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用AI芯片設(shè)計出更好的AI芯片
芯片設(shè)計既是一項工程壯舉，也堪稱一門藝術(shù)。邏輯和內(nèi)存塊的一切可能布局、連通每個元件的導(dǎo)線，共同構(gòu)成了幾乎無窮無盡的規(guī)劃組合。而且芯片設(shè)計領(lǐng)域最出色的工程師們，都是憑著經(jīng)驗和直覺在工作。他們自己也說不清楚為什么某種模式有效，而其他模式卻無效。
阿里云機器學(xué)習(xí)平臺PAI論文入選IJCAI 2022會議
論文通過減少模型稀疏訓(xùn)練過程中需要更新的參數(shù)量，從而減少大模型稀疏訓(xùn)練的時間以及資源開銷。
數(shù)據(jù)科學(xué)為百貨公司帶來了什么？
早在客戶數(shù)據(jù)平臺(CDP)出現(xiàn)之前，美國科爾士百貨公司（Kohl’s）就把收集和積累客戶數(shù)據(jù)作為其商業(yè)模式的核心了。
阿里云機器學(xué)習(xí)平臺PAI論文高效大模型訓(xùn)練框架Whale入選USENIX ATC'22
近日，阿里云機器學(xué)習(xí)平臺PAI主導(dǎo)的論文《Whale: Efficient Giant Model Training over Heterogeneous GPUs》，高效大模型訓(xùn)練框架Whale入選USENIX ATC'22。
年中盤點：2022年炙手可熱的10家數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司
企業(yè)要應(yīng)對越來越多的數(shù)據(jù)，無論是在組織內(nèi)部生成的數(shù)據(jù)，還是從外部來源收集的數(shù)據(jù)，如何尋找有效的方法來分析和“操作”所有這些數(shù)據(jù)從而獲得競爭優(yōu)勢，正在變得越來越具有挑戰(zhàn)性。
Amazon又一突破！利用人工智能和合成數(shù)據(jù)提升零售體驗
微軟公司表示會逐步停止對旗下一些由人工智能驅(qū)動的面部識別工具的訪問，包括一項基于視頻和圖像識別情緒的服務(wù)。
數(shù)據(jù)科學(xué)及機器學(xué)習(xí)爆發(fā)前夜：2022年正冉冉升起的10家初創(chuàng)公司
企業(yè)要應(yīng)對越來越多的數(shù)據(jù)，無論是在組織內(nèi)部生成的數(shù)據(jù)，還是從外部來源收集的數(shù)據(jù)，如何尋找有效的方法來分析和“操作”所有這些數(shù)據(jù)從而獲得競爭優(yōu)勢，正在變得越來越具有挑戰(zhàn)性。
微軟Project Bonsai：使用數(shù)字孿生教AI大腦學(xué)習(xí)
微軟Project Bonsai以圖形化的方式，連接那些通過編程可執(zhí)行AI功能的軟件模塊，工程師們無需利用數(shù)據(jù)科學(xué)，就可以實現(xiàn)AI驅(qū)動的自動化。
機器學(xué)習(xí)助力印度醫(yī)療行業(yè)變革，高效提升數(shù)據(jù)價值
醫(yī)療行業(yè)已經(jīng)成為印度經(jīng)濟中最大的行業(yè)之一。根據(jù)NITI Ayog的一份報告，自2016年以來印度醫(yī)療行業(yè)的年復(fù)合增長率已經(jīng)達(dá)到22%，創(chuàng)造了數(shù)百萬個工作崗位，未來還會增加額外數(shù)百萬個工作崗位。
加速AI開發(fā)，企業(yè)如何利用MLOps提升生產(chǎn)效率？
MLOps（Machine Learning Operations）是一組最佳實踐、框架和工具，可以幫助企業(yè)管理數(shù)據(jù)、模型、部署、監(jiān)控，以及其他利用理論概念驗證AI系統(tǒng)并使之奏效的方方面面。企業(yè)通過采用MLOps可以構(gòu)建更多模型、更快地創(chuàng)新、應(yīng)對更多的使用場景。
阿里自研稀疏模型框架HybridBackend論文入選國際頂會ICDE 2022
為了回饋社區(qū)并推動技術(shù)進(jìn)步，阿里云機器學(xué)習(xí)平臺PAI已經(jīng)將HybridBackend框架開源, 歡迎大家試用和技術(shù)共建。
數(shù)智融合要在云中打造統(tǒng)一數(shù)據(jù)基礎(chǔ)底座
企業(yè)要重塑數(shù)據(jù)洞察實現(xiàn)數(shù)智融合，一定是將數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)技術(shù)）和智能（機器學(xué)習(xí)技術(shù)）進(jìn)行融合和統(tǒng)一。
阿里云機器學(xué)習(xí)平臺PAI與香港大學(xué)合作論文入選INFOCOM 2022，有效減少大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間
近日，阿里云機器學(xué)習(xí)平臺PAI與香港大學(xué)吳川教授團(tuán)隊合作的論文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入選INFOCOM（IEEE International Conference on Computer Communications） 2022
HPE發(fā)布用于機器學(xué)習(xí)開發(fā)的集成一體化系統(tǒng)
HPE今天公布了自去年收購Delivered AI之后取得的一些成果：一個用于大規(guī)模構(gòu)建和訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的平臺。
離AI無處不在還有多遠(yuǎn)？從一個英特爾開源平臺開始實現(xiàn)
堅實的“地基”已打下，然而要推動AI從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化依舊面臨重重挑戰(zhàn)。
盤點近十年7大數(shù)據(jù)分析和人工智能災(zāi)難事件
根據(jù)2022年CIO狀況調(diào)查報告，有35%的受訪IT領(lǐng)導(dǎo)者提到，數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析將是今年推動他們組織最大的一項IT投資，有20%的受訪IT領(lǐng)導(dǎo)者則提及了機器學(xué)習(xí)/人工智能。
機器學(xué)習(xí)模型可被置入無法檢測的后門
hafi Goldwasser、Michael Kim、Vinod Vaikuntanathan和Or Zamir的一篇文章目前正在接受同行評審，題為“在機器學(xué)習(xí)模型中植入不可檢測的后門”
Meta宣稱將使用人工智能解決氣候變化問題
近日Meta宣布，將使用人工智能解決氣候變化問題并開發(fā)相應(yīng)的工程解決方案。其中舉措之一為Open Catalyst項目，Meta AI將與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)化學(xué)工程系合作進(jìn)行，通過把AI研究人員聚集在一起，有助于設(shè)計出新的機器學(xué)習(xí)模型，用于預(yù)測能源儲備的新型化學(xué)反應(yīng)。
AI能否真正解決氣候變化問題？
近日Meta宣布，將使用人工智能解決氣候變化問題并開發(fā)相應(yīng)的工程解決方案。其中舉措之一為Open Catalyst項目，Meta AI將與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)化學(xué)工程系合作進(jìn)行，通過把AI研究人員聚集在一起，有助于設(shè)計出新的機器學(xué)習(xí)模型，用于預(yù)測能源儲備的新型化學(xué)反應(yīng)。
機器學(xué)習(xí)零代碼背后的秘密
從目前看來，企業(yè)想要快速上手機器學(xué)習(xí)仍然是一個問題，有行業(yè)技術(shù)的人不懂AI，懂AI的人缺乏行業(yè)技術(shù)積累。有沒有方法可以讓企業(yè)快速簡單的掌握機器學(xué)習(xí)這項技能？
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- 智能超融合基礎(chǔ)設(shè)施 - HPE SimpliVity 解決方案
- 借助 HPE GreenLake 提供本地云體驗解決方案
- 掌控全局 — 推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新：適用于 HPE SimpliVity 的 HPE 主動式系統(tǒng)支持服務(wù)
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- 實現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)革新 - HPE Primera解決方案
- 搭配Nutanix的HPE GreenLake私有云解決方案
- 重新定義 HCI， 助其更上一層樓
- 適用于 VDI 的 HPE GreenLake - 本地云服務(wù)解決方案
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