CNET科技資訊網(wǎng) 5月18日 北京消息(文/孫封蕾):在云計算領(lǐng)域,百度并不是最早把自身的云計算能力作為服務對外提供的,但是,憑借百度在人工智能的積累,百度開放云在把云計算能力開放之后,就變成了一個像“金箍棒”一樣的工具, 既能當做“定海神針”似的重磅武器,提供機器學習的能力,還能變成信手拈來的“繡花針”,供開發(fā)者甚至高校學生使用。
坐擁這樣的“神器”,百度開放云總經(jīng)理劉煬自然信心滿滿:“百度開放云基于百度16年的積累,百度是搜索引擎起步的公司,搜索從第一天開始就面臨大數(shù)據(jù)、 云計算的業(yè)務,搜索業(yè)務有很大的流量,需要做很多的工作,有很多應用基礎(chǔ),所以,在云計算大數(shù)據(jù)上,百度做了很多積累。”
百度的大數(shù)據(jù)起初以搜索為核心,后來發(fā)展到大規(guī)模的人機交互的升級,百度在語音、人機交互投入很多力量,發(fā)展到今天,百度致力于人工智能綜合應用,特別是在超難強度的無人駕駛, 用語音來控制、交互,做路徑規(guī)劃,障礙物預測和判斷,再到高精準度的地圖,未來在車上還有O2O的推薦等,實際上對人工智能挑戰(zhàn)非常大。
劉煬指出,人工智能是不可阻擋的趨勢,可以大幅提高效率,這種效率的提升并不是拍腦袋來做到的,而是在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下用算法實現(xiàn),把調(diào)度做到極致。
與國外的云計算環(huán)境不同,國內(nèi)的云計算開始比較晚,還沒有達到創(chuàng)新驅(qū)動競爭的時期,國外先進的云計算環(huán)境,是在IT化中完成互聯(lián)網(wǎng)化,而國內(nèi),是IT化與互聯(lián)網(wǎng)化同步進行的,環(huán)境不同。
然而,這在劉煬看來,恰恰是百度在云計算行業(yè)彎道超車的機會,百度是領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司,既懂業(yè)務,又懂數(shù)據(jù),再加上在人工智能多年來探索和取得的成就,正是百度開放云的大好時機。
百度把自己在人工智能上的能力進行開放,也做了不同層面的劃分,從簡單一點的人臉識別、圖片內(nèi)容識別,到算法庫開放,都有解決方案,甚至給到機器學習的專家,都有解決方案可供選擇。
除了人工智能的能力,百度開放云也在積極推動對開發(fā)者的支持。
劉煬介紹,百度開放云對開發(fā)者提供了多種形式的支持。云計算技術(shù)本身降低了開發(fā)者的技術(shù)門檻和創(chuàng)新門檻。百度開放云也通過跟很多產(chǎn)業(yè)園區(qū)合作,提供免費、打折的機會,提供培訓機會,供開發(fā)者學習的文檔,并為開發(fā)者提供交流機會等等,做了很多云計算的普及工作。
此外,在生態(tài)系統(tǒng)的培養(yǎng)上,百度開放云跟學校合作,開放課程,積極與ISV等進行商業(yè)合作,加強溝通、交流,在培訓生態(tài)的同時,也積極傾聽來自生態(tài)系統(tǒng)的反饋。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學、編程等任務上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。