘今年上半年做的一些事情，不管是训练模型、部署模型搭建服务，还是写一些组件代码等，零零散散是有一些产出。
AI 研习社按：位姿测量是许多空间任务的基础，也是移动机器人移动的前提，其重要性不必多言。传统的位姿测量方法已经发展了几十年，取得累累硕果的同时也遇到了不少技术瓶颈。深度学习的兴起，重新给了位姿测量新思路，本文为大家介绍的就是基于深度学习的位姿测量。 在近期AI研习社举办的线上公开课上，来自北京航空航天大学的张欢同学分享了一篇CVPR 2015文章中用到的利用深度学习进行位姿测量的方法。没有观看直播的同学可以点击视频回放（http://www.mooc.ai/open/course/343）。 张欢，北京航
2020腾讯广告算法大赛复赛已于6月23日12:00:00正式拉开序幕，恭喜一路披荆斩棘，强势进入复赛的各位算法达人们。（复赛晋级名单请戳这） 初赛阶段，TI-ONE 作为大赛官方唯一指定的机器学习平台，为参赛选手提供计算资源与机器学习平台支持。 复赛阶段，随着训练数据加大，赛事愈发激烈，TI-ONE 对晋级选手的助力也已全面升级： 价值4435元的代金券 CPU资源 GPU资源（P40卡或V100卡） 针对复赛期间，各位参赛选手可能关心的问题，TI-ONE 特意准备了复赛期间 TI-ONE 使用须知
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 一年一度的423世界读书日即将到来， 又到了提醒大家要“多读书，读好书”的日子 ~~ 好书，可以带领我们在时间的长河中不惧变化、稳扎稳打；也可以带领我们穿越时空、窥探未来…… 所以，今天就给大家分享10本最近的爆款新书， 既有久经时间沉淀的经典书升级，又有紧贴未来趋势的前沿新书，希望可以帮大家以不变的根基拥抱变化的未来！ 此外，423当天，我们也会为大家带来一场特别的专场活动，有17位大咖会做客博文视点直播间，和大家聊聊读书这件事儿，点击下方预约
本文作者：智亮 Google Tensorflow框架的Contributor。在计算机视觉领域有深厚的工业经验，带领团队开发的“花伴侣”植物识别App，上线数月即在0推广的情况下达到百万用户，并
贵州大山深处，一个口径达500米的庞然大物，静静坐落在山洼间，将人类与百亿光年外的世界连接在了一起。
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最近，电子工业出版社送了我一本书：「《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》」。不禁感叹：现在连写书都这么卷了！要知道，ChatGPT 于去年11月30日刚刚发布、距今仅4月有余。今日恰逢世界读书日，故写些读后感。 借用《百年孤独》的开头，我想写这样的句子： ❝ 许多年后，面对AI对人类的全面奴役，曾经的AI科研工作者将会想起他们第一次登录ChatGPT的那个遥远的下午。 ❞ 也曾无数次想借用电影“终结者”的故事： ❝ 回到过去，回到2022年11月29日，将保存有ChatG
今天是2021年的2月2日，可以说我把一件压在心底很久的一件事做了，今天我用代金卷买了4个月的云服务器，申请了备案，并且配置了MYSQL，有兴趣的可以往下看看，如果是奔着标题来了的，可以直接看下面。
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PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的图像分割开发套件，覆盖了DeepLabv3+、U-Net、ICNet、PSPNet、HRNet、Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计，以配置化方式驱动模型组合，帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
2017年高考今天就结束了，跟往年一样的是作文题目出来以后引发网友吐槽和创作、交警组织送考车队、以及帮迷路和丢失准考证的考生及时赴考。不一样的也有，那就是来自清华大学苏州研究院的高考机器人AI-MATHS和来自教育机构“学霸君”的智慧教育机器人Aidam，它们都通过数学试卷和人类一绝高下。 考试结果是，AI-MATHS在2017文科数学北京卷获得105分，在2017文科数学全国卷II获得100分；Aidam在2017文科数学全国卷获得134分，不过它需要人工为机器人输入题目，审题难度大大降低了。 下面 AI
2019 DCIC已经开赛一个月了，据说华为赛题比较有难度，小编特此搜罗到一位妹子大佬的Baseline，为各位参赛者提供思路~
2022年AI绘画成了现象级应用，其背后是AI圈正火的AIGC以及预训练大模型。在预训练大模型驱动下，AI在“感知”文字、图片、声音等内容外，还具备了“认知”能力去创作内容。
王晋东 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 最近，电子工业出版社送了我一本《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》，不禁感叹：现在连写书都这么卷了！ 要知道，ChatGPT 于去年11月30日刚刚发布、距今仅4月有余。 借用《百年孤独》的开头，我想写这样的句子： 许多年后，面对AI对人类的全面奴役，曾经的AI科研工作者将会想起他们第一次登录ChatGPT的那个遥远的下午。 也曾无数次想借用电影《终结者》的故事： 回到过去，回到2022年11月29日，将保存有ChatGPT
现在，谷歌AI掌门人Jeff Dean转发推荐了一个训练ResNet的奇技淫巧大礼包，跟着它一步一步实施，训练9层ResNet时，不仅不需要增加GPU的数量，甚至只需要1/8的GPU，就能让训练速度加快到原来的2.5倍，模型在CIFAR10上还能达到94%的准确率。
在刚刚过去的2021年里，中国人工智能界最受人瞩目的一件事，莫过于被誉为「AI四小龙」之首的商汤科技在香港联交所成功上市，成为「中国AI第一股」！ 对于许多正在奔跑的「AI科创家」来说，这无疑是一个振奋人心的消息——它让人们看到，AI创业并非登不上台面的儿嬉戏语，也全非「寒冬」一说。早年间创立的「AI四小龙」，在摸爬滚打中尝到的，也不仅是开辟AI产业化的苦果，还有AI落地先锋的甜头。 2018年「深度学习三巨头」Yoshua Bengio、Yann LeCun与Geoffrey Hinton获得图灵奖后，人
这天，方老师的同事Y，很羡慕方老师有很多粉丝，所以怂恿一个熊孩子Z去问方老师一个困难的问题。
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4月15号《权力的游戏》第八季开播啦！从第一季开始，就有同学告诉小编“永远猜不出来主角是谁，你以为他是主角？不好意思，下集就领便当了” 。
机器之心报道 作者：蛋酱 过去数年，随着神经网络、基于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习等通用机器学习理论的突破，AI 智能体的决策能力实现了飞跃式发展。 可以看到，不管是谷歌、微软、IBM 等全球科技巨头，还是国内一众 AI 龙头企业，在学术研究和产业落地上，它们的关注焦点都在从智能感知向智能决策过渡。「决策 AI」成了领域内的必争之地。 今年 5 月，谷歌旗下的机构 DeepMind 发布 Gato，这款全新的 AI 智能体能够在「广泛的环境中」完成 604 项不同的任务。Gato 的诞生，再
2017年高考第一天，数学高考机器人AI-MATHS首次公开挑战高考试题。 19时16分，成都准星云学科技有限公司研发设计的数学高考机器人AI-MATHS，在断网断题库的环境下，用时22分钟完成当天北京卷文科数学高考试题的解题，经过现场批阅，成绩为105分（总分150分）。 此后，AI-MATHS再次挑战解答全国二卷数学卷，用时10分钟。全卷总分100分（总分150分）。 这次自动解题技术阶段性公开测试的整个过程由公证机构见证。 测试结束后，该公司首席执行官林辉则表示，对结果留有遗憾。“由于现场环境，我们把
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等
2022 年一季度的尾声，在这个季度中，你是否担忧自己错过了哪些重要的技术工作？抑或想要检验下自己是不是在这一季度又有了哪些基础知识的增长？ 本篇是机器之心「虎卷er行动 · 春卷er」的第一卷，旨在为老伙计们汇总并逐一盘点2022年开春以来机器之心编辑部报道发现的社区热议的技术工作，并回顾近期举办的国际AI顶会的最佳论文。 本卷资料收录 2022春季热议工作：16项 2022春季国际顶会最佳论文：10篇 2022 春季 · 机器之心报道社区热议工作 热议工作1：阿里达摩院语音实验室提出了一种具有线性
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 在本文中，来自旷视的研究者提出高性能检测器 YOLOX，并对 YOLO 系列进行了经验性改进，将 Anchor-free、数据增强等目标检测领域先进技术引入 YOLO。获得了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP，而且取得了极具竞争力的推理速度。 随着目标检测技术的发展，YOLO 系列始终追寻可以实时应用的最佳速度和准确率权衡。学界人士不断提取当时最先进的检测技术（如 YOLOv2 的 anchor、YOLOv3 的残差网络），并对这些检测技术进行优化以
不知不觉中，我们已经来到了 2022 年一季度的尾声。 在这个季度中，你是否担忧自己错过了哪些重要的技术工作？抑或想要检验下自己是不是在这一季度又有了哪些基础知识的增长？ 在壬寅虎年春节假期，机器之心通过「虎卷er行动 · 年卷er」带老伙计们重温了 2021年度 A 类顶会与国际性重要工作，在答题通道开放的6天里，数百位参与答题的老伙计们进行了数千次的答案提交。一转眼3月已至，机器之心携手阿里云天池，再次为老伙计们带来了「虎卷er行动 · 春卷er」！ 基于「 AI人必追」的本季度举办的国际顶会及机器
AMiner × 量子位 联合出品 编者按： 重庆和许多西部城市一样，常常被诟病为“互联网荒漠”，但它却有着很好的物联网土壤。 有数据显示，重庆有着近2000家物联网相关企业，其中核心企业超过600家，且在物联网产业细分领域实力强劲、影响力大。 而除了企业之外，重庆还有一支特殊的物联网技术“力量”：由刘礼负责的重庆大学物联网体感大数据实验室。 刘礼，现为重庆大学大数据与软件学院教授，博士生导师。 而他在2018年成立这个实验室，是希望搭建因果学习与机器学习之间的桥梁。 这个方向也是目前包括Bengio、Pe
编辑 | 陈彩娴 “化繁为简、大巧不工”是机器学习的初衷之一。费米曾讲述一个故事，冯·诺依曼告诉他，用四个参数就可以拟合出一头大象，用五个参数就可以让大象鼻子动起来，这就是“四个参数画大象”的故事。但AI模型规模不断剧增已是不争的事实。2017年，Transformer结构的提出使深度学习模型参数突破了1亿。随后，BERT、DALL-E、GPT-3、Switch Transformer在国际上相继出现， M6、Alicemind、悟道、盘古等国内大模型也相继获得成功，模型参数增长至百亿、千亿、万亿甚至十万亿
近日，腾讯微校联合上海交通大学、深圳大学、中国美术学院、吉首大学等全国42所高校，基于AI技术，发起了一场别开生面的“光盘行动”。目前，活动已吸引了超十万名学生参与，厉行粮食节约开始在各大高校蔚然成风。 （学生在使用“光盘”小程序） 今年9月，教育部正式印发《教育系统“制止餐饮浪费 培养节约习惯”行动方案》。《方案》指出，要引导广大师生牢固树立勤俭节约意识，切实养成勤俭节约的良好习惯。在2020年秋季学期的基础上建立健全学校餐饮节约管理长效机制，结合科技创新手段及绿色学校创建，因校制宜制定针对性、操作
ai课堂行为分析检测评估系统通过yolo网络模型算法，ai课堂行为分析检测评估算法利用摄像头采集学生的图像，视线跟踪技术的智能教学系统由情感模型、教师模型、学生模型和课程模型四个模型组成。用户端的视线及表情信息通过摄像头采集并传递到情感模型情感模型对识别到的表情、行为数据与跟踪得 到的视线所处的知识点处理分析，判断学习者对知识的掌握情况、兴趣与否、专注程度及学习进度，将分析结果一一对应 地传递到学生模型、课程模型、教师模型中，以此为依据对学习内容与学习过程作出相应调整，并及时给予情感补偿。
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