AI与物理

这篇文章探讨了深度学习的发展和应用。首先介绍了深度学习的概念和发展历程，然后分析了深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用现状和前景，最后讨论了深度学习面临的挑战和未来发展方向。

中小型AI开发团队提供了灵活的解决方案。借助HP Z8数据科学工作站和HP AI开发平台，他们在模型开发、训练和部署全流程中得以提升效率，降低成本，加快项目上线速度，进一步抢占AI时代的高地。

本文主要介绍了人工智能领域中的GPU硬件以及其应用，重点关注了英特尔的OpenVINO工具库和TensorRT优化器。OpenVINO是一个Pipeline工具集，兼容各种开源框架训练好的模型，能够帮助用户轻松地将预训练模型在Intel的CPU、VPU等设备上快速部署。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器，可以为深度学习应用提供低延迟，高吞吐率的部署推理。此外，MediaPipe是一个基于图形的跨平台框架，支持移动设备，工作站和服务器上跨平台运行，并可支持移动GPU加速。

本文介绍了京东集团在2023京东全球科技探索者大会上推出的京东言犀大模型。该模型遵循京东的技术追求：成本、效率、体验、可信、普惠、突破，并在产业应用中发挥价值。京东集团CEO许冉表示，大模型的价值等于算法×算力×数据×产业厚度的平方。产业场景是京东擅长領域，为其积累了丰富数据和知识，使大模型具备“产业基因”和行业泛化能力。京东集团已构建通用大模型，并将进行大规模锤炼和迭代，计划在2024年初将大模型能力向外部严肃商业场景开放。