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KZ-P3 KEYENCE 渠道优势 特价出售

供稿:厦门戎丰电气设备有限公司 2023/3/28 17:08:35

人气:6

  • 型号:KZ-P3

  • 数量:7

  • 制造商:厦门戎丰电气设备有限公司

  • 有效期:2024/3/28 0:00:00

描述:

基于单模态GPT-3的ChatGPT 「地震」余波未平,多模态GPT-4「海啸」又顷刻席卷朋友圈。

「这提醒我们,对人工智能的预测是非常困难的。」OpenAI CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2发布后讲过这样一句话。事实证明他是对的。基于符号主义的专家系统的衰落,让人们一度认为人工智能已走到尽头,2012年的深度学习又点燃了希望,如今它已统领AI领域。随着系统规模越来越大,训练时间和资金成本也在不断膨胀。就在大家担心向模型添加参数正达到边际效益递减时,GPT-3、GPT-4 相继昭告世人,更大规模、更加复杂的深度学习系统确实可以释放更为惊人的能力,而ChatGPT的诞生,更是让人看到了「颠覆性」的应用成果(假消息甚至称GPT4参数量100万亿)。

ChatGPT 的出现或许表明,在过去几年被逐渐认为到达产业化瓶颈的AI行业仍是一片最具创新性的沃土,蕴含着巨大的机会。而随着新生产力初显雏形,以工业制造为代表的行业或许将迎来更深入的AI变革,迎来属于产业的“ChatGPT时刻”,在这一过程中与技术趋势契合的科技企业也有望率先出圈。

迄今为止,主导 AI 领域的模型仍然是面向特定任务的。AI企业开发的模型在特定范围内有不错的表现,但工程师们发现其泛化能力不足以支持部署到更广泛场景。用业内人士的话说,已经训练了很多模型,但仍然需要茫茫多的模型。

这一瓶颈在高度碎片化工业制造领域几乎被 N 倍放大。因为工业制造中细分领域众多,各领域在生产流程、工艺、生产线配置、原材料及产品类型上均具有较大差异性。锂电池生产可分为十几道工序,工艺点数以千计,一条产线至少有2500个关键的质量控制点;液晶面板生产涉及上百道工序,生产过程中可能出现的面板缺陷种类多达120种;手机有几百种零件,涉及几百个供应商,每个零件可能有几十种缺陷要做检测。

现有的深度学习模型泛化程度低,即使在同一行业,模型的可复用比例也比较低。比如,如果要服务一家全球领先的手机品牌的整个智能产线,可能需要打造几十万个算法模型(不包括后续软硬件的迭代升级)。

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