11月7日,华为全联接大会(HUAWEI CONNECT)2022中国站在深圳拉开帷幕。为解决企业在AI落地时面临的挑战,促进释放AI生产力,华为云在“一切皆服务”的基础上不断夯实基础能力,围绕大模型与求解器技术发布四项全新AI服务。
天筹AI求解器智能建模工具,低代码助力提升建模效率:求解器能够解决优化决策问题,帮助企业提升效率。以港口龙头企业天津港为例,基于华为云天筹AI求解器,天津港实现了人、港机、车、船、货的最优调度与高效协同,港口作业计划耗时从24小时缩短到10分钟,船舶在港时间缩短7%,大幅度地提升了港口运转效率和作业效率。但求解器应用门槛高,需要懂业务、懂运筹学、懂编程的专家将业务语言转化成数学模型,进而转化成编程语言。为帮助企业快速进行智能建模,华为云推出天筹AI求解器智能建模工具,将建模和模型维护过程智能化,简化开发人员的建模工作,大幅压缩原本需要数月的建模时间,将求解器建模速度提高30倍。华为云降低了企业应用求解器的门槛。
华为云盘古气象大模型,为行业数字化插上AI气象分析的翅膀:极端天气会带来巨大的生命和财产损失。华为云盘古气象大模型能够秒级预测未来7天全球天气情况,相比传统预报算法,速度提升1000倍、精度提升20%。今年8月,盘古气象大模型预测台风“马鞍”的轨迹和登陆时间,准确率达90%,远超行业平均水平。在海外,华为云为印尼打造了“国家海洋人工智能平台”,助力预测海洋灾害,保障航行安全。此外,华为云AI for Meteorology还可以用于农业、航空、航天等领域。
华为云盘古矿山大模型,让AI推动矿山安全高效作业,沉淀专家经验:为了解决AI在煤矿行业落地难、门槛高等问题,华为云打造了全栈性能领先的盘古矿山大模型。只需导入海量无标注的矿山场景数据进行预训练,盘古矿山大模型即可进行无监督自主学习,仅一个大模型就能覆盖煤矿的采、掘、机、运、通等业务流程下的1000多个细分场景。华为云AI for Mine让AI应用在煤矿普及更容易。例如,在主运场景中,基于盘古矿山大模型的AI主运智能监测系统能够精准识别大块煤、锚杆等异常情况,异物识别准确率达98%。此外,相较于人工巡检,盘古矿山大模型实现了全时段巡检,帮助工作人员及时地发现问题,避免因漏检造成的安全事故,缩短停机时间,同时提升井下巡检人员的工作效率。
华为云盘古OCR大模型,一个模型覆盖通用文字识别场景:OCR技术是人工智能的基础之一,能够对结构多变、种类多样、来源丰富的非结构化数据进行识别与提取。传统的OCR厂商通常从特定的应用切入,陆续发展出卡证识别、票据识别、文档识别、表格识别、车牌识别、智能扫码等一系列细分OCR能力,通过组合的方式服务于各个行业。行业中每产生一个的新的识别场景,都需要在标注后才能训练一个新的模型。这使得OCR服务的开发、维护成本居高不下。华为云发布盘古OCR大模型,通过独有的对比学习与掩膜图像建模相融合的自监督学习方法,学习并充分利用大规模的无标签数据,实现一个模型覆盖多个领域的全部通用文字识别场景,并将标注工作量降低90%。此外,盘古OCR大模型在11项经典数据集测试中取得显著的精度提升,而且与原本领先的文字识别算法相比,盘古OCR大模型的精度平均提升5%以上。
人工智能产业已成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,推动中国经济实现高质量发展,并深刻影响人民生活和社会进步。华为云将持续创新,加速千行百业智能化进程。
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在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
微软正式确认配置管理器将转为年度发布模式,并将Intune作为主要创新重点。该变化将于2026年秋季生效,在此之前还有几个版本发布。微软表示此举是为了与Windows客户端安全和稳定性节奏保持一致,优先确保安全可靠的用户体验。配置管理器将专注于安全性、稳定性和长期支持,而所有新功能创新都将在云端的Intune中进行。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。