近几年来,AI与企业的业务场景正在越走越近。它不再只是和高手下棋、陪老人聊天、为客户服务,如今的AI,既可以“上天”和宇航员一起探索外太空,还可以“入地”协助油气工人探测地质能源,既可以“搞科研”成为科学家们的“信息大脑”,也可以“下车间”成为产线上的“超级作业者”……
场景越丰富,业务越复杂,就意味着,定制化需求越高。比如,物流场景下的自动分拣和科研场景下的生物识别显然就不能用同一个AI模型来实现。因此,面向不同的行业和场景,常常需要对AI模型进行大量的定制开发。对企业来说,这不仅耗时,而且对开发人员的技术能力和业务经验也提出了相当高的要求。
另一方面,AI模型效果的提升来自于数据的“喂养”,数据规模和数据质量是AI结果可靠性的前提和基础,而数据的标注和预处理往往需要较高的成本和较长的时间。这使得很多企业在推动业务智能化创新时,常常面临着数据管理成本高昂、数据处理流程低效的问题。
基于此,百度大脑在2017年底,面向企业开发者推出了零门槛AI开发平台——EasyDL,一站式支持EasyData智能数据服务、模型训练、服务部署等全流程功能,内置丰富的预训练模型,支持图像分类、物体检测、图像分割、文本分类、情感倾向分析、序列化标注、音视频分类等多类模型,支持公有云/私有化/设备端等灵活部署方式。EasyDL面向不同人群提供经典版、专业版、行业版三种产品形态,已在工业、零售、制造、医疗等领域广泛落地。
简单来说,用户借助EasyDL,可以自行定制一个高精度的AI模型,而低门槛的训练模型的交互流程可以让企业更高效地获取高质量的定制AI能力。
那么,EasyDL为什么可以这么“香”?如何做到零门槛开发和一站式数据服务?又有哪些经典场景案例呢?8月12日下午15:00,来《百度智能云技术创新沙龙 | 百度智能云EasyDL 零门槛定制高精度AI模型》直播现场,与百度AI技术生态部高级产品经理李景秋一起认识EasyDL,深入了解EasyDL如何帮助企业从数据采集、清洗、标注到模型开发、训练、部署,加速释放AI价值,推动智能化创新。
好文章,需要你的鼓励
AI颠覆预计将在2026年持续,推动企业适应不断演进的技术并扩大规模。国际奥委会、Moderna和Sportradar的领导者在纽约路透社峰会上分享了他们的AI策略。讨论焦点包括自建AI与购买第三方资源的选择,AI在内部流程优化和外部产品开发中的应用,以及小型模型在日常应用中的潜力。专家建议,企业应将AI建设融入企业文化,以创新而非成本节约为驱动力。
字节跳动等机构联合发布GAR技术,让AI能同时理解图像的全局和局部信息,实现对多个区域间复杂关系的准确分析。该技术通过RoI对齐特征重放方法,在保持全局视野的同时提取精确细节,在多项测试中表现出色,甚至在某些指标上超越了体积更大的模型,为AI视觉理解能力带来重要突破。
Spotify在新西兰测试推出AI提示播放列表功能,用户可通过文字描述需求让AI根据指令和听歌历史生成个性化播放列表。该功能允许用户设置定期刷新,相当于创建可控制算法的每周发现播放列表。这是Spotify赋予用户更多控制权努力的一部分,此前其AI DJ功能也增加了语音提示选项,反映了各平台让用户更好控制算法推荐的趋势。
Inclusion AI团队推出首个开源万亿参数思维模型Ring-1T,通过IcePop、C3PO++和ASystem三项核心技术突破,解决了超大规模强化学习训练的稳定性和效率难题。该模型在AIME-2025获得93.4分,IMO-2025达到银牌水平,CodeForces获得2088分,展现出卓越的数学推理和编程能力,为AI推理能力发展树立了新的里程碑。