近年来AI技术发展速度迅猛，深入到生活中的方方面面，从手机APP到车载语音系统。...今天小PP和大家一起仔细了解，AI技术中的语音技术在各场景的应用，并奉上对应模型~ 语音识别技术 语音识别其实是一种感知智能，核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息，为后续的认知智能提供基础...实际上，语音识别早已经应用于我们日常生活中的方方面面。现在非常多的手机APP支持语音识别，解放双手提升效率。...除上述应用方向，语音识别技术落地场景多种多样。语音技术也是深度学习算法工程师从业的重要方向之一，那么哪些框架里能找到语音识别模型呢？ 目前主流深度学习框架都有各自的语音识别模型。...这次小伙伴们已经了解语音技术的应用和模型，后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容，欢迎大家持续关注~
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！...你想申请国家项目来买显卡：申请过项目的都懂，哪里会允许你用几百万来买显卡？...你想站出来反对大模型、要找它的漏洞，却发现：好的东西都是不开源的；你仅能从人家的输出结果上进行分析、并且人家的模型在快速迭代、可能今天有的问题、明天就莫名其妙被修复了…… 工业界 此时的你，如果是个「...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来？ 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗？ 如何公平地评测不同大模型的能力？ 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测？...限时五折） AIGC是2023年的热点话题，现在已经有很多成熟的应用，ChatGPT是其中比较典型的应用，由此引发了人们对失业问题的担心 本书介绍了AIGC的发展和应用，并且使用了大量的案例，对AIGC
要问现在最新潮的AI玩法？那一定是Agent智能体了。 自OpenAI的GPTs带头之后，各大AI应用纷纷推出一键@不同智能体协作，以及配套的创建智能体功能。...也就是用户已经看中一样商品，要寻找最划算的购买渠道。 其实在AI出现之前，传统比价工具就已经能满足一部分此类需求了。...从这一点也可以看出，AI发展不仅靠算法技术上拓展能力边界，在应用场景上的探索也能催生出新的方向。 在大模型生态里，垂直行业如何找准自己的位置 不得不说，什么值得买与大模型公司的合作是一种双赢。...甚至王云峰都说了，考虑到现实国内大模型发展情况，他们的AI战略里，都加入了For AI的产品应用，因为，他们发现在目前的环境下这是真实的需求。...那么，为大模型提供服务，不论是提供API接口或者联合开发应用，都是生态中不可或缺的职能。目前各大模型厂商的积极合作意愿，也印证了这个判断。
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！...你打不过、想加入，但是发现你没钱买显卡：是的，一块计算显卡A100的售价在10万人民币左右，而自然语言处理大模型动辄需要几块、几十块的卡来开发和试错。试问有多少高校教师可以负担得起？...你想申请国家项目来买显卡：申请过项目的都懂，哪里会允许你用几百万来买显卡？...你想站出来反对大模型、要找它的漏洞，却发现：好的东西都是不开源的；你仅能从人家的输出结果上进行分析、并且人家的模型在快速迭代、可能今天有的问题、明天就莫名其妙被修复了…… 工业界 此时的你，如果是个工业界的研究员...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来？ 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗？ 如何公平地评测不同大模型的能力？ 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测？
机器之心原创 作者：张倩 内存不够只能割肉买 DRAM？英特尔：很多时候大可不必。 人们常说，新一代的人工智能浪潮是由数据、算法和算力来驱动的。...但实际上，还有很多工业界应用场景的机器学习或深度学习模型可以使用 CPU 与内存来做推理，例如推荐系统、点击预估等。...工业界的推理拦路虎：内存墙 在工业场景下，海量数据、高维模型确实能带来更好的效果，但这些数据的高维、稀疏特征又为计算和存储带来了很大的挑战。...那么，除了添购 DRAM 这个不太划算的选择外，提供在线推理服务或使用这类应用的企业要打破内存墙，还有其他选择吗？...PayPal 的实践，证明持久内存很划算！ 光练不说傻把式，光说不练假把式，傲腾™ 持久内存能不能帮助用户打破 AI 内存墙，我们还是要眼见为实。 以全球知名的在线支付服务商 PayPal 为例。
机器打工人-AI生成 AGI即Artificial general intelligence的简写，计算机科学与技术专业用语，专指通用人工智能。...AIGC，全称“AI generated content”，又称生成式AI，意为人工智能生成内容。 被认为是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式。...模型训练。 文本生成。 总的来说，AIGC的应用场景非常广泛，未来也会有更多的技术和应用场景出现。 ---- 随之而来的就是机器人提示词工程师的需求量会持续增加！...---- 按应用场景划分（智能时代使用人工智能和机器人将会迎来第四产业！）...---- 工业机器人提示词工程师需要具备以下基础要求和具体任务： 基础要求： 熟练掌握 Python、C++ 等至少一种编程语言。
而Unity平台在游戏领域已经触达28亿全球月活玩家用户，使用Unity构建的应用已实现50亿次的月下载量。 ? 游戏引擎能够助力研发效率提升、成本大幅降低，并且兼顾品质。...根据《2020移动游戏全年买量白皮书》显示，网易、阿里游戏、腾讯等研运一体化的游戏厂商霸占买量公司榜前三位置。在头部买量公司榜中，游戏大厂、老牌买量厂商占8成，游戏行业寡头化趋势愈发明显。...“两化”，正是工业化的标志，也为游戏创造更高收入、更大利润的可能。 游戏营销工业化背景下，主流广告平台实现成功，并不是简单在于降低了买量成本，而是整体提高了买量效率。...所以对于游戏营销而言，成本降低只是表面，而提高生产力即效率才是其工业化的最终答案。加上游戏研发工业化，整个行业的品质和效率都获得了提升。 AI， 游戏工业化下一个突破点？...由AI分析得来的标准化模型，通过市场反馈不断调整，能够动态地经受市场重复验证。平台和厂商都总结出一套经过市场反复验证的方法论可以依循。反馈到游戏厂商这边，则会不忌惮于扩大营销投入。
Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集的模型评估证明了其在3D人体姿势估计任务上的有效性和灵活性。 ? 潜在应用及影响 阅读完论文后，我认为该模型非常灵活，且易于训练和实施。...该方法可以大大减少模型参数，从而提高结果。 ? 新模型还应用递归特征更新（RFU）和密集特征变换（DFT）技术来模拟时间外观并增强非关键帧特征表示。...潜在应用及影响 简而言之，该研究将大大推进视频对象的检测，跟踪和处理等技术。 同时呼吁AI在各类物体检测任务上提升其准确性，包括机器人，自动驾驶，监视等。...潜在应用及影响 对于无人机在监视和灾难干预当中的应用来说，能够在考虑速度、飞行时间、耐力和传感器范围的情况下快速决定无人机应该飞到哪里至关重要。...鉴于研究团队已经提出了未来的工作，包括用真实的传播模型和传感假设进行更多的测试，以及与机器人运动规划算法的进一步集成，无人机的路径规划将得到显著改进。
AI科技评论了解到，为了应对此次冲击，值得买今年年初从原来的各Team中抽调出一部分人，成立了AI Lab团队，并率先开展了内容应用层面的研究。...据王云峰介绍，在模型训练层，值得买已经在60亿参数的模型基座上完成了全参数的Post-Training，正在130亿参数的模型基座上开展全参数的训练；应用层面，则主要围绕多模态的内容识别和生成、智能的用户画像和推荐...AI科技评论：其实现在人们对大模型还是非常看好的？ 王云峰：对，现在大家更多的是把它当成一个很惊艳的东西看，认为它有无限的可能。实际上，还没有完全弄清这个东西最终的应用限制会在哪里。...2 蒸馏法训练垂类模型， 应用层三条线齐头并进 AI科技评论：大模型火了之后，值得买内部有哪些调整？...但是垂类模型的难度并不比通用模型小，因为垂类领域的要求更高。 AI科技评论：难在哪里？做垂类模型比拼的是什么？
边缘产品，直接用NVIDIA的开发套件划算么？）...再加上三年质保的加持，以Jetson模组为计算核心的系统更能适应工业化AI应用场景。...用户也可以根据自己应用的实际使用算力和预算，选择搭配Jetson TX2 NX模组（规格如蓝框），或者NANO模组。...到底是用开发套件，还是用工业级系统？ 在这里我给大家算个帐。...非常适合直接用于户外的应用场景。 3. 这次NVIDIA Jetson开发套件长达一个多月的缺货状态，就无疑给生产型用户敲了一个警钟：套件不是你想买，想买就能买.....
不过，我觉得未来大的方向一定会大量通过人工智能解决现在工业生产生活中的大部分问题。...宋煜：其实CPU+GPU这种模式很大程度上还是依赖GPU的发展，因为真正的训练工作都是在GPU上进行，那么CPU的作用在哪里？...硬件加上Power AI的一套Framework再加上Blue Mind软件，这一套方案结合起来使用户专注于他们自己的业务模型的训练分析。...宋煜：这个也是今年IBM CEO提到过的，我们做AI这件事的目的是为了改变世界，而不仅仅是为了做技术本身，也不是为了做算法本身。技术和算法是为了真正地让它应用到实际的行业领域里去。...当然这个离最后落地，真正地去做交易肯定还是有一定的距离，还有很多的事情要做，包括到底什么时候该买，什么时候不该买。收益率，赔率，回撤等，因为买卖是有延时性的，在策略上还有很多要做的事情。
首先就是个数据，数据从产品的设计数据，它的工艺数据一直到他整个生产过程数据，他实时的数据的比对，你的标准数据把它实际数据差异在哪里，最后数据的管理大数据，AI的人工智能，包括他的整个分析能把数据的构架工厂的数据的应用平台制定数据的规范和标准...根据他的设计，买很好的那个材料，生产出很好的产品，在生产过程当中制定很好的管理思想，用很好的模型来管理工厂，用很好的工具来把我们的产品做好，虚实相应。要怎么去做呢？...在整个过程当中，我们建立数字化管理的架构体系，整个原辅料种植，加工数字孪生的应用，工业生产数字孪生应用，商业数字孪生的应用，零售户应用和消费者应用等。...首先我们要了解世界上的自动化控制语言，要了解自动化控制的协议，要了解控制一些机器人包括他的自动化控制的服务，包括无人小车，包括成像AI的一些算法这些东西我们要尽快的了解；第二个要有基础制造云的知识；还有工业物联网...在企业基础制造云平台的基础上，构建一个开放共享、可复用、可众创的工业互联网平台，形成智能执照基础环境，支撑工业互联网平台的运行和智能制造App应用创新。
很难想象，当初如果自己没有自费买 GPU，现在我会在哪里，在做什么。...我自己实验室是一点点积累买GPU的，拿不到国家课题就做企业课题，然后用来给学生买GPU，电脑，内存，磁盘，保证本科+研究生20多人的计算能力。...我们主要做医学人工智能，通用AI在技术上一样的，不限制课题。...再进一步，行人重识别任务中有很多用度量学习的方法，两张差异很大的图片过同一个模型可以得到比较近似的向量，那么这些模型是怎么获取特征并怎么映射的呢？...这是其实是最划算的方式，在网上无论是免费还是付费的资源，终究不是长远之计，而且有一定的使用限制。争取不到卡的话还是乘早弃坑吧，深度学习不用大量的卡"喂"，很难研究出什么东西。 ?
AI是这样「判卷」的：填空和计算题，你完成得很好。不过，在应用题中，AI发现了一处有点问题，希望小美能自己检查一下，然后告诉它是哪道题错了。 小美检查了一会儿，实在发现不了错在哪里。...说到这里，AI对小美发出提问：买1份需要多少钱呢？ 小美回答：36元。...AI称赞说「你真是个数学小能手」，并且总结了这类除法题的「黄金规律」：类似买几赠几的问题，可以把买的数量和赠的数量看作1份，而1份数量相加时，一定记得加括号，再乘以份数。...视频一经放出，立刻引得家长激动地奔走相告，在各个群里引发强烈反响， 所以，垂直的教育大模型究竟比一般的通用大模型强在哪里？...而下一步，猿辅导希望补齐教育大模型最后一块「拼图」——自研多模态大模型。 我们已经看到了，多模态GPT-4o在教育应用中的强大力量。
产品售价 按照春日大促的价格来看还是十分划算的。如短时体验可直接购买1元8小时的HAI使用券，买不来吃亏买不来上当！...如果还有兴趣可选择购置70元80小时的和200元250小时的使用券，平均算下来都是0.8元/小时左右，也是十分划算的！ 产品特性 灵活使用：支持关机不计费（暂停应用）、应用存档。...一键部署：分钟级自动构建LLM、AI作画等应用环境。提供多种预装模型环境，包含如StableDiffusion、ChatGLM等热门模型。...不得不说，腾讯云的高性能应用服务HAI的确为我们提供了极大的便利和无限的可能性，尤其是在AI模型的部署与应用方面。...即使是不具备深厚AI背景的开发者，也可以借助HAI服务迅速搭建起自己的AI应用环境，实现从模型训练到部署上线的一体化流程。
现在看来，对于百度来说，补贴冲销量、花钱买时间，成为一种最经济的方式。 ? （2018年全球智能手机智能语音助手市场份额/市场渗透。...第二，专为智能音箱造节可以吸引更多用户体验AI。AI一直都听着很炫酷，然而对于大多数用户来说，AI是什么，好在哪里，体验如何，都没有真实的切身体会。...其背后的DuerOS更是集百度AI能力于一身，拥有150+更好的原生技能和300+更丰富的第三方技能，开发者数量已经超过20000人，有丰富的应用支持。...因此，不论是只将其当成一个普通的音箱，还是看重智能音箱这个特性，小度智能音箱89元价格都是很划算的。事实上，纵观其他智能音箱的促销，89元的价格也不算多见。...这时候应用好科技产品，就是提升家庭生活品质的重要手段，比如空气净化器，吸尘器、智能电视、扫地机器人等等产品，从过去的“非必要”，变为了今天的“标配”，花相对少的钱就能大幅提升居住体验。 ?
基于前向搜索的规划算法已经在 AI 领域取得了很大的成功。在围棋、国际象棋、西洋跳棋、扑克等游戏中，人类世界冠军一次次被算法打败。此外，规划算法也已经在物流、化学合成等诸多现实世界领域中产生影响。...然而，这些规划算法都依赖于环境的动态变化，如游戏规则或精确的模拟器，导致它们在机器人学、工业控制、智能助理等领域中的应用受到限制。...更普遍地说，我们或许可以将任何 MDP（马尔科夫决策过程）规划算法应用于由动态函数推导出的内部奖励和状态空间。...实验结果 在实验中，研究者将 MuZero 算法应用于围棋、国际象棋和日本将棋等经典棋盘游戏中，作为挑战规划问题的基准；同时又应用于雅达利游戏环境中的 57 个游戏，作为视觉复杂强化学习领域的基准。...这表明 MuZero 可能在搜索树中缓存自身计算，并利用动态模型的每个附加应用来对位置产生更深的理解。 ? 图 2：MuZero 算法分别在国际象棋、日本将棋、围棋和雅达利游戏训练中的评估结果。
它要打通的是AI在工业界发挥实力的“任督二脉”，无论是高频、高需求，还是长尾应用。 就好比电被发明出来后，电厂就出现了，而且它能够统筹与电相关的所有业务。...它应当更类似于一种引擎，像搜索引擎将互联网推向繁荣那般，它需要将AI在工业落地中的高频、低频、高价值和长尾等应用问题，全部串联起来，并起到加速发展的作用。 那么，这样的AI工业引擎，又该去哪里找？...这“三位一体”下的AI大装置，明显区别于以往“小作坊”式的模型打造，它更像是一条流水线工厂，可以通过高效率、自动化、集约化的方式，量产高质量的工业AI算法。...同时，它还能串联场景之间的关联，把原本分散、独立的场景联系到一起，打通应用闭环，帮助企业挖掘更多价值。 在AI大装置之外，商汤工业引擎还囊括了两大产品化平台。...但基于商汤工业模型，这个长尾应用难题就变得迎刃而解了。 据了解，目前商汤工业模型已经可以对101种不同零部件、57种缺陷，做到快速分类检测。
很多资深股票玩家一般都是买跌不买涨，在人工智能的炒作期又有多少泡沫和陷阱等着那些奋不顾身的人呢？...美国当地时间5月7日，由吴恩达妻子卡罗尔·赖利创建，吴恩达先生离开百度后加盟的硅谷无人车创业公司Drive.ai 宣布将于2018年7月在德克萨斯州弗里斯科市提供自动驾驶汽车服务，Drive.ai 董事的吴恩达为此发表了公开信...根据吴恩达阐述，这将是美国第一个真正落地的自动驾驶载人服务；该项目在第一阶段仍然会在驾驶位上保留Drive.ai 的员工。换句话说，现阶段人工智能依然离不开人。...中国作为人口大国，也是数据大国，这些数据虽然杂乱无章，但是体量可观； 就算力而言，是这几年快速成长的一个要素，随着中国神威太湖之光、天河二号等超算的成熟，算力在特定的应用场景下十分充足。...神经网络算法 相关调查显示，在中国熟悉熟悉神经网络算法的企业占60.61%；混合蛙跳算法的企业占18.18%;熟悉蜂群算法的企业占9.09%;熟悉蚁群算法的企业占12.12%。
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