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智慧景区：AI与视频融合技术如何助力景区监管智能化升级？

依托安防监控/视频汇聚/视频监控综合管理EasyCVR平台的先进视频联网和云存储技术，将景区内各区域海量视频监控联网、统一监控、集中存储、统一运维，构建智慧景区视频联网可视化综合监管大平台；同时，借助AI

2023-08-31

阿拉伯语 AI 大模型 Jais 正式开源，参数达 130 亿

阿联酋研究团队近日宣布开源阿拉伯语大模型 Jais。 Jais 是一个经过 130 亿个参数预训练的阿拉伯语和英语双语大型语言模型，在包含 720 亿个阿拉伯语词块和 2790 亿个英语/代码词块的数据集上进行训练。该模型由 Cerebras、阿联酋人工智能大学和 G42 旗下子公司 Inception 合作研发。 Jais 的命名来自阿联酋的最高峰，阿联酋人工智能大学教授 Timothy Baldwin 表示，由于没有足够的阿拉伯语数据来训练 Jais 大小的模型，因此英语数据中的计算机代码有助于训练模型的推理能力。目前这款模型现已开源，用户可以从 HuggingFace 获取。 https://huggingface.co/inception-mbzuai/jais-13b

2023-08-30

微软 Office AI 工具定价 30 美元/月，推出企业版 Bing Chat

使用 AI 功能而额外支付的 30 美元 Microsoft 365 Copilot 使用费，将使得订购 E3 的企业成本增加近一倍。

2023-07-19

Stack Overflow CEO：生成式 AI 将导致开发人员爆炸式增长

他透露，Stack Overflow 将于今年夏天晚些时候发布一套生成式 AI 工具，目前该公司正投入 10% 的员工在开发该工具。

2023-07-13

每秒200亿亿次浮点运算能力，华为云推出昇腾AI云服务

7月7日，华为云2000P Flops单集群的昇腾AI云服务在乌兰察布和贵安同时上线。昇腾AI云服务可以提供更长稳的AI算力服务，千卡训练30天长稳率达到90%，断点恢复时长不超过10分钟。

2023-07-07

美国将限制中国使用亚马逊、微软等提供训练 AI 模型的云服务

新规如果获得通过，可能会要求亚马逊和微软等美国云服务提供商需先经过政府许可，才能给中国提供 AI 芯片相关的云计算服务。

2023-07-04

2023 年 API 报告：60% 的受访者在工作中使用生成式 AI

大多数 API 专业人员正在使用 AI 来帮助编码 60% 的 API 专业人员表示他们在工作中使用生成式 AI 工具，最常见的用途是查找代码中的错误、生成代码和编码指令。

2023-07-03

谷歌警告员工不要使用其对话式 AI 产品 Bard 生成的代码

据报道，谷歌警告其员工不要使用由其对话式 AI 产品 Bard 生成的代码。这一政策并不令人惊讶，因为谷歌在更新的隐私声明中也建议用户不要在与 Bard 的对话中包含敏感信息。

2023-06-20

WasmEdge 0.12.1 发布：新的 plugin 系统、用于 AI 的 Wasm API、高级 socket networking

主要特性：新的 plugin 系统使社区可以轻松地向 WasmEdge 增加功能通过 plugin 的新 Wasm API 用于 AI、可观测性和网络高级 socket 网络改进了 host SDK

2023-06-19

谷歌建议员工不要将内部信息输入 AI 聊天机器人

路透社援引消息人士报道称，谷歌母公司 Alphabet 正在建议其员工不要将内部机密信息输入人工智能（AI）聊天机器人，包括 ChatGPT 和他们自己的 Bard。

2023-06-16

【AI思维空间】ChatGPT纵横编程世界，点亮智慧火花 | 京东云技术团队

案例9 重构代码AI插件探索 idea安装插件【NexChatGpt】 1、在实际的开发中，对代码里面相识的两个类，进行抽象重构。

2023-05-16

Qdrant —— 面向下一代 AI 应用的矢量数据库

Qdrant 是一个矢量相似度搜索引擎和矢量数据库。它提供了一个生产就绪的服务，带有一个方便的 API 来存储、搜索和管理点 —— 带有额外有效载荷的矢量 Qdrant 是为扩展过滤支持而定制的。它使它可用于各种神经网络或基于语义的匹配、分面搜索和其他应用程序。 Qdrant 是用 Rust 编写的，即使在高负载下也能快速可靠。可参阅基准。借助 Qdrant，嵌入或神经网络编码器可以变成成熟的应用程序，用于匹配、搜索、推荐等。也可在云中使用https://cloud.qdrant.io/ 特性：过滤和有效载荷 Qdrant 使 JSON 有效载荷与向量相关联，从而根据有效载荷值提供存储和过滤。它支持 should、must 和 must_not 条件的各种组合，确保检索所有相关的向量，与 ElasticSearch post-filtering 不同。丰富的数据类型矢量负载适应不同的数据类型和查询条件，包括字符串匹配、数值范围、地理位置等。这些过滤条件使你能够在相似性匹配之上创建自定义业务逻辑。 Query Planning 和 Payload Indexes Query planner利用存储的有效负载信息来优化查询执行。例如，受过滤器限制的较小搜索空间可能会受益于对索引的完全暴力破解。 SIMD 硬件加速 Qdrant 利用现代 CPU x86-x64 架构，在现代硬件上提供更快的搜索性能。 Write-Ahead Logging Qdrant 通过更新确认确保数据持久性，即使在断电期间也是如此。更新日志存储所有操作，可以毫不费力地重建最新的数据库状态。分布式部署从v0.8.0开始，Qdrant 支持分布式部署。多台 Qdrant 机器形成一个集群，用于水平扩展，通过Raft协议进行协调。 Stand-alone Qdrant 独立运行，不依赖外部数据库或编排控制器，简化了配置。

2023-05-12

超过半数的密码，AI 破解只需一分钟

此次测试，Home Security Heroes 使用了一个名为 PassGAN 的 AI 密码破解器来运行一个包含 1560 万个密码的列表。

2023-04-25

Stability AI 开源大型语言模型 StableLM，只会一点点中文

Stability AI 是 Stable Diffusion 图像生成工具背后的公司，如今他们不再局限于开发图像/视频生成方面的 AI，于今天正式发布了一套开源的大型语言模型（LLM）—— StableLM

2023-04-20

eKuiper 1.8.0 发布：零代码实现图像/视频流的实时 AI 推理

该版本的主要亮点有：零编码 AI 推理：通过通用 AI 函数，用户无需编码即可针对流式数据或视频流实现实时 AI 算法推理。该函数可以推理任意的 Tensor Flow Lite 模型。

2023-03-01

使用 Github Copilot 等 AI 工具的程序员代码安全性更低

工具帮助的程序员编写的代码安全性要低于那些独立编码的程序员；且 AI 助手往往会在输出质量上误导开发者，造成“盲目自信”。

2022-12-23

带你读AI论文丨针对文字识别的多模态半监督方法

摘要：本文提出了一种针对文字识别的多模态半监督方法，具体来说，作者首先使用teacher-student网络进行半监督学习，然后在视觉、语义以及视觉和语义的融合特征上，都进行了一致性约束。本文分享自华为云社区《一种针对文字识别的多模态半监督方法》，作者： Hint 。摘要直到最近，公开的真实场景文本图像的数量仍然不足以训练场景文本识别器。因此，当前大多数的训练方法都依赖于合成数据并以全监督的方式运行。然而，最近公开的真实场景文本图像的数量显着增加，包括大量未标记的数据。利用这些资源需要半监督方法；然而，这些方法不能直接适配文字识别这类视觉语言的多模态结构。因此，本文提出了半监督多模态文本识别器（SemiMTR），它在训练阶段中，利用每个模态的未标记数据。此外，本文的方法并不需要额外的训练阶段，保持了当前的三阶段多模态训练策略。首先，在视觉模型方面，本文提出了一个将自监督预训练和强监督训练结合的单阶段训练模型。然后，语言模型是在一个大型文本语料库上进行自监督预训练。得到两个模态的预训练模型之后，对文字识别进行半监督训练。本文采用的是teacher-student的结构，具体来说，对一张文本图像分别进行弱数据扩增和强数据扩增，然后对两个网络不同模态的输出进行一致性约束。大量实验证实本文的方法优于当前的训练方案，并在多个场景文本识别基准上取得了最先进的结果。方法 1. 识别模型框架：首先，本文的文字识别框架采用的是ABINet。大致流程如下：首先，视觉模型首先提取图像的特征序列并将其解码成字符序列；接着，将字符序列输入给语言模型，得到文本的语义特征；最后，使用一个融合模块，将视觉和语义特征进行融合，得到最终的识别结果。为了进一步提高识别性能，可以采用迭代的方式，多次对识别结果进行微调。 2. 视觉模型预训练本文将自监督预训练与强监督预训练融合到了一个统一的框架下。自监督预训练采用的是基于对比学习的方法，在自监督的同时，也会对这些数据进行有标注的强监督预训练。 3. 基于一致性约束的半监督训练首先，本文采用的是一个常见的teacher-student网络，进行半监督训练。具体来说，将前面得到的预训练模型作为teacher和student网络的初始化模型，然后对同一张输入图像进行弱数据扩增和强数据扩增，并分别输入到teacher和student网络中；将teacher网络的预测结果作为伪标签对student的输出进行监督。区别于一般的半监督学习，本文的方法对识别模型的各个模态都进行不同程度的一致性约束，比如视觉模型，语言模型和融合模型的输出。实验可以看到，本文的结果在多个数据集上取得了一致性的提升。可以看到，在视觉预训练阶段，统一自监督预训练和强监督预训练比分阶段的训练效果要好。可以看到，使用交叉熵loss作为一致性约束loss效果最好。由于本文采用的识别模型，具有视觉、语言和融合的模态，所以在进行一致性约束的时候，teacher网络和student网络可以采用不同的特征分别进行对齐。从上表可以看到，当teacher和student网络中的vision，language和fusion模块分别进行对齐的时候，效果最好。论文链接：[2205.03873] Multimodal Semi-Supervised Learning for Text Recognition (arxiv.org) 点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

2022-12-22

奖金+生态双丰收，首届昇腾 AI 创新大赛圆满收官

11月15日-16日，昇腾AI创新大赛全国总决赛（以下简称“大赛”）在西安成功举办。

2022-11-16

Alluxio 入选英特尔 AI 百佳创新激励计划

近日，英特尔公布AI 百佳创新激励计划第七期创新团队名单，Alluxio凭借在AI模型训练优化方面高效的数据平台架构，成为17家AI智慧创新型入选企业之一。

2022-09-13

大模型的风，还需要一个底层 AI 框架来落地

深度学习发展至今，语言、视觉、推荐、代码生成等多个领域相继出现一些“大模型”成果，不断刷新着人们对 AI 的认知与想象。

2022-09-10

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。