至顶网软件频道消息: 6月28日,天津,世界智能大会。
作为首届世界智能大会参会商的英伟达公司,并没有像其他参会的技术公司一样,在大会期间搭建产品和解决方案的展台,而是独辟蹊径地办起了“学习班”——深度学习学院。据了解,这场为期一天的“学习班”,面向200名行业企业的技术人员,教授深度学习领域,包括模型、开发框架、应用部署等使用最广泛的技术干货。
根据普华永道最新发布的报告指出,人工智能将提振全球经济,从地域分布来看,中国和北美有望成为人工智能最大受益者,总获益相当于10.7万亿美元,占据全球增长比例的近70%。报告指出,在人工智能发展初期,由于技术成熟度较高,北美的生产力增长速度将高于中国。但十年之后,中国完成了相对缓慢的技术和专业知识积累,则开始赶超北美。
事实上,AI人才已经成为各大技术企业的必争之地。不久前,有媒体报道,苹果公司已经在亚马逊“大本营”所在地的西雅图建立了一个高级Siri研发团队,与亚马逊Alexa争抢人工智能领域的技术专家。苹果与亚马逊的人才之争只是冰山一角,随着AI技术的落地,人才问题已经逐渐成为各行业应用AI的共通问题。
目前,在中国,诸如出行、外卖、互联网金融等互联网相关的业务模式已经非常多的应用了深度学习、人脸识别等技术,安防、医疗、智能制造、智能家居等领域也是人工智能应用的重点发展领域。刘念宁半开玩笑地讲:“现在在车展上,车模已经不是人们的重点关注对象,那些贴着智能标签的自动驾驶、无人驾驶才是车展的爆点。”
人工智能大范围落地行业对于企业来说是好事,也是难事。好处在于,人工智能为行业赋予了非常多的业务创新,而难处在于人工智能领域的人才往往“一将难求”,现有的技术人员则需要投入大量的时间和金钱去培养。
基于此,一个有趣的现象是,针对人工智能的线上线下培训班遍地开花。不过,通过记者与部分技术人员沟通后发现,与培训班的火爆相对的,动辄以万元为单位收费的培训班并不是带给技术人员什么“干货”。流于形式的培训并不能带给技术人员和企业价值,而这也是英伟达开展相关培训的初衷。
据介绍,英伟达公司在今年五月举办的NVIDIA GPU技术大会上宣布,2017年将通过NVIDIA深度学习学院(NVIDIA Deep Learning Institute)培训10万名开发人员,以满足人工智能领域对专业技能飞速增长的需求。目前,深度学习学院已经通过有偿公共课以及现场培训的形式为全球多家公司(如:Adobe、阿里巴巴和SAP)、政府研究机构(如:美国国家卫生研究所、国家科学技术研究所和巴塞罗那超级计算中心)以及高等教育院校(如:新加坡淡马锡理工学院和印度理工学院孟买校区)的开发人员提供培训。
刘念宁表示,深度学习学院在中国开设的课程分为线上线下两种渠道,所有的课程都采用进阶的形式,不断加深知识的难度。目前,线下课程已经覆盖超过1000人,涉及无人驾驶、医疗等行业和领域。
值得一提的是,该课程并不是英伟达一家之言,课程内容涵盖了目前主流的技术和平台,如Google Tensorflow等,这也体现了英伟达在设计课程时表现的诚意。
据了解,学院还会针对行业客户提供专门定制化的培训,涵盖了无人驾驶汽车、医疗保健、网络服务、机器人、视频分析和金融服务领域的深度学习应用。同时,英伟达公司还计划与国内高校进行合作,针对在校学习提供相关技术培训。
好文章,需要你的鼓励
谷歌推出两款新AI模型:Nano Banana 2 Lite是其最快、最具成本效益的图像生成模型,4秒生成图像,成本仅0.034美元/千像素图;Gemini Omni Flash则支持高质量视频生成与对话式编辑,定价0.10美元/秒。两款模型均已在Google AI Studio和Gemini API平台开放,可串联使用实现从图像到视频的完整多媒体工作流。
香港中文大学(深圳)与字节跳动联合提出FlexiSLM,首个支持动态与可控帧率的语音大模型,在输入输出两端均实现自适应帧合并,6.25赫兹下推理速度提升一倍,语音对话质量超越同规模固定帧率模型。
英国《金融时报》记者萨拉·奥康纳新书探讨人工智能与自动化对工作的冲击。从亚马逊仓库的人机协作到远程视频监控岗位,技术进步带来的不仅是效率提升,更引发对工作尊严的担忧。作者指出,关键问题不在于技术本身,而在于将人类劳动视为可优化系统的管理理念。书中也展现了积极案例:编剧工会罢工争取AI使用规则,荷兰护理工作者自主建立实践模式。未来工作形态仍可由我们塑造。
这项研究提出DataEvolver框架,把被丢弃的"不合格训练图片"转化为改进数据收集策略的反馈,让AI文字图像生成训练数据的构建流程能自我进化,在相同数据量下显著提升文字渲染质量。