
科技行者 8月28日 北京消息(文/孙封蕾): 今天,在AICC2019人工智能计算大会上,百度与浪潮宣布在人工智能领域达成合作,双方将共建百度飞桨(PaddlePaddle)与浪潮AIStation联合方案。本次合作,将让深度学习开发者可以更便捷、高效地在浪潮AI服务器上应用飞桨的深度学习能力。在此基础上,双方将携手创建一个开放全新的生态,赋能产业开发者,推进产业智能化进程。

据悉,当前,飞桨的PaddleHub、AutoDL Design、PARL三大工具模块,及包括ERNIE持续学习语义理解框架在内的160+个有优势性能的预训练模型,已经整合在浪潮AIStation平台上,开发者可同时享有敏捷高效的AI计算资源管理部署和专业AI框架优化服务。
百度飞桨是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台,集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件和服务平台为一体,拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计及系统化服务等优势,致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。
AIStation则是浪潮面向AI企业训练场景的人工智能PaaS平台,可实现容器化部署、可视化开发、集中化管理等,为用户提供极致高性能的AI计算资源,实现高效的计算力支撑、精准的资源管理和调度、敏捷的数据整合及加速、流程化的AI场景及业务整合,有效打通开发环境、计算资源与数据资源,提升开发效率。
自开源以来,百度飞桨持续进化升级。今年7月初发布的飞桨+华为麒麟NPU合作,打通了深度学习框架与芯片,通过“硬软结合”的方式,为中国产业开发者最大限度释放深度学习能力。
今天发布的与浪潮AIStation的联合方案,将帮助完善百度飞桨在服务器侧的战略布局,进一步释放深度学习在AI 服务器端的能力。至此,飞桨在端侧、云侧实现了全方位、立体式的覆盖。
好文章,需要你的鼓励
AWS AI Labs研究团队发布EvalAgent,这是一套通过"评估技能"自动生成AI智能体评测方案的系统,将首次运行成功率从17.5%提升至65%,并在人类专家评测中获得79.5%的偏好选择。
亚历山大大学提出M2Retinexformer,通过融合深度、亮度和语义三种辅助模态,让AI在增强暗光图像时兼顾几何结构与视觉自然度。
浙大、西湖大学等联合提出FAAST,无需反向传播,一次正向扫描将训练样本压缩为快速权重矩阵,推理时间和内存占用分别节省90%和95%以上。
慕尼黑工业大学发布RealICU基准,用专家后见之明评测大语言模型在ICU实时决策中的真实能力,发现现有顶级AI存在有害推荐率过高和锚定偏差两大安全隐患。