科技行者 3月28日 北京消息:今日,在華為開發(fā)者大會2020(Cloud)第二天,華為宣布全場景AI計算框架MindSpore在碼云正式開源,企業(yè)級AI應用開發(fā)者套件ModelArts Pro在華為云上線,同時展示了各行業(yè)合作伙伴基于華為人工智能計算平臺Atlas的云邊端全場景開發(fā)實踐。至此,華為在2018年全聯(lián)接大會上發(fā)布的全棧全場景AI解決方案,已面向開發(fā)者全面落地。
全場景AI計算框架MindSpore正式開源
華為MindSpore首席科學家、IEEE Fellow陳雷教授宣布華為全場景AI計算框架MindSpore在碼云正式開源,并將致力于構筑面向全球的開源社區(qū),持續(xù)推動AI軟硬件應用開源生態(tài)繁榮發(fā)展。
華為全場景AI計算框架MindSpore正式開源
MindSpore著重提升易用性并降低AI開發(fā)者的開發(fā)門檻,陳雷教授表示,“MindSpore原生適應每個場景包括端、邊緣和云,并能夠在按需協(xié)同的基礎上,通過實現(xiàn)AI算法即代碼,使開發(fā)態(tài)變得更加友好,顯著減少模型開發(fā)時間,降低模型開發(fā)門檻。通過MindSpore自身的技術創(chuàng)新及MindSpore與華為昇騰AI處理器的協(xié)同優(yōu)化,實現(xiàn)了運行態(tài)的高效,大大提高了計算性能;MindSpore也支持GPU、CPU等其它處理器”。
發(fā)布業(yè)界首款企業(yè)級AI應用開發(fā)專業(yè)套件ModelArts Pro
針對行業(yè)AI應用開發(fā)者,華為云通用AI服務總經(jīng)理袁晶發(fā)布了業(yè)界首款企業(yè)級AI應用開發(fā)專業(yè)套件ModelArts Pro。華為云ModelArts Pro定位為企業(yè)AI生產(chǎn)力工具,提供了一種全新的行業(yè)AI落地方式,將算法專家的積累和行業(yè)專家的知識沉淀在相應的套件和行業(yè)工作流(workflow)中,真正實現(xiàn)賦能行業(yè)AI應用開發(fā)者,全面提升行業(yè)AI開發(fā)效率和落地效果。ModelArts Pro以”授人以漁”的方式助力企業(yè)構建AI能力,賦能不同行業(yè)的應用開發(fā)者,讓AI變得觸手可及。
全面展示合作伙伴基于華為Atlas人工智能計算平臺的全場景開發(fā)實踐
華為Atlas數(shù)據(jù)中心業(yè)務總經(jīng)理張迪煊面向全球AI開發(fā)者,分享了各行業(yè)合作伙伴基于華為Atlas人工智能計算平臺的端邊云全場景開發(fā)實踐,并深度解析了打造高密云側AI推理方案的性能優(yōu)化過程、云邊協(xié)同支持高效邊緣推理以及極致低功耗端側推理的開發(fā)經(jīng)驗。 華為已與數(shù)十家伙伴合作,推動基于華為昇騰AI處理器的Atlas系列模塊、板卡、小站、服務器在智慧交通、智慧電力、智慧金融、智慧城市、智能制造等數(shù)十個行業(yè)落地。同時為了進一步豐富華為AI生態(tài)、支撐開發(fā)者自定義算子,張迪煊在大會現(xiàn)場啟動了高效算子開發(fā)工具TBE的正式公測,并計劃激勵100家以上貢獻算子的高校和合作伙伴、充分釋放昇騰AI處理器的算力潛能。南開大學李濤教授現(xiàn)場演示了基于Atlas 200 DK的視網(wǎng)膜篩查病變檢測的AI應用。依瞳科技李勁博士分享了基于華為Atlas的開發(fā)實踐,并推出了業(yè)內首個支持華為昇騰910處理器的人工智能開源開放異構平臺。
在2018年華為全聯(lián)接大會上,華為首次發(fā)布了全棧全場景AI解決方案,包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能全堆棧方案,可在公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費類終端等全場景部署。本次開發(fā)者大會上,華為系統(tǒng)展示了該解決方案的最新進展,尤其是面向開發(fā)者的具體落地成果,全面支持全球開發(fā)者更好地開發(fā)AI應用,讓AI真正解決各行各業(yè)的實際問題,為企業(yè)和社會帶來價值,也讓全球AI產(chǎn)業(yè)和生態(tài)更加繁榮。
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這項研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質量與分類性能的強相關性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應性。團隊承諾開源全部代碼,推動技術普及應用。
伊利諾伊大學研究團隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復雜爭議、智能檢索相關文獻、多角度收集觀點的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構建爭議話題的分析框架,識別不同觀點及其支撐證據(jù),為科學和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學和國際關系領域驗證有效性。
清華大學研究團隊首次提出情感認知融合網(wǎng)絡(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構,在情感識別準確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領域帶來革命性應用前景。
哈佛大學研究團隊通過創(chuàng)新的多智能體強化學習方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學會復雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領域的應用奠定基礎,展現(xiàn)了通過模擬人類學習過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。