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。
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。...此外，与图像分类任务训练的表示相比，我们的模型学习到的表示能编码不同的信息，也可以推广到其他领域。...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。
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。”
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。...目前，Meta的研究人员正在使用合成数据，来训练M2M-100等多语言翻译模型。AI.Reverie还可以通过应用程序编程接口，向客户提供其技术。...VRPinea独家点评：适用场景有AR沉浸式运动训练、球迷娱乐体验等。...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
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。
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？...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
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。
XDAI的提出，就是针对上面的情况，旨在让开发人员无需微调，即可利用PLM，快速创建开放域对话系统，并可以用Prompt（引导语）定制自己的特定域系统。...在“悟能作诗”，雷峰网以“新年”为关键词，并限定了“悲伤”的情绪，最终生成的结果如下： 新年 【悟道】 风格: 李白(唐) 圣历初开岁 云山半老时 七轮才偃月 九陌乱填丝 曙角分龙节 寒尘敛隼旗 ...CogView的算法框架分为VQ-VAE和Transformer两部分，对图像和文本进行大规模生成式联合预训练，首先以VQ-VAE将图像压缩成Token，再将其输入Transformer进行生成训练；反其道而行之...而在小呆、悟能、CogView的背后，都有大规模语言训练模型GLM-130B的影子。...这个由清华大学计算机系KEG实验室，和智谱AI开发的开源双语大规模语言训练模型，在前些时间的基准测试上超过了OpenAI的GPT-3和谷歌的PALM，并且以开源的形式，作为开源大模型的中国力量，普惠广大的使用者
吴恩达DeepLearning.ai旗下的THE BATCH刊物，分享了包括Yann LeCun、李开复、周志华、还有他们的老板吴恩达在内的10位AI大佬的新年寄语，以及对AI在2020年能有什么突破的...“新年愿望”。...李开复：AI将在更多行业落地 ? 李开复的新年寄语主题，是AI无处不在。他说： 人工智能已经从发现的时代到了落地的时代。...因此，AI的前进方向，就是自监督学习（self-supervised learning），它和监督学习类似，但是并不会训练系统去把数据分类，而是我们隐藏一些部分，然后让机器预测丢失的部分，比如把视频的一些帧抹掉...她希望，2020年AI科学家们能认识到在模拟环境中进行训练的价值，并在新的一年产生更为重大的AI进步。 Oren Etzioni：工具创造平等 ?
机器之心发布 机器之心编辑部 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？...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？...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
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。
火山引擎机器学习系统负责人项亮在大会上正式发布并介绍了机器学习与智能推荐平台多云部署解决方案。项亮介绍，抖音集团旗下不同业务的不同推荐系统，都是基于一个统一的训练平台提交，由统一的训练系统训练。...从系统的角度看，AI是一个定义的比较纯粹的问题。因此，如何让AI技术在不同业务中得到充分的复用，就变得很重要。...以推荐为例，抖音、头条、番茄等业务的不同推荐系统的训练任务，都基于一个统一的训练平台提交，由统一的训练系统训练。主要的区别只在于特征的定义、网络结构的定义和训练超参的定义。...依托火山引擎AI开发平台，轻舟矩阵上的自动驾驶模型训练GPU利用率可提升30%。 “随着AI模型规模不断增大，对于算力的需求也以指数级别快速提升。”...据了解，OPPO数智技术框架包括计算、网络、中间件和数据库的混合云基础设施层；面向海量跨系统数据进行存储与处理的云原生数据湖层；包括端侧推理、模型压缩、大规模训练、AutoML的端云一体机器学习系统；包括语音
百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰面对大批深度学习开发者，抛出“深度学习推动人工智能进入工业大生产阶段，深度学习框架是智能时代的操作系统”的言论。...这句话有两个关键词：AI的发展要进入一个新的阶段—“工业大生产”，而这个新的阶段深度学习框架将起到关键作用—“操作系统”。...AI“工业大生产”临门一脚， 深度学习成为“跃迁”力量 AI深入发展的表现之一，是提出“为什么AI”的企业正逐渐减少，而提出“为什么不AI”的企业群体逐渐庞大。...2、唯一具备开发、训练、部署无死角系统化能力 深度学习框架这个“操作系统”也有自己的构成：开发、训练与部署的“三步走”标准姿势。...此外，Paddle还提供零基础定制化训练和服务平台EasyDL和一站式开发平台AI Studio。 工具化、平台化降低了深度学习的门槛，AI“工业大生产”将拥有更多参与者。
在单个 GPU 或机器上训练大型模型（例如 Vision Transformer、BERT 和 GPT）可能很困难。AI 研究人员一直在努力寻找在分布式环境中使用模型的方法。...但是分布式环境通常需要计算机体系结构和系统设计方面的领域专业知识，如果没有从这些主题的实践中获得经验或知识，就很难获得这些专业知识。 来自 HPC-AI Technology Inc....和新加坡国立大学 (NUS) 的研究人员推出了“Colossal- AI”，这是一种基于 PyTorch 的开源系统，可以让所有人更容易获得人工智能的分布式培训。...研究人员采用了 DeepSpeed 的零冗余优化器和卸载以及 Megatron-LM 的 1D 张量并行性等方法，使该系统尽可能好和健壮。就 Colossal-AI 的设计而言，它很简单。...如果是一名研究人员或开发人员，希望在集群上轻松扩展训练并以更少的时间、更少的计算资源进行训练，那么 Colossal-AI 可能是您的工具。
研究小组于是训练了一个计算机视觉模型来检测松鼠，然后将其放在树莓派3上。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。...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。...它有一个专为数据中心运行设计的训练设置，可以达到2.9 PetaOPs /秒。 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。...他说：“自然语言处理可以变得更加个人化，训练的是系统，而不是训练用户。” 这只能使用能在给定时间进行更多处理以推断上下文和意图的芯片。...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。
速度快，功能多样 在NLP模型训练中，词语标记和切分往往是一个瓶颈。Tokenizer能够训练新的词汇，并且进行标记。...作为专注于自然语言处理的创业公司，他们的目标是开发一个可以使用文字、照片、表情包的聊天机器人，名字叫做social AI 。 目前已经经过了三轮融资，共2000万美元。...创始人Clement Delangue在获得A轮融资后表示，除了对话AI之外，公司正在构建通用的NLP技术，希望让NLP技术满足公司的多样化需求。...www.alleywatch.com/2019/12/hugging-face-natural-language-processing-open-source-clement-delangue/ — 完 — 新年福利...| 抽奖送小度智能音箱 新年快乐！
前言 这不兔年到了，薅薅兔毛； 继帮小兔子完成了 作一首诗词，写一篇文章 之后，小兔子又有新的想法了； 小兔子说，新年到了，她想要一张自画像，但是她自己又画不来，拜托博主用 GPT 帮她画一个； 人美心善的博主当然是欣然答应了...； 训练 准备一批训练集和一批验证集作为预训练的数据集，对两个数据集的图文对进行相似性打分，筛选 score 大于0.2的作为最终的预训练数据集； 初始化 text encoder，先只训练 text...2、初始化： pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(check_point).to("cuda") 3、得到结果： prompt = '兔子,新年...博主之前的 torch 版本是 1.6.0，可以看到官方文档 torch.nn 中并没有 SiLU： 但是下个版本 1.7.0 就有了，不过博主最后还是更新到了 1.13.0 版本： 后记 以上就是 【AI...上篇精讲：【AI】用 GPT 帮小兔子写文章 我是 ，期待你的关注； 创作不易，请多多支持； 系列专栏：AI NLP
最近，人类刚给火星送去Linux系统。 几小时之后作为回礼，火星给人类送来了新年第一张照片——由毅力号传回的首张图像。 但这照片充满了浓浓的年代感：黑白的，像素还低于100万。...不过没关系，这些问题用AI来搞定。 ? 不光上了色，还将像素提高了6倍以上。 那么具体是如何实现的？...用CNN给火星上色 为了让新年第一张火星照片具视觉冲击力，一家CV公司Gado Image的研究人员简单三步就给火星上了色。...训练数据很容易获得，只需要将所有彩色图像改成灰度，再将其与彩色版本配对，就能可以得到一次训练，最终在ImageNet数据集上训练了一百多万张图像。 研究人员曾将这套算法用到了历史黑白照上。 ?
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