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服務(wù)智慧城市交通 閃馬智能推出感知大模型

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大模型再添一玩家。近日,閃馬智能依托ATOM AI生產(chǎn)力平臺(tái),公布感知大模型SupreMeta?!按竽P痛嬖诘囊饬x一定是需要應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中,為人們解決問題,賦能社會(huì)發(fā)展?!遍W馬智能創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO彭垚表示。

據(jù)閃馬智能方面介紹,其核心能力在于“視頻智能分析”,ATOM AI生產(chǎn)力平臺(tái),構(gòu)建了從標(biāo)注到訓(xùn)練到測(cè)試到落地的全鏈路自動(dòng)生產(chǎn)體系,將進(jìn)一步降低用戶使用和管理門檻,實(shí)現(xiàn)資源化整為零、有效復(fù)用。

彭垚談到,團(tuán)隊(duì)們從2017年就開始探索做一套深度學(xué)習(xí)大平臺(tái),那時(shí)候主要是解決互聯(lián)網(wǎng)海量的視頻分析,由于視頻量非常大,不可能靠人工處理數(shù)據(jù),而隨著技術(shù)的發(fā)展,一步一步積累了分布式跨云的計(jì)算能力,并于2021年推出了基于Transformer的大模型框架,2023年在大模型訓(xùn)練并發(fā)處理方面做了深度優(yōu)化,如今,閃馬智能把城市中的視頻、傳感器、數(shù)據(jù)通過VisonMind的平臺(tái)做分析,對(duì)各行業(yè)做深度分析和應(yīng)用,這些運(yùn)用會(huì)產(chǎn)生豐富的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)又回到ATOM AI生產(chǎn)力平臺(tái)產(chǎn)生模型。

“城市中有非常多的公用攝像頭視頻,互聯(lián)網(wǎng)每天都在產(chǎn)生巨量的視頻數(shù)據(jù),怎么把這些視頻用好?”彭垚說,從最早的模式識(shí)別特征提取到如今開始研究預(yù)訓(xùn)練模型,大模型的產(chǎn)生會(huì)產(chǎn)生翻天覆地的變化,但也面臨一些挑戰(zhàn),即大模型訓(xùn)練過程中高性能算力的稀缺問題和怎么更科學(xué)使用有效算力。

他提到,首先,目前算力比較緊缺,在整個(gè)訓(xùn)練大模型和人工智能訓(xùn)練模型過程中有非常多的工作量,還有很多系統(tǒng)運(yùn)行過程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)的問題,會(huì)把整個(gè)研究算法、研究過程打亂,“有時(shí)候我們的算法工程師沒法真正研究算法,而是花費(fèi)很多時(shí)間用在數(shù)據(jù)工作上”。

其次是研究機(jī)構(gòu)、高?;蛘逜I公司沉淀還不夠。彭垚指出,高校學(xué)生畢業(yè)后再來一個(gè)學(xué)生又要重新開始,算法應(yīng)該留在一個(gè)平臺(tái)上,算法本身也會(huì)被AI取代,因此需要搭建一個(gè)自動(dòng)化框架,能夠?qū)崿F(xiàn)更自主化、自動(dòng)化的訓(xùn)練,平臺(tái)算法研究可以沉淀下來,每次的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)在平臺(tái)上,這對(duì)整個(gè)研發(fā)機(jī)構(gòu)更有價(jià)值。

再次就是算力的持有者,怎么把更多的算力更有效的組織起來運(yùn)行大模型。

彭垚表示,ATOM AI生產(chǎn)力平臺(tái)的作用就包括將算力資源科學(xué)有效地流通和利用,發(fā)揮更大價(jià)值。

ATOM AI 生產(chǎn)力平臺(tái)覆蓋了一整套完整的、閉環(huán)的生產(chǎn)流程,能實(shí)現(xiàn)“從0到1”上線智能產(chǎn)品。包括從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型調(diào)試到自動(dòng)訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、產(chǎn)品集成再到測(cè)試發(fā)布、產(chǎn)品運(yùn)行。

ATOM AI 生產(chǎn)力平臺(tái)上線至今,已經(jīng)產(chǎn)出了海量的算法模型,成為千余位算法科學(xué)家的工具,服務(wù)了數(shù)十所高校師生。

“模型真正能在某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮作用,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練只是第一步,我們不會(huì)停下探索的腳步?!迸韴愓f,會(huì)持續(xù)累積高質(zhì)量數(shù)據(jù),配合產(chǎn)出與數(shù)據(jù)量匹配的大模型,完成模型進(jìn)化和各個(gè)域的遷移學(xué)習(xí),此外還會(huì)繼續(xù)探索多模態(tài)。

 

編輯:敬之

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