谷歌DeepMind：用AI来做同行评审！事实核验正确率超过人类，而且便宜20倍。 AI的同行评审来了！...——简单来说就是：AI答题，AI判卷，AI告诉AI你这里说的不对。 真正的「同行」评审。 另外，研究还发现，相比于人工标注和判断事实准确性，使用AI不但便宜20倍，而且还更靠谱！...为了对每个独立的个体事实进行评分，研究人员使用语言模型来推理该事实是否与上下文中相关，并且使用多步骤方法对每个相关事实进行评定。...在设定的步骤数之后，模型执行推理以确定搜索结果是否支持该事实。...而人类标注这边，每个响应的成本为4美元，——AI比人类便宜了整整20多倍！ 对此，有网友评价，LLM在事实核验上有「超人」级别的表现。
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
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。
目前，几乎所有的机器学习系统，都使用张量作为基本数据结构。所以，张量处理单元，我们可以简单理解为“AI处理单元”。...2017年和2018年，Google又再接再厉，推出了能力更强的TPU v2和TPU v3，用于AI训练和推理。...汽车和工业领域，主要是看中了FPGA的时延优势，所以会用在ADAS（高级驾驶辅助系统）和伺服电机驱动上。 消费电子用FPGA，是因为产品迭代太快。...█ FPGA、ASIC、GPU，谁是最合适的AI芯片？ 最后，我们还是要绕回到AI芯片的话题。 上一期，小枣君埋了一个雷，说AI计算分训练和推理。训练是GPU处于绝对领先地位，而推理不是。...在AI训练上，GPU的算力强劲，可以大幅提升效率。 在AI推理上，输入一般是单个对象（图像），所以要求要低一点，也不需要什么并行，所以GPU的算力优势没那么明显。
如何在精度、性能、成本之间取得平衡是AI开发者在边缘部署过程中面临的巨大挑战。 1 五大灵魂拷问 AI 模型端部署难点在哪里？...灵魂拷问一：我的使用场景需要我将模型部署到端上，但是端上开发可能会面向嵌入式设备，操作系统也可能是Android、iOS，有一定的上手成本，怎样才能更轻松地把模型落地到硬件设备上？...灵魂拷问二：这些年出了好多加速芯片、加速卡、边缘计算盒，价格便宜还不占地，我想知道它们跑模型能达到什么样的精度和性能，帮助我进行选型。...灵魂拷问四：我想换个芯片，却发现怎么各家芯片的端上推理模型格式都不一样，又得从头适配，模型转起来想想就头大。...大家可以从上图中看到，EasyEdge提供最广泛的硬件和平台适配，30+种AI芯片与硬件平台，4大主流操作系统。 你想把模型部署到Windows PC上？没问题，安排！ 发布到手机上？
，以造福工业界、学术界和公众。...2 René 先生进一步表示：“满足这些基准的意义在于提供科学证据，证明 VERSES 的方法可以产生更好、更便宜和更快的人工智能， “适用于更广泛的市场机会，并在我们的 Genius 平台中商业化。...尽管 Atari 100k（2 小时游戏）是业界领先的基准，并且 VERSES 计划在 100k 基准上展示竞技性游戏，但公司打算进一步展示基于主动推理的 AI 的独特优势，即快速学习和通过提出 Atari...该公司相信，这一基准测试将展示主动推理为设计多智能体系统带来的好处，并符合 VERSES AI 研究的中心目标：创建 AI 系统生态系统。...VERSES 计划在 2024 年第 4 季度至 2025 年第 1 季度左右分享这些结果，展示主动推理代理为智能多代理系统奠定基础的独特能力，此外还在开放获取出版物中分享。
漆远表示，蚂蚁金服今年的两个关键词，一个是“开放”，一个是“AI”。 在此次演讲中，漆远从风控系统、智能助理、定损宝等产品案例出发，全面介绍了蚂蚁金服产品背后的 AI 技术。...出了一个小车祸，照张像，哪里有问题，是撞了一个洞还是刮蹭进行判断，这是非常复杂的事。...今天我觉得学校可以和工业界合作，工业界有更多的数据，更大的问题更难的挑战，不仅应用技术还可以发展技术，今天介绍的只是一部分的技术，我们还有没有发布的技术。...、便宜和省内存；另外是深度强化学习，在营销与推荐应用。...另外，比如说怎样处理有噪音与不确定性的推理，专家系统是从逻辑推出来的，但是它不能handle真实世界里的噪音和异常情况，今天讲的Graph Emedding是一条路，但不是仅这一条还有其他的方向。
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？
它是一个在学术，商业，工业和政府环境中的活跃领域。...高性能人工智能（HPAI）将HPC与传统AI相结合 HPAI的未来 AI已经演变了几十年。 基于初始推理的专家系统奠定了基础，并教我们如何制定和解决AI问题。...智能和自主设备 因为学习可以与实践分离，并且实践可以在计算上便宜，可以预期智能设备的激增。 这种趋势已经可见，但将扩展到全新的设备类。...AI系统的后果并不总是被充分或广泛地理解，AI的高级应用可能是意想不到的后果的巨大案例。 简而言之，系统复杂性可能容易超过人的能力。 伦理复杂性 像任何先进的工具，AI可以用于好或恶。...正如工业机器迎来了人类历史上的一个新阶段，新的“信息机器”将对生活的每一个方面产生深远的影响。 与工业机器不同，信息机器可以帮助他们的活动范围完全定义。
在其排列种组合类繁多的AI芯片产品中，GPU又是如何步步深入到人工智能的训练、推理市场？...刨除用于PC游戏、影视的显卡产品，在其官网可以看到，英伟达的AI产品可被归类为：DGX系统、DRIVE PX、Jetson、Tesla、T4企业服务器。...所以从去年年底到现在，英伟达一改以往售卖硬件“又贵又大”的规则，推出了性价比超高、便宜好用的小型嵌入式芯片Jetson Nano和Jetson Xavier NX。...Jetson系列都是低功耗的模块化系统，具备CPU、GPU、PMIC、DRAM和闪存，进一步丰富端侧的应用场景。 ?...虽然GPU是一块砖，哪里需要往哪里搬，但是随着诸如FPGA、ASIC等产品在端侧的快速铺货，英伟达的GPU优势并不明显。
工业AI，尤其是缺陷检测这块都是硬骨头。虽然场景非常简单，虽然数据都是源源不断，虽然算法都是非常纯粹。主要是其需求太分散了，不是不能做，而是值不值得去做。...有没有人工费用更便宜？ 需要配合繁复的硬件设备，尤其是运动设备。如何才能保证整套设备的稳定性？ 后期维护成本问题？由于涉及的环节太多，需要“全才”才能搞定。 .........一般流程 AI要敏捷开发，更要方法论，更更要稳定成熟的流程。 ? 这里要提的是，工业场景的AI不过是整套系统中的一个小小组件，你一定不会靠单纯的AI去make money。...我们要知道算法的下限在哪里。 涉不涉及更换型号，能否提供符合模型训练的场景要求，比如至少得有GPU吧，或者可以上网进行云端训练。 对时间上的要求，很多替换人工工位都要要求比人更快。...包括模型优化，跨平台前向推理，模型加密。终于到部署阶段了，也看到了落地的曙光。
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。...毕竟像推荐系统这样的模型，隐藏层大小可能就是数百万的量级，总参数量甚至能达到十万亿的量级，是 GPT-3 的百倍大小，所以其用户往往需要特别强大的内存支持系统才能实现更好的在线推理能力。...这从原理上是可行的，但一方面 DRAM 内存的价格不便宜啊，这类模型需要的内存又不是几百 GB，而是动不动就冲上数十 TB，而单条 DRAM 内存一般都只有几十 GB，很少有超过 128GB 的。...相信如果把它换成 AI 加速能力以及内存子系统带宽和性能表现更优的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器，这种打破内存墙的效果将更加明显。
“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。
如果模型能在越小的规模上实现更高的智能，那么模型的训练与推理成本都将大幅下降。但据 AI 科技评论了解，该方向对算法与数据工程的挑战也十分巨大，中间的技术门槛并不低。...（没有人想要更便宜的3.5，我们想要更好的4o），还有网友显然对于 GPT-4.5 以及 GPT-5 的热情更盛。...GPT-4o mini 的发布意味着能用更少的推理算力消耗实现更强更高效的模型，这也恰恰验证了面壁提出的大模型时代的摩尔定律——模型的知识密度不断提升，其中，知识密度=模型能力 / 推理算力消耗。...端侧模型虽然是“小”模型，但其智能水平也离不开一个基础的大模型，同时需要具备丰富的训练数据与完善的数据工程系统，才能做可控的训练。因此，端侧模型往往要与具体的行业与特定领域相结合。...“过去大模型因为算力成本高昂，只有工业者能支撑得起，但当小模型的成本降下来后，越来越多高校科研人员也能参与这一方向的研究。” 这意味着，小模型团队的研发压力也在加大，竞争或许会变得更加激烈。
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