介绍 在人工智能中，出现了两个不同的挑战：在云环境中部署大型模型，产生了巨大的计算成本，阻碍了可扩展性和盈利能力，以及需要支持复杂模型的资源受限的边缘设备。这些挑战的共同问题是在不影响准确性的情况下缩小模型尺寸。模型量化是一种流行的技术，可以提供潜在解决方案，但也引发了对潜在准确性的担忧。 量化感知训练成为一个有力的解决方案。它将量化无缝地集成到模型训练过程中，可以显著减小模型尺寸，有时可以减小两到四倍以上，同时保持重要的准确性。本文深入探讨了量化，在后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）之间进行了比较。此外，我们提供了实际见解，展示了如何使用Deci开发的开源训练库SuperGradients来有效地实现这两种方法。 此外，我们还探讨了用于移动和嵌入式平台的卷积神经网络（CNNs）的优化，解决了尺寸和计算需求的独特挑战。我们着重于量化，研究了数字表示在优化移动和嵌入式平台模型中的作用。 学习目标 了解人工智能中模型量化的概念。 了解典型量化级别及其权衡。 区分量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）。 探索模型量化的优势，包括内存效率和能源节省。 发现模型量化如何实现更广泛的人工智能模型部署。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解模型量化的需求 模型量化是深度学习中的一种基本技术，旨在解决与模型尺寸、推理速度和内存效率相关的关键挑战。它通过将模型权重从高精度浮点表示（通常为32位）转换为较低精度浮点（FP）或整数（INT）格式（例如16位或8位）来实现这一目标。 量化的好处是双重的。首先，它显著减小了模型的内存占用，并提高了推理速度，而不会造成显著的准确性降低。其次，它通过减少内存带宽需求和增强缓存利用来优化模型性能。 在硬件架构上，INT8表示通常在深度神经网络的上下文中被称为“量化”，但是根据不同的模型，还会使用其他格式，如UINT8和INT16，这取决于硬件架构。不同的模型需要不同的量化方法，通常需要先有先验知识，并进行细致的微调以在准确性和模型尺寸减小之间取得平衡。 量化引入了挑战，特别是对于INT8等低精度整数格式，由于其有限的动态范围。将FP32的广阔动态范围压缩为只有255个INT8值可能导致准确性损失。为了解决这个挑战，可以通过通道或层级缩放调整权重和激活张量的比例和零点值，以更好地适应量化格式。 此外，量化感知训练可以在模型训练过程中模拟量化过程，使模型能够优雅地适应较低的精度。通过校准来实现的挤压或范围估计是这个过程的一个重要方面。 总之，模型量化对于部署高效的人工智能模型非常重要，在限制性计算资源的边缘设备上准确性和资源效率之间取得微妙的平衡。 模型量化技术 量化级别 量化将模型的高精度浮点权重和激活转换为较低精度的定点值。 “量化级别”指的是表示这些定点值的比特数。典型的量化级别有8位、16位，甚至是二进制（1位）量化。选择适当的量化级别取决于模型准确性与内存、存储和计算效率之间的权衡。 详细介绍量化感知训练（Quantization-Aware…
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Swiggy，这个著名的食品配送平台，采用生成式人工智能技术，改变了我们发现食物和杂货的方式。Swiggy追随主要行业参与者如Zomato，Blinkit和Instacart的脚步，旨在将最新的人工智能技术引入其平台。通过为其餐厅合作伙伴和配送生态系统开发人工智能解决方案，Swiggy正在提升用户体验，降低运营成本，并改革食品技术行业。 还阅读：Zomato启动突破性的人工智能 释放神经搜索能力 Swiggy的神经搜索能力源于一个专门适应的大型语言模型（LLM），该模型深入研究与菜肴、食谱、餐厅和Swiggy独特搜索数据相关的特定语言。通过其食品目录中的5000万种物品，这一创新功能确保对与食品相关的查询进行实时和精确的响应。 AI驱动的对话：个性化食品推荐 实施AI驱动的神经搜索允许用户进行开放性和自然的查询，就像与朋友聊天一样。通过输入命令如“显示附近的素食菜肴”或“显示健康饮料选择”，用户可以获得个性化和相关的搜索结果，使食品发现体验愉悦。 还阅读：Instacart通过AI驱动的搜索改变购物：Meet Ask Instacart 理解食品分类：Swiggy AI的天才之处 与其他AI驱动的工具不同，Swiggy的神经搜索真正理解食品分类的复杂细微差别。例如，即使一道菜没有标记为适合糖尿病患者，AI也能识别其相关性并向用户呈现所需的选择。告别特定关键词，让Swiggy的AI为您完成工作！ Swiggy Instamart – 超越食品发现 AI的魔力不仅限于食品！Swiggy准备将神经搜索整合到Swiggy Instamart中，为发现杂货和家庭用品提供更具对话和直观的方式。准备好通过AI的力量享受无缝高效的购物体验吧。 还阅读：Google的AI时尚达人：虚拟试衣服 Swiggy Dineout-您的个人用餐指南 Swiggy Dineout将用餐探索提升到一个全新的水平！结识虚拟礼宾员，这是由AI提供支持的对话机器人，为用户指导与其偏好相符的餐厅。从环境和适合儿童的程度到代客停车和评级，Swiggy Dineout确保根据您的口味提供定制的用餐体验。 赋予餐厅和配送伙伴以人工智能的力量…
Leave a Comment在一个令人兴奋的突破中，Sapia.ai 推出了一项新功能，可以实时识别和标记由生成式 AI 模型（如 ChatGPT）创建的响应。Sapia.ai 是全球领先的深度学习 AI 驱动的智能聊天平台。这一开创性的能力使 Sapia.ai 与竞争对手区别开来，在 AI 动力的聊天平台领域提供了重大优势。让我们深入了解这一革命性的发展，了解它如何改变在线聊天面试的格局。 另请阅读：如何准备 2023 年的数据科学面试？ 揭示一个改变游戏规则的功能 Sapia.ai 的最新功能引入了一项前所未有的能力，能够迅速检测和标记源自生成式 AI 模型的响应。通过利用其拥有的超过 10 亿个单词的专有数据集，该数据集由 250 万候选人提供了超过 1200…
Leave a Comment现在，您可能正在加快步伐迎接飞行汽车成为现实的日子，但您也会想象成为自动驾驶汽车的乘客。人工智能（以及特斯拉和Waymo）将这个快速而迷人的概念转化为现实。然而，AI在汽车行业中的潜力并不仅局限于自动驾驶汽车。它涉及许多功能，解锁所有人的舒适度：汽车制造商、驾驶员和乘客。我们将深入探讨这是如何发挥作用的。 汽车行业中的AI是什么？ 汽车工业中的AI意味着在汽车世界的多个领域中实施人工智能技术。各种AI技术，如机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉，有助于将人工智能集成到汽车工业中，旨在实现更好的驾驶体验。在AI汽车世界中，这些技术自动化许多任务，如路线规划、导航、停车等，同时提高效率和安全性。 为什么我们需要汽车行业中的AI？ 从设计和制造到生产和售后，将AI集成到汽车工业中已经开始了，而且有许多原因可以成为某些异常舒适、安全和快速的开端。请继续阅读以下人工智能在汽车工业中的一些关键优势： 提高安全性 在汽车中使用AI启用先进的驾驶员辅助系统（ADAS），改善道路安全性前景光明。AI算法可以分析传感器数据以实时识别潜在危险，从而降低事故风险。自动紧急制动和车道保持辅助是AI汽车环境中的功能，可实现即时监测和更安全的驾驶体验。 自动驾驶 自动驾驶汽车是AI的产物，自动驾驶汽车已经引起足够的关注。这些汽车使用AI技术的集成来帮助理解周围环境，实现快速决策，并在没有人类干预的情况下驾驶。称之为现象或革命，AI在自动驾驶汽车中表明了更少的人为错误、更有条理的交通流和无法驾驶的人士的可访问性。特斯拉Model 3、沃尔沃XC40、宝马iX和雷克萨斯LS是最近和高科技的自动驾驶汽车。 提高效率 汽车行业中的AI可以最小化交通拥堵并优化燃油效率。无人驾驶车辆可以帮助燃料经济性下降10%。人工智能算法分析道路条件和交通模式以建议最佳车辆路线，降低燃油消耗和排放。此外，AI驱动的智能交通管理系统可以控制流量以管理拥堵。 另请阅读：zPod，印度的第一辆AI驱动的自动驾驶汽车 自动驾驶汽车中的AI应用 在汽车工业中使用各种人工智能技术为汽车带来了巨大的可能性。以下是AI汽车技术的应用，为汽车行业的未来驾驶带来了轻松： 高级驾驶员辅助系统（ADAS） AI是各种ADAS功能的动力源，包括车道保持辅助、自动紧急制动、自适应巡航控制和泊车辅助。这些系统利用AI算法和传感器来监视车辆周围环境，识别潜在危险，并协助驾驶员轻松实现无碰撞驾驶、泊车等。 自动驾驶和自动驾驶汽车 AI已经因为为世界引入自动驾驶汽车而受到欢迎。该技术引入了机器学习算法、计算机视觉和传感器融合技术，以了解车辆周围环境、实时决策并管理整个驾驶范围内的汽车。自动驾驶车辆正在加速重新定义交通运输、增强道路安全、减少事故并改善交通流。 传感器融合和感知系统 传感器融合收集来自摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器等传感器的数据，以创建对车辆周围环境的集体理解。AI算法处理传感器数据并将其集成以检测对象并预测行为，从而帮助实时做出明智决策。这些系统激活高级驾驶员辅助功能，包括自适应巡航控制和行人检测，从而实现高效的驾驶体验。 路径规划与导航 路径规划和导航是汽车工业中人工智能的重要方面。它包括了感知、定位和避碰等组件，以指导优化路线。 车辆安全与预测性维护的人工智能 风险评估和决策是预测性分析在每个行业中的强大成果，而在增强驾驶员安全方面，汽车行业也不遗余力地利用这种人工智能技术。…
Leave a Comment当野火肆虐加利福尼亚州，把天空变成橙色，并留下毁灭性的后果时，一家开创性的初创公司挺身而出，与野火抗争。总部位于硅谷的计算机视觉领导者Chooch，结合了人工智能（AI）和计算机视觉的力量，彻底改变了野火检测方式。通过利用其创新技术，Chooch成功地向消防员提供了实时警报，使消防员能够更快地做出反应，防止进一步的损失。在本文中，我们将探讨Chooch的AI驱动解决方案如何改变野火检测并拯救生命。 个人使命：对抗野火 当加利福尼亚遭受灾难性的2020年野火时，Chooch的CEO Emrah Gultekin感到了个人的呼唤去帮助。与消防官员合作，他们发现现有的野火检测系统存在许多错误的阳性，这些阳性是由雾、雨和镜头污迹等因素引起的。Chooch决心要做出改变，便开始了一个试点项目，将其火灾检测软件与摄像头网络集成，利用AI和计算机视觉的力量。 生成式AI的力量：减少假阳性 Chooch的CTO Hakan Gultekin及其团队设计了一种解决方案来对抗假阳性。他们开发了一种生成式AI工具，可以自动为每个图像创建描述，帮助审查员准确识别烟雾的存在。结果，假阳性数量大大减少，从每周惊人的2000个减少到只有8个。这项突破性技术引起了消防队长的兴趣，他们迫不及待地希望将其集成到他们的监测中心中。 实时警报：赋予加利福尼亚州Kern县的消防员权力 Chooch的生成式AI工具为加利福尼亚州Kern县的消防队员提供了一个实时仪表板，可以通过智能手机和PC访问。这个仪表板提供即时警报，使消防员能够迅速检测出野火。考虑到加利福尼亚在2020年发生了9900起野火，烧毁了430万英亩，并造成了190亿美元的损失，即使及时检测出一场火灾，这个野火检测系统的成本也可以为未来的50年所证明。 充满希望的未来：扩展AI应用 Emrah Gultekin展望AI和计算机视觉的更加强大和准确的未来。通过将大型语言模型与计算机视觉相结合，Chooch旨在开发有效且易于部署的产品。例如，公用事业公司可以利用软件与无人机和固定摄像头连接，实现对电容器腐蚀或植被侵占电线的检测。Chooch的技术将通过参加1100万美元的Xprize挑战赛来获得进一步的验证，该挑战赛专注于野火检测和响应，有PG&E和洛克希德·马丁等知名赞助商。 成功之路：合作与尖端技术 Chooch开创野火检测革命的旅程始于他们加入了NVIDIA Inception，这是一个旨在培育尖端初创企业的计划。与NVIDIA合作，Chooch成功将其代码移植到NVIDIA GPU上，使其产品能够在NVIDIA Jetson模块上运行。该技术经过了广泛的测试，包括全运动视频和多光谱数据，展示了其在实际场景中的强大性和有效性。 我们的看法 Chooch将AI和计算机视觉技术融合，成为野火检测领域的变革者。这种创新解决方案显著减少了假阳性，提供了实时警报，并赋予了消防员权力。因此，它有潜力拯救生命，保护宝贵的资源并减轻野火的破坏性影响。随着Chooch不断完善其技术并扩展其应用，未来充满希望。我们尚未看到AI在对抗野火和其他我们作为社会所面临的重要挑战中的全部潜力。
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温布尔登引入基于人工智能的解说
网球爱好者们有好消息了！ 作为世界上最负盛名的网球锦标赛之一，温布尔登正在采用尖端技术来提高观众体验。 温布尔登与科技巨头IBM合作，计划在今年的比赛中引入人工智能驱动的评论。 这种创新的方法旨在为球迷提供由AI生成的音频评论和字幕，为网球爱好者提供新鲜的比赛视角和沉浸式的体验。 让我们深入了解人工智能驱动的体育评论及其对行业的影响。 此外，阅读相关文章：AI开始以多种语言为YouTube配音 AI评论提升温布尔登报道 温布尔登与技术创新领袖IBM合作，革新球迷与锦标赛互动的方式。通过利用IBM的Watson AI平台，特别是针对网球的复杂语言进行训练，温布尔登将为其在线精华视频提供由AI生成的音频评论和字幕。这种新的功能将在温布尔登应用程序和网站上提供，为传统报道之外提供沉浸式和信息丰富的体验。 揭示人工智能在网球分析中的力量 IBM的人工智能已经成为温布尔登运营的重要组成部分，为诸如球员能力指数等功能做出了贡献。基于此基础，赛事报道将融入AI驱动的单打抽签分析。通过研究球员通往决赛的路径，这种创新功能将帮助球迷发现可能不仅仅是排名所能体现的潜在惊喜和异常。IBM的人工智能能力为全面的网球分析带来了令人兴奋的可能性。 阅读相关文章：人工智能在体育中的应用：用AI生成比赛精华 温布尔登AI评论的魔力 为了让AI的体育评论生动起来，从球场上收集了大量数据。这些数据包括球追踪数据，球员追踪数据以及来自不同球场区域的击球分析。然后，收集的数据通过IBM的AI模型进行处理，生成专门针对网球语言和独特的温布尔登体验的自然语言评论。这种评论可以轻松转换为近乎实时的音频评论，让球迷沉浸在比赛中。 开创未来的可能性 温布尔登引入AI评论标志着生成整场比赛的AI驱动评论的重大里程碑。这种前瞻性的方法为沉浸式和富有见地的体育报道开辟了新时代。本月早些时候，欧洲广播联盟还宣布使用克隆语音技术为欧洲田径锦标赛提供评论。这表明人工智能在体育广播领域的普及程度正在增加。 阅读相关文章：人工智能如何推动体育的未来？ Watson的遗产和AI的发展 IBM的Watson AI平台有着悠久的历史，十多年前，它因在游戏节目Jeopardy!中获胜而受到认可。自那以后，Watson不断演变，展示其理解复杂查询和实时响应的能力。随着Watson集成到温布尔登的报道中，人工智能继续推动边界，重新定义我们体验运动的方式。 阅读相关文章：IBM的Watsonx平台将彻底改变企业AI 我们的看法 温布尔登与IBM合作引入AI驱动的评论是令人兴奋的进展，承诺提高全球网球迷的观看体验。通过利用人工智能，温布尔登使球迷深入了解比赛，提供独特的见解并增强参与度。随着人工智能的不断发展，我们可以期待更加沉浸式和互动的体育报道，开启体育娱乐领域创新的新时代。
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