ZD至顶网CIO与应用频道 07月21日 北京消息(文/王聪彬):“大数据、云计算、人工智能算法是过去三年人工智能发展的主要依赖的三件事。”
互联网将信息孤岛连通,并且让整个社会的数据快速扩张;云计算实现资源的随时取用;人工智能算法在计算机视觉领域的应用得到了翻天覆地的变化。“三大技术可以说日新月异,尤其人工智能算法正在以周为单位在进行更新。”滴滴出行CTO张博说道。
滴滴出行CTO张博
人工智能在原Google无人驾驶创始团队成员Anthony看来,要远比电力、手机的发明重要的多。人工智能的作用就是让人类更加关注我们需要关注的事,像会计师、律师、翻译等工作都将被取代。
人工智能也恰恰最适合滴滴的业务场景。“滴滴要解决的问题比AlphaGo还要复杂。”正如滴滴研究院副院长叶杰平所说,滴滴解决的是供需之间的复杂关系,这显然比下棋挑战更大。
如果再没有人工智能的前提下,滴滴为了响应不同状态的需求,就会产生大量复杂的人工规则,长此以往肯定是不可行的。所以滴滴采用大量机器需求、人工智能方法,通过大数据找出其中的规律,并且可以随着时间、地点等因素的变化自动进行调节。
现在滴滴对未来15分钟全城需求分配准确率已经达到了85%,在未来调度要在需求发出前1秒就可以做好调度,让成交距离缩短为0。
在未来滴滴甚至可以知道每一位乘客和司机的想法,实现预测人的心里状态,把整个城市的交通管理的更有秩序。滴滴研究院院长何晓飞认为,通过多种渠道的数据,未来有一天我们甚至能够知道每一位乘客、每一位司机的意愿,或许前一分钟他不愿意接这个订单,也许下一分钟他就愿意了。”
在中国共享经济已经完全颠覆了出行方式,而滴滴做的就是人与车的连接。在竞赛的上半场终端和互联网起到了重要的连接作用,滴滴出行CEO程维也意识到在人口红利渐失的下半场将是人工智能的较量,要用智慧让平台变的更强大。
滴滴出行CEO程维
但在机器学习、人工智能领域人才非常稀缺,这也是滴滴发起Di-Tech算法大赛的初衷,历时两个月中国团队”inferrrr”以绝对优势夺得冠军并收获10万美元奖金,“一剑风吼”和“blitz”两团队分别获二、三名。
比赛题目也非常符合滴滴目前的需求“解决出行行业供需预测问题”,重点是滴滴出行为本次算法大赛开放了真实的国内出行数据。
最后也引用滴滴中老桔子(滴滴员工)经常会对新桔子经说的一句话“不忘初心”,初心有多远,我们就能走多远。而人工智能不仅在过去的1095天,未来也会陪滴滴走的更远。
好文章,需要你的鼓励
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
加拿大女王大学研究团队首次对开源AI生态系统进行端到端许可证合规审计,发现35.5%的AI模型在集成到应用时存在许可证违规。他们开发的LicenseRec系统能自动检测冲突并修复86.4%的违规问题,揭示了AI供应链中系统性的"许可证漂移"现象及其法律风险。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
这项由剑桥大学、清华大学和伊利诺伊大学合作的研究首次将扩散大语言模型引入语音识别领域,开发出Whisper-LLaDA系统。该系统具备双向理解能力,能够同时考虑语音的前后文信息,在LibriSpeech数据集上实现了12.3%的错误率相对改进,同时在大多数配置下提供了更快的推理速度,为语音识别技术开辟了新的发展方向。