感谢各位小伙伴参与本次活动，本次活动获奖名单如下：活动中奖公示奖项名称获奖楼层社区昵称奖品备注优秀提问40yizhangl华为定制键盘幸运奖10nukinsan手持电风扇33amy20手持电风扇57客家鱻粉手持电风扇81一条小团团手持电风扇105kitty787手持电风扇117wolfandy手持电风扇与yizhangl为同一人，且顺延一位仍为同一人，故不重复中奖。请各位获奖的伙伴在6月28日之前点击此处填写收货地址，如逾期未填写视为弃奖。再次感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云更多活动~【直播简介】【专家简介】玉城老师  华为云MVP【直播简介】不久前第四届Vue.js开发者大会在杭州举行，会上Vue.js 作者尤雨溪携团队核心成员对Vue3.0 生态进展和计划进行了详细的汇报。华为云MVP玉城将在本次直播中对会上了解到的一手资讯及前沿知识进行全面解读。【直播亮点】1. VueConf 2021 结束不久还有余热，会上发布了Vue3.0 生态的最新进展，包括目前很前沿的Vite、Snowpack 等新型构建工具。2. 玉城老师有多年教学经验，擅长使用联想记忆法举一反三、授人以渔；项目经验丰富，喜欢分享之前在一线互联网公司工作时的一些小案例。【直播时间】2021年6月3日 20:00—21:30直播链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/education_live/202106032000.html 【活动介绍】【互动方式】直播前您可以在本帖留下您感兴趣的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行抽奖。【活动时间】5月31日—6月11日 【奖励说明】活动1：提问有礼评奖规则：在本帖提出与直播相关的问题，由专家在所有互动贴中选出1名最优互动贴的开发者进行奖励。奖品：华为定制键盘1个 活动2：盖楼有礼评奖规则在活动结束后（截止6月11日），在本帖所有盖楼的用户中抽取获奖楼层，获奖楼层=总楼层*中奖百分比，中奖百分比为8%、28%、48%、68%、88%、98%。例如：活动束后总楼层为200，200*8%=16，即第16楼获奖，其他获奖楼层同理可得。如出现小数点，则四舍五入，例如：活动结束后总楼层为220，220*8%=17.6，即第18楼获奖。无效楼层不参与中奖，做顺延处理，例如：抽取获奖楼层为第5楼，但5楼为无效楼层，即顺延至第6楼获奖，若依然为无效楼层，则继续顺延，以此类推，请勿连续刷楼超过5层或回复无关内容，否则视为无效。奖品：手持电风扇1台（炎炎夏日，你值得拥有）【注意事项】1、为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励【点击此处填写信息】。2、活动获奖信息填写时间截止2021年6月11日，如未填写视为弃奖。本次先发活动奖品将于2021年6月30日前统一发出，请您耐心等待。3、活动期间每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一个合格楼层，仅一次顺延。4、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。5、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。

感谢各位小伙伴参与本次活动，实物奖品将在活动结束后15个工作日内发放，可添加小助手咨询物流单号。码豆将在活动结束后5个工作日内发放，请到会员中心的“查看明细”中查询到账情况。一定要仔细核对填写的华为云账号，码豆才能准确发放哦~若因账号填写错误无法发放码豆，则视为放弃奖励。再次感谢朋友们的积极参与~请期待6月10日19点《AI智能语音，企业高效获客的秘密武器》专场直播，看直播，赠码豆&华为云周边，赢SCRM账号一年使用权！有没有遭遇过以下职场社死瞬间：前情提要：经过一番游说，客户明显对产品已经略感兴趣用户：官网链接发来看看？有小程序吗？有在线商城可以直接下单吗？1、太过古早的设计风格，在视觉上劝退用户下次下次2、手机端不适配，不停的放大缩小，挑战用户耐心下次下次3、用户打开网站直接自动跳转到一些cai票，du博等违规网站上你们是正规公司吗？？X总你听我解释…… 没错，网站已经成为企业的重要名片直接影响到用户对公司及产品的印象那怎样能花最少的钱，操最少的心拥有属于自己的高端品牌网站呢？别着急，这就来了华为云迅响定制建站由华为云服务提供底层服务，安全有保障；一对一设计师，深挖需求，高效沟通反馈一对一客服，备案&上线&培训一站式服务，全程无忧。NO.1 直播时间6月4日 16:00-17:00 主题：《你的网站你做主：一对一专家定制，轻松拥有高质量品牌网站》加入社群，预约直播>>>直播传送门NO.2 直播亮点1、网站建设的趋势2、高端网站构成揭秘3、高端响应式建站解析4、618劲爆特惠：8折起购，送价值1480小程序1年NO.3 直播福利一重好礼：注册送MKP帆布包2021年5月29日-6月4日期间通过直播页注册成为华为云新用户（*限前100名），并在“登记注册”中记录注册后的华为云账号，即可获赠MKP帆布包一个（*小云提示：一定要在直播页点击注册哦，其他页面注册无效哒）点我去登记>>>直播传送门二重好礼：邀请好友瓜分50万码豆池5月29日-6月4日期间，邀请好友报名直播并完成“分享签到”即可获得海量码豆！每分享给一位好友即可获得100码豆，单人最多邀请100人，即单人可获得的码豆上限为10000，50万码豆发完即止，先到先得；详细步骤如下： 1）报名成功后，点击“分享有礼”，生成个人专属二维码，保存并分享海报或链接； 通过你的二维码/链接来报名的用户都是你分享量；2)好友通过专属二维码或链接进入报名页，成功报名后回到直播间，点击“分享签到”填写好友的华为云账号即为完成邀请。（小云提示：好友报名后一定要回到直播间填写华为云账号算完成邀请哦）>>>点我去报名三重好礼：问答闯关抽惊喜好礼点击直播页面向下拉，点击“问答闯关”按钮获得答题卡（点我）填写华为云ID并且答题（5题），得分在70分以上的用户即可获得抽奖资格，抽取500码豆、MKP镭射包、MKP笔记本套装等好礼！你的网站你做主，建站知识NO.1就是你！！！（*小云提示：所有问题的答案可在这里找到答案哦，闯关达到70分以上，抽奖按钮在分数下方哦，中奖概率高达80%）>>>直播传送门四重好礼：论坛畅谈赢限定款文化衫+2000码豆在本帖回复#云速建站 迅响定制 #+您对迅响定制建站的了解或者发展前景，一切关于迅响定制建站的议题且不少于50字，嘉宾将挑选出4名优秀畅谈赠送2000码豆，2名最佳畅谈赠送MKP蓝色限定款文化衫（特显白哦）！！！（例：#云速建站 迅响定制#在互联网发展的今天，企业对于网站的需求已经不仅仅是简单的功能层面需求了，网站是企业的形象展示，专业的人做专业的事，迅响定制建站可以让网站既好用又好看。）>>>直播传送门五重好礼：看直播，抽运动蓝牙耳机+精美周边看直播，三轮抽奖，轮轮有好礼！>>>直播传送门六重好礼：心声征集，惊喜叠加直播结束后，分享观后感或梳理直播内容至云社区论坛-云市场版块，将发布的文章链接、华为云账号信息和文章标题，按要求贴在云端心声活动帖下方评论区。皆可获取华为云百元代金券/华为手环4/笔记本套装/保温杯！>>>点击了解活动详情，参与活动NO.4 获奖公布时间本次活动时间5月29日-6月10日，所有奖品的获奖公布时间为6月8日12点，申诉期为6.8-6.10，请参加活动的朋友们要关注本贴动态哦~~~（扫我加入社群）本次活动所有奖励领取，必须加入社群并收看直播，否则无效！！！活动多+奖品多=中奖几率非常高喔朋友们，赶快行动起来吧！动动手指，一大波礼品带回家~By the way，6月4日（周五）16:00-17:00 来云市场EcoSpace直播间看直播！听专家揭秘如何定制高端网站，为品牌打造专属“门面”！边“涨姿势”，边拿奖品！温馨提示1.奖品以实物为准。2.所有奖品发货时间为活动结束后15个工作日内。3.如有疑问可加入微信交流群或添加小助手微信（HWCmarketplace01）进行咨询。4.活动参与需遵守《华为社区常规活动规则》；5.本次活动一个实名认证账号只能对应一个获奖人，如同一账号填写多个不同获奖人，不予发放奖励；6.华为云市场拥有活动一切解释权。7.本次活动所有奖励领取，必须加入社群并收看直播，否则无效！！！（扫我加入社群）>>>直播传送门码豆怎么用？会员中心入口：https://devcloud.huaweicloud.com/bonususer/home码豆奖励活动规则： 1）码豆可在码豆会员中心兑换实物礼品； 2）码豆奖励将于活动结束后的3个工作日内充值到账，请到会员中心的“查看明细”中查看到账情况； 3）码豆只能用于会员中心的礼品兑换，不得转让，具体规则请到会员中心阅读“码豆规则”； 4）为保证码豆成功发放，如果修改过账号名还请向工作人员提供修改前后的账号名。

模仿学习试图通过利用专家行为来规避在为训练代理设计适当的奖励功能方面的困难。由于环境建模为马尔可夫决策过程(MDP)，大多数现有的模仿算法取决于专家演示的可用性，在同一MDP中，一个新的模仿策略是要学习的。本文研究了专家和代理MDP存在差异时如何进行任务模拟的问题。这些领域之间的差异可能包括不同的动态、观点或形态; 我们提出了一个新的框架来学习通信跨这些领域。重要的是，与之前的工作相比，我们使用仅包含专家领域状态的未配对和未对齐轨迹来学习这种对应关系。我们利用在状态空间和领域未知的潜在空间上的周期一致性约束来做到这一点。另外，我们通过一个归一化的位置估计函数强制状态的时间位置的一致性，以使两个区域的轨迹对齐。一旦找到了这种对应关系，我们就可以直接将一个域上的演示转移到另一个域，并使用它进行模仿。在各种具有挑战性的领域进行的实验证明了我们方法的有效性。

【项目】广东清远5G智慧园区项目【功能模块】5G特种安防场景 AR眼镜设备（20.3 spc1版本，租户：Hi-chenyi）【组件代码】InnovateSecurityArGlassesMediaVoice\InnovateSecurityArGlassesMediaVoice.js【操作步骤&问题现象】1、昨天发帖地址：【5G特种安防】【AR眼镜基线调测】设备对接调测求助-0526_智慧园区_华为云论坛 (huaweicloud.com)对于专家的回复2点，我不是很了解。专家说：1、上报眼镜状态是眼镜通过websocket给到原生服务，原生服务调用ABC的 /service/HiCampus__SecurityWorkbenchExtend/0.1.0/heartbeatReport 接口上报给ABC，再做入库操作.请问：在哪能找到“HiCampus__SecurityWorkbenchExtend”的指导文档？ 我们这边的APP环境是：“20.3 spc1版”，请问：官方文档给的地址(/service/SmartCampus__InnovateSecurityManagement/0.1.0/heartbeatReport)和您提供的地址，依哪个为准？专家说：2、图片推送代码在HiCampus__ARGlassesImagePush脚本里里面。麻烦请教下专家：是否有官方的指导文档？求助3：APP页面上发起了语音呼叫，调用的原生服务地址（“/service/InnovateSecurityManagement/0.1.0/websocket/setupDialog/”）是否正确？设备厂家确认过了是没有收到语音请求的。麻烦专家能否看下原生服务相关日志，协助咱们完成AR眼镜设备调测工作。

始活动前，请先报名本期读书会https://developer.huaweicloud.com/activity/reading_11.html--------------------------------------------------------------开发者，你好哟~华为云 · 云享读书会 第11期 它来了 ！本期领读书籍为《深入浅出ASP.NET Core》由领读书籍原作者、华为云MVP、微软MVP、华为云云享专家、Microsoft Tech Summit 讲师、52ABP框架作者——梁桐铭老师，带你精读这本深入浅出ASP.NET Core！经过老师的视频领读，如果你有相关知识收获，欢迎在此帖留下你的读书笔记~获奖信息公示（公示期截止7月5日）优秀问答奖云之山zekelove幸运奖Allen2000张辉禄仁恝孙小北仲劲抽奖过程详见附件。恭喜以上开发者获得活动奖励，请点击下方链接填写获奖信息，请于7月20日前完成填写，过期视为弃奖哦~如有任何疑问可以和小助手联系~https://devcloud.huaweicloud.com/expert/open-assessment/qtn?id=3d3d196636fc4df9874cd247e36418bd&utm_source=ASPNetCore活动时间2021.06.20 - 2021.06.2702. 回复内容要求1. 可以提出您在课程学习中产生的任何疑问或者问题，也可以是您产生的深刻思考，我们统统欢迎；2. 禁止抄袭或复制读书笔记帖的任何内容；3. 您也可以参考以下互动话题，与领读专家和其他同学互动交流；4. 回帖时请务必留下你的微信昵称和华为云账号。03. 互动话题请说说您在本次课程中的收获04. 注意事项1. 小助手会在活动结束后按续完成审核，并增加活动积分20活动积分/人，优质回复额外增加50或100活动积分/人；2. 本次活动通过参与专家坐堂Q&A，可获得的积分上限为120分；3. 请务必按照上述要求提交内容，以免影响积分增加；4. 若积分值相同则以完成学习任务的时间先后排序，其中任务完成时间的判定优先级为：读书笔记>自测题>专家Q&A>其他；5. 其他积分获取方式请查看活动社群公告；6. 其他未说明事项请参照 云享读书会《深入浅出ASP.NET Core》05. 参与奖励针对活动时间内提交的有效读书笔记，领读专家将根据回复质量综合评选2位优秀奖获奖者，并奖励提交人 公牛插排魔方 一个同时抽取5位幸运奖获奖者，奖励 手机支架 一个（与优秀奖不兼得）06. 关于云享读书会每期云享读书会活动，会选取一本技术相关的畅销书籍，由原作者/行业专家提炼书籍精华，在读书会的专属微信社群中，每日输出精华知识的领读视频，帮助大家快速积累专业知识。活动期间会设置每日自测题、结业实践任务、提交读书笔记三种积分获取任务，并根据活动结束后的积分排行发放活动奖励。07. 加入学习社群然后添加小助手微信，备注“NET Core”加入学习社群。

活动中奖公示提问有礼奖品 yizhangl智能床头灯盖楼有礼奖品问道华为开发者鼠标垫卜乐kitty787阿梅nukinsanholo.yhPS.每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一个合格楼层，仅一次顺延。恭喜以上获奖用户~~~【直播简介】【专家简介】景端阳 鲲鹏布道师【直播简介】从毕昇编译器的基本架构设计到主要优化特性，结合HPC应用场景的典型案例，介绍毕昇编译器的编译优化如何提升鲲鹏平台的应用性能。【直播亮点】1、讲解如何实现HPC应用的性能大幅提升；2、介绍毕昇编译器的编译优化如何提升鲲鹏平台的应用性能。【直播时间】2021年5月31日15:00-16:00直播链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/kunpeng_live/202105311500.html 【活动介绍】【互动方式】直播前您可以在本帖留下您感兴趣的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行抽奖。【活动时间】5月24日—6月4日 【奖励说明】活动1：提问有礼评奖规则：在本帖提出与直播相关的问题，由专家在所有互动贴中选出1名最优互动贴的开发者进行奖励。奖品：智能床头灯1个 活动2：盖楼有礼评奖规则在活动结束后（截止6月4日），在本帖所有盖楼的用户中抽取获奖楼层，获奖楼层=总楼层*中奖百分比，中奖百分比为8%、28%、38%、48%、58%、68%、88%、98%。例如：活动束后总楼层为200，200*8%=16，即第16楼获奖，其他获奖楼层同理可得。如出现小数点，则四舍五入，例如：活动结束后总楼层为220，220*8%=17.6，即第18楼获奖。无效楼层不参与中奖，做顺延处理，例如：抽取获奖楼层为第5楼，但5楼为无效楼层，即顺延至第6楼获奖，若依然为无效楼层，则继续顺延，以此类推，请勿连续刷楼超过5层或回复无关内容，否则视为无效。奖品：华为开发者鼠标垫。【注意事项】1、为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励【点击此处填写信息】。2、活动获奖信息填写时间截止2021年6月4日，如未填写视为弃奖。本次先发活动奖品将于2021年6月30日前统一发出，请您耐心等待。3、活动期间每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一个合格楼层。4、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。5、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。

> AI不再是一门单纯的技术学科，我们需要用多学科的方法来理解其对人类的影响。 --- > 转载自神译局--36氪旗下编译团队 编者按：近年来，人工智能技术突飞猛进，人工智能驱动的系统也在显著改善和提高我们的日常生活效率。这篇由人工智能和深度学习领域全球领先的活动机构RE•WORK发布的文章，原标题是_AI Experts Predict 2021 Trends_，作者是Nikita Johnson。不久前，该机构采访了人工智能领域的12位专家，并将专家们对2021年行业发展趋势的看法汇总在了这篇文章中。这是文章的下篇，主要介绍的是剩余6位专家的见解。  图片来源：RE•WORK ### 亚马逊旗下人工智能研发部门Alexa AI首席研究科学家Shalini Ghosh 随着人们开始在家庭和工作环境中接触越来越多的人工智能设备，这些设备能帮助用户完成的任务数量也将会进一步增长。比如说，智能助手可以帮助用户完成租借电影或者线上订餐这样的任务，智能监控可以通过异常事件检测来保障居家安全。 许多任务都将是多模态的，并涉及到视频、音频、语音和文本数据的处理和分析。 因此，在2021年，人们将继续保持对多模态人工智能的兴趣，就像我们在2020年已经看见的那样。 除此之外，许多高级任务的带标签训练数据十分匮乏，这会促使人们进一步研究稀疏数据环境中的学习技术，比如，小样本学习和自我监督学习。 最后，由于许多人工智能任务会在用户设备上运行，我们将看到更多对设备内置机器学习（以及更广范围的资源受限的机器学习）感兴趣的研究。 ### 许可式邮件营销服务商Mailchimp数据科学家Muhammed Ahmed 更多地使用零样本标注！近年来，我们已经彻底研究了大量预先训练的自然语言处理（NLP）模型的益处。许多最近的研究都喜欢把零样本（ZS）学习器当作开箱即用的分类器来使用。 在2021年，我预计能看到更多的人使用零样本学习来标注数据集，并且训练出开箱即用的分类器。相比于零样本分类，零样本标注的优点包括： - 免费标注：不需要昂贵的标注器（比如Amazon mechanical turk）就可以管理数据集 - 标注引导：将一个开放式的标注任务转变为一个简单的真/假标注 - 隐私保护标注：在标注敏感数据时十分有用（比如医疗保健和遗传数据） - 通过多个来源获取零样本标记示例，并随之引发的训练集样例多样性 - 未来待开发的训练新分类器的能力 - 推理速度加快（在某些诸如多类，零样本, 以及自然语言推断（NLI）的情景下） **全栈数据科学家的增长** 对于许多机器学习任务来说，未来的工程和建模都不再是难事。这主要是因为机器学习领域在过去几年来取得的巨大进步。 对于自然语言理解和生成而言，我们知道使用transformer。对于计算机视觉而言，我们知道使用CNN。对于列表类型数据来说，我们知道使用树方法，这些树方法往往会使用bagging或者boosting等算法。这节省了很多过去花费在让我们能够解决并实验出能够快速训练最顶尖模型的时间。 对于许多数据科学团队来说，新的痛点是部署模型并编写生产就绪代码，这要求开发者拥有软件工程和MLOps技能。 在2021年，我预计对机器学习工程师和全栈数据科学家的需求会更大。 ### 数据管理平台益博睿（Aperture Data）创始人兼首席执行官Vishakha Gupta 随着机器学习和数据科学领域的日渐成熟，机器学习行业正在从提高模型在特定数据集上的性能和准确率，发展到解决MLOps挑战。 随着当前机器学习工具和平台将细节抽象出来，我相信未来的重点会更多地放在减少复杂度、提高生产率和在实时公司数据上演示成果（在一定的延迟和空间占用下）等方面，而不是证明可行性。 通过机器学习从数据中获得商业价值包含多个步骤，这个过程目前仍然需要用多个孤立的解决方案来解决。当这些解决方案集成时，系统效率就会降低。 假设这些不同步骤的每一步都和数据进行交互，并且提供一种统一而有效的方式来和数据进行交互，那么，无论是哪个阶段，都可以降低机器学习管道在扩展时的复杂性。 我的研究主要集中在智能数据管理领域。我预测，在2021年，我们会越来越重视基础设施，它们能够在边缘设备和云端实现更简单、更可扩展的机器学习部署，并且把解决方案的时间，以及在真实世界数据上安全运行大量训练和验证任务的能力作为主要指标。与此同时，能源效率则将作为一个次要指标，不过它会变得越来越重要。 2021年中，另一个值得重视的领域是，验证模型在更具有代表性的数据集上工作情况的工具。一些研究小组已经确定了模型在现实世界中的图像捕获上是如何受影响的、文本数据如何令人困扰，以及训练集数据本身又是如何不具有代表性的。 我相信，接下来将会出现更多标准化指标和中立的第三方验证工具或者服务来评测模型的准确率。这些工具或者服务最终会将解决方案的操作指标和性能指标纳入其中，从而给出一个整体得分表。 ### 加拿大科技健康公司WinterLight Labs机器学习负责人Jekaterina Novikova 2020年对很多人来说都是特殊的一年，并且也没有太多正能量。由于新冠疫情的暴发、健康风险增加、全球范围内前所未有的流动性和旅游限制，以及因新冠疫情所导致的其他种种后果，我们的日常生活发生了很大改变。 我认为这样的背景加速了人工智能在几个领域的应用，并将在2021年形成一些主要转变。 首先，人工智能解决方案将更广泛地应用在健康医疗领域，特别是在心理健康领域。受抑郁、焦虑和压力等问题困扰的人数急剧上涨，基于人工智能的工具和解决方案刚好可以并且能够应对这一危机。 其次，在新冠疫情迟迟得不到完全控制的情况下，由于各种追踪应用程序的应用，以及类似的基于人工智能的解决方案的出现，个人隐私问题也显得尤为突出。 很显然，这些产品非常有用，并且能够帮助实施必要的社会控制、预测疫情暴发和追踪感染。不过，由于人工智能引发的潜在、负面的隐私影响，将在2021年成为一个严重的问题。 ### 教育科技创企SureStart创始人兼首席执行官Taniya Mishra 我们将看到更多的人工智能产品关注人和整个社会。在包括人工智能和技术在内的所有商业领域，多元、平等以及包容（Diversity, Equality & Inclusion，DEI）的问题被再次唤醒，这是一个不会消失的新兴趋势。 具体而言，忽略了DEI这三方面的人工智能公司会承担影响其底线的商业风险。如果人工智能不能为其所有的目标市场或者用户服务，那这些公司实际上就没有让其工作价值实现最大化。 已经有许多公司通过数据和算法偏差的技术评估，来关注和解决人工智能多元和伦理的问题，这也是非常重要的。然而，如果要真[正解]决这一问题，并且考虑到有关种族公平和正义的话题，我相信，我们会将更多的关注放在人、社会和构建人工智能的团队身上。 我们都见过，自上而下的DEI计划经常失败，这通常是因为个体员工不理解怎样在日常决策中实例化，或者说，他们没有跟这些决策建立情感联系。 所以，在2021年，我们会看到人工智能公司采取自下而上的DEI方法，拓展公司员工，特别是技术人员的视野，从而让他们进一步了解“谁”是工程师，“谁”是科学家，以及“谁”是技术专家。 此外，人工智能也不再是一门单纯的技术学科，我们需要用多学科的方法来理解其对人类的影响。对此已经展开深入思考的公司，将开始搭建专门的团队，团队成员不仅仅包括技术人才，而且还包括经过专业训练的伦理学家、社会学家和人类学家，他们往往能够站在超越产品技术和规格角度上，来思考技术所产生的影响。 - **人工智能产业使用数据的方法将不得不改变，这样才能恢复对科学和技术的信心。**许多年来，许多公司都在争先恐后地发展成为创新驱动型企业（innovation driven enterprises, IDE）。但如今，大家的全新关注点，已经变成了发展成为数据驱动型企业（data driven enterprises, DDE）。 对于人工智能公司而言，DDE显得尤为重要。毕竟，人工智能系统需要大量数据来训练、测试以及验证算法。 然而，当收集、存储和使用这些数据，或者利用这些数据建立遵守伦理的人工智能时，大量的数据也带来了大量的责任。 由于越来越多的消费者希望参与到他们的数据如何使用以及由谁使用的决策之中，因此，市场也会受到这些伦理挑战的驱动。个人数据的访问控制权将掌握在用户手中，而不是技术开发人员或者科技企业的所有者手中。 人工智能公司需要牢记这一点，并想办法让数据收集、存储和使用更加透明；同时，也需要注意如何使用这些数据，以确保人工智能系统的公平与公正。 这就要求人工智能公司在测试和验证算法时建立约束条件，不仅要检查整体准确率，还需要特别地检查它在不同人口群体中（比如白人男性与黑人女性）的泛化程度。只有这样，组织才能在人工智能部署到产品中之前，识别出特殊的偏差领域，并解决这一问题。 ### 深度学习创企DeepCube联合创始人兼首席技术官Dr. Eli David 我们看到一个明显的趋势，就是顶尖的深度学习模型正在变得越来越大。 在2019年，最大的深度学习模型有大约10亿个参数（权重）。到了2020年，最大的深度学习模型已经超过了1000亿个参数，一年就增长了超过100倍！ 这些更大的模型，由于提高了准确率，因此也更有优势。但是，其计算和内存需求也在以同样的速率增长。因此，能够显著减小这些模型大小、并提高其速率的解决方案，将会在部署上变得越来越重要。

# 12 位专家谈 AI：2021 年人工智能发展趋势（上） > 伦理、安全以及包容会成为在AI领域工作的每一个人日常工作中遵循的原则。 --- > 转载自神译局--36氪旗下编译团队 编者按：近年来，人工智能技术突飞猛进，人工智能驱动的系统也在显著改善和提高我们的日常生活效率。这篇由人工智能和深度学习领域全球领先的活动机构RE•WORK发布的文章，原标题是_AI Experts Predict 2021 Trends_，作者是Nikita Johnson。不久前，该机构采访了人工智能领域的12位专家，并将专家们对2021年行业发展趋势的看法汇总在了这篇文章中。这是文章的上篇，主要介绍的是其中6位专家的见解。  图片来源：RE•WORK 对我们很多人而言，2020年并没有完全如期而至。不过，我们已经挥别了2020年，迎来了2021年！ 我们前不久采访了一些人工智能专家，了解了他们对于2021年人工智能领域主要发展趋势的看法。 这些专家主要来自加拿大的蒙特利尔学习算法研究所（MILA）、美国信息技术研究及分析公司高德纳（Gartner）、Facebook、亚马逊旗下人工智能研发部门Alexa AI、美国国家航空航天局（NASA），以及许可式邮件营销服务商Mailchimp等组织和机构。  ### 美国信息技术研究及分析公司高德纳（Gartner）数据科学负责人Andriy Burkov 在经过有用户参与的试验后，虽然一些公司可能会推出家庭和工作之间点对点的无人驾驶通勤服务，但完全自动驾驶的汽车在2021年仍然是“准备好了”的状态。 另外，全自动驾驶卡车将开始在高速公路上完成从海岸一端至海岸另一端的长距离行驶（整个过程可能需要借助人为的远程监控），不过最后一公里的驾驶还是会由安全员直接操控。 基于Transformer的预训练模型，比如GPT-3，会更加擅长假装智能，这一点也会更加让人不安，并且其假装智能的程度，甚至会让一些人认为其已经实现了智能。  ### 美国国家航空航天局（NASA）机器学习负责人、图片分享网站Pinterest技术孵化负责人、《云、移动端和边缘智能设备的实用深度学习》（Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge）一书作者Anirudh Koul 2021年，我十分期待的有两个方面的事物。一个是会变得更大的事物，一个是会变得更小的事物。预测未来的最佳办法就是回首过去（也许可以在过去配置一个长短期记忆网络LSTM）。 两年之内，我们的预训练模型就已经从440MB大小的BERT转变成了350GB大小的GPT-3。我们已经能通过云端租用超级计算机，借助其285000个CPU核和10000个GPU（[微软]为硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织OpenAI开发的）的计算力。 我们已经实现了在你口袋里的iPhone A14芯片中安装118亿个晶体管。我们已经能够在90秒内训练ImageNet，而十年前，这一训练过程还需要花费数月。 所以，我们可以预见，计算、模型和算法的力量会持续呈指数级别增长，进一步向众人揭示人工智能的新奇魔力。 另一方面，我们现在可以实现BERT精准度，但在使用FastFormers的基础上，CPU推理速度提高了233倍。如今，我们通过NVIDIA Maxine传输视频通话，只需要较之前五百分之一的带宽。我们将训练AutoML模型的时间从GPU运算时长40000小时 (2018年的MNasNet)减少到了3.75小时（2019年的Single-Path NAS）！ 单一地关注模型修剪和模型量化，并不是我们对模型的研究主题，而研究主题是实践者已经写好的高效三行代码（TensorFlow模型[优化工]具箱）。 在2021年，关注小事物的乐趣会持续增长，让使用边缘智能设备的用户获得基于强大模型的神奇体验。 ### 情绪感知初创公司Affectiva联合创始人兼首席执行官Dr. Rana el Kaliouby 我们将看到情绪感[知人]工智能的新用例，以在新冠疫情大流行期间促进在线协作和交流。 在新冠疫情期间，我们比以往更加依赖视频会议。视频会议将大家虚拟地连接起来，让我们得以远程工作、在家学习并展开社交生活。 然而，目前存在的一个较大问题是：这些技术上，情绪感知是盲区。当我们面对面交流时，我们能够传递的信息不仅来自语言本身，我们还能用面部表情、语音语调以及肢[体语]言来表达自己。但这些技术的最初设计初衷，却并不是来捕捉我们与周围人互动时的细微差别的。 我们也许可以借助人工智能，来在虚拟环境中保留我们人性的那一面。具体而言，能够根据面部表情和声音理解人类细[微情]绪和复杂认知状态的情绪感知人工智能软件，可以解决疫情期间已经出现的一些技术短板，我们会看到各大公司将其运用于新的用例，比如： - **视频会议和虚拟活动**——情绪感知人工智能能够提供对人们在虚拟活动或者会议中的情感解读。它能为线上发言者提供真实的观众反馈，让参与者有一种共同的体验，同时能帮助公司在这段紧张时期了解集体的参与度。 - **线上学习**——情绪感知人工智能能够提供学生对线上教育材料和教学的参与反馈。当学生迷惑、紧张或者乏味时，系统就会发出信号。这在疫情期间尤为重要，毕竟有很多学生在网上学习时，都得了“Zoom疲劳症”。 - **远程医疗**——随着远程就诊逐渐替代面对面诊断，情绪感知人工智能能够在患者和医疗提供者之间建立起更有意义的讨论和信任。此外，对患者情绪健康的数据驱动分析也提供了一种心理健康的量化测评方法，而不是让患者用简单的1至10分来自我评估。  ### 蒙特利尔学习算法研究所（MILA）博士研究员Alexia Jolicoeur-Martineau 降噪得分与退火兰格文采样（DSM-ALS）和扩散去噪的变种将开始打破模型生成的记录；它们将击败目前最顶尖的生成式对抗网络（GANs）。 我们还将看到生成式模型的新指标，因为现在的指标IS（inception score）和FID（Frechet Inception Distance score）将会使值接近完美，但仍未实现真实感图形。 ### 人工智能机构Got-It AI首席科学家兼对话式AI负责人Chandra Khatri **无代码的人工智能平台、产品和初创企业开始激增**：在过去几年里，人们创建了很多强大的深度学习和人工智能工具，比如PyTorch和Tensorflow。工程师们现在准备在现有工具之上构建无代码的人工智能平台和产品层，用户只需要简单地提供其数据，并且通过配置或者用户界面列出或选择模型。 仅可以训练和服务模型，而且还可以通过REST API暴露给应用程序。 Got-It AI开发的无代码、自我发掘、自我训练以及自我管理的平台，就在朝着[大众]化对话式人工智能的方向发展。微软前不久推出的一款名叫“Lobe”的应用程序，可以让所有人都能训练人工智能模型，其也是在朝着大众化对话式人工智能的方向发展。 **人工智能促进可持续发展**：我们正在经历一个大流行病（包括非典病毒、H1N1病毒和新冠病毒）变得更加普遍的阶段，气候变化也造成了大量森林火灾和物种灭绝，洪水和干旱等问题也变得越来越普遍。 我们将看到，越来越多的初创企业，以及由大公司或组织资助的计划，它们利用人工智能来实现可持续发展。我们已经看到了一些绿色科技初创公司，比如斯洛伐克的可再生能源公司Fuergy和加拿大乘[车共享]平台Facedrive，我们还可能会看到，人工智能初创公司利用[预测模型]来应对气候变化、大流行的预测和缓解，以及城市交通问题等等。 ### 蒙特利尔人工智能伦理研究所（MAIEI）创始人兼首席研究员、微软公司机器学习工程师兼创新技术合作事业部（CSE）首席人工智能委员会成员Abhishek Gupta 我的预测（以及我真诚的希望）是，伦理、安全以及包容会成为在人工智能领域工作的每一个人日常工作中遵循的原则。更重要的是，我预测一些像差别隐私这样的概念将更加主流，并且会很好地融入到日常实践中。 随着新的组织开始意识到利用人工智能完成工作的价值，我还预测，在应用人工智能的传统领域之外的地方，也将开始出现大量的能力建设工作。 随着人工智能工具变得更加易于使用，公民数据科学家的概念会获得更多的关注，人工智能技术也将会作为一种新颖的方式，用于解决那些对人类社会具有重要意义的问题。 最后，像信息污染这样的问题将会加剧，我相信这会开创一个知识建设的时代，各组织和团体会努力提高人们的认识，使大众具备更好地驾驭环境的技能。

[热门活动-线上活动] 华为云·云享专家招募活动重磅来袭——【活动开启】云享专家官网：https://developer.huaweicloud.com/expert 【华为云·云享专家征集令】云享专家招募活动正在进行中，参与活动将赢取多种好礼！信息的发展可谓是迎来了一个新的阶段，云计算与大数据相结合，智能化与万物互联齐携手，共同驱动着新工业革命，驱动着传统产业升级，每个企业行业都处于新的起点，我们正见证着一个新格局的出现。 我们不禁要问：未来，究竟谁能把握全球产业发展的新形态？  未来已来，或许我们更需要一群值得信赖的行业专家和业界精英，作为技术的先行者，将自己的经验分享给更多的人，帮助更多的人；或者找到同道中人，和最优秀的开发者们一起合作，让企业和行业走得更远！  而在这个过程中，华为云专家项目显然是走在了前列。 一、华为云·云享专家是什么？云享专家，是一群乐于技术分享的专业人士和行业精英，帮助云用户快速成长的开发者人群各位还在等什么，赶紧来参加吧！人总是要有梦想的，万一实现了呢！点击即可申请云享专家获得入驻好礼：云享申请链接（官网）：https://bbs.huaweicloud.com/community/certifiedinfo 

周建华教育专家 周建华发现，云计算开展如火如荼，但这个“云计算”却实践上被默许为“中心化”云计算，即集中化、统一归属的远程集群计算。但是，一种“去中心化”云计算正在快速兴起，成为不可无视的力气。　　在十四五规划纲要中，2025年我国的数字经济中心产业增加值占GDP比重要从7.8%提升至10%，这其中，云计算、区块链等技术毫无疑问是建立数字中国的重要技术载体，在推进政企数字化革新、激起数字化技术与商业形式创新等方面有关键的作用。　　区块链底层技术+云计算形式构成的“去中心化云计算”在产业政策导向下，大量玩家纷繁入局，以期在这个新范畴占领先机、成为另一种方式的云计算巨头。　　这包括想要成为“永不宕机的阿里云”的AELF区块链项目，号称要对标谷歌云、微软云的DADI区块链项目，以及自称“全球首家泛载雾计算平台”的博纳云（BonusCloud）、定位本人为“全球首个去中心化的云计算市场”的Akash（主要为DeFi提供去中心化云效劳，即DeCloud）等。　　而其中，有不少项目或企业曾经进入本质性的应用阶段，获得了不错的市场成果。例如声称要做“去中心化云计算一站式效劳领军者”的安迈云，其产品和处理计划在很多企业中得到落地应用。　　周建华以去中心化技术重构信任与平安，重塑传统集中式云计算的业务模型和资源分配构造，去中心化云计算正在推进数字经济更好、更快速地完成。　　数字经济被提到新的高度，倒逼去中心化云计算快速开展？　　一边是数字经济被列入将来宏观开展规划，另外一边，在数字经济推进过程中，很多应战也逐步显显露来，特别是作为存储与计算开展主要力气的云计算，在应用到政企数字化转型过程中，呈现很多亟待优化和处理的问题。在十四五规划的单列篇章五中，就对云计算开展有特地的阐述，包括加快云操作系统迭代晋级，推进超大范围散布式存储、弹性计算、数据虚拟隔离等技术创新，进步云平安程度等。　　周建华从这个意义上看，去中心化云计算的开展，首先经过协助政企更好地完成数字化转型，契合了数字经济进一步开展的特征，从而完成了快速开展，这某种水平上是需求倒逼的结果。　　1、本钱：既要关注当下业务需求，更需求关注扩展需求　　政企数字化越是往深处走，中心化云计算在本钱方面的应战就是凸显：假如说云计算相关于本地部署在本钱上有宏大优势，那么当政企数字化走向深化后，复杂计算、大范围计算、海量数据存储等将同样给企业带来越来越繁重的担负。　　较为典型的，如工业互联网建立，企业不得不为此在云计算上投入宏大的存储和计算本钱。　　而去中心化云计算由于采用的是散布式、不需求大批量根底设备建立的存储和计算节点，在本钱上有宏大的优势，那些存储和计算范围庞大、任务繁重的企业，采用去中心化云计算将直接节约本钱。　　更进一步来看，由于去中心化的技术特性（个体节点、充沛细分），当企业想要将存储和计算范围扩展（这是常态）时，在边沿本钱上也将变得更低。　　如此，在门槛更低的状况下，政企组织接入云计算变得更容易，数字经济的规划落地也就扫除了参与度的障碍。2、平安：既需求总体运转的平安，更需求个体数据的平安　　云计算，或者说中心化云计算似乎生来就带有平安方面的应战。　　一方面，由于存储、计算的集中化，大量政企组织依赖一个平台，当中心化的平台呈现运转问题，就会殃及简直一切被效劳方——中心化云计算的范围做得越大，这种运转方面平安问题的隐忧就越大。那些大型云计算平台的宕机事情屡屡都能成为业界“大新闻”，100%地把本人的身家性命压在了第三方效劳器上的企业很难接受这样的宕机事故，但事故又层出不穷，受限于中心化的机制难以在基本上防止。　　这时分，去中心化云计算的优势显显露现，分散的节点使得去中心化云计算理论上能够做到永不宕机，这是一种机制上的先天优势。　　另一方面，在数据的归属上，客户与中心化云计算平台之间存在奇妙的关系，上传的文件、处置业务的数据沉淀如何保证隐私性和平安性是政企客户常常思索的问题，很多时分数据平安的保证以至只能靠中心化平台的“盲目”，这显然不契合数字经济时期的需求。　　3、体验：既需求灵敏多样的弹性效劳，更需求定制化的专业效劳　　虽然传统中心化云计算不断在停止弹性存储和计算方面的技术更新，但这种弹性常常只是尽可能拟合理想需求，企业实践应用时，在需求变动非常复杂时，还是会不可防止地呈现配置资源缺乏或糜费的状况。　　这是由于传统中心化云计算普通都是先有订单再有效劳，资源的配置需求系统的划分，弹性调整需求极为复杂的技术来完成，常常无法做到真正的“要几、给几、收几费用”。　　而去中心化云计算由于节点被最大水平分散，在低颗粒度的状况下，弹性效劳的提供上更有潜力。　　此外，数字化转型走向深化后，很多政企组织对定制化效劳的需求越来越显著，契合本身需求的产品和处理计划变得更重要，但在中心化状况下，这可能是属于大客户才干享有的待遇。　　在去中心化云计算这里，状况或可以得到改善，例如，安迈云构建的去中心化云计算产品体系中，相似IPFS根底设备处理计划这种效劳，可以很好天时用去中心化的高可用性、资源独享、部署灵敏等特征，为客户定制优化的散布式存储的处理计划。　　周建华总得看来，在宏观政策导向下，“传统”中心化云计算与“政策希冀”之间的差距，正在被去中心化云计算所弥合。　　区块链价值落地，给去中心化云计算带来新的价值想象空间？　　不可无视的是，去中心化云计算实质能够算是区块链技术的一个重要应用，从区块链的角度看，它则是中国乃至全球区块链产业蓬勃开展的代表，成为业界所等待的有效落地项目之一。　　而正是从这个角度，而不是单纯从云计算角度看，去中心化云计算又能够为数字经济带来新的价值想象空间。　　1、数字资产流转新蓝海，需求新的根底设备　　数据隐私的维护其实背后暗含另一层意义，即数据资产的归属与处置问题。隐私得到很好的维护，会使得用户将数据的价值控制在本人手中，从而催生商业形式创新。　　在区块链技术的加持下，去中心化云计算中的数据，有时机完成中心化云计算难以完成的数据资产确权等工作，用户在链上能够便利、平安地向第三方有偿分享数据信息，从而让本人的数据池变成某种数字资产，换取收益。　　在这种状况下，国度鼎力倡导的数字经济，在数据底层原料层面将变得愈加有生机。　　2、多样性计算各有所长，计算与硬件匹配才干大大提升效率　　云计算的底层架构，在传统的X86之外，近年来ARM等架构的计算芯片崛起，且厂商众多。在散布式云计算中，由于参与成为节点的硬件各异，使得用户总可以依据本身的需求，在链上找到对应的、可以最大水平发挥芯片架构优势加速运转效率的计算硬件，使得计算找到最好的硬件匹配。　　换言之，用户不但能够快速停止横向的计算才能扩展，也更容易找到效果更好、本钱控制更优的多样化计算硬件。　　而比照来看，很多中心化云计算平台还在为了多样性计算的兼容而投入大量资源。　　3、特殊数字场景凸显“既要……又要……”难题，亟待处理　　随着数字经济走向全范畴、全场景，很多过去被以为是云计算“禁区”的特殊数字场景，也不得不顺应时期需求停止革新晋级，金融场景最为典型。　　出于监管的需求，过去在金融范畴，数据必需放在本地，很难停止远程外部机房的衔接访问工作，这影响了计算效率的发挥，让银行等中心金融机构在数字化这件事上似乎总是慢半步。　　如今，去中心化云计算借助平安、失密难以被攻破的区块链技术，能最大水平保证金融数据平安，同时扩展更多存储与计算效劳。　　相似的场景还有更多，这些最难的堡垒打下来后，数字经济才干真正完成落地。　　搭上趋向快车，但去中心化云计算“推翻”却不“替代”？　　毫无疑问，与传统的云计算相比，去中心化云计算是一种形式上的推翻，是区块链技术的重要落地应用，最大水平契合了宏观政策对云计算推进数字经济开展的期盼。　　但是，必需看到的是，同样在政策导向下，去中心化云计算却并不对传统中心化云计算构成替代，只是在补足后者无法很好地满足的范畴，共同效劳于数字经济时期。所以，中心化与去中心化云计算的并存将成为一种常态，有业内人士以为，二者将凭仗各自优势分享市场（例如，中心化云计算在社交、电商这类实时、复杂、高频应用中有自然优势），各占50%的份额。　　以至，去中心化云计算中的IPFS作为一个面向全球的、点对点的散布式版本文件系统，其有不少节点运用的是微软、谷歌、阿里云等公司的云效劳器（这并不违犯去中心化准绳，中心化的平台所提供的存储和计算效劳只作为一个节点存在），这种特殊的关系证明了二者的共存将是将来的常态。　　周建华发现，当去中心化云计算平台逐渐开展起来，能够发现，它们并不是搅局者，而是为云计算多走出一条路、发明“另一个将来”。但无论如何，这个市场都足够宽广，新的巨头料将呈现，在阅历迟缓开展后（IPFS去中心化的中心组件开发曾经8年之久），去中心化云计算的迸发可能行将降临。（本内容属于网络转载，文中涉及图片等内容如有侵权，请联系编辑删除。市场有风险，选择需谨慎！此文不作买卖及投资依据。）

4月25日，华为云发布盘古系列超大规模预训练模型，包括30亿参数的全球最大视觉（CV）预训练模型，以及与循环智能、鹏城实验室联合开发的千亿参数、40TB训练数据的全球最大中文语言（NLP）预训练模型。其中，盘古NLP大模型由华为云、循环智能和鹏城实验室联合开发，具备领先的语言理解和模型生成能力：在权威的中文语言理解评测基准CLUE榜单中，盘古NLP大模型在总排行榜及分类、阅读理解单项均排名第一，刷新三项榜单世界历史纪录；总排行榜得分83.046，多项子任务得分业界领先, 向人类水平（85.61）迈进了一大步。外界对盘古大模型充满了好奇，在华为开发者大会（Cloud）期间，参与大模型开发的两位华为云专家回答了以下几个大家关心的问题。谢凌曦博士专访 Q:作为一个开发者，请问这些预训练模型的易用性如何？使用成本有多高？谢凌曦：预训练模型设计的目的就是为了让大家降低使用成本。模型的预训练过程，成本是比较高的，但这个成本不需要开发者来承担。而在使用这些大模型的时候，它本身的易用性会使得使用成本进一步降低，达到一个比较合适的水平。比如说，我们会开发出一些比较通俗易懂的Pipeline，如果你是有一定基础的开发人员，你可以从我们的Pipeline当中去做更多的定制化的开发，更好地去释放我们预训练模型的能力。如果你只是一个AI开发小白，想用大模型去做AI简单的开发，我们也会给你更加通俗易懂的界面，让大家能够用一些拖拉拽的方式使用盘古大模型。总体来讲，大家在使用预训练模型的时候，计算时长、调参所需要重复的代价等都会被降到很低，总体来讲是对开发者非常友好的。Q：对于新入门计算机视觉的人来说，需要掌握什么哪些知识才能快速进入到学习和研发中？谢凌曦：人工智能、计算机视觉，经过几十年的发展，到现在已经拥有很庞大的知识体系。如果一个初学者想要把这些东西都了解以后再开始做研究，效率会稍微有点低。我给大家的建议是，你在学习过程当中，可以先找准一个问题。刚开始的时候，这个问题可能是相对初级的问题，但一定有具体的场景。比如想做弱监督学习，一般就是遇到某个实际的问题，它确实需要弱监督算法。但是这个时候我是不是一定要掌握全监督才能去做弱监督呢？并不是这样的。你可以先去查阅一些资料，了解当前的弱监督学习方法，它的基线是什么，它的前沿在哪里。然后你就可以开始做一些简单的实验。实验的过程当中，一般会遇到一些困难或者一些疑惑。解决这些困难和疑惑的过程，一般就会把你引导到它的基础，比如说全监督到底是怎么做的。当你有了更多基础以后，回过头来，也会发现你对当前做的算法有了一个更好的理解。所以我的建议是大家可以找一本机器学习、计算机视觉这类介绍比较深入的教材去看。但是不要局限于这个教材：一边做具体的课题，一边去学习知识，效率会比较高。张晓鹏博士专访Q：盘古CV大模型有哪些成功的落地？跟业界相比处在什么位置？  张晓鹏：视觉预训练CV大模型，结合相关流程化开发，已经在华为内部以及其他合作项目上，有100+成功落地，这些方向涵盖了各行各业，包括工业视觉、网络审查、零售商超，以及医疗等场景，都获得了一些相较于之前不使用预训练大模型更高的结果。在某些场景上，比如刚才提到的遥感影像分割，我们通过设计针对遥感影像的预训练算法，在没有增加额外标注代价的情况下，达到了最多12%的分割精度提升。还有另外一个比较有意思的现象，我们使用超大规模图像进行的预训练模型具有更好的可迁移性，即直接把这样一个模型，迁移到了工业质检的缺陷上进行推理，我们非常欣喜地发现，我们在下游数据集上没有进行任何微调，但是在工业缺陷检测上，获得了比之前我的模型不停地高度的优化，甚至利用下游的数据微调更好的结果，这个结果基本上会高出3到4个百分点。这个启发我们，模型数据一旦够多，其实它的泛化能力能够获得更好的保障。第二，我们是国内最早做视觉预训练大模型的公司之一。在国外是Facebook和谷歌从2019年开始在图像上做了一些应用。我们视觉预训练模型大概从2019年底的时候就开始了，通过自研的一些列改进算法，我们首次在基于imagNet 的无监督预训练模型线性分类精度上达到了全监督基线的水平，同时在小样本学习上大大领先现有技术，这些都是业界领先的成果。Q： 华为的预训练是采用什么类型数据和学习任务？大模型如何保证端侧性能？ 张晓鹏：针对视觉图像不同角度，以及不同场景的变化，我们采取的方法非常简单。一，我们可能有海量数据集，这个数据集规模已经达到了亿级甚至十亿级这样的规模，我们相信这个海量的数据集，它能够建模，我们实际场景图像的方方面面。另外一个，我们采取了什么样的学习方式。其实它的一个核心思想，就是2019年开始，比较火的基于全局的对比度自监督学习方法。当然我们在这上面做了很多改进。包括如何来利用弱标签信息，如何把全局的信息拓展到局部来更好建模局部相关关系。同时也会呼应刚才提到的，如何处理不同视角，不同尺度图像问题，怎么来让它进行高效的建模，这里面就是让它进行不同的数据增强，我们在预训练算法里面，集成了十余种数据增强方法，让它通过不同的数据增强，使得整个模型具有针对不同数据增强的不变性。到目前为止，我们在一个大模型，搭载模型蒸馏、抽取以及行业大模型，我们现在已经适配了大概十余种预训练模型。而这十余种模型都是通过我们一个大模型的抽取，蒸馏所得到的，它在相应的行业上，得到了非常大的精度提升。同时也极大的减少了标注代价以及模型迭代周期。Q：华为的预训练模型是如何结合不同行业知识，解决标注数据大的问题？张晓鹏：举一个我们在HDC Cloud上发布的国网电力智能巡检的例子，这就是非常典型的利用盘古CV大模型解决行业知识。在国网电力巡检模型开发的过程中，它有海量的数据，标注非常困难，我们做了什么呢？通过我们的视觉预训练算法，在海量的巡检数据上进行预训练，这个预训练是利用了无人机巡检的数十TB，上百万规模的数量，进行预训练，它的预训练可以看到我们非常多的数据，它的内在分布。我们的大模型，模型参数越大，也看了更多的数据，所以说它能够更好的建模无人机巡检过程中的图片的细微差异。利用我们的视觉预训练大模型，它能够提供更好的表征以后，因为它的缺陷和正常样本的表征能力更强，我们在标注代价上，基本上减少了80%以上，这一块整个在人力上是一个非常大的提升。除了减少标注，我们一个模型可以适配我们电力行业一百多种缺陷，从而让模型迭代周期大大减少，整个迭代效率大概提升了10倍，我们在每次迭代过程中反馈给人需要标注的整体的工作量就会越少，通过这两种模式，我们实现了在电力行业方面，利用我们视觉预训练模型，极大的提升了我们的开发效率。

4月25日,华为云CEO余承东在华为开发者大会 #HDC.Cloud 2021 期间重磅发布了华为云盘古系列大模型帮助千行百业解决 AI 模型难以泛化和复制的问题开启 AI 工业化开发新模式华为云盘古大模型基于华为云一站式AI开发平台ModelArts构建，包含了：华为云盘古NLP大模型：是业界首个2000亿参数中文预训练模型，预训练阶段学习了40TB中文文本数据，是最接近人类中文理解能力的AI大模型。华为云盘古CV大模型：是目前业界最大的视觉预训练模型，包含超过30亿参数对于盘古大模型，大家都充满了好奇～AI新入门：如何快速进入相关方向学习和研发？AI开发者：盘古大模型的易用性、使用成本、落地场景、端侧性能如何保证？ 华为云AI开发者社区挑选了一些HDC.Cloud现场开发者的热门问题专访盘古大模型的核心研发人员谢凌曦博士和张晓鹏博士进行答疑赶快戳开视频吧！关于华为云“盘古大模型”你想问的都在视频里！！获取更多 AI 相关数据、算法、模型等 AI 资产，请点击“了解更多”，AI Gallery等您！学AI，就上huaweicloud.ai如果还没过瘾,请添加微信号：RichardLLQ，回复“盘古”,加入盘古大模型微信群一起讨论

各位开发者~HDC专家坐堂直播互动活动来啦~观看以下直播，并在指定互动帖与专家交流互动，即可获得码豆以及精美礼品哦~还在等什么，快快点击下方链接参与吧~直播日期直播时间直播主题专家坐堂互动帖4.2514:00-16:00鹏城论剑，共话数据库前沿技术和趋势https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-123315-1-1.html4.2515:30-16:20云原生开发者须具备的1+N技能，开启第二曲线https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-123320-1-1.html4.2514:30-15:2020年安全研发积淀，剑指DevSecOps未来https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-123328-1-1.html4.2515:30-16:20标准物模型，构筑物联网方案的“积木式”交付体验https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-123333-1-1.html4.2619:00-20:30当Python遇见人工智能https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-123373-1-1.html4.2720:00-21:00华为云新手入门赋能专场 —华为云专家带你玩转网络存储https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-123375-1-1.html4.2919:30-20:30小改动大提升，软硬协同调优，发挥鲲鹏极致性能https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-123384-1-1.html

【奖项公布】最优互动奖1名：、23#考过IE励志当攻城狮幸运奖5%2#yizhangl15%6#顺延7#xiaobozhang199325%10#nukinsan35%14#多米诺的古牌45%18#雅思之路55%23#顺延24#东方雨65%27#羊羊羊yyy75%31#nananana85%35#7f95%39#holo.yh以上获奖信息公示至5月14日12:00,如有异议请与版主联系。【专家简介】李国军 鲲鹏布道师 【直播简介】     本场直播主要从系统性能优化的角度，分析了CPU/内存/磁盘和网卡的硬件和软件特点，并给出软件层面基于这些特点的优化措施和实际案例，帮助研发人员扩展鲲鹏性能优化思路。【直播时间】2021年4月29日19:30-20:30直播链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/kunpeng_live/202104291930.html 【互动方式】直播前您可以在本帖留下您感兴趣的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流，我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行抽奖。 【活动时间】4月29日—5月9日  【奖励说明】1.最优互动奖1名：评奖规则：由专家在所有参与本帖互动的开发者选出1名最优互动进行奖励奖品：智能床头灯1个 2.幸运奖评奖规则在活动结束后（截止5月9日），在本帖所有盖楼的用户中抽取获奖楼层，获奖楼层=总楼层*中奖百分比，中奖百分比为5%、15%、25%、35%、45%、55%、65%、75%、85%、95%。例如：活动结束后总楼层为500，500*5%=25，即第25楼获奖，其他获奖楼层同理可得。如出现小数点，则四舍五入，例如：活动结束后总楼层为530，530*5%=26.5，即第27楼获奖。无效楼层不参与中奖，做顺延处理，例如：抽取获奖楼层为第5楼，但5楼为无效楼层，即顺延至第6楼获奖，若依然为无效楼层，则继续顺延，以此类推，请勿连续刷楼超过5层或回复无关内容，否则视为无效。奖品：每人奖励6000码豆。 【注意事项】1、为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励【点击此处填写信息】。2、活动获奖信息填写时间截止2021年5月9日，如未填写视为弃奖。本次先发活动奖品将于2021年5月31日前统一发出，请您耐心等待。3、本次活动幸运奖将采用巨公摇号平台（https://www.jugong.wang/random-portal/）进行抽取，话题质量相关奖项将由华为云社区工作人员进行评选，如您对评奖方式有异议，请勿参加本次活动。4、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。5、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。 

【奖项公布】最优互动奖1名21#yizhangl幸运奖5%2#yizhangl15%7#sdasdf25%12#nukinsan35%17#CharlesE45%22#顺延23#ad12344555%26#顺延27#雅思之路65%31#东方雨75%36#qiaohua85%41#nananana95%46#holo.yh以上获奖信息公示至5月14日12:00,如有异议请与版主联系。【专家简介】魏老师 华为云Cloud Service讲师【直播简介】     本次直播特邀华为云大咖专家带你玩转网络、存储，专家亲自演示使用Python爬虫抓取图片和文字实验，分享网络、存储干货内容，训战结合，干货满满，参与直播更有优惠微认证、京东卡等你赢取，奖品丰厚，快来报名吧！【直播时间】2021年4月27日20:00-21:00直播链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/edu_live/202104272000.html  【互动方式】直播前您可以在本帖留下您感兴趣的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流，我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行抽奖。 【活动时间】4月27日—5月9日  【奖励说明】1.最优互动奖1名：评奖规则：由专家在所有参与本帖互动的开发者选出1名最优互动进行奖励奖品：智能床头灯1个 2.幸运奖评奖规则在活动结束后（截止5月9日），在本帖所有盖楼的用户中抽取获奖楼层，获奖楼层=总楼层*中奖百分比，中奖百分比为5%、15%、25%、35%、45%、55%、65%、75%、85%、95%。例如：活动结束后总楼层为500，500*5%=25，即第25楼获奖，其他获奖楼层同理可得。如出现小数点，则四舍五入，例如：活动结束后总楼层为530，530*5%=26.5，即第27楼获奖。无效楼层不参与中奖，做顺延处理，例如：抽取获奖楼层为第5楼，但5楼为无效楼层，即顺延至第6楼获奖，若依然为无效楼层，则继续顺延，以此类推，请勿连续刷楼超过5层或回复无关内容，否则视为无效。奖品：每人奖励6000码豆。 【注意事项】1、为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励【点击此处填写信息】。2、活动获奖信息填写时间截止2021年5月9日，如未填写视为弃奖。本次先发活动奖品将于2021年5月31日前统一发出，请您耐心等待。3、本次活动幸运奖将采用巨公摇号平台（https://www.jugong.wang/random-portal/）进行抽取，话题质量相关奖项将由华为云社区工作人员进行评选，如您对评奖方式有异议，请勿参加本次活动。4、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。5、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。