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
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。