一、可信AI為什么重要當前，可信人工智能（TrustworthyAI）的重要性遠超技術本身，它直接關系到人工智能能否安全、健康、可持續地融入人類社會，并真正為人類造福。其重要性可以從以下幾個核心維度來深入理解：1.建立社會信任：AI被廣泛接受的基石核心問題：如果公眾不信任AI，他們就會抵制它，無論其技術多么先進。不信任會扼殺創新和市場應用。為什么重要：a.用戶接納度：人們不會愿意使用一個他們認為是“黑箱”、有偏見或不...

知識圖譜可視化工具是一類專門用于將知識圖譜中的數據（實體、關系、屬性）以圖形化的、直觀易懂的方式呈現出來的軟件或平臺。您可以把它想象成知識圖譜的“地圖繪制器”和“交互式瀏覽器”。它把枯燥的結構化數據變成了一張充滿節點和連線的網狀圖，讓人們能夠一眼看清數據之間的關系和整體結構。知識圖譜本身是由“三元組”（頭實體關系尾實體）構成的大規模語義網絡，存儲在數據庫里（如Neo4j,NebulaGraph等）。直接查詢數據...

寒武紀股價封死20%漲停，市值沖破5200億；中芯國際單日暴漲14%，創十個月最佳紀錄；半導體板塊指數飆升7.31%，這一切，始于8月21日DeepSeek官微上那行短短的文字：“UE8M0FP8是為即將發布的下一代國產芯片設計”。資本市場用真金白銀為國產AI芯片的未來投票，這場狂歡的核心，正是DeepSeekV3.1模型與國產芯片的深度綁定。它用一次技術升級，撕開了國產算力長期被“卡脖子”的裂縫。DeepSeekV3.1最顛覆性的動作，是拋棄國際通用...

大模型訓練框架大模型訓練框架通常涵蓋以下關鍵內容：自動微分與計算圖優化支持梯度自動計算和高效的反向傳播，優化計算圖結構以提高訓練效率。分布式訓練策略提供數據并行、模型并行、流水線并行及混合并行等多種方式，允許在多GPU或多機環境下協同訓練大模型。內存與計算優化通過混合精度訓練、梯度累積、零冗余優化等技術，降低內存消耗并加速訓練過程。高效數據加載與預處理包含高性能的數據管道，支持大規模數據集的實時預...

當前，RAG已經成為業內公認的大模型知識庫關鍵技術路線最佳落地范式之一。RAG為生成式大模型與外部信息交互提供了良好的解決方案。RAG通常包括兩個階段：檢索上下文相關信息和使用檢索到的知識指導生成過程，其基本流程可以分為知識文本準備、文本切分轉換、向量數據存儲、問題理解及檢索、生成問題解答，如下圖所示：RAG概念最早由Facebook提出，但受限于當時語言模型的能力，并未引發更多的關注。在大模型性能取得巨大進展的...

我們已經了解了知識圖譜的基本概念，以及現在知識圖譜發展狀況，與前沿AI結合方向。現在就差真正實踐構建知識圖譜這臨門一腳，基本上就會對知識圖譜這一產品有更加清晰的認識。那么工欲善其事必先利其器，就像我們對編程語言的掌握程度，更高級的用法和熟練度能更進一步提高我們做出項目產品的質量，在本篇文章將從開發環境部署寫到初級知識圖譜搭建實踐，完成從無到有的知識圖譜構建過程。知識圖譜有自頂向下和自底向上兩種構...

目前，隨著智能信息服務應用的不斷發展，知識圖譜已被廣泛應用于智能搜索、智能問答、個性化推薦、情報分析、反欺詐等領域，它在技術領域的熱度也在逐年上升。從一開始的Google搜索，到現在的聊天機器人、大數據風控、證券投資、智能醫療、自適應教育、推薦系統，無一不跟知識圖譜相關。通過知識圖譜能夠將Web上的信息、數據以及鏈接關系聚集為知識，使信息資源更易于計算、理解以及評價，并且形成一套Web語義知識庫。知識圖譜...

自動駕駛AI訓練場景智能駕駛正在重塑交通格局，為人們帶來更舒適高效的駕駛體驗。當下，智能駕駛融合了先進的傳感技術、大數據和人工智能算法，為了確保車輛能夠在各種復雜環境中安全、高效地運行，智能駕駛AI訓練涉及大量的數據處理、算法開發和模型訓練。自動駕駛技術的發展離不開海量且高質量的數據集，而數據集的質量和一致性管理則是推進這一領域發展的關鍵。dgp（DatasetGovernancePolicy）項目正是為此而生，它為ToyotaR...

HDmap真值反投是指在自動駕駛開發過程中，利用高精地圖（HDmap）作為參考，將傳感器采集到的真實數據（如攝像頭圖像、激光雷達點云等）與地圖中的精確信息進行對比和校準，從而生成用于算法訓練和驗證的“真值”數據。這一過程通常在自動駕駛仿真和測試階段使用，目的是通過高精地圖提供的精確環境信息，來驗證和優化自動駕駛系統的感知、定位和決策模塊。核心概念解析HDMap（高精地圖）包含車道線、交通標志、路緣石等厘米級精...

在評估AI知識庫（尤其是RAG類型）時，確實面臨一些挑戰，因為其輸出的正確性和相關性難以像數據抽取或Text2SQL系統那樣直接通過標準答案來衡量。以下是一些推薦的評估指標和方法，可以幫助你更全面地評估RAG系統的性能：1.檢索質量評估召回率k（Recallk）：衡量檢索到的相關文檔占所有相關文檔的比例。精確率k（Precisionk）：衡量檢索到的前k個文檔中相關文檔的比例。平均倒數排名（MRR）：衡量第一個正確答案的倒數排名的平均...

所謂“端到端”，其實是來自深度學習中的概念，英文為“End—to—End（E2E）”，指通過一個AI模型，只要輸入原始數據就可以輸出最終結果。應用到自動駕駛領域，意味著只需要一個模型，就能把攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器收集到的感知信息，轉換成車輛方向盤的轉動角度、加速踏板的踩踏深度以及制動的力度等具體操作指令，讓汽車實現自動駕駛。“端到端自動駕駛”（EndtoEndAutonomousDriving）是指直接從原始傳感器輸...

在自動駕駛行業，多活數據中心（MultiActiveDataCenter）是確保高可用性、低延遲和數據安全的核心基礎設施。以下是關鍵應用策略和技術實現方案：一、自動駕駛對多活數據中心的核心需求業務連續性單數據中心故障時，RTO（恢復時間目標）<1分鐘，RPO（數據丟失量）0全球低延遲車輛決策數據同步延遲<50ms（如高精地圖更新、交通事件預警）數據合規滿足GDPR《汽車數據安全管理規定》的本地化存儲要求二、多活數據中心架構設計1.分層...

隨著人工智能技術的不斷發展，AI智能體確實正在從單純的“回答問題的工具”逐漸進化為能夠“解決問題的同事”。這種轉變不僅僅是技術的進步，更是人工智能在實際應用場景中角色的深刻轉變。??AI智能體（AIAgent）原始概念AIAgentLLM（大語言模型）+Planning（規劃）+Memory（記憶）+Tools（工具）??核心解讀（直觀對比版）傳統AI聊天機器人VSAI智能體員工想象你公司來了兩個"新員工"：??傳統AI聊天機器人（小王）客戶問："我的...

大模型自從去年底爆火出圈以后，很多人把大模型和知識圖譜進行比較，甚至大量業內人士認為在大模型的發展下，知識圖譜已經沒有存在的必要了。那么真實情況，或者未來更有可能的一種情況是什么樣的呢？相信經過一段時間的使用后，大家會發現大模型確實功能非常強大，能夠在諸多方面相比之前的方式，有了大幅的效率提升，但其仍然存在固有的問題難以解決，尤其是模型的幻覺在面臨事實準確性問題時，始終無法給出完美的正確答案。...

算力調度管理平臺是一種用于高效分配、管理和優化計算資源的系統，廣泛應用于云計算、高性能計算（HPC）、AI訓練、邊緣計算等場景。它通過智能調度算法、資源監控和自動化管理，提高計算效率、降低成本，并滿足不同業務需求。算力調度平臺通過統一的技術架構智能整合異構且碎片化的資源，其核心價值在于顯著提升資源利用率，降低用戶獲取算力的成本與門檻，并簡化管理與匹配流程，實現高效、經濟、便捷的算力服務供給。算力調度...

目前深度學習系統在語言智能方面已經有了非常大的進展,在語言理解、表達、邏輯推理等方面都有近似人類能力的表現。但是,目前最好的深度學習系統在現實世界任務（例如駕駛）中仍遠未達到人類相當的可靠性,這可能是因為人類和許多動物具備學習世界模型的能力，即世界如何運作的內部模型。YannLeCun提出的通用人工智能研究必須解決三個主要挑戰：機器如何通過觀察來學習代表世界、學習預測和學習采取行動？現實世界中的交互既昂貴...

在智能網聯汽車快速發展的今天，自動駕駛技術正經歷從實驗室走向商業化落地的關鍵階段。據麥肯錫預測，到2030年全球自動駕駛汽車市場規模將突破4000億美元。然而，隨著特斯拉、Waymo等企業多次曝出數據安全事件，行業面臨日益嚴峻的合規挑戰。本文將從技術架構、管理體系和產業生態三個維度，系統闡述自動駕駛數據安全合規的系統性解決方案，并提供可落地的實施路徑。一、自動駕駛數據安全的現狀與挑戰1.1多維數據風險圖譜數據...

隨著自動駕駛技術的不斷發展，數據閉環將在其中發揮越來越重要的作用。未來，數據閉環系統將更加高效、智能和低成本化，在自動駕駛領域，數據閉環正逐漸成為提升系統能力的核心要素。一、自動駕駛的三個階段1.第一階段：傳統方案中:感知、預測、PNC拆分，各自訓練各自優化，相互鏈接，但模型結構、輸入輸出、標注格式規范均不一樣，采用交付長尾數據，標注規范、模型結構、數據解析處理等問題由感知、PNC自行解決；2.第二階段：...

1.什么是大模型訓練？大模型訓練是指通過海量數據和龐大計算資源（如GPUTPU集群），訓練具有數十億至數萬億參數的深度學習模型（如GPT4、PaLM、LLaMA等）。其核心特點是：規模效應：參數量越大，模型表現通常越強（如涌現能力）。多模態支持：可處理文本、圖像、語音等多類型數據。通用性：通過預訓練學習廣泛知識，再通過微調適配具體任務。大模型的訓練過程可以分為三個主要階段：預訓練、微調和強化學習。以下是詳細的步驟：...

BEV（Bird'sEyeView）算法和城市NOA（NavigateonAutopilot）系統是智能駕駛領域的重要概念和技術。1.BEV算法（鳥瞰圖感知算法）（1）什么是BEV？BEV（Bird'sEyeView，鳥瞰圖）是一種將不同傳感器采集到的三維環境信息轉換到鳥瞰圖視角下的二維平面環境信息的算法，是一種自動駕駛環境感知方法，通過將多攝像頭、雷達等傳感器的數據統一映射到俯視的2D3D空間，形成車輛周圍環境的“上帝視角”表達。簡單來說，就是把車輛周圍復雜...