内容提要：昨天，微软 Build 2020 首次在线上召开。大会第一天，发布了多个重磅新品，包括 AI 超级计算机、工业系统 AI 开发平台 Bonsai 项目等，我们从中可一窥微软的 AI 布局。
在数以万计的智能工厂中，一个零部件的质量往往关系到整个产品是否合格、整条生产线的合格率、整个工厂的生产效率和经济成本，甚至是整个企业的市场竞争力。因此，产品的质量检测是生产企业管理者必须重视的关键环节。
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
机器之心报道 作者：吴昕 基于单模态 GPT-3 的 ChatGPT 「地震」余波未平，多模态 GPT-4「海啸」又顷刻席卷朋友圈。 「这提醒我们，对人工智能的预测是非常困难的。」OpenAI CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2 发布后讲过这样一句话。事实证明他是对的。基于符号主义的专家系统的衰落，让人们一度认为人工智能已走到尽头，2012 年的深度学习又点燃了希望，如今它已统领 AI 领域。随着系统规模越来越大，训练时间和资金成本也在不断膨胀。就在大家担心向模型添加参数正达到边际效益递减
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。
除了“技术炫”，人工智能的另一大特征是“开会多”，然而，专门针对“深度学习”的开发者大会却少之又少。
沃夫冈 · 瓦尔斯特尔 德国人工智能研究中心首席执行官，诺贝尔奖评审委员会成员 新智元 AI 技术峰会 演讲：沃夫冈 · 瓦尔斯特尔 【新智元导读】德国是公认的工业强国。在新智元 AI 技术峰会上，德国人工智能研究中心首席执行官，诺贝尔奖评审委员会成员沃夫冈 · 瓦尔斯特尔进行题为“德国 AI 研究的大趋势: 团队型机器人、长期自控和大规模多模态”的主题演讲，分享了德国的“工业4.0”经验，机器人工业应用和人机协作等前沿研究问题。 沃夫冈·瓦尔斯特：大家好！欢迎大家来到这次非常重要的会议，今
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 今年年初，知名 AI 学者吴恩达在接受 IEEE Spectrum 的采访中，呼吁大家将目光从以模型为中心转向以数据为中心。深度学习问世以来，随着神经网络架构趋于固定和成熟，转而寻找改进数据的方法，已经成了 AI 研发的新出口。 近日，2021 年吴文俊人工智能科学进步一等奖获得者、云天励飞首席科学家王孝宇博士，在人工智能产业年会上作了题为“ Towards Automated Artificial Intelligence”的主题报告。报告中，王孝宇博士详述了AutoML
编译丨张泷玲、杨柳 编辑丨维克多 今年1月份，苏黎世联邦理工学院的Stefan Feuerriegelc教授在 《Communications of the ACM》期刊上刊文“Artificial Intelligence Across Company Borders”，在文中教授指出了人工智能（AI）产业落地过程中常见挑战：如何开展跨公司合作？ 教授表示：通过数据共享构造大规模的跨公司数据集是一种方式，但有数据保密和隐私泄漏风险，且受隐私相关法律的限制。 而保护隐私的分布式机器学习框架—联邦学习，能让
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题
12月1日，2022腾讯全球数字生态大会上，以“云智能加速推动产业数智化进程”为主题的腾讯云智能专场顺利召开。会上，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声发表了主题演讲。 腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、 优图实验室负责人吴运声 吴运声表示，人工智能与云计算、大数据等技术的深度融合, 正在成为推动产业智能化深入发展的强劲动力。腾讯云智能聚合领先的 AI 技术优势、深耕产业互联网的行业经验，已经将腾讯云TI平台等多种 AI 产品及解决方案输送到各行各业，助力实体产业转型升级。 腾讯云TI平台
7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力，实现高质量发展。
在一些制造业工厂产线上，以AI视觉检测缺陷已经开始代替人力，改变了传统只能通过人的眼睛及经验来检测缺陷的方式。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不在一线城市，一群“泥腿子”创办的AI公司，已经赚到了钱，这可能吗？ 放眼行业，地处一线的明星公司尚且难获盈利，且圈内也无成熟经验可循。这样的AI公司，不免让人好奇。 近期，一个盈利的AI公司走入大众视野—— 第六镜，一家起源于西安的AI公司。 2014年，西北工业大学三名学生决定创业，第六镜由此诞生，发展至今团队已达百余人，估值7亿。 作为AI创业公司，虽然对外亮相有限，但在业内，它以早早实现盈利引发关注。 他们究竟走了一条怎样的商业化路径？这样一个
自 2015 年底谷歌开源深度框架 TensorFlow 以来，越来越多的科技巨头、创业公司注重框架的投入与研发。而商汤科技作为国内 AI 创业公司的代表，自创办开始就走在自研深度学习框架的道路上。
人工智能(AI)不只能实现无人驾驶车辆、数字语音助理或者是帮你推荐电影，它是即将席卷众多产业的浪潮；根据麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)最近针对全球3,000家“具AI意识”企业进行的一项调查结果显示，其中只有20%的企业正将AI相关技术应用于部分核心业务，但大多数的企业仍预期在未来三年增加AI相关投资。 其他单位的调查亦反映类似结果。例如印度技术服务供应商Inforsys赞助、一项针对7个国家共1,600位商业与IT领域领导厂商所做的调查显示，受访者中只有25%表示
以ChatGPT、Llama等为代表的大模型技术拉开了迈向通用人工智能的序幕，人工智能成为全球经济增长的重要驱动力，对各类产业的智能化带来全新的空间。根据普华永道的预测，到2030 年，人工智能可为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元，超过中国和印度目前的产出总和。其中，6.6 万亿美元可能来自生产率的提高，9.1 万亿美元可能来自消费端的影响。对于制造业，人工智能一直是智能制造、工业4.0、工业互联网等领域的重要部分，在ChatGPT、Stable Diffusion等崛起前，质量检测、设备预测性维护等代表性的人工智能应用已经深度融入制造业，并且形成成熟的应用范式。
WAIC 世界人工智能大会已于近日在上海开幕。在昨天由机器之心承办的开发者日主单元上，阿里技术副总裁贾扬清、亚马逊机器学习副总裁 Alex Smola、百度 AI 技术平台体系执行总监吴甜、Julia 创始人 Viral、Skymind 联合创始人 Adam Gibson 做了精彩演讲。
在传统产业“遭遇”智能时代，科技革新亟待深化的当下，“革新者”的队伍该如何壮大？
从工厂和农场到炼油厂和建筑工地，这些炎热、肮脏、嘈杂、潜在危险的地方却是保持工业繁荣至关重要的地方。而这些地方在日常运营的同时都需要检查和维护，但是，考虑到安全问题和工作条件，派人进驻并不总是最好的。
机器人和自动化越来越多地用于制造、农业、建筑、能源、政府和其他行业，但许多公司一直在努力将人工智能和深度学习的优势融入到最苛刻的应用中。 借助新的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工业模块，NVIDIA 使在安全性和可靠性至关重要的恶劣环境中的边缘部署 AI 成为可能。这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。Jetson AGX Xavier Industrial 专为最恶劣环境中的智能视频分析、光学检
随着边缘设备的广泛使用和性能提升，将机器学习相关的部分任务迁移到边缘，也即边缘AI技术，已成为必然趋势，甚至能够同时结合云侧算力和边侧数据来完成机器学习任务。机器学习服务将边缘产生的数据转换为知识的过程中，需要在边缘快速响应并处理本地产生的数据。在落地过程中，我们发现，在连接海量边缘节点的边缘云时代，随着AI服务与边缘用户的距离缩短，通用AI原本部分挑战在边缘场景下变得更加尖锐。
本文约2800字，建议阅读5分钟通过10张图观察AI应用的全景。 2023年4 月 3 日，斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）正式发布了《2023 年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2023）。这是该机构发布的第 6 份年度报告，分析了人工智能的影响和年度趋势。本次报告长达302页，比 2022 年的报告多出近 60%。 新报告显示了 2022 年 AI 行业的几个主要趋势： AI 在许多基准测试中继续发布最先进的结果
近日，工信部发布《2022年工业互联网APP优秀解决方案名单》，腾讯云智能凭借“工业质检APP解决方案”成功入选。作为腾讯云智能精心打磨而出的软硬一体AI外观质检解决方案，工业质检APP解决方案服务了众多制造企业的外观检测项目，为这些企业的产品质量检测自动化、智能化升级带来了质的飞跃：不仅检测能力全面超越人工水平，能够全天持续稳定工作，而且检测效率相较人工质检提升10倍，每年能为客户节省人力成本数千万元。 据悉，申报解决方案需满足对行业和企业提质增效、转型升级发挥明显支撑引领作用；拥有自主知识产权等要求。
深度学习已经推动人工智能进入工业大生产阶段，而深度学习框架则是智能时代的操作系统。
5月20日凌晨，微软线上举办了开发者大会Build 2020，重点介绍了其在云计算技术和深度学习算法优化上的进展。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】2023年人工智能指数报告发布了！这份报告显示，中国在AI顶会论文上表现世界居首，然而引用量却低于美国。另外，AI论文发表量世界前十的机构中，中国占了9席，纷纷赶超MIT。 今天，斯坦福发布了2023年AI指数报告。 值得注意的是，斯坦福AI指数报告列出了「AI论文发表量」世界前十的机构，9所全部来自中国，纷纷赶超MIT。 它们分别是：中国科学院、清华大学、中国科学院大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、电子科技大学、北京
机器之心原创 作者：吴昕 对于 AI1.0 时代的企业来说，他们关注大模型的成功，其实是关注背后基础算法的作用，将基础算法和先进理念应用到自己服务的行业和产品当中。对于创新奇智来说，平台固然重要，但长远来看，面向行业的纵深更为重要。 ChatGPT 热潮持续不断，一场接一场的密集发布事实上都在回答同一个问题： ChatGPT 来了，跟还是不跟？如果跟，怎么跟？不跟，又意味什么？ 4月13日，中国最大的「AI+制造」解决方案供应商创新奇智在其位于中关村的公司会议室举办了一场媒体沟通会。公司 CEO 徐
AI 科技评论按：随着 AI 技术的不断发展和应用，我们似乎开始陷入一种尴尬的局面：我们既相信 AI 还有很大的潜能、可以在社会的许多层面起到帮助，同时我们也在 AI 的安全性、隐私、与人共处、长期发展等问题上陷入纷争。
人工智能正在加速各行各业技术升级、提升社会的运行效率，而人工智能中的视觉感知类任务扮演着重要的角色。 从目标检测、属性识别的高效模型训练，到模型压缩、量化部署推理，虽然学术界和开源社区有大量的成熟工作可供借鉴，但如何批量生产在工业级场景下满足精度和速度的模型，依然不是一个简单的问题。 从模型的算法研究到生产部署，其间的落地鸿沟之大一直较少被人提及和重视。 我们将带你详细了解商汤-模型工具链团队在解决算法落地过程中的技术思考，深入理解模型的工业化落地流程是如何更加高效和便捷！ 学术公开课「目标检测落地难题
李根 发自 中科大 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “我特别看好高校团队，特别看好！” 贺志强再三强调说。 这是被问及“学生创业靠不靠谱”时，这位联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁给出的坚
【AI100 导读】学术界和工业界的距离到底有多远？Chatbot 很火，但到底应该如何定位产品，如何定位技术和产品之间的关系？ 1. One Paper Hybrid Code Networks: practical and efficientend-to-end dialog control with supervised and reinforcement learning 本文提出了一种特定领域对话系统的端到端训练方案，相比于传统的端到端模型来说，亮点在于用更少量的、更有效的数据进行训练，并且结合
产业里很多人都受到来自商业AI热炒的影响，对AI抱有巨大的期望，甚至认为人工智能+制造，即是智能制造，这个说法有些片面。首先要澄清的是，以诺伯特.维纳博士在1948年的《控制论-动物与机器的通信与控制》这一著作为代表的控制论（图1），本身也是人工智能三大学派之一的行为主义学派，事实上，对于工业而言，智能是一直在路上，只是限于算力和成本，人工智能并未在工业有广泛的应用突破，今天，人工智能由于消费类的应用，使得规模效应出来了，算力具有了经济性的趋势，人们开始又关注这一方法来解决工业问题。
近些年随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的发展，使得持续积累了半个多世纪的人工智能产业，又一次迎来革命性的进步，人工智能的研究和应用进入全新的发展阶段。
本文节选整理自NVIDIA GTC讲座[S41607]： 自动光学检测（AOI）中采用的深度学习技术一直是制造业的热门话题。 然而，大多数项目都停留在概念验证阶段或仅部署在少数 AOI 机器上。 我们的分析发现，障碍通常与 AI 模型的准确性或性能无关，而是出于其他原因。 在制造检测中部署深度学习时，我们将解决这些障碍，以及 Jetson 平台如何帮助我们克服这些障碍。 根据我们的经验，制造商在采用人工智能技术方面面临障碍，这三点是我们从客户那里听到的最常见的原因。一是技能差距，客户没有新技术技能，二是对
随着我国数字化转型行动的深入推进和智能制造工程的大力实施，制造业正朝着“数智”时代迈进，生成式AI被视为推动制造业智能化发展的关键驱动力。
当一批类ChatGPT的通用大模型层出不穷时，另一批参与者着眼于“更容易落地”的行业垂直大模型，也走到了舞台中央。
一、腾讯云AI多项解决方案亮相2021世界人工智能大会 7月8日-10日，2021世界人工智能大会隆重召开，本次大会由国家发展与改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院和上海市人民政府共同主办。大会期间，腾讯向观众展现了六大AI展台，分别从AI游戏、AI泛娱乐、AI可持续、AI加速器、AI政务+云AI以及微信AI等方面展示最新的AI应用成果。 展会现场，腾讯云AI展示了腾讯云TI平台及多个行业解决方案，包括腾讯云工业AI质检仪、腾讯云智媒体AI中台、腾讯云AI
最近，在微软联合全球八大研究院共同主办的首届微软研究峰会（Microsoft Research Summit 2021）上，微软董事长兼CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）表示，他现阶段正在关注的三个方向是：无处不在的计算、AI 大模型、虚拟在线，AI大模型这一方向，纳德拉关注“正在成为平台的大规模模型，这种大型模型背后的计算，如何继续构建系统。”
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 周俊介绍，如果将数字经济比作一棵树，树干中的人工智能 (AI)、大数据、云计算等技术，构成了数字经济的核心，起着承上启下的作用；树根中的隐私、安全等因素，决定长势以及未来；树干跟树根必须紧密融合，才能枝繁叶茂，其中 AI + 隐私、AI + 安全等成为当下亟需突破的方向。而可信 AI 技术理念将是数字时代抵御风险、提升科技包容度的关键能力之
7月8日-10日，2021世界人工智能大会隆重召开，本次大会由国家发展与改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院和上海市人民政府共同主办。大会期间，腾讯向观众展现了六大AI展台，分别从AI游戏、AI泛娱乐、AI可持续、AI加速器、AI政务+云AI以及微信AI等方面展示最新的AI应用成果。
2020年8月7日-9日，第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会于上周五正式在深圳开幕。 CCF-GAIR 2020将延续过去的强大阵容，在新基建机遇下，CCF-GAIR 2020 设立了 15 个主题专场。 在工业互联网专场，腾讯云副总裁赵建春发表了题为《腾讯云人工智能在工业互联网领域的实践》的主题演讲。 以下为演讲实录： 各位朋友大家下午好，非常荣幸能够在这里和大家分享一下腾讯云人工智能在工业互联网领域的案例和实践。 人工智能的概念是在1956年提出来的，到现在已经有60多年的历史，
如果你问一些 AI 工程师，「做一个 AI 质检仪去检查手机内部摄像头支架的缺陷要拍多少个点位？」放在几年前，他们可能答不上来。但现在，他们会告诉你：要拍七八十个。
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%
来源：机器之心 本文为约5102字，建议阅读10分钟本文介绍了清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI：从原则到实践》。 以人为中心的 AI 才是真正有活力的 AI。 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI：从原则到实践》。 在演讲中，他主要介绍了多模态 AI 近期的突破以及可信 AI 的挑战。目
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 自然语言处理（简称NLP）被誉为“人工智能皇冠上的明珠”、“实现通用人工智能（AGI）的钥匙”。 当自然语言处理技术遇到司法系统，会擦出怎样的火花？ 在这里先跟大家分享一个“常识”： 据我国的法律，给出的量刑大都是一个区间，而不是具体值，比如判刑3年到5年。 那么究竟是3年、4年还是5年，需要法官对具体问题进行具体分析。 其出发点是好的，但实际却让一些经验欠缺的法官左右为难：判久了对被告不利，判的时间不足对受害者又不够公平。 不过现在嘛，法官的这个烦
2024年7月6日 - 世界人工智能大会（WAIC 2024）今日进入第三天，议程转向了AI技术在城市管理和公共服务中的实际应用及面临的挑战。本次大会聚集了来自全球各地的专家、学者及业界精英，共同探讨人工智能的未来方向及其对社会的影响。
凡是Google出品，必属精品。遥想当年（其实也就近在2016），YoutubeDNN[1]以及WDL[2]的横空出世引领了推荐系统以及CTR预估工业界潮流至今，掀起了召回层与排序层算法大规模优雅而高效地升级深度学习模型的浪潮。发展至今其实已经形成了工业界推荐系统与广告CTR预估的庞大家族群，具体可以参见下文中的家族图谱。
友达光电成立于 1996 年，是光电行业最早进行智能制造转型的企业。在光电行业从规模竞争转向价值竞争的背景下，光电企业生产的产品形态呈现少量多样、高规格、定制化的趋势；但面板的生产周期仍然非常长，管理的幅度很宽，复杂性高；与此同时，面板价格出现变化，成本改善的速度比较慢。
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