9月26日,2019杭州云栖大会上,阿里云与Facebook宣布达成关于深度学习框架PyTorch的合作,开发者可以在阿里云机器学习平台上方便快捷获取PyTorch框架,使用模型训练、预测部署等全流程功能,享受云带来的便捷体验。
“通过PyTorch开源团队与阿里云智能平台的深度合作,我们有信心显著降低AI开发和应用的门槛,实现在各种行业里AI的更广泛落地。”阿里巴巴计算平台事业部总裁贾扬清表示。
PyTorch是目前全球最受欢迎的深度学习框架之一,以灵活性和易用性为特点,在AI科研以及成果转化领域有特殊优势,能帮助开发者快速、灵活开展深度学习实验,并提供无缝转换模型的torchscript,实现高性能的生产部署。
然而,传统的PyTorch框架多采用本地部署,对环境的依赖程度非常高,仅这一点就让让大部分新用户望而却步。而云计算的天然特性就解决了这一难题,开发者无需考虑环境问题,即可直接部署PyTorch框架。不仅如此,在阿里云机器学习平台上,还为机器学习开发者提供了上百种算法和大规模分布式计算服务,支持多款主流深度学习框架,提供从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。
随着人工智能的不断发展与运用,市面上涌现出越来越多优秀的深度学习框架,而如何在云端快速获取、运用好深度学习框架,无疑又是未来的一大趋势。
Facebook副总裁Bill jia认为,基于阿里云庞大的开发者生态,此次合作将进一步扩大PyTorch开源社区在国内研究人员及工程师社区的影响力,给用户带来更多技术支持,第一时间体验享受计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域源源不断的开发库与工具。
好文章,需要你的鼓励
字节跳动Seed团队提出的虚拟宽度网络(VWN)通过解耦嵌入宽度与主干宽度,在几乎不增加计算成本的情况下显著提升模型表示能力。8倍虚拟宽度扩展使训练效率提升2.5-3.5倍,且发现虚拟宽度因子与损失呈对数线性关系,为大模型效率优化开辟新维度。
亚马逊研究团队通过测试15个AI模型发现,当AI助手记住用户背景信息时,会对相同情感情况产生不同理解,称为"个性化陷阱"。优势社会地位用户获得更准确的情感解释,而弱势群体接受质量较低的理解。这种系统性偏见可能在心理健康、教育等领域放大社会不平等,提醒我们需要在追求AI个性化的同时确保算法公平性。
两家公司在OverdriveAI峰会上分享了AI应用经验。Verizon拥有超过1000个AI模型,用于预测客户呼叫原因和提供个性化服务,将AI推向边缘计算。Collectors则利用AI识别收藏品真伪,将每张卡片的鉴定时间从7分钟缩短至7秒,估值从8.5亿美元增长至43亿美元。
微软等机构联合研发了DOCREWARD文档奖励模型,专门评估文档的结构布局和视觉风格专业度。该模型基于包含11.7万对文档的大规模数据集训练,在人类偏好准确性测试中超越GPT-5达19.4个百分点。研究解决了现有AI工作流忽视文档视觉呈现的问题,为智能文档生成和专业化排版提供了新的技术方案。