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。
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。...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、...但是，你看到右边的图，我们可以使用Jetson Xavier系统作为推理引擎，与机器控制系统分离。...其次是灵活性，有时单个 RTX GPU 的性能无法达到客户的要求，但多 GPU 服务器解决方案的成本仍然很高，通过将多个带有以太网的 Jetson AGX Xavier 连接到 AI 机器，系统可以灵活性地扩展推理性能
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。...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。...2）LocalController：实现增量训练、联邦学习、联合推理特性的本地闭环管理。数据集和模型管理的本地控制，AI任务的状态同步等。...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。
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。...今天我们有幸拿到天准科技送测的Jetson Xavier NX紧凑型加固式系统GEAC90T，他们称之为AI智能控制器 GEAC90T采用铝壳散热设计。...另外，系统同时支持M.2 NVME固态硬盘作为存储扩展，大小是可以选配的。我测试用的这个系统里就内置了一个256G的固态硬盘。 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。...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.....
跨模态感知推理表达 作为首位上台演讲的嘉宾，京东 AI 平台与研究部 AI 研究院常务副院长何晓冬博士带来了主题为《多模态智能：语言和视觉的感知、推理及表达》的演讲。...为了模拟推理，他们做了一个基于多重关注神经网络的系统，主要涵盖四个模型，语言模型、图像模型、多重关注模型、答案预测模型，他也进一步讲解了这些模型具体的功能以及整体推理过程。...聚焦 AI 安全热点，促进产业健康发展 聚焦 AI 安全热点，促进产业健康发展 第二位演讲嘉宾是国家工业信息安全发展研究中心副主任李新社，他主要谈到我国人工智能发展态势以及 AI 安全方面的问题...他表示，基于以上种种谈到的技术，我们探讨 AI 落地时，未来企业的发展应该是以机器智能为核心。而他也描绘了人工智能落地的过程——目标在哪里？数据在哪里？问题边界在哪里？特征在哪里？...她接下来提到三层因果关系，即 Counterfactuals，Intervention，Association，之后，她说明了因果模型能解决目前 AI 系统的局限性，最后，她详细描述了来自因果推理的七个启发
，但是，就目前来说，AI无论在商业还是工业，其实，都是还远非“智能”，确切的说，它一直走在发展的道路上。...因此，如果智能是机器学习人，而人的推理包括了演绎和归纳两种主要的方法。...由本地的PC进行本地推理，可以在APC上插入一个AI加速器，如华为的Atlas，Hypervisor确保Windows的AI处理任务与机器本身的实时控制任务可以高速通信，这样，就可以将本地推理（如对目标的识别...、视觉缺陷的判断、路径的调整）和执行（机器人或运动控制轴）紧密结合，实现真正的全架构工业AI与执行一体化。...自动化厂商机器学习优势在哪里？
这三款芯片基于英伟达的Hopper和Ada架构，可以适用在云端训练、云端推理以及边缘推理。...华为突然被爆出8月曾与百度签约，以4.5亿元的价格出售整整1600枚的昇腾910B AI芯片。要知道，这可是对标英伟达A100的AI芯片。...长久以来，百度在文心一言大模型的推理端使用的都是自家研发的昆仑芯2代，但在训练端，他们却主要依赖英伟达的V100和A100。...“现在业内基本都按照国产芯片来规划算力，科大讯飞早就已经按照不购买美国芯片来布局未来。”这是刘庆峰自己透露的。...直白点说，第四次工业革命的基础就是大算力，而现在的中国在人工智能的算法和算力方面都不是问题。科技攸关国运，中国GPU星辰大海人类社会的实力之争，从来都是份额大体固定、强者掌握话语权的发展势态。
“于是我们就在CTR预估上采用了这个系统。因为这个系统只要能提升1‰，就有很多收益；提升1% 的收益就更多。...它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步，但是它的落地点在哪里？这就要问你的核心价值在哪里。一开始我们就很具体，就做客服。...PPT上显示的是三个简单的真实APP展示，展示了机器人本身是怎么来回答问题的；第二，在你没有问问题之前，不靠语音信号或者NLP输入信息，而是通过用户的行为轨迹自动判断当前可能的问题在哪里，系统会根据用户的行为轨迹做出时间训练模型进行分析...基于加强学习的对话系统 “其实在对话系统没有很多数据的情况下，一开始你很难做加强学习，有可能你就只能做一个规则技术。...推理和知识图谱 很多问题需要你做推理，如果A发生了，到B，B发生，回到C，你怎样把推理过程做好？今天，大家做了很多深度学习，比如说一个文本里面，A会导致B的发生，你把这个相关的答案找到。
对于百度来说，DuerOS这款智能语音交互系统扮演着百度在AI时代的入口角色，智能音箱作为重点品类，事关客厅这个黄金场景，百度志在必得。...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。...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。...在对话式AI这个领域百度是志在必得，也是势在必得。不论是智能音箱产品、DuerOS系统、AI底层技术、开发者生态还是合作伙伴结盟，各方进展速度都很快。
Q1:是不是所有企业都要立刻去实施 MOM 系统 当前并不是所有制造企业都有必要实施 MOM 系统。对企业来说，保持竞争力和持续的业务增长才是最重要的。...系统实施可能快也可能慢，但最好早点开始做。 Q2: 制造执行系统(MES)采集了大量数据，哪些数据是有用的？哪些分析是最重要的？...想要一个通用的回答是比较困难的，对我来说，要找到哪些数据是有用的实际上是先找到从哪里开始。找到从哪里入手会容易一点。因为我们可以去发现一些未能解决的痛点，尝试找出需要哪些数据来改进这些痛点。...通过在工厂层级的分析，可以对比传统企业制造智能(EMI)与工业物联网(IIoT)之间的差异。 Q3: 制造业投资 MES 的最大原因是什么？ MES是一种非常划算的采集生产数据和生产管控的手段。...数字化转型，工业物联网和 MOM 都是工业4.0道路上的一部分。拥有积极变革管理和持续改进的团队的公司可能会比那些没有集中战略团队来解决 IT 和 OT 技术的公司能更有效的组建数字化转型团队。
此外，现在的智能家居系统都是基于整个APP去开发，从下载到安装，从注册用到扫码设备，然后再去进行配置，一条路走下来没有5分钟也有15分钟。...另外，腾讯连连还能兼容不同品牌的智能终端，进而实现了从专业做冰箱的企业那里买冰箱，从专业做电视的企业那里买电视，然后用户只需要用自己的微信就能一键进行控制。...至少在MIM技术的外观AI检测系统上，腾讯云的技术已经处在行业最领先的水平。 此外，腾讯云智能还为开发者提供了一套完善的平台和工具，不仅降低了门槛，而且简单易用。...还以工业场景为例，其实传统工业IT主要是基于机器视觉的方法做盲测，比如说长度、宽度，这相对来说是原来的机器学习比较容易去解决的。...智能生态层，聚焦消费互联网、产业互联网及可持续社会价值创新三大方向，面向金融、工业、教育、医疗等各行业提供了超过90种全套智能化解决方案。
一个行业要形成工业化体系，需具备三要素：能源、动力转化系统、基础设施。最后一个要素具体指玩家群体和游戏市场，国内规模已十分庞大。相比之下，能源、动力转化系统要素仍在高速发展。 一．...“动力转化系统”：游戏营销走向精细化 在游戏研发工业化过程中，游戏营销工业化在同步进行。作为“动力转化系统”的一部分，将“能源”转移给消费市场。...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？
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干货，还把压箱底的京东技术研发部如何应对电商大节、如何跨系统整合...、如何建设海量处理系统等问题解决策略也首次对外公布。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍，但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家，我马上去买几本送给我的程序猿朋友们。...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。
苹果花了大概1.5-2.5亿美元买Siri。这个买卖真是合算），哪里想到它成立前的二十多年，它的创始人就把知识表达的坑全趟了一遍了。所以世界上没有无缘无故的成功，也没有捷径。...我没做过那样的系统，所以也不知道其中的坑在哪里。 不仅技术上有无数的坑，要在工业界搞好一个问答的团队，那是真心不容易! 就是在IBM, 说服上层领导就花了好几年。而且摊子一大，各种山头光内耗就能搞死。...这背后的结构化数据，服务集成，语义推理，语义理解，常识知识，要涵盖日常生活的方方面面，甚至不是苹果一家公司两三年能搞定的。...这有两个大方向，一是变成问答系统，依赖自然语言处理走硬AI；二是变成探索引擎，依赖人机交互。我以为第一条路是难以走通的，试图模拟人的智能，技术链条太长短期内不可能解决实际问题。...我不但不看好通用领域问答系统，也不看好大部分的垂直领域问答系统，因为人的愚蠢是不分领域的。除非该垂直领域是小众的。具体的以后另专文说吧，这里篇幅太短说不清楚。 不过AI没有禁区，什么意外都有的。
AI世界排名：北清综合前三 AIRankings排名综合过去十年的研究，以及通用人工智能、计算机视觉、机器人、机器学习、自然语言处理、认知推理、多智能体系统与模拟这八个方向的表现。...其中，共列出人工智能最主要的六个领域：计算机视觉，自然语言处理，机器学习，认知推理，机器人以及多智能体系统，再加上通用人工智能和模拟两个领域，一共八个方向。...这个量又受两个因素影响： 第一是该文章发表在了哪里，反映在上式的权重系数Pi上。 第二是看文章有几位合著者（除去学生），比方说有K个合著者，那么每名合著者就会得到K^{-1}分。...中国科学院和哈尔滨工业大学分别位列第6和第7。 认知推理 这一项的前十也没有中国高校上榜。 在认知推理这个分支下我们和美国高校还是有一定差距。...多智能体系统 很遗憾，这一项中前十还是没有出现中国高校。 往后看一点的话，第13名是清华大学。从分数上来看，和第10名的差距并不大，杀入前十指日可待。
今天上午，我围绕5个方面进行了演讲，分别是计算力、AI推理加速、AI城市、自动驾驶和自主机器及处理器。我们现在不再多谈。（详情可见昨日报道） 欢迎大家提问。...上午大家都看到了演示，在电视连续剧《权利的游戏》中，我们就可以直接用GPU完成视频解码，然后进行推理，进而实现搜索。...提问：AI领域学术界和工业界的差距似乎在逐渐拉大，NVIDIA在工业界布局很多，学术界方面有什么思考吗？...第一，如果特斯拉与其他的厂商合作做了自动驾驶芯片，你还买不买特斯拉？第二，NVIDIA投资了图森、景驰这样的自动驾驶公司，这与跟他们合作有什么不同？ 黄仁勋：我当然还会买他们的车。...因为这是软件定义的车，未来十年一定会成本大幅降低，每一个部件都可以是独立的系统，各个功能都会是软件定义的，软件很棒，没有污染，也没有排放，我爱软件。
大会上午场的最后，NVIDIA AI Cities CTO Milind Naphade 分享了英伟达和合作伙伴如何助力交通系统中的智能革命。为此，英伟达推出了 Drive PX。...亚马逊对于工业级机器学习运用和传统公司有所不同，Leo Dirac 表示：「亚马逊定义的工业级的深度学习，不是关于矿厂或者是火车、铁路，我们的工业级 AI 是基于数以百万级用户上的人工智能应用，包括大规模场景识别...Marcus 表示，感知（Perception）只是实现通用人工智能的一小部分，虽然它很重要，但是人类智能里面还有更多的元素，比如常识、推理、分析等。...他对这些特点进行了说明：宽度模型有比较准确的记忆能力，深度模型有比较强的推理能力；宽度模型可以说出你的历史，在什么情况下点过什么广告，深度模型会推理出下次你可能喜欢哪一类东西。...吴翼提到，他们成功地将一个经典的规划算法和经典的卷积神经网络建立了联系。从而将一个规划算法，在神经网络中表达成了卷积神经网络的形式。
推理性能也是大幅提升，像英伟达推出的5300亿 Megatron模型，在H100上推理时的吞吐量比A100直接高出30倍，响应延迟降低到1秒，可以说是完美hold住了。...不同的是，DGX H100系统在FP8精度下达到了32 Petaflop的AI性能，比上一代DGX A100系统整整高了6倍。...连工业也要在元宇宙里搞 当然，除了上述内容之外，这次英伟达也透露了不少与工业应用相关的案例。 而无论是自动驾驶、还是包括虚拟工厂的数字孪生等场景，都与计算机渲染和仿真技术有着密不可分的关系。...英伟达认为，工业上同样能通过在虚拟环境中模拟的方式，来增加AI训练的数据量，换而言之就是“在元宇宙里搞大训练”。...最有意思的是，这次发布会上还演示了一套AI驱动虚拟角色系统。 现实中3天，虚拟角色在元宇宙里靠强化学习苦练10年功夫。 等练成一身本领，出来无论到游戏还是动画里都是个好“动作演员”。
工业界讲究稳定性，在稳定的技术上讲究速度和计算的资源消耗程度，然后才是准确性。 CSDN：目前来说，您主要的精力是抓什么？...比如你要找到一个埋得很深的城市服务，打车，买电影票，你对助理一说，就完成了。这个是我们比较关心的方面，涉及到很多机器学习，自然语言处理，对话技术，知识图谱还有推理能力。...漆远：金融大脑的核心能力就是推理，推理是一个核心问题。从推理到决策，怎么能够保证它是一个系统化的风险刻画，而不是单个的单点的刻画。...但金融里面很多是一个网络结构，是一个系统。 这与大家平时外面听得比较多的图像识别不太一样。 CSDN：智能助理，从您开始创立到现在，已经到了什么阶段，取得了什么实质性的效用呢？技术难点在哪里？...一个是物理上非均匀态的物理学和机器学习的结合； 第二个是非均匀动态变化系统和机器学习的结合，我们叫动态系统； 第三个是博弈论和机器学习的结合。
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：Shona Cicero，是Meta AI提出的能够在『强权外交』游戏中超越人类的AI模型。...AI模型连外交这活儿都能得心应手了？没错，它不仅能揣度人心，推理对方的意图，还能凭借高级的谈判技巧争取盟友。 ▲图1....『战略推理』，2. 『自然语言处理』。 ...Cicero通过规划算法根据到目前为止的游戏状态和对话，来预测其他玩家的策略，从而选择自己的最佳动作。同时，对于偏离真实行为太远的行为，会得到较大惩罚。...那么，Cicero的未来应用价值又在哪里呢？沉浸式游戏？谈判顾问？
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