该让AI落地了
Diffusion预训练成本降低6.5倍，微调硬件成本降低7倍！Colossal-AI完整开源方案低成本加速AIGC产业落地
机器之心发布机器之心编辑部如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调 AIGC 模型，已成为 AIGC 商业化和应用爆发的最大痛点。Colossal-AI 基于在大模型民主化的专业技术积累，开源完整 Stable Diffusion 预训练和个性化微调方案，预训练时间加速和经济成本降低 6.5 倍，个性化微调硬件成本降低 7 倍！在个人电脑的 RTX 2070/3050 上即可快速完成微调任务流程，让
日期 2023-06-12 10:48:40
OpenAI 最强对话模型 ChatGPT： 用户已破百万，落地将有几何
ChatGPT 还会带来更多惊喜，但最终能有多少落地？作者 | 李梅编辑 | 陈彩娴上周三，OpenAI 发布了对话语言模型 ChatGPT，并开放了免费试用。据 OpenAI 的 CEO Sam Altman 称，在短短 5 天的时间里，ChatGPT 就有了 100 万用户，而之前的 GPT-3 花了将近 24 个月才达到这个用户量。在 OpenAI 给出的描述中，ChatGPT 是一个“可以
日期 2023-06-12 10:48:40AI落地之难：大多数机器学习模型没有投入生产｜QCon
人工智能是一项伟大的技术，但这项伟大的技术，就像人类的大脑一样开发程度不足 5%，它只能被称为弱人工智能。不过，哪怕只是弱人工智能，它已经让我们的生产生活发生了巨大的变化，如果把人工智能当成虚拟员工，这位员工已经深入到了企业的各个职能线中，从决策到产研，承担着重要的辅助角色，从而帮助企业降本增效来推动形成商业价值。人工智能采用率的提高同样会对计算资源和基础设施提出新的要求。第一个，数据问题。人工智
日期 2023-06-12 10:48:40
从1到N，AI落地现在进行时
机器之心原创作者：yuqi对于众多科技企业来说，跨越AI使能行业的鸿沟，是对其战略规划、基础研究和行业积累的综合考验。作为国际金融贸易中心，上海给人的印象是，它屹立在过去一个世纪中每一次新经济浪潮之巅。2019 年，中国前一百名的互联网企业已有 18 家将总部设于上海。当全球数字经济依托云、AI、大数据等创新技术的飞速发展进入新阶段，上海的资金、技术、人才优势和文化历史积淀再次突显出作用。B 站、
日期 2023-06-12 10:48:40该让AI落地了
可能对大部分人来说，对人工智能的印象，还停留在2016年 AlphaGo 以4：1击败李世石九段的那场“世纪对决”。那之前人工智能出现最多的地方还是在好莱坞的大片中，无数专家学者认为，这次事件标志着人类已经站在了人工智能时代的开端。 5年过去，曾经炫酷的、击败了人类的AI走入现实、走入商业世界的过程中却并不那么顺利。由于AI技术太新太难太复杂的特性，对于技术并不擅长的传统企业而言
日期 2023-06-12 10:48:40
AIOps与DevOps落地、数据库选型与SQL优化策略尽在Gdevops北京站
时间：2018年9月21日 地点：北京新世纪日航饭店（北京市海淀区首都体育馆南路6号） 指导单位：上海市经济和信息化委员会 主办单位：上海市云计算产业促进中心、DBAplus社群 2018 Gdevops全球敏捷运维峰会即将在9月21日巡回至帝都北京！ 这将会是一次为广大技术同仁量身定制的技术探索与交流，因为，本次Gdevops北京站从往届峰会收集而来的数千份调查问卷中汲取出大多数参
日期 2023-06-12 10:48:40
DeepMind 在美组建首个应用研发团队，让 AI 更快落地
昨日，DeepMind 发布消息称，该部门将在谷歌总部组建一个团队，并招聘首批应用工程师。 以往 DeepMind 在伦敦之外没有任何分支机构。据悉，DeepMind 正被拆为两个大部门，一部分进行纯算法研究，而另一部分则更加注重应用的开发，打造落地产品和解决方案。DeepMind 目前有 350 名员工，百分之七十在研究部门工作，其余的人则在应用部门。当前应用部现已与英国 NHS 联合推出
日期 2023-06-12 10:48:40始于2015年的AI芯片热潮，落地战已经打响 | CCF-GAIR 2019
2012年，被称为深度学习鼻祖的杰夫·辛顿（Geoffrey Everest Hinton）在NIPS上发布文章介绍了通过训练大型深度卷积神经网络把ILSVRC训练集中的图像进行分类实现了误差率的大幅降低，这也被认为是这一轮AI热潮的开始。随后，深度神经网络日益流行，许多优秀的变体相继出现，如AlexNet、GoogLeNet、VGG Net、ResNet。 当然，深度神经网络的流行离不开算力的
日期 2023-06-12 10:48:40为什么全栈式AI解决方案对AI落地至关重要？| CCF-GAIR 2019
编者按：7月12日-7月14日，2019第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。 未来，AI将变得无处
日期 2023-06-12 10:48:40全美第二大医疗机构推出AI中心，重点关注技术临床落地
雷锋网消息 据外媒Healthcare报道，克利夫兰诊所创建了一个新的人工智能中心，将在医疗保健领域推进AI和机器学习的进展和应用。 “医研一体”的AI中心 据雷锋网了解，临床人工智能中心是克利夫兰临床企业分析中心的一个项目，它将寻求人工智能在诊断、疾病预测和治疗规划方面的新的和创新的应用。 相关人员表示，该人工智能中心将召集来自IT、遗传学、实验室、肿瘤学、病理学、放射学等部门的专家，
日期 2023-06-12 10:48:40数坤科技再获5.9亿元融资，三类证和资本加速医疗AI价值落地
雷锋网消息，12月28日，数坤科技宣布完成新一轮5.9亿元人民币融资。 本轮融资由红杉资本中国基金领投，中再保险、中金浦成跟投，老股东华盖资本、五源资本、创世伙伴CCV、启明创投、远毅资本继续跟投，华兴资本担任本次融资独家财务顾问。 今年以来，数坤科技累计融资金额达近10亿元。 本轮融资将用于加大原研技术的研发投入，持续完善 “数字人体”核心技术产品线，进一步加快产品在各级医疗机构的落地部署
日期 2023-06-12 10:48:40【华为云技术分享】云图说 | ContainerOps推出灰度发布模式，助力企业落地容器DevOps最佳实践
容器交付流水线（ContainerOps）是华为云容器镜像服务（SWR）推出的面向从源代码到生产上线全流程服务，提供镜像仓库、镜像构建、版本管理、交付流水线等一系列服务，助力企业落地容器DevOps最佳实践。ContainerOps提供灰度发布模式，您在正式升级现网版本之前，可以对业务集群的部分实例进行升级
日期 2023-06-12 10:48:40华为云全球首发企业级AI应用开发套件ModelArts Pro，加速行业AI落地
[中国，深圳，2020年3月28日] 在华为开发者大会2020（Cloud）期间，华为云正式发布全球首款企业级AI应用开发专业套件ModelArts Pro，全面提升行业AI开发效率和行业落地效果，带来全新的行业AI落地方式。 华为云通用AI服务总经理袁晶发布企业级AI应用开发专业套件Mo
日期 2023-06-12 10:48:40AI公开课：19.03.13沈徽-商汤副总裁《AI创新与落地》课堂笔记以及个人感悟
AI公开课：19.03.13沈徽-商汤副总裁《AI创新与落地》课堂笔记以及个人感悟 导读：重要的不是学历而是能力，AI领域人才，硕士学位，不是优势也不是劣势，要更多的去考虑自己的能力。坚持初心，坚持原创，虽然不易，但是过了
日期 2023-06-12 10:48:40阿里云机器学习PAI开源中文NLP算法框架EasyNLP，助力NLP大模型落地
作者：临在、岑鸣、熊兮 一 导读 随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果，越来越多团队投身到超大规模训练中，这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而，这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先，模型参数
日期 2023-06-12 10:48:40冰河世纪：AIOps的落地实践之路
论这几年的行业关键词，AI的热度一直居高不下。行业炒作、炫技同时也充斥各种质疑的声音，汇总起来就是： “AI 仅是实验室的产品 ”AI无法真正落地...... 经历了两年的起起落落，市场的泡沫退却，AI开始回归理性，更看重人工智能与行业的场景结合与落地。 说到底&#
日期 2023-06-12 10:48:40AI落地企业业务的一些问题
这两年大家都在喊未来已来，软件企业不管有没有算法工程师都竖起了AI的大旗，传统企业不管现在OA现状如何都想在数据转型、智能制造、机器智能方面尝尝鲜，感觉好像和前两年的互联网+风潮有点像，最近半年我在某传统企业做大数据方面的事情，根据有限的经验，谈谈数据智能以及AI落地的一些问题。 一、企业环境要求：传统企业所在的
日期 2023-06-12 10:48:40FastDeploy全场景高性能AI部署工具：加速打通AI模型产业落地的最后一公里
飞桨目前为开发者提供了涵盖多种领域的模型套件，开发者可以使用这些套件基于自身数据集快速完成深度学习模型的训练。但在实际产业部署环境下，开发者在部署模型到不同硬件和不同场景时面临以下三个痛点问题。 碎片化。在部署过程中，由于深度学习框架、硬件与平台的多样化，开源社区以及各硬件厂商存在大
日期 2023-06-12 10:48:40