150万年前,人类开始用火; 3000年前,人类开始用煤。东汉时期,班固最早记载了石油;到了宋代,沈括则最早提出了石油一词,并在《梦溪笔谈》中预言,“此物后必大行于世”。事实充分证明,他的预言早已成真。人类对能源的不断发现和广泛使用,推动社会从农耕时代走到了工业时代,而人类用智慧创造的科技,则让社会从工业时代又迈进了信息时代。
时至今日,能够带着我们开启下一个时代的最重要“能源”,已经不再来自于现实的自然世界,而来自于虚拟的数字世界。在这个世界,数据被认为是一种“新石油”,人工智能被认为是新的“发动机”,二者的结合,正在推动产业完成新一轮的变革——对内,帮助企业实现精细化管理;对外,赋予企业敏锐洞察;立足未来,成为整个产业实现智能化升级的重要基础。
当然,其前提是,企业可以更大范围地掌握数据,更合理地处理数据和使用数据。但落到操作层面,从数据采集、数据共享、数据清洗、数据标注、数据分析到数据应用,在这个过程中,不仅处处是“坑”,并且往往需要企业投入大量的时间和成本。
正因如此,以数据众包为代表的AI数据行业正在成为人工智能行业的“基建”型业务,为产业的智能化转型提供动能。而与此同时,随着产业智能化升级的步伐加快,行业对AI数据的质量和安全也提出了更高的要求,数据众包作为一个极速发展的产业,同样面临着新的机遇与挑战。
那么,如何才能更游刃有余地享用数据和人工智能的价值,完成产业智能化变革?2020年12月25日,百度智能云数据众包将举办“百度智能云TechDay暨百度技术开放日”活动,以“技术驱动,释放数据要素价值”为主题,集合北京航空航天大学教授、百度资深技术专家,聚焦数据智能驱动产业智能,共话前沿技术分享、未来行业趋势。
一场不容错过的人工智能数据产业思想碰撞,等你来现场!
活动亮点:
活动信息:
好文章,需要你的鼓励
随着AI模型参数达到数十亿甚至万亿级别,工程团队面临内存约束和计算负担等共同挑战。新兴技术正在帮助解决这些问题:输入和数据压缩技术可将模型压缩50-60%;稀疏性方法通过关注重要区域节省资源;调整上下文窗口减少系统资源消耗;动态模型和强推理系统通过自学习优化性能;扩散模型通过噪声分析生成新结果;边缘计算将数据处理转移到网络端点设备。这些创新方案为构建更高效的AI架构提供了可行路径。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
Meta以143亿美元投资Scale AI,获得49%股份,这是该公司在AI竞赛中最重要的战略举措。该交易解决了Meta在AI发展中面临的核心挑战:获取高质量训练数据。Scale AI创始人王亚历山大将加入Meta领导新的超级智能研究实验室。此次投资使Meta获得了Scale AI在全球的数据标注服务,包括图像、文本和视频处理能力,同时限制了竞争对手的数据获取渠道。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。