谷歌DeepMind：用AI来做同行评审！事实核验正确率超过人类，而且便宜20倍。 AI的同行评审来了！...——简单来说就是：AI答题，AI判卷，AI告诉AI你这里说的不对。 真正的「同行」评审。 另外，研究还发现，相比于人工标注和判断事实准确性，使用AI不但便宜20倍，而且还更靠谱！...而人类标注这边，每个响应的成本为4美元，——AI比人类便宜了整整20多倍！ 对此，有网友评价，LLM在事实核验上有「超人」级别的表现。...对于人类在这项测试中颜面尽失的结果，我们不免有些怀疑，成本应该是比不过AI，但是准确性也会输？ Gary Marcus表示，你这里面关于人类的信息太少了？人类标注员到底是什么水平？...参考资料： https://venturebeat.com/ai/google-deepmind-unveils-superhuman-ai-system-that-excels-in-fact-checking-saving-costs-and-improving-accuracy
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。
《系统日报》持续关注分布式系统、AI System，数据库、存储、大数据等相关领域文章。每天以摘要的形式精选不超过三篇系统文章分享给大家。...以GPT3为代表的大深度学习模型是现在很火的技术，Colossal-AI 的目标就是解决大模型训练过程遇到的各种分布式难题。...最近几年的 AI 模型正在急速变大，训练常常需要需要多个 GPU，比如训练 GPT3 需要几千个 GPU。因此，在多个 GPU 上分布式训练前沿 AI 大模型已经成为业界常态。...Colossal-AI 的愿景是让用户仅需少量修改，便可将已有 PyTorch/TensorFlow 项目与 Colossal-AI 结合，快速将单机代码自动、高效地扩展为分布式系统。...Feature Map)：每一层输出的中间结果，训练过程中每个神经网络层的输出。 Colossal-AI 实现的分布式训练技术包括数据并行、张量并行、流水线并行、ZeRO并行和 offload 并行。
曾经这些系统需要在服务器上运行，你需要有网络连接才能使用，现在电脑变得越来越便宜，这样的系统也已经可以直接在手机上运行。...所以欧洲人不使用语音识别的原因是他们知道大公司会把所有东西都存储下来，然后把这些语音作为改进语音识别系统的训练样本。...那年谷歌切换到了基于 LSTM 的语音识别系统，然后语音搜索就很快增加到了所有搜索的大概 1/3。Siri 最初使用的也不是 LSTM，后来切换到 LSTM 的时候也遇到了训练数据不足的问题。...他们的个性来自哪里？ Schmidhuber：机器人的个性来自训练数据，训练数据不同，个性就不同。就像如果一个人在贫困、混乱的地方长大，那么他的性格和追求就会和富足的家庭里长大的小孩完全不同。...但今天手机很便宜了，今天很穷的人买到的手机都会比当年那个人的手机更好。AI 也是一样的，也会变得更便宜，让穷的人也收益。
新智元报道 来源：TechCrunch 编译：肖琴 【新智元导读】一般的机器学习系统都是以人的视角建立，但华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究人员试图用狗的行为数据训练AI系统。...研究人员通过传感器等设备采集了一只爱斯基摩犬的运动数据，并以此来训练AI系统实现三个目标：1、像狗一样行动，预测未来动作；2、像狗一样计划任务；3、从狗行为中学习。论文已被CVPR 2018接收。...我们已经训练机器学习系统来识别物体，进行导航，或识别面部表情，但尽管可能很难，机器学习甚至没有达到可以模拟的复杂程度，例如，模拟一只狗。...研究者用这个数据集来训练一个新的AI智能体。 对这个agent，给定某种感官输入——例如一个房间或街道的景象，或一个飞过的球——以预测狗在这种情况下会做什么。...当然，不用说特别细节，哪怕只是弄清楚它的身体如何移动，移向哪里，已经是一项相当重要的任务。
在今天的一篇博客文章中，研究人员Mayank Bansal和Abhijit Ogale详细介绍了一种训练方法，可以标记数据，即来自专业加试示范的Waymo数百万英里已标记数据，以监督的方式训练AI驾驶员...我们能否使用纯粹的监督深度学习方法训练出技术熟练的驾驶员？”...Waymo的AI系统在模拟环境中绕过停着的汽车 为了创建一个能够模仿专业驾驶员的系统，他们精心设计了一个神经网络，名为ChauffeurNet，通过观察真实和模拟数据的组合，包括地图，周围物体，交通，过去的汽车运动...为了教会网络适应极端情况，团队合成了近乎意外和与对象的碰撞的情况，后者与非奖励因素搭配，鼓励AI模型避免这些情况。 ?...因此，完全由机器学习的系统取代Waymo计划器的门槛非常高，尽管来自这样一个系统的组件可以在Waymo计划器中使用，或可用于在计划器的模拟测试期间创建更现实的智能体。”
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。...根据斯坦福大学以人为本人工智能中心（HAI）基础模型研究中心（CRFM）的说法，「它（大模型）代表着构建 AI 系统的一种新的成功范式，在大量数据上训练一个模型，并使其适应多种应用」[2]。...他们表示，工业 AI 未来可以孕育出一个主动学习 AIaaS（AI As a Service，人工智能即服务）平台，通过算法工程师和标注专家的配合，利用 RLHF 技术训练大模型，用人类知识让 AI 理解工业问题...，并满足特定工业任务的要求，让不会编程的工业专家也能训练 AI 模型。...「只有当计算机系统可以突破工业落地中的几大难题，实现自动算法组合和部署，人类仅需参与少量定制化算法设计时，AI 的跨领域规模产业化才具备实现的可能。」贾佳亚曾表示。
目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。...案例引入 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，为了方便小伙伴们读懂之后的代码...，在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例。
工业AI，尤其是缺陷检测这块都是硬骨头。虽然场景非常简单，虽然数据都是源源不断，虽然算法都是非常纯粹。主要是其需求太分散了，不是不能做，而是值不值得去做。...有没有人工费用更便宜？ 需要配合繁复的硬件设备，尤其是运动设备。如何才能保证整套设备的稳定性？ 后期维护成本问题？由于涉及的环节太多，需要“全才”才能搞定。 .........一般流程 AI要敏捷开发，更要方法论，更更要稳定成熟的流程。 ? 这里要提的是，工业场景的AI不过是整套系统中的一个小小组件，你一定不会靠单纯的AI去make money。...我们要知道算法的下限在哪里。 涉不涉及更换型号，能否提供符合模型训练的场景要求，比如至少得有GPU吧，或者可以上网进行云端训练。 对时间上的要求，很多替换人工工位都要要求比人更快。...或者你可以这么认为，当前看似高大上的AI并不是真正的AI，或许30年后一天，你会说：先用传统方法YOLO V28 来试一下吧！ 训练评估阶段 ? 包括模型调参，模型训练，指标评估。所谓的“炼丹”。
西澳大利亚大学的研究人员开发了一种深度学习系统，可以识别太空中的星系。这个名为ClaRAN的系统可以扫描射电望远镜拍摄的图像，并发现从黑洞发射强大射电喷流的射电星系。...该团队表示，该计划经过彻底改革和训练，可以识别星系而不是人。 ? ClaRAN观察了超过500个不同角度的射电星系数据视图，并进行检测和分类。...在扫描了不同的视图后，ClaRAN还考虑了红外望远镜的数据来改进其预测，给出了射电星系喷射系统的最终检测和分类结果。...团队使用NVIDIA Tesla GPU和cuDNN -accelerated TensorFlow深度学习框架，通过上千种世界坐标系对齐的射电和红外线图像训练卷积神经网络。...左边是一个射电星系喷射系统，ClaRAN只用射电望远镜的数据就能探测到。
漆远表示，蚂蚁金服今年的两个关键词，一个是“开放”，一个是“AI”。 在此次演讲中，漆远从风控系统、智能助理、定损宝等产品案例出发，全面介绍了蚂蚁金服产品背后的 AI 技术。...刚才讲了整体的从模型训练到数据特征的产生，您可以从各种模块，到训练到部署产生API，到最后效果的监控，全流程地展示。...出了一个小车祸，照张像，哪里有问题，是撞了一个洞还是刮蹭进行判断，这是非常复杂的事。...今天我觉得学校可以和工业界合作，工业界有更多的数据，更大的问题更难的挑战，不仅应用技术还可以发展技术，今天介绍的只是一部分的技术，我们还有没有发布的技术。...、便宜和省内存；另外是深度强化学习，在营销与推荐应用。
如何在精度、性能、成本之间取得平衡是AI开发者在边缘部署过程中面临的巨大挑战。 1 五大灵魂拷问 AI 模型端部署难点在哪里？...灵魂拷问一：我的使用场景需要我将模型部署到端上，但是端上开发可能会面向嵌入式设备，操作系统也可能是Android、iOS，有一定的上手成本，怎样才能更轻松地把模型落地到硬件设备上？...灵魂拷问二：这些年出了好多加速芯片、加速卡、边缘计算盒，价格便宜还不占地，我想知道它们跑模型能达到什么样的精度和性能，帮助我进行选型。...灵魂拷问三：我训练好的模型适配XX芯片，要在各种模型格式之间转来转去，有点头大，好不容易模型格式对齐了，又有算子OP不支持，我该怎么办才能让它跑起来？...大家可以从上图中看到，EasyEdge提供最广泛的硬件和平台适配，30+种AI芯片与硬件平台，4大主流操作系统。 你想把模型部署到Windows PC上？没问题，安排！ 发布到手机上？
如今，它又孵化出了一个新公司：致力于用AI改变工业机器人。 谷歌又要改变人类了。 继自动驾驶（waymo）、AI（google brain）之后，谷歌前两天又孵化出一家新的前沿技术公司。...这家公司在X内部已经孵化了5年的时间，在X公司副总裁Wendy Tan White带队下，intrinsic团队将要通过AI技术改变如今的工业机器人。 ?...训练让机器人变得更聪明的AI 由于可以快速、精准并且不用停歇地在工厂中执行那些繁重且重复的体力劳动，工业机器人的出现可以说改变了如今的工业生产的面貌。...它让「无人工厂」成为了可能，也为我们能够开上更便宜的汽车做出了巨大贡献。 ? 但是自工业机器人诞生至今，它们都只会机械地进行重复性劳动，如果部署到一个新的生产环境中，他们立刻蒙圈。...用AI训练机器人，与自动驾驶有异曲同工之妙：首先需要对外界环境进准确的识别，随后通过深度学习训练让它们学会分辨周边环境物体的类型。 随后再根据任务目标进行线路规划、力度控制等决策工作。 ?
与以色列的传统优势（网络安全和绘图）不同的是，计算机视觉所涉及的范围更为广泛：农业、工业、医药、体育、自动驾驶汽车、珠宝甚至购物公司。...和以前相比，处理数百万张图像所需的巨大算力已经变得便宜很多。...“你问自己：如果你是敌人，你会在哪里隐藏？高楼大厦在哪里，哪里暗藏危机？天气会对这些分析产生怎样的影响？” Agassi女士说，计算机视觉对于这项任务至关重要。...“以色列科技生态系统长期以来，通过使用视觉，激光，运动传感器，一直在处理各种现实情况”，他说，“我们现在处理世界真正面临的一些问题：健康、农业、交通运输，我们的技术系统已针对这种情况进行了优化。”...Vayavision公司的Ronny Cohen认为，使用更好的软件将帮助自动驾驶汽车用更少和更便宜的相机或雷达来映射周围的环境。
目前，几乎所有的机器学习系统，都使用张量作为基本数据结构。所以，张量处理单元，我们可以简单理解为“AI处理单元”。...2017年和2018年，Google又再接再厉，推出了能力更强的TPU v2和TPU v3，用于AI训练和推理。...汽车和工业领域，主要是看中了FPGA的时延优势，所以会用在ADAS（高级驾驶辅助系统）和伺服电机驱动上。 消费电子用FPGA，是因为产品迭代太快。...█ FPGA、ASIC、GPU，谁是最合适的AI芯片？ 最后，我们还是要绕回到AI芯片的话题。 上一期，小枣君埋了一个雷，说AI计算分训练和推理。训练是GPU处于绝对领先地位，而推理不是。...在AI训练上，GPU的算力强劲，可以大幅提升效率。 在AI推理上，输入一般是单个对象（图像），所以要求要低一点，也不需要什么并行，所以GPU的算力优势没那么明显。
那么让我们来看看人工智能的实施阶段，如果我们不知道人工智能采用的流程，我们将永远不知道问题出在哪里。...大规模部署 AI 应用程序需要考虑什么，以下是您应该考虑的四个重要关键。我们接下来会每个点具体说一说 第一个，工作效率，当部署人工智能系统时，训练和部署的自动化流程变得非常重要。...由于很多工程师的时间是将图像数据从 AI 机器复制到训练计算机，或者将训练模型复制到 AI 机器。...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、
它将扩展跨学科研究的必要广度；促进学术界、工业界、政府和民间团体之间的全球对话；鼓励各界进行负责任的引领。我们将这种理念称为「以人为中心的 AI」。...上述对话将发生在哪里？ 创建以人为中心的 AI 需要开展广泛的跨学科合作，利用从神经科学到伦理学等多个学科的专业知识。要应对这一挑战，我们需要冒险探索不确定的新领域，并且不能抱着创造商业产品的念头。...斯坦福大学成立「以人为中心的 AI 计划」的目标是聚合对 AI 充满热忱的有识之士一起产生更大的影响力。该项目将围绕以下五个目标： 促进突破性、多学科研究。 构建稳健的全球生态系统。...教育和训练学界、业界、政府和民间团体的 AI 领导人才。 推动现实世界的行动和政策。 或许最重要的目标是，推动围绕「以人为中心」的全球对话。 总结 数十年来，AI 一直是学界的研究主题。...但是，最近几年，它一跃成为重塑工业界的强力工具。现在是时候让 AI 变得更加强大了：成为一种向善的力量（a force for good）。
数据在哪里，计算就应该在哪里，人工智能也正逐步向边缘迁移，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通AI的最后一公里。...比如园区里面随处可见的智能摄像头，进行人脸识别，车牌识别；家里面的智能电视，智能音响；工业领域里面的无人机进行电力线路智能巡检等等，边缘AI正在极大的提高了我们的生产生活效率。...目前支持如下AI任务： 增量训练: 针对小样本和边缘数据异构的问题，模型可以在云端或边缘进行自适应优化，边用边学，越用越聪明。...联合推理: 针对边缘资源需求大，或边侧资源受限条件下，基于边云协同的能力，将推理任务卸载到云端，提升系统整体的推理性能。...3）Lib：给应用提供边云协同AI特性接口，用户基于该Lib实现边云协同的训练、聚合、评估和推理。
为什么说AI是未来的趋势，我们怎么做出这个判断？以前人的生产率也低人工便宜，随着社会发展，人的素质在提高，所能从事的工作也变得更复杂更有价值，进而人的生产率提高也就使得人工成本上升，这是必然的。...伴随着这样的方式越来越普及，一定是需要极多的服务器来承载数据，有极多的网络设备来进行数据的高效流转，有极多的训练服务器来训练模型……这种运维的要求和传统的运维要求其实略有不同。...这种运维如果要做好，单纯会装个系统，装软件还是远远不够的。...运维和服务器后端开发的岗位其实是分不开的，一个高质量的运维工程师的水平跟一个高级系统架构师的水平是不相上下的。...工业革命的时候不要担心工人失业，因为机器多了肯定需要设计机器、制造机器、修理机器的；AI时代，也不用担心工人失业，因为AI多了封顶需要维护设备、调教设备、优化设备的人。
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