人工智能系统如何实现知识的表示和推理？...在2021年世界人工智能大会上，由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中，清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告，从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2：认知推理框架 以下是报告全文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3：本体 认知是人获取并应用知识的过程，知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出，在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2，其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。...3 可解释的认知推理 图 13：问答系统 我们团队从图灵测试出发，尝试在问答任务中探索可解释的认知推理技术。
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。
因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。...为此，大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。...而当前的深度学习推理系统，主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景，忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇，Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署，Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次，即运行时系统（Runtime）、分布式推理实例（Engine）以及前端服务系统（Serving）： Runtime
第二个是工业互联网最重要的部分：工业云/区域云，在这里会提供有限的计算能力，比如有限的AI推理能力、IoT后台计算能力、告警能力等，同时会提供一些灵活的运营策略给到不同区域、不同产品特色的运营商。...Ti-EMS是AI弹性扩容的集群服务。因为训练需要用到很多的资源，所以一般很难在工业云上直接做，通常会在用腾讯云上无限的算力来进行训练，而训练出来的推理模型可以推到工业云的EMS上做推理服务。...AI质检平台 接下来介绍两个跟制造业或工业相关的案例，第一个案例是工业AI质检平台。...推理服务主要是跑在Ti-EMS上面，Ti-EMS的计算量相对来说并不需要那么大，所以Ti-EMS可以部署到工业云或者一体机上，这取决于客户愿意承担多少成本来购买设备和服务到边缘层。...A：传统企业一般不会到腾讯云上面来购买东西，往往是由区域合作伙伴帮他们想解决方案的时候做了购买这一步。而且工业云上已经过滤了一波适合制造业领域的应用了。
新智元报道 来源：VentureBeat等 编辑：啸林 【新智元导读】Facebook发布最新AI技术，要让“任何物品皆可购买”成真——基于物品分割、检测和分类三个方面的进步。...Facebook的长期目标是创建一个全面的AI驱动的系统，实现无缝消费。...Facebook发布新AI：让“一切皆可购买” 昨天，Facebook首席执行官马克·扎克伯格宣布推出Facebook Shops。...如果您看到喜欢的东西（衣服，家具，电子产品等等），您可以为它拍张照片，系统会找到确切的商品，以及从那时到那里立即购买的几个类似商品，并提供购物建议。”...第一个是通用计算机视觉系统GrokNet，目标是在图片或视频中识别所有的产品，实现“一切皆可购买”。
与此同时，CPU 易于扩展内存、软件兼容与扩展能力优秀的特性，也让企业在选择 AI 推理系统的软件栈时有了更高的灵活度。...在 AI 行业，CPU 的重要性正在与日俱增。 从推荐系统到视觉推理， CPU 如何在 AI 领域大放异彩 谈到 AI 硬件，CPU 长期以来扮演的都是"绿叶"的角色。...该系统需要确保 AI 推理任务的处理时间在严格的时延阈值范围内，从而保障用户体验；同时系统需要确保一定的推理精度，从而保障推荐质量。...为了实现性能与成本的平衡，阿里巴巴最近开始在推荐系统中采用了 CPU 处理 AI 推理等工作负载，并选择了第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器进行性能优化。...当用户需要更高的 AI 场景性能时，只需购买 Gaudi2® 处理器安装在至强服务器的 PCIe 插槽上，就能实现系统的无缝升级，同时利用 AMX 加速引擎与 Gaudi 2® 专用加速芯片带来的诸多优势
“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。...个性化产品和资讯推荐 “个性化产品和资讯推荐，这里面有很多数据的融合问题，比如电商行为购买数据如何能够帮助财富升值、资讯阅读能不能帮助我们支付消费等等。 ? ?...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。...大家能不能真正有一套机制，能有推理的功能？这其实既有理论上的价值，更有商业上的价值，巨大的价值。
编辑：编辑部 【新智元导读】就在刚刚，老黄又来打破摩尔定律了：英伟达新核弹B200，一块能顶5个H100，30倍推理加速，能训万亿参数大模型！同时推出的AI推理微服务NIM，号称让全世界用上AI。...老黄表示，「30年来，我们一直在追求加速计算，目标是实现深度学习和AI等变革性突破。生成式AI已然成为我们这个时代的标志性技术，而Blackwell将是推动这场新工业革命的引擎」。...与H100相比，对于大模型推理工作负载，GB200超级芯片提供高达30倍的性能提升。 那么，由8个系统组合在一起的就是DGX GB200。...这使得万亿参数模型的实时推理速度，比上一代产品提高了15倍。 用户还可以使用DGX B200系统构建DGX SuperPOD，创建人工智能卓越中心，为运行多种不同工作的大型开发团队提供动力。...这样，想要运行自己AI模型的公司，就能运行自己的AI模型，而不是从OpenAI等公司购买对AI结果的访问权。
他认为，在这轮生成式 AI 大模型的驱动下，数智商业技术将进入 2.0 时代，其中知识驱动、逻辑推理和创造性将成为明显的特征。...数智经营技术从 1.0 进入 2.0 时代 阿里妈妈做好了准备 大家知道，自去年 12 月底至今，一波以生成式 AI 大模型和 AIGC 为代表的 AI 技术浪潮正在深刻影响着未来的技术走向，学术界和工业界都在关注相关技术的发展...为了支持多模态模型的高效训练，阿里妈妈技术团队研发了基于 MDL 训练框架和 AiLake 存储系统的大规模多模态训练平台。...商家做创意有时要花钱购买商用字体，我们为他们提供了多款免费、有特色的字体。如何做到呢？...我认为现在也是学术界和工业界更加紧密联系的一个契机，双方通过产学研等合作方式，可以实现从 AI 理论到工业实际应用场景的落地。
比如工业场景中统计原材料的数量，食品安全场景监测厨房厨师是否佩戴厨师帽，这么多形形色色的场景，很难通过一个统一的AI模型或者方案来满足所有的需求。...定制化AI模型部署的需求与难点 工业应用中的模型推理通常需要本地计算、实时响应、解除对网络的依赖；需要满足对闭路电视数据隐私的保密，需要降低手机上APP对能耗的要求，复杂业务场景下又需要多样的芯片架构和传感器来实现部署...软硬件支持 EasyDL-EasyEdge已支持10余类芯片、4大操作系统： ?...软硬一体方案 为了让大家选型更简单，百度也推出了软硬一体的方案，可以在百度AI市场购买。 ?...用户还可以有h5体验，在windows系统里有可执行文件可以直接运行等。
在本周Computex 2024展会上，ASUS IoT推出了最新的边缘AI系统：PE2100N系列和PE1101N系列，两者均由NVIDIA的Jetson Orin系列模块提供动力。...这些尖端系统有望通过其先进的AI功能改变工业应用。 ASUS一直与NVIDIA保持着紧密的合作关系，这些尖端系统的推出，进一步体现了华硕与NVIDIA在人工智能领域的深度合作。...PE2100N系列专为高强度人工智能推理而设计，适用于分拣机械、自动光学检测、缺陷检测和物体识别至关重要的苛刻工业任务。想象一下，在一个繁忙的制造工厂里，传送带不停地移动，产品需要快速分类和检查。...在PE2100N系列中，购买者可以选择两种型号：风扇冷却的PE2101N，非常适合需要安静运行的高处理环境，以及无风扇的PE2100N，专为采矿和工厂等易受灰尘和污染物影响的恶劣环境而设计。...JetPack 6还带来了Jetson平台服务，加速了NVIDIA Jetson Orin系统模块上的AI应用程序开发。
对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。...,以解释事物的历史状态,预测未来发展趋势并描述演化规律.由于实际应用的迫切需要,近年来,时态知识图谱的推理研究工作层出不穷,逐渐引起学术界和工业界的广泛关注.本文对近年来时态知识图谱的推理工作进行全面介绍和总结...，如基于知识库的问答系 统无法回 应 答 案 并 不 在 知 识 库 中 的 问 句，需 要 推 理模型自动挖掘缺失的知识；其次，下游应用需要预 测未来将要发生的事件，如电商软件中推荐系统［５］ 为用户推荐未来可能购买的商品...西交大最新《ChatGPT:人工智能生成的内容、挑战与解决方案》综述 AI研习丨专题：克隆选择算法综述 GPT 模型成功的背后用到了哪些以数据为中心的人工智能（Data-centric AI）技术？...《时间序列预训练模型》综述，29页pdf详述时序预训练方法体系 ChatGPT大模型如何用于工业？
这些问题的唯一系统。 接下来，机器学习研究科学家 Robert Ness 谈论了「因果推理与（深度）概率规划」。 Ness 表示：「概率规划将是解决因果推理的关键。」...她谈到了语言的重要性，并表示语言是「生成任务的推理」。她认为：「我们人类执行的是即时推理，这将成为未来 AI 发展的关键和根本性挑战之一。」...Yejin Choi 指出：人类有能力信任新奇的事物，并进行奇怪的因果推理。她问道：「我们是否想要建立一个类人的系统？」...一种是直观形式，另一种是更高级的推理形式。 Kahneman 认为，System 1 包含了任意非符号事物，但这不意味着它是非符号系统。...她以内容推荐的 AI 系统为例，认为此类系统会使人们形成「更强大的、难以纠正的错误认知」。比如亚马逊和领英利用 AI 进行招聘，可能对女性候选者造成负面影响。
这样，知识本体就为计算机推理构建了一个基础，即使语料库内并没有明确包含某一问题的答案。答案可以从语料库中的事实、术语和关系中推理出来。...在实践意义上，这能使系统对用户而言更加友好；在用户使用语句变形进行检索请求时检索能力更强；在遇到系统开发时未完整定义的用例时处理能力更强。实际上，系统能够“推理”并进行逻辑演绎。...挖掘产品关系内容 顾客和工业产品需要与内容和用户情境联系起来，但是我们无法通过挖掘内容为某一用户情境推荐产品。 在工业应用中，用户可能需要零件和工具来完成对液压系统的维修。...组成AI系统的AI和算法有很多种。但是即使当用AI系统从彻底非结构化的信息中寻找结构时，它们仍然需要在数据层配置结构。 考虑到由AI系统搜索的数据为非结构化数据，为什么我们需要信息架构呢？...我们可以通过处理顾客账户数据和购买来寻找购买者之间的相似点并预测对产品信息的反应；使用产品信息的文本内容对电子邮件回复指标进行处理以显示购买者细分。从产品目录和数据表可以获得属性和属性值。
其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。...其运用到的 AI 技术主要是基于规则的推理模型，启发式算法，近似推理，类人推理等。主要涉及的用例是图像和语音识别，分析推理，分类，模型迭代等。...除此之外近年来 AI 技术也在应用到新药研制场景中得到应用。主要使用到的 AI 技术为神经网络、专家系统等。主要涉及的用例是图像识别、分析推理、分类等。...主要涉及的 AI 技术有神经网络、演化算法、专家系统、分布式人工智能、机器视觉、决策网络等。主要涉及的用例是图像识别、推理分析等。...推荐系统又可以细分为关系发现和购买预测，关系发现包括商品之间的销售量关系发现和客户之间关系发现，购买预测包括购买预测和回购预测。
双方将发挥各自行业领域优势，在智慧家居、智慧零售、智能制造、工业物联网及机器人自动化、人工智能等方面开展深度合作。...12.12——腾讯AI Lab与农业专家组成的iGrow队获得荷兰瓦赫宁根大学（WUR）主办的国际人工智能温室种植大赛（Autonomous Greenhouse Challenge）“AI策略”单项第一名...IBM 2.02——IBM Watson 研究中心联合多家研究机构提出了人机推理网络 HuMaINs 架构，并聚焦于三个主要问题，即架构设计、包含安全性/隐私挑战的推理算法，以及应用领域/用例...12.12——宣布正式开源被誉为市面最强大物理仿真引擎的 PhysX，除了广泛应用于游戏特效的提升，该引擎还能为 AI 、机器人与计算机视觉技术、自动驾驶与高性能计算提供支持。...12.12——推出10纳米制程架构Sunny Cove 比特大陆 10.17——发布了首款低功耗边缘AI芯片BM1880。
随着工业智能化的迅速发展，视觉 AI 缺陷检测技术已逐步成熟并得到广泛应用。...这些设备或系统处于不同的网络环境中，如生产网、办公网或者云平台等，需要构建一条信息通道打通各个设备和系统之间数据交互壁垒，进行相关数据的全面感知和采集，才能实现基于视觉 AI 缺陷检测和其他生产、业务数据的大数据分析...「云」设立在厂级信息中心或集团的总部，掌握总体管控的功能，还可根据实际生产需要，选用合适的模型进行集中训练，再将训练好的模型发布给 「边缘」进行就近推理，并接收其返回的推理结果进行存储、管理；「边缘」则设立在工厂内每条生产线上...图片EMQ 视觉 AI 缺陷检测解决方案针对工业领域视觉 AI 缺陷检测场景现状，EMQ 通过云原生技术以及云边协同架构提供了完整解决方案，实现对视觉 AI 缺陷检测图像流及海量工业设备数据在「产线-工厂...通过 EMQ 的这套方案可以构建完整、自循环的云边一体 AI 模型训练流程：边缘端的图像流实时汇聚、持久化到云端，云端 AI 及时进行模型训练并周期性优化算法模型发布到边缘端，同时实时汇聚、持久化新模型推理结果
莱迪思数据是 DeepDive 系统的商业化，使用 AI 推理引擎来获取非结构化的“黑暗”数据，并将其转化为结构化（且更可用）的信息。...莱迪思数据使用 AI 推理引擎来获取非结构化的“黑暗”数据，并将其转化为结构化（且更可用）的信息。有消息源称收购价格约2 亿美元。...“从黑暗数据中提取价值”的系统。...这一系统的应用会是多方面的，可用于国际警务及侦破如人口贩卖之类的案件、医学研究以及整合及分析古生物研究，还可以通过创建更有用的数据源来帮助训练 AI 系统。...我们的猜测是，这一定是围绕着AI的 。据知情人士称，Lattice已经“与其他科技公司探讨如何加强他们的 AI 助手”，包括亚马逊的 Alexa 和三星的 Bixby。
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。
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