至顶网软件频道消息:最近,微软Azure首席技术官Mark Russinovich表示,人工智能(AI)和机器学习(ML)的兴起源于开源人工智能和机器学习软件。Core ML、Google TensorFlow和ONNX等开源程序正在推动着人工智能和机器学习的发展。现在,Linux基金会在洛杉矶举行的开放网络峰会上宣布成立一个新组织:LF深度学习基金会(LF Deep Learning Foundation),以进一步推动开源人工智能和机器学习。
此外,Linux基金会还宣布了Acumos AI项目,这是一个平台和开源框架,可以轻松构建、共享和部署人工智能应用。
Acumos是通过对开箱即用的通用人工智能环境所需的基础架构堆栈和组件实施标准化来实现这一点。具体来说,Acumos包装了TensorFlow和SciKit Learn等工具包,并使用通 API对其进行建模,从而使开发人员能够无缝连接这些工具。这让数据科学家和模型训练人员可以将精力集中在核心能力上,而不必担心底层人工智能/机器学习基础。
该项目致力于通过轻松创建、分享、发现和应用机器学习、深度学习和分析模型,让所余人都能拥有人工智能的力量。据AT&T称:“我们开源Acumos平台的目标,是使构建和部署人工智能应用与创建一个网站一样简单。”Linux基金会将负责Acumos AI平台和Acumos Marketplace,以支持该项目的生态系统。
AT&T和Tech Mahindra正在验证Acumos的初始代码。第一批Acumos代码已经为下载做好了准备。
展望未来,百度预计将贡献人工智能/机器学习代码,以充分利用Kubernetes的弹性调度以及开源PaddlePaddle的容错功能。此外,由腾讯和北京大学针对大数据/模型联合开发的高性能分布式ML平台“Angel”项目也被纳入Acumos。
“我们很高兴能够提供深度学习的基础,为人工智能、机器学习和深度学习生态系统中的大量项目提供长期战略和支持,”Linux基金会执行主任Jim Zemlin在一份声明中表示。
该组织的创始成员包括Amdocs、AT&T、B.Yond、百度、华为、诺基亚、Tech Mahindra、腾讯、Univa和中兴。借助该组织,成员们将创造一个中立空间,其中工具和基础架构的制造商和维护人员可以共同协作,进一步加速开源、深度学习技术的采用。
如果可行的话,这将使人工智能开发人员更容易获得人工智能/机器学习,而不需要他们完成开源软件的实质工作。从某种程度上来说,这就像DevOps让开发人员能够专注于他们自己的项目,而DevOps工具使他们能够快速轻松地启动项目所需的基础架构。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。