△ 贺志强 11月1日，“中国有AI · 联想高校AI精英挑战赛”首站暨华北华东赛区晋级赛，在中科大计算机学院拉开战幕。 作为活动主办方，联想创投希望借此发掘更早期的优秀AI项目。...一个做智能视频分析系统，希望用视频监视器和智能分析服务器，对工业生产中的危险因素防患于未然，比如工地场景下未戴安全帽的因素，又比如工业生产区域运行状态实时监测分析，以及防火防盗等等。...剩下三个项目则分别来自华北理工、合肥工业大学，以及福州大学。 华北理工大学的项目是VR体育辅助训练，这是一个基于VR的青少年体育训练套装，主要针对初学者，进行类似足球射门、颠球之类的训练指导。...接下来两个月，“中国有AI · 联想高校AI精英挑战赛”将陆续在华中科技大学、上海交通大学、清华大学等7所在AI方向有顶尖优势的理工科高校开启半决赛路演。...会有明日之星从中脱颖而出吗？不妨拭目以待。
您是AI3SD Network+的主要研究者，能解释一下什么是AI3SD Network+吗？...作为一个Network，我们被资助来组织一系列的活动。除了举办活动和研讨会以外，我们还资助了几个小型的可行性项目，参加会议、暑期实习计划以及许多其他活动（网站www.ai3sd.org）。...为什么ML系统得出了这个答案？这是一个偏见的例子吗？我们能说明和解释这个结果吗（即使是后见之明）？我们学到了什么？我们能从这些模型中提取新的理论和想法吗？这显然是发现的关键（ML成为实验的一部分）。...在复杂化学的某些领域，如功能材料和与生物学的相互作用，系统的复杂性使AI可以通过这种方式产生重大影响。 基于AI的技术与机器人技术和自动检测分析有一些明显的协同作用。...正如上面提到的对高质量数据的需求，当我们部署人工智能系统时，它的局限性当然是"垃圾进-垃圾出"问题。也就是说，一个经过训练的人工智能模型总是会产生一个输出，即使是在它没有被训练过的环境中也是如此。
此外，423当天，我们也会为大家带来一场特别的专场活动，有17位大咖会做客博文视点直播间，和大家聊聊读书这件事儿，点击下方预约按钮，就可以在直播当天收到开播提醒哦~~ 01 《编程卓越之道（卷2）：运用底层语言思想编写高级语言代码...是如何从GPT、GPT-2、GPT-3发展而来，并进一步演化为GPT-4的；还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的 理论很新：全面阐述了以ChatGPT为代表的大模型出现的...的安全性和可信度 本书聚焦机密计算在AI数据安全和隐私保护方面的问题和应用，从基本原理、技术框架、工程落地、场景案例等方面，详细阐述可信执行环境技术，系统绘制机密计算的全景视图 详述了如何使用SGX技术搭建...AI和ML隐私安全解决方案 涵盖软硬件架构、关键技术实现和应用开发等，汇总了产业真实案例和实践经验 10 《工业互联网赋能的企业数字化转型》 肖鹏，李方敏 等 著 （扫码查看本书详情！...限时五折） 系统地阐述了企业为什么要进行数字化转型，如何进行数字化转型，以及工业互联网的体系框架及实施方法 从经济学、管理学、数字技术三个维度阐述企业数字化转型之“道、法、术”，把三者之间的内在关系有机地联系起来
如果你想要构建一个有通用能力的 AI，你就会需要类似循环神经网络、LSTM 这样的网络结构；Transformer 模型还不够好。工业界的实践还是以 LSTM 为主。...所以欧洲人不使用语音识别的原因是他们知道大公司会把所有东西都存储下来，然后把这些语音作为改进语音识别系统的训练样本。...以及还有一个因素是训练数据有多少。 我想问大家一个问题，Alexa、Echo 之类的设备很流行，中国有类似的吗？ 现场记者七嘴八舌地：小米、百度、天猫 Schmidhuber：它们好用吗？...不过有一点，在这个智能体的整个活动周期中，由于它和环境进行互动、它也是整个环境的一部分，所以预测模型的学习会有一个副产品，就是在它的网络中会有一个子网络用来表示它自己，比如存储智能体常做的事情，就能让预测模型更好地预测...提问：机器人会有个性吗？他们的个性来自哪里？ Schmidhuber：机器人的个性来自训练数据，训练数据不同，个性就不同。
导读 众所周知，目前深度学习在计算机视觉领域已经有很好的应用落地，再加上迁移学习，可以很容易的训练出一个用于视觉任务的模型。...由于有迁移学习和优秀的学习资源，任何人都可以在数天甚至数小时内，利用预先训练好的模型并将其应用于自己的领域从而获得最先进的结果。...欺诈者使用电脑鼠标的方式是独一无二的，系统将很容易检测到这种异常情况，并防止欺诈交易发生，同时也会通知账户的真正所有者。 使用一段特殊的javascript代码，就可以收集所有的鼠标活动。...仅用了一个由2000张图片组成的较小的训练集，在对基于VGG16修改的网络结构进行了2分钟的训练后，系统就能以80%以上的准确率识别这两个类别。 实验二：单个用户分类。...该任务是对于给定的用户，通过鼠标活动预测它是此用户的还是模仿者的。这回仅有一个360张图片的小训练集。
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！...：自己写代码训练AI最后把自己给取代了）；AI聊天+文字生成，可以取代部分线上客服、低端文秘、新闻报道、文案写作策划、活动布置等很多需要与文字打交道的岗位…… 而ChatGPT则是其中“最靓的仔”：其在发布后...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？...也期待未来有更多的合作者加入进来一起合作。社会化问题任重而道远，需要跨学科、全社会的长期密切交流合作。 好了，读到这里，你还觉得自己的研究一片灰暗吗？...是如何从GPT、GPT-2、GPT-3发展而来，并进一步演化为GPT-4的；还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的 理论很新：全面阐述了以ChatGPT为代表的大模型出现的
从18世纪的工业革命到电力的出现引起了一系列的恐慌和社会变革。AI一出现就引起了恐慌。 1958年，第一个神经网络系统出现后，有报纸就称机器在不久后会有自己的意识。...AI给社会带来的影响堪比蒸汽机。以通用汽车的一家工厂为例，在经历了汽车的巅峰时代后，该工厂走向没落，大量工人失业。特斯拉收购了该工厂，并迅速将其变成了自动化工厂。有1000台工业机器人在工作。...迄今为止，AI应用最广泛的领域是有监督的机器学习，即算法需要从训练数据中进行学习，它不能像人那样能多方面地间接学习。训练数据的数量和质量对于机器学习来说非常重要。...通过把训练数据反馈给AI，以提高AI的自身性能。AI最初不能解决的问题，AI会以人类解决问题的方式训练自己。未来的AI会在自我学习和训练中提高自身的能力，以此来自我完善。...人脑自然进化用了几十亿年，AGI要在几十年里完成类似的进化，这可能吗？ 相对自然进化而言，AGI有很多优势。
如今，商业广告绘图、营销文案、编写代码乃至研究论文的创作方式都为之改变，一场堪比工业革命的新的生产力革命正在进行。 LLM 本质上是在以一种前所未有的方式充分释放数据的价值。...现在，AI 服务器厂商宁畅（Nettrix）推出了「畅快算」计划，面向互联网、教育、科研、金融等重点行业需要 AI 算力的企业和机构，提供价值百万的免费 AI 算力试用活动。...例如，可训练和部署 AI 聊天机器人，运行 DeepStream 流分析工具包，训练推荐系统 DLRM 模型，以及为数据科学家、数据工程师提供从数据准备、模型训练到预测的全流程加速支持。...服务器研发是一项系统工程，既需要对行业和技术有深刻理解，又需要对流程和管理有大量实践经验。...目前活动正在火热进行中，自 4 月 10 日起，限时 3 个月免费体验。 报名方式：点击「阅读原文」跳转活动官网，点击「免费注册体验」按钮，注册后即可登陆平台。
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...华为 4.19——发布新一代智能摄像机 10.10——发布两款全新自主研发AI芯片：用于大规模分布式训练系统的昇腾910和面向边缘计算场景的昇腾310芯片,均采用自家的达芬奇架构 10.11...12.13——在使用预定数据集组训练AI模型的速度方面创下六项新记录。...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。
经过7个月的努力，同学们从0基础小白，到现在已经成长为独立完成飞桨工业部署、全流程开发的AI人才。...还记得高中时代偷看小说防着老师的你吗？ 还记得上班打游戏防着领导的你吗？ 有了它，再也不用担心受怕！...这位同学在「青春有你选手二分类识别」项目的基础上扩展五分类，使用RESNET-50预训练的模型，最终实现当检测到科比老板时就会打开pycharm，当检测到库里老板时则会自动打开谷歌浏览器～ PaddleX...，随着AI技术的迅速发展，诞生了工业质检的应用场景，如果能够将这些技术应用于各行各业，尤其是半导体、纺织、快速消费品等质量要求严格或劳动强度大的行业，将创造巨大的商业价值。...该项目聚焦于纺织行业的布匹疵点智能检测场景，使用PaddleDetection中CascadeRCNN和YOLOv3的增强模型进行训练、预测，大幅提升预测速度，并提供了多种模型部署方式，使模型具备在工业场景的落地能力
AI 系统的发展不仅仅创造了一个万亿美元产值的工业领域（预计这个领域在 3 年后还会翻 4 倍），也展现出了人们对公平的、可解释的、可信任的、安全的 AI 系统的需求。...以及有自我恢复能力的互联网系统。...当前 AI 发展状况中的挑战 针对路线图中的活动，我们可以列举出面临的几个挑战。 首先，这个领域已经从最初对算法和理论的学术性关注前进到了持续数据收集+交互社会实验+大规模世界知识的工业化阶段。...这里也就可以同时成为学生的训练场所以及学术界、工业界、政府人事的学术访问目的地。 目标驱动的 AI 实验室：社会中不同归属的 AI 实验室有极大潜力产生巨大的社会影响。...二，重新思考以及训练 AI 时代的劳动力。
在 ChatGPT 时代，AI 因为大模型再次面临算力不足的问题，这一次英伟达还有办法吗？...首个 GPU 加速的量子计算系统 在今天的活动中，英伟达还宣布了一个使用 Quantum Machines 构建的新系统，该系统为从事高性能和低延迟量子经典计算的研究人员提供了一种革命性的新架构。...英伟达公司 HPC 和量子主管 Tim Costa 表示：「量子加速的超级计算有可能重塑科学和工业，英伟达 DGX Quantum 将使研究人员能够突破量子 - 经典计算的界限。」...使用 NVIDIA Networking 构建的高性能、低延迟结构确保工作负载可以跨互连系统集群扩展，允许多个实例充当一个巨大的 GPU，以满足高级 AI 训练的性能要求。...用英伟达的超算训练，直接省去中间商赚差价，会是未来 AI 发展的方向吗？
4月25日，百度大脑开放日活动来到福州，作为第四届数字中国建设峰会中重点活动之一“数字中国 对话未来”分论坛的组成部分，举办了智能制造与安全生产专场。...国家工业安全信息发展研究中心信息化所所长雷晓斌为活动致辞，期待百度能以自身技术优势为基础，与广大智能化的服务主体、行业企业共同合作。 ?...▲ 埃睿迪信息技术有限公司总经理助理王仲晏 百度智能云 AI 产品业务部高级产品经理与企业合作伙伴江西睿视智能装备有限公司分别从工业领域实际应用案例出发，深度解析了百度 AI 技术在不同工业质检场景的应用方案...以零件分拣业务场景为例，从选择模型类型、上传并标注数据、训练模型、发布模型到集成使用，使用 EasyDL 平台最快15分钟就能获取定制 AI 服务；柳州源创便是利用 EasyDL 平台实现了零件瑕疵判读无人化...基于 EasyDL 物体检测定制了面料瑕疵检测模型之后，不仅实现了统计瑕疵点数量并标记瑕疵位置，将检验数据上传到品检系统中后能够自动打分并输出检验结果，在手机端还可随时查看检验结果，不仅极大提高了检验效率
当下，AI 技术正在被广泛应用于食品加工、装备制造、3C 电子等多个领域，包括产品瑕疵检测、厂区安全等多项功能，AI 在工业智能化转型过程中也被寄予厚望。...一方面，我们为具有开发能力的企业提供多场景的高精度预置模型，平台功能覆盖智能标注、模型训练、服务部署等全流程，最快15分钟即可获取定制 AI 服务。...另一方面，百度飞桨协力系统解决方案供应商，帮助企业实现智能化转型需求，进一步降低企业成本。...活动亮点 活动亮点 01 零门槛定制 AI 服务，助力企业低成本智能化转型 02 制造行业案例详解，解密AI技术如何落地应用 03 行业技术专家面对面Q&A，惊喜大礼包送不停 04 “万有引力计划”最高价值...从开源平台到行业方案的多层次产品满足不同企业需求；“万有引力计划”，提供万元产品代金券、最高价值20万元企业专享权益，一对一专家指导、产业资源帮持等、助力企业智能转型；AI 实战营，快速 AI 开发零门槛实操体验
AI+中国智造 我们能改变什么？ 当索菲亚机器人获得公民身份的时候，我们在思考是否未来有一天机器会取代人类，人工智能会像《西部世界》或者《银翼杀手》里描述的那样，成为杀戮人类的武器吗？...双十一、双十二期间高效的物流转运、可以陪伴聊天的服务机器人、城市的天眼系统、工厂里灵活完成复杂机械安装工作的工业机器人……越来越多的智能产品、智能化生产进入到我们的社会。...和来自高通、康力优蓝、 大族机器人的大咖共话“AI+中国智造” "M-Tech" AI助力中国智造产业论坛活动聚集了从芯片、算法、AI技术到机器人、VR等领域的开创者，呈现关于AI和中国智造碰撞出的颠覆性火花...有累计量产十万台机器人的服务机器人领域翘楚康力优蓝、二次元女友琥珀制造者公子小白以及消费级家庭服务机器人系统拥有者NXROBO；有锤子大爆炸系统背后的技术创造者三角兽；有专注于机器视觉的阅面科技、华捷艾米...在12月28日的活动正式开始前，我们每天会陆续给大家剧透一位重量级嘉宾，如果你想成为这个瞬息万变时代的领先者，绝对不能错过"M-Tech" AI助力中国智造产业论坛活动。
我们理想的方案是使用差不多相同的通用服务器系统。我们并不是每台服务器都需要GPU，所有服务器都不用GPU会更好，这样我们就获得了冗余，能在任何服务器上运行任何应用程序。...工业领域严苛的认证体系，商业用户节约成本的需求，让全CPU方案成为了“自动驾驶轮船”的首选方案。 实际上， CPU也是完全可以胜任AI推理的。...谁说CPU不适合AI推理 为了解决这个难题，Kongsberg找来CPU供应商英特尔联手优化了“智能意识”解决方案。 Kongsberg负责提供预先训练好的人工智能模型供英特尔使用。...OpenVINO将训练后的模型针对英特尔硬件进行深度优化，再重新部署，而且这个过程中无需重新训练AI模型。...而有了OpenVINO工具包的加持，受限的硬件环境一样能发挥出AI的性能。 说到这里，我突然想起来之前在英特尔开发者活动上抽中的奖品——第二代神经计算棒，这家伙放在我抽屉里很久了。 ?
AI科技评论：为什么会选择人形机器人这个载体进行遥操作的研究？ 何泰然：因为这个世界的所有设计都是围绕人类的身材和活动规律来设计的，只有人形的机器人，才能够无缝融入我们的物理世界。...所以目前来看，我们认为 VR 这个赛道很好，但如果未来有更好的设备出现，我们也会追求更好、更合适的设备来进行遥操作和训练。...AI科技评论：ChatGPT 出现之后，会考虑将 ChatGPT 跟 OmniH2O 打通实现自主操作吗？ 何泰然：其实打通就是让类似 GPT-4o 这样的大模型来替换人类的遥操作员。...AI科技评论：现在有和哪些工业界的公司进行接触和合作吗？在和他们接触的时候会如何介绍这个项目？ 何泰然：现在和工业界的接触还不多，一般我们是工业界的用户。...现在学术界有很多成果，来自UCSD、清华、Stanford和CMU，我相信未来工业界一定会有相当成熟的方案整合。
1.引言 入门机器学习或从事其相关工作前，不知道你思考过如下2个问题吗： 1) 机器学习是万能的吗？ 2) 工业界要想尽可能落地机器学习，需要满足哪些先决条件？...这段时间，有幸聆听了几场大牛报告，一位是第四范式，目前工业界应用AI经验最丰富的之一，曾经在百度与吴恩达共同推进AI在工业界的落地；另一位来自学术界，新加坡国立大学的，最近刚拿到两个项目，合计一共1.5...，人们不禁会问机器学习可以解决一切问题吗，如果是这样，所有国家的科学家去深入研究AI理论，工业界的大牛去将这些理论落地，一场革命诞生。...为了使用机器学习的技术，先从全国各地选取建仓的数据，模型考虑了几百个特征(包括时间刻画等多个维度)，是一个有监督学习任务，训练好模型后，再输入要预测的建仓地区的相关数据到模型中，最后决策一个得分最高的建仓位置...机器学习落地，先决条件有哪些？ 第四范式工业界应用AI落地的大牛，总结了以下几个主要因素： 1)问题的定义、边界要明确清晰。
该系统有可能在医学、建筑和工业设计等领域有广泛应用。 中国政府宣布将投资 100 亿美元发展人工智能产业。 这笔投资将用于支持人工智能研究、开发和应用。...该系统由中国科学院计算技术研究所开发，它可以从单张 2D 图像中生成逼真的 3D 模型。该系统有可能在医学、建筑和工业设计等领域有广泛应用。...在工业设计领域，3D-GAN 可以用于生成产品的 3D 模型，这有助于设计师更好地设计和制造产品。 3D-GAN 是一项具有重要意义的技术，它有可能在许多领域有广泛应用。”...Learn more"，这里有一段官方的解释： “Bard 可以提供编程方面的协助吗？...在另一方面，GPT 是自然语言处理任务的业界标准，为其他 AI 工具如 Jasper、Copy.ai 和 Bing 的 AI 工具提供支持。它在网络文本上受到高度训练，更注重基于统计模式生成文本。
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！...：自己写代码训练AI最后把自己给取代了）； AI聊天+文字生成，可以取代部分线上客服、低端文秘、新闻报道、文案写作策划、活动布置等很多需要与文字打交道的岗位…… 而ChatGPT则是其中“最靓的仔”，发布后...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...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？...如果是训练数据重要，那为何400M数据的CLIP和2B数据的Laion-CLIP在长尾数据上并没差太多？ 数据、模型、算法、优化，哪个更重要？ 如何加速大模型的训练，如从数据筛选、优化器更新的角度？
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