郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一年前，百度开了中国AI的第一次开发者大会。 百度创始人李彦宏说，AI时代将是开发者的时代。 “有很多技术可以运用，打开了无数的可能性，让技术创新重新焕发生机，过去的个人英雄主义行不通了，因为大的平台已经出现，可以站在巨人的肩膀上做事情。” 一年就要过去了，巨人肩膀上究竟可以做些什么？百度这个AI生态又呈现出何等面貌？ 这背后可能有一些时代潮向变化的影子。 地毯式“轰炸” 单从结果来看，百度真可谓发起了一场“圈地运动”。 围绕开发者，从点，到
参考塞缪尔. 约翰逊（18 世纪英国文学评论家、诗人，著有《英语大辞典》、《莎士比亚集》）的思路，“当一个人厌倦了学习技术，那他肯定也厌倦了 IT 行业，因为只有持续学习，才会有 IT 行业带给你的一切，包括金钱”。这是 IT 行业的实际情况，没有哪个人可以靠吃老本长期生存，AI 技术更是如此。最近我在读《伦敦人》，书中讲述了 200 多位新老伦敦人对于伦敦这座城市的切身感受和故事，感觉应该就 AI 技术人才的成长写一篇，因此，有了本文。
3月20日，北京智源人工智能研究院发布我国首个超大规模智能模型系统“悟道1.0”。“悟道1.0”由智源研究院学术副院长、清华大学唐杰教授领衔，带领来自北京大学、清华大学、中国人民大学、中国科学院等单位的100余位AI科学家团队联合攻关，取得了多项国际领先的AI技术突破，形成超大规模智能模型训练技术体系，训练出包括中文、多模态、认知、蛋白质预测在内的系列模型，勇闯通用智能发展前沿，构建我国人工智能应用基础设施。同时，与龙头企业共同研发工业级示范性应用，加快大规模智能模型应用生态建设。
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。”
机器学习、深度学习等对金融业务有何帮助？背后究竟又是怎样去变革提升当下金融体系的？在本月举办的复旦科技创新论坛上，CreditX氪信创始人兼CEO朱明杰就金融风控领域的工业级大数据应用进行了阐述。 朱
9月1日消息，近日，外媒披露了英伟达提交的一份文件显示，美国计划将英伟达A100、H100 等高性能AI芯片的出口限制范围扩大到中国及俄罗斯等以外的地区，其中就将包含部分中东国家。该消息引发了市场关注，但是美国商务部随后对此消息进行了否认。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】这位华盛顿大学的博士，4年手握3篇顶会Oral，在求职过程中经历了曲折的心路历程，最终，他选择了OpenAI。 4年5篇顶会，其中3篇是Oral！ 今天的这位主角Rowan Zellers，在2022年6月取得了华盛顿大学的博士学位。他的研究方向是自然语言处理和计算机视觉的交叉领域。 最初打算进军学术界的Zellers，详细地制作了申请学校名单，准备了多份材料，甚至经历了160位教授的面试。 然而他却在求职结束时做了一件连自己都没想到的事——拒绝了
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 一个「十年」结束了，在 2020 年度的百度 AI 成绩单上，我们看懂了它走向下一个十年的勇气和决心。 2020，对于每个人来说都是难忘的一年。新冠肺炎疫情对全球经济带来巨大冲击，在迎接前所未有的挑战同时，我们发现了更多的机遇和希望在前方：新的科技和信息基础设施比以往都更加深刻影响着人们的生活，人工智能参与到了抗疫防疫、复工复产、产业升级等各个环节，与国计民生紧密相连。 「新基建」成为了年度热词之一，成为了我国疫后经济重建的核心，让智能中国的前路变得明晰。立足核心技术，推动
在可见的未来，这个世界却将长期处在不确定性之中。在混乱且多变的商业环境中，企业如何才能获得确定性增长？这个问题在刚刚发布Q3财报的百度身上可以找到一些答案。Q3财报显示，三季度百度实现营收325.4亿元，同比增长2%；归属百度的净利润（non-GAAP）达到58.9亿元，同比增长16%，超市场预期。
IDC MarketScape2021年度《Asia/Pacific (Excluding Japan) Vision Artificial Intelligence Software Platform 2021 Vendor Assessment 》评估报告最新出炉： 国际行业研究机构IDC发布的“2021年亚太地区（不包括日本）视觉人工智能软件平台供应商”评估中，腾讯云AI视觉能力位列中国厂商战略维度第一！ 腾讯很早就开始在AI技术领域布局和研究，并基于游戏、社交、移动支付等领域的优势地位，逐渐在计
之前或多或少介绍过，这是中科院自动化所面向AI时代孵化的第一家公司，而且由于科研传承，中科院自动化所、四院院士谭铁牛，目前是步态识别等方向上的国际权威。
技术发展是一个持续叠进的过程，AI 也是如此。 经历过去 70 年的“三起两落”，近年来，人工智能行业迈进深水期，分工细化，产业落地成为主旋律，AI 与各个场景的交叉、对话不断在发生。 对不少企业而言，以前谈AI 落地，想要做一个应用，得从算法开始开发，其需要肩负的成本和代价，成为绑住他们脚步的红线。要推动AI 加速实现更广泛、更优质的落地，生产力的解放是发展的关键，抛去以往的“手工作坊”，由手工到工程化量产，从作坊到工厂到全产业链，AI 工程化也成为落地的新方向。 具体的领域，也意味着多且复杂的需求。AI
AI科技评论今天推出海外高校博士招聘，来自埃默里大学计算机科学的刘菲副教授和美国东北大学王大阔副教授正在招收多名博士生。 1 刘菲 Dr. Fei Liu 是埃默里大学计算机科学副教授，自然语言处理研究室联合负责人。她的研究方向包括自然语言处理的一些核心领域（自动文摘、文本生成、大规模预训练模型）以及文本摘要在教育、医疗、公共政策等领域的跨学科研究与应用。 她此前曾任中佛罗里达大学副教授，博世（BOSCH）北美研究技术中心高级研究员，有着丰富的学术界和工业界合作经验。曾在国际会议和期刊上发表过逾70篇论文
系统硬件配置工业MODBUS电子看板TCP安灯系统按照功能和实 现方式不同可以分为有线和无线两种：有线式工业安灯系统应用及案例全部信息传递都通过遍布车间的有线网络来实现；而无线式工业MODBUS电子看板TCP安灯系统，信息的传递是通过无线网络、无线通信来实现。只要流水线旁物料剩 余量达到触发条件（即最低剩余量时），及时发出物料需求呼叫，通过网络传递到数据服务器，由系统处理并自动分配给适合的 物料配送人员，物料配送人员及时组织物料配送上线，完成配送后，将对应的呼叫信息进行复位，完成一次配送；当需要制造产品或使用设备以简化操作时，其实很难检测到其内部问题。仅仅通过观察产品的功能，专家往往无法识别缺陷。而这可能是有害的制造，会导致产品或工艺的重大缺陷。人工智能和机器学习将人类智能与强大的技术相结合，为制造操作的进行方式带来革命性的变化。
7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2
清华大学协同交互智能课题组位于清华大学电子工程系罗姆楼，负责人为周伯文教授。该课题组致力于研究面向人工智能可信理论突破为基座的多模态交互数智化赋能关键技术，研究目标为：构建可解释、可交互、可信赖、能推理、能决策、有知识、自适应的新一代AI模型和理论，让AI系统更好地与人协同完成复杂任务，并更好地自适应产业数智化中多应用场景。 课题组简介 课题组主要研究方向包括： 多模态表征与交互 研究多模态信息的理解、生成、交互与知识图谱的融合推理，提升人机协同场景下的认知、创新与决策能力，建立数据驱动的机器学习与知识驱动
中美“战事”进一步升级！特朗普政府在1月3日采取的限制人工智能（AI）软件的出口新规于今日正式生效。
新的一期博士招生正式启动！本期我们将为大家介绍清华大学周伯文老师协同交互智能课题组招聘助理教授 / 博士后 / 工程师 / 短期访问学生的相关信息。 课题组简介 清华大学协同交互智能课题组位于清华大学电子工程系罗姆楼，负责人为周伯文教授。该课题组致力于研究面向人工智能可信理论突破为基座的多模态交互数智化赋能关键技术，研究目标为：构建可解释、可交互、可信赖、能推理、能决策、有知识、自适应的新一代 AI 模型和理论，让 AI 系统更好地与人协同完成复杂任务，并更好地自适应产业数智化中多应用场景。 课题组主要研
自从2012年数据科学被评为21世纪最性感的工作以来，来自不同领域的许多人开始转向数据科学或相关的机器学习角色。用新奇的人工智能算法解决复杂的问题，再加上一份不错的薪水，听起来很有吸引力。很多公司都加入了宣传的行列，现在提供在不到一年的时间里学习数据科学/AI/ML的新兵训练营。在加入这样的训练营或转向机器学习之前，请考虑以下10件事。
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。
【新智元导读】 今年初完成1400万美元融资的人工智能初创企业 Neurala，昨日宣布在深度学习软件方面取得重大进展，其待决专利软件 Lifelong-DNN 克服了神经网络的灾难性遗忘问题，今年第三季度将可发售，可用在从无人机到玩具的一系列产品中。 Neurala 的待决专利软件 Lifelong-DNN™（Lifelong-Deep Neural Networks） 克服了神经网络的灾难性遗忘问题，这是限制神经网络实时使用的一大问题。 Neurala 昨日宣布在深度学习软件方面取得重大进展，其软件的
摘要： Facebook开发AI机器人并发展出机器人语言；金融与科技行业多个联合实验室成立；腾讯已在Github上开放Angel代码； 行业新闻 城市与交通大数据联合实验室在京成立 日前，北京交通发展研究院与中国电信在北京联合举办“数聚城市，云翼出行”城市交通出行大数据产品发布会。发布会上，双方签署了战略合作协议，成立城市与交通大数据联合实验室，合力打造未来交通大数据生态圈。根据合作协议，双方将整合城市交通与电信大数据资源，依托联合实验室发挥各自在交通和通信领域的优势，利用覆盖全国300多个城市的通信数据，
「在信息爆炸的互联网海洋中，有价值的信息仍然是稀缺的」。知乎的诞生源于这样一个非常简单的初心。
机器之心报道 机器之心编辑部 用 AI 大模型「重做所有产品」。 意义重大，这才是 AI 进入生产力阶段了。 本周一，Adobe 联合英伟达展示的人工智能绘图工具 firefly 引爆了朋友圈。 这是 Firefly 的一次重大升级，虽然编辑视频的能力还没开放，这款工具已能实现文生图、草图成画、一键修改画面内容，还可以对自动生成的图像进行修改、分层、输出超高分辨率，初步达到了生产力标准。 Adobe 推出的产品是这家软件巨头面对 AI 画图冲击给出的答案 —— 自去年扩散模型系列震撼绘画领域之后，人们都在
本期为大家介绍香港科技大学涂锋斌老师课题组招收AI芯片方向博士生 / 博士后的相关信息。 学校简介 香港科技大学是香港最顶尖的大学之一，现时属于 “QS 世界百强大学”、“泰晤士高等教育世界百强大学” 及 “美国新闻与世界报道世界百强大学”。科大建校仅三十余年，被认为是世界上发展最快的大学之一，现已成为一所亚洲以至全球领先的研究学府。 导师简介 涂锋斌博士，香港科技大学 ECE 系助理教授。涂博士于 2019 年在清华大学微纳电子系获得博士学位，师从魏少军教授和尹首一教授，同年获北京市优秀毕业生及清华大
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
大神云集，大模型是真的火了。 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 雷峰网消息：近日，亚马逊机器学习部门原杰出科学家/VP Alex Smola与首席科学家李沐师徒二人已从亚马逊离职，并且确立新去向：进军大模型方向创业。 此前两个月，雷峰网与接近李沐师徒二人的 AI 行业人士交谈，获悉二人有离职打算。但直到今天，二人动态才最终确定。 据微信公众号“亲爱的数据”消息，Alex Smola于2023年2月从亚马逊离职后公布了新的创业项目——一家人工智能公司Boson.ai，担任首席执行官兼联合创始人。其Linked
学校介绍 悉尼科技大学（University of Technology Sydney，简称UTS）是世界著名的新兴大学。在2022年QS世界大学排名上，UTS位居全球第137位，澳大利亚第9位。UTS是全球排名第11位的新兴大学，澳大利亚排名第1位（QS Top 50 Under 50 2021）。 而在另一份2022年泰晤士高等教育（TIMES）的榜单上，UTS的表现同样出色，综合排名位列全球第143位。在2022年泰晤士高等教育世界大学影响力排名上，UTS位居全球第15位，澳大利亚第2位。 UTS是全
随着我国现代化工业的飞速发展，互联网、制造业、服务业等行业日益增多的数据无时无刻不在考验着国家信息化基础设施的承受能力以及调度能力。“东数西算”是在全国范围内实现算力和应用资源按需调度的基础设施工程，是以算力中心、数据中心、高速网络为基础设施，由云计算、大数据以及智能计算为核心技术构建的一体化新型算力网络体系。我国东部地区数据产生量大、数据密集、算力资源紧张，西部地区地域广袤，拥有比东部地区更丰富的可再生资源，充分利用西部地区的计算资源来高效执行东部地区有巨大计算需求的数据，能够在全国层面更高效地支撑以降低全社会能耗为目标的计算方式，更稳定地解决算力增长需求，实现绿色可持续发展。
随着数据体量的快速增长、算法迭代优化以及CPU、GPU、DPU等多种算力技术的发展，以大数据建模为核心的机器学习技术正被企业广泛应用到营销、广告、风控、生产等场景中。
11月14日，工信部发布关于印发《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》的通知，启动了人工智能产业创新重点任务揭榜工作，以下称“人工智能揭榜工作”。
报告从研发、会议、技术性能等多个角度统计了上一年度 AI 领域各个方面的进展，其中的一些重要结论包括：
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。
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 7 月 9 日，GOTC 2021 全球开源技术峰会上海站与 WAIC 世界人工智能大会共同举办，峰会聚焦 AI 与云原生两大以开源驱动的前沿技术领域，邀请国家级研究机构与顶级互联网公司的一线技术专家，为参会的开发者和技术爱好者带来了最硬的行业技术干货，提供了一个难得的技术交流平台。 在本次会议上，腾讯云高级工程师高策进行了题为“公有云上构建云原生 AI 平台的
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。
今天（10月16日），银河水滴宣布完成1亿元Pre-A轮融资，由恒邦资本与华和资本领投，南山创赛基金跟投。
作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 刚刚，斯坦福大学发布了著名的《2022年人工智能报告》（Artificial Intelligence Index Report 2021，以下简称「报告」），迅速在人工智能领域引起传阅。 报告链接：https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2022/03/2022-AI-Index-Report_Master.pdf 从2017年至今，斯坦福大学 AI Index 每年都会发布一份报告，由于数据详细、调查来源清晰、观点
作为中国AI头雁，百度的成绩单不止代表巨头公司业绩，也代表了技术前沿现状和产业基本情况。
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
截至 2019 年 10 月，中国人工智能专利申请量累计 44 万余件，已超越美国成为 AI 领域专利申请量最高的国家。
最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。
腾讯自研搭建了业界一流的太极机器学习平台，致力于让用户更加聚焦业务 AI 问题解决和应用，一站式的解决算法工程师在 AI 应用过程中特征处理，模型训练，模型服务等工程问题。结合对用户的习惯理解和功能沉淀，太极在产品层提供数据/特征工程，模型训练，模型服务三块。闭环了用户离线训练到在线服务的应用，包含了不同场景下的数据访问诉求，不同训练模型的诉求，在线服务可靠性的诉求。算法框架&组件层提供了机器学习、深度学习核心组件。可支持 10TB 级模型训练、TB 级模型推理和分钟级模型发布上线，扩展集群规模则可支持更大
7月5日，百度AI开发者大会（Baidu Create2017）在北京国家会议中心进行。百度集团总裁兼COO陆奇今日在开场演讲中表示，AI平台将是社会的巨大的推动力，与互联网时代相比，它能把社会进入一个唤醒万物新世界，并称“AI是百度的机会，百度将All-In AI。” 陆奇演讲原文如下： 陆奇：欢迎大家来参加百度历史上第一次，也是中国工业第一次大规模的AI开发者大会，我们大家一起聚集一堂，充满着期待，因为我们社会正在进入全新的规模巨大的技术革命时代。AI时代已经到来、AI带来的机会还不均等，我们今天大会
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
「人工智能也许会是人类的终结者」，闻名世界的理论物理学家霍金生前曾对人工智能技术抱有十分警惕的态度。
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。
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