understanding, text generation, vision understanding, audio understanding, tool use, role play, playing as AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 等； 想了解更多信息，欢迎访问： • 博客 • GitHub • Hugging Face • ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区，加入 Discord OOM 问题。这也是为什么您发现一个大型语言模型服务总是占用大量内存的原因。 1.11 SkyPilot 1.11.1 SkyPilot 是什么 SkyPilot 是一个可以在任何云上运行 LLM、AI 应用以及批量任务的框架，旨在实现最大程度的成本节省、最 高的 GPU 可用性以及受管理的执行过程。其特性包括： • 通过跨区域和跨云充分利用多个资源池，以获得最佳的 GPU 可用性。 • 把费用降到最低——SkyPilot

方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景：AI新零售是什么? • 用户需求：线下门店业绩如何提升？ • 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 • 短期目标：自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计：基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付：支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景：AI新零售是什么 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 新零售知识框架 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 数字经济基础设施 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 AI：贯穿新零售全流程 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 AR/VR：虚实结合的消费体验 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 传感器和IoT：提升门店消费体验 基于深度学习的检测/分类的AI流水线 货架商品检测 货架商品检测 Bottle（瓶装） Combination（组合装） 货架商品检测 Bottle（瓶装） Combination（组合装） Bbox: [12, 33, 45, 89] 货架商品识别 雪碧 可口可乐 七喜 货架商品识别 雪碧, 0.96 可口可乐, 0.89 七喜, 0.94 商品识别 AI 流水线 [[Bbox1]

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2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 1 周玉驰 贝壳找房 - 数据智能中心 - 策略算法部 AI选房中深度学习的实践及优化 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 3 扫一扫二维码图案，加我微信 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 4 目录  为什么要做AI选房  如何做AI选房  模型演变历程  实践应用  总结&思考 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 5 为什么做AI选房？ 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 6 贝壳找房发展&挑战 20万 9 AI选房本质上是TopN排序问题 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 10 AI选房 - 房源质量打分   好房定义 AI选房建模 Y = f (X)  Y：未来？天能否成交  X：最近？天房源产生的所有行为  样本：挂牌满？天的房源 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 11 AI选房建模

虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。 1 http://distill.pub 2 http://discuss.d2l.ai 2 目录 在实践中学习 许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris Bishop的优秀教科书 (Bishop, 2006) ，对每 个主题都教得很透彻，以至于要读到线性 , 2013) 是一本很好的统计学指南。 如果读者以前没有使用过Python语言，那么可以仔细阅读这个Python教程3。 论坛 与本书相关，我们已经启动了一个论坛，在discuss.d2l.ai4。当对本书的任何一节有疑问时，请在每一节的末 尾找到相关的讨论页链接。 致谢 感谢中英文草稿的数百位撰稿人。他们帮助改进了内容并提供了宝贵的反馈。感谢Anirudh Dagar和唐源将 部 dennismalmgren, adursun, Anirudh Dagar, liqingnz, 3 http://learnpython.org/ 4 https://discuss.d2l.ai/ 6 目录 Pedro Larroy, lgov, ati‐ozgur, Jun Wu, Matthias Blume, Lin Yuan, geogunow, Josh Gardner, Maximilian

未来都市 - 智慧城市与基于深度学习的 机器视觉 演讲者／陈宇恒 概要 • 我们是谁 • 智慧城市中机器视觉应用 • 我们是如何构建城市级AI+智慧城市系统 • 大规模深度学习实战系统的几点经验 l商汤科技联合创始人，架构师 lC++/Go/Rust/Ruby开发者 l多个开源项目贡献者 lNIPS国际会议论文作者 @chyh1990 2017.6 2016.3 2015 3 2016.3 2014.11 2013.12 2012.12 2016.8 Intel 153亿美元收购无人驾驶 技术公司 Mobileye DeepMind AlphaGo 围棋AI击 败李世石 Google 6.6亿美元收购深度学 习公司 DeepMind Facebook 建立人工智能实验室 并聘用 Yann LeCun 深度学习鼻祖 Hinton 赢得 ImageNet图像识别竞赛 平台公司 累计融资 全球最大 核心技术 全球领先 商业营收 市占率 行业第一 400余家 大型客户伙伴 共同发展 AI+金融 AI+智慧城市 AI+芯片 AI+无人驾驶 AI+智能手机 AI+医疗图像 AI+智慧城市：以智能安防场景为例 特征向量 AI+智慧城市 2015-2017 l单机、简易分布式人脸检测、跟踪、比对平台 l处理数十路到数百路监控摄像头数据 l千万级别深度学习特征检索

（Unsupervised pre-training） 不需要标注数据集，即大规 模自学阶段，在保证AI算力 充足的条件下，根据 attention机制进行自学 有监督微调 （Supervised fine-tunning) 微调，用来修正模型理解力。 即小规模指导过程，让AI在 小样本数据下进行调整 结合形成了一种使用无监督预训练和有监督微调相结合的语言理解任务的“半监督方法” 调整优化的目的是为了解决零 次 学 习 问 题 （ zero-shot ） （ 注 ： zero-shot问题，就是针对AI在面对 不认识的事物时，也能进行推理） • 多任务模型的特点：跟传统ML需要专 门的标注数据集不同（从而训练出专 业AI），多任务模型不采用专门AI手 段，而是在海量数据喂养训练的基础 上，适配任何任务形式。 ✓ 转向更通用的系统，使其可以执行许 多任务，最终无需为每个任务手动创 建和标记训练数据集。 ✓ 机器学习系统通过使用大型数据集、高容 量模型和监督学习的组合，在训练任务方 面表现出色，然而这些系统较为脆弱，对 数据分布和任务规范的轻微变化非常敏感， 因而使得AI表现更像狭义专家，并非通才。 GPT-2要 解决和优 化的问题 ◼ GPT-2（2019.2）在GPT-1的基础上进行诸多改进，实现执行任务多样性，开始学习在不需要明确监督的情 况下执行数量惊人的任务

AWS 上的 AI 应用 • Pinterest Lens • Netflix 推荐引擎 数千名员工致力于人工智能领域 发现& 搜索 执行 &物流 现有产品的增强 定义新的产品分类 将机器学习拓 展更广领域 Amazon 的人工智能应用 在Amazon 最初的人 工智能应用 (1995) AWS 可以帮助客户把人工智能应用于每个应 用程序的核心&业务之中吗? Amazon AI 构建于深度学习之上的智能服务 构建于深度学习之上的智能服务 Amazon AI: 新的深度学习服务 生活化的语音服务 Polly Lex 对话引擎 Rekognition 图像分析 深度学习框架 MXNet, TensorFlow, Theano, Caffe, Torch 为客户模型定制的 深度学习框架 人工智能 的托管的 API服务 Amazon AI: 新的深度学习服务 Polly Lex Rekognition 确定可以访问敏感区域 的员工 • 在历史和媒体的档案中 找到“名人” 应用案例：公共安全领域的智能应用 人工智能的时代已经到来 Amazon AI 服务 • 充分利用了 Amazon 内部在 AI / Ml领域的经验 • 全托管的API 服务，嵌入的AI服务提供了最大的 可访问性和简单性 • 完整的深度学习堆栈，包含了专业的平台、引擎 应用程序 Thank you! lianghong@amazon

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设计原则 TensorFlow - Infra of AI TensorFlow 2 设计原则 TensorFlow 2 简化概念 海纳百川 构建生态 TensorFlow 2 简化概念 1.0 2.0 TensorFlow 2 海纳百川 2.0 TensorFlow 2 构建生态 2.0 TensorFlow 生产级AI方案 TensorFlow 2 核心模块 TensorFlow TensorFlow 1.x 工作流 Full of abstract notions TensorFlow 2 工作流 Native Friendly to TensorFlow 生产级 AI 方案 TensorFlow 2 落地应用 TensorFlow 与移动互联网的结合 TensorFlow 与企业服务的结合 - 腾讯互娱 来源：《案例分享 | 腾讯互娱基于 CPU 环境的分布式 TensorFlow 在贝壳找房中的实践》 训练样本构建示意图 ������ �� TensorFlow 与企业服务的结合 – QQ 音乐 来源：《 案例分享 | QQ 音乐应用 TensorFlow 构建 AI 赋能的音乐曲库》 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程