让外卖小哥15分钟训练出AI模型的深思平台,如何让传统企业轻松拥抱AI?

简介: 令人意想不到的是,一位外卖小哥用名为深思的AI平台在15分钟内就训练出了一个准确率99%以上的AI模型。

人工智能一度被许多人认为是空中楼阁,因为在智能技术与实体经济结合与迭代过程中,算法、算力与数据都处在高高在上的位置,一般企业没有技术能力和成本去获取这些东西。但AI的第三次热潮让一切都有了可能,令人意想不到的是,一位外卖小哥用名为深思的AI平台在15分钟内就训练出了一个准确率99%以上的AI模型。

外卖小哥的15分钟AI极限挑战

年初,一位毫无AI背景的外卖小哥受邀参与智易深思平台的极限测试——在十五分钟内通过平台训练出一个超高准确率的AI模型。这位外卖小哥从来没有接触过AI,只是掌握电脑的基本操作技能。

TB15ZiBlQvoK1RjSZFwXXciCFXa.png

智易科技CEO李杰为美团外卖小哥演示深思平台训练AI模型

但经过工程师简单的演示后,外卖小哥在毫无提示的情况下15分钟内便训练出一个识别准确率99%以上的蘑菇分类模型,这15分钟还包含数据处理和模型训练的等待。

这是个什么样的概念?在同等条件下,如果让一个熟悉AI的高级程序员通过编程完成相同的任务大约需要耗费2~3个小时的时间。但外卖小哥作为一个完全不懂AI的新手,仅用了十分之一的时间就实现了目标。而这一极限挑战当中的关键便是智易科技打造的零门槛一站式AI研发与应用平台——深思。

零门槛、超易用AI平台的诞生

或许你会认为这款让外卖小哥也能轻松上手的一站式AI平台是某科技巨头公司的成果,但其实推出深思平台的智易科技2017年5月才在深圳成立,CEO李杰本科毕业于清华大学,后取得UVa计算机博士学位,在微软和谷歌总部工作多年,拥有丰富的云计算及AI项目研发经验。

被问到为何选择离开硅谷回国创业时,智易科技CEO李杰接受雷锋网采访时表示:“这其中有大环境的趋势和个人偶然性两方面的因素,我当时在谷歌主导的AI智能化数据中心项目让我深切体会到AI技术在提升效率方面所产生的巨大价值。同时,我也时刻都在关注国内AI领域的前沿动向,对国内市场环境在未来AI商业化方面的巨大潜力充满信心。再加上我很早就有回国的念头,在这些理想点的支持下我最终选择在去年回国创业。”

至于为何要打造这样一款零门槛的一站式AI平台,李杰表示对于大部分企业而言,招聘高级AI专家以及在研发时间上需要投入的成本太高,在瞬息万变的商业战场上需要出现一种新的模式。因此便想到将复杂的AI技术进行封装,搭建一个零门槛的AI平台,用AI赋能不同的行业。

TB1p69xlFzqK1RjSZSgXXcpAVXa.png

AI发展面临的挑战

当然,想要搭建一站式的AI平台需要将基础设施云计算、大数据分析、核心AI训练、分布式集群管理等自下而上都整合在一起。李杰发现自己的工作经历让他完全有能力做这件事,在做了整体的架构设计并对可行性进行了确认后,他补齐了产品理念和产品形态就开始了创业之旅。李杰强调:“不管是前端用户的体验、后台架构还是内部通信的框架、不同层次大数据云计算核心的相互打通,我认为最考验的是对技术和产品需求的共性抽象能力。值得欣慰的是我们团队有非常全面的能力配备,让我们在技术和产品上不仅具有高度的独创性,而且拥有极致的产品理念和形态。”

目前,智易科技的深思平台具备四大特性:超低应用门槛、高度自动化的工具链、多场景模型训练支持、超大规模的分布式系统管理能力。

TB19V5zlSzqK1RjSZFjXXblCFXa.png

智易深思平台的四大特性

超低的应用门槛:纯可视化的交互界面,用户通过所见即所得的操作方式,无须编写任何代码,即可完成全流程的AI研发与应用。

高度自动化的工具链:兼具数据整理分析、模型训练、模型自动调参(AutoML)、模型托管服务等全链路服务。

多场景模型训练支持:同时支持面向计算机视觉和结构化数据的模型训练。

超大规模的分布式系统管理:具有数千节点的集群管理能力,支持大规模分布式训练。

李杰认为,在过去几年AI的基础设施层面包括芯片、算法、计算框架等都有了显著的进展,为接下来快速推进AI去赋能各行各业的应用落地打下了良好的基础。然而,AI人才的短缺依然是制约这项颠覆性技术发展的长期和主要瓶颈。

因此,下一阶段需要出现能够显著降低技术门槛的AI工具,使得各行业能够在不依赖AI专家帮助的情况下就可以完成自身AI场景的开发和落地。一个零门槛的工具化平台必须完成极致的封装,不把复杂专业的参数暴露给小白用户。当然,为了应对客户的灵活性需求,深思平台同样支持适合AI专家使用的专业模式,由于深思平台已经内嵌了非常完整的技术配置,专业模式下AI专家可以自己选择合适的模型,以更高的效率和更少的资源消耗达成相同的目标。

AutoML加持,AI工具化让更多企业拥抱AI

深思平台通过极限挑战证明了它的超低门槛和易用性,但更实际的效果还需在不同商业场景中进行验证。雷锋网了解到,智易科技希望通过深思平台帮助零售、制造、金融、教育、医疗等各个行业简单便捷地进行AI应用的开发与部署,用更低的成本获取更大的商业价值。这其中,深思平台的AutoML将发挥非常关键的作用。

自谷歌在今年1月份发布了Cloud AutoML以来,AutoML在国际上受到了广泛关注,年初发布的AutoML Vision可以使任何人都能上传图片并让谷歌的系统自动为他们创建机器学习模型。Cloud AutoML旨在帮助开发人员,尤其是那些没有机器学习专业知识的企业,构建自定义图像识别模型。

令人意外的是,智易科技在谷歌发布Cloud AutoML前两周就宣布智易AI平台正式上线,这个平台整合了自动化机器学习技术,也就是谷歌提出的AutoML。李杰解释:“就目前而言,AI并不是什么高深莫测的黑科技,而是跟很多工程技术和理论一样,背后有一套成体系的框架和理论。既然这样,我们把AI的理论和技术体系进行完整的产品化封装与抽象,再借助一系列的软件整合与架构完善,就可以实现全自动化的AI应用开发,而无需依赖专业的AI技术人员。”

TB1fIGylMHqK1RjSZFgXXa7JXXa.png

智易深思平台模型训练的步骤

据了解,成立至今智易深思平台的AutoML已经帮助200+家企业轻松与AI结合。以电信行业为例,作为一个存量市场,电信运营商需要不断挖掘客户价值,因此每天许多客服在外呼中心打电话推销套餐,但转化率往往不高。此时,运营商使用脱敏的用户数据借助深思平台,经过多次迭代便可以得到最优模型,提升套餐销售转化率,实现精准营销。李杰透露,他们的一个合作伙伴通过10万个用户样本,经过2万次的AI模型算法筛选和迭代,最终实现推销准确率两倍的提升。同样,深思平台的精准营销的使用也可以用在金融产品、互联网产品的推销中,通过丰富的用户画像数据,为用户推荐更适合的产品。

在工业制造领域,通过智易深思平台,制造商能够零门槛地进行机器学习建模,自动分析生产过程中采集到的全部变量,实时监测生产关键变量的变化情况,利用AI技术定位异常参数,生成诊断报告并进行故障恢复,实现生产线故障监控、定位、修复三位一体,从而大大提升工厂预测性维护的效率及良品率。另据了解,苹果某关键硬件供应商曾使用智易深思平台对元器件进行计算机视觉识别检测,利用元器件的测试数据进行AI建模,节省了通过原有手工测试方法所耗费的人力时间,显著提升了良品率。

TB1H6CwlMHqK1RjSZFPXXcwapXa.png

智易深思平台的应用领域

因此,只要有明确的场景以及关键性的指标需求,借助深思平台都能用AI去提升效率和产生更大的价值。比如在零售领域借助AI实现销量预测和库存控制、金融领域用AI实现反欺诈、教育领域用数据决策结合AI实现因材施教、医疗领域通过AI智能导诊等等。

AI普惠时代正在到来

智易科技根据市场需求顺势而为推出的零门槛AI平台,是未来推动AI普及的基础。创业公司的灵活性使其能够比谷歌更早推出相似产品。李杰表示:“创业公司拥有更高的工作效率和执行力,我们的核心团队能用更少的时间达成更高的目标。而巨头往往从高战略层面向下做部署,层级流程会消耗不少时间。另外,谷歌的AutoML是前沿性的战略研发,它们希望打造的是突破技术边界和性能极限的产品,而我们作为初创公司更追求商用可行,因此我们想做的是用更少的资源达到类似的效果,这点在研发进度上也可以相对更快地实现。”

深思平台的可扩展性设计使其在未来还将增加对NLP、语音识别、机器翻译等更多场景的支持。另外,随着芯片算力的持续提升以及深思平台所需处理任务复杂度的提升,智易科技也会提供更强的计算能力,在用户大量数据不断训练以及算法的迭代下,AutoML的效率和准确率也会提升。李杰表示:“我们鼓励用户使用我们部署在公有云上的深思平台,但如果用户需要我们也可以支持私有化部署。”

AI普惠已经成为了业界的共识,无论是国外的科技巨头,还是国内的BAT,他们都已经陆续开始践行AI普惠。而想要实现AI普惠,最关键的不是拥有最强大的AI技术,而是做出标准化、模块化的产品,在用户需求、技术覆盖度方面做出平衡,让大部分人都能用上AI。

在采访开始之前,雷锋网(公众号:雷锋网)通过现场演示亲身体验到了深思平台的低门槛及易用性。在采访的过程中,也能够明显感受到李杰对深思平台的自信。智易科技坚定地要用超低门槛的AI工具推动AI的普及,即便需要五年甚至十年,他们都已经做好长线作战的准备,并将随着未来AI的发展应时而变。

目录
相关文章
|
2天前
|
人工智能 搜索推荐 开发者
Aurora:xAI 为 Grok AI 推出新的图像生成模型,xAI Premium 用户可无限制访问
Aurora是xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型,专注于生成高逼真度的图像,特别是在人物和风景图像方面。该模型支持文本到图像的生成,并能处理包括公共人物和版权形象在内的多种图像生成请求。Aurora的可用性因用户等级而异,免费用户每天能生成三张图像,而Premium用户则可享受无限制访问。
32 11
Aurora:xAI 为 Grok AI 推出新的图像生成模型,xAI Premium 用户可无限制访问
|
4天前
|
存储 人工智能 PyTorch
【AI系统】模型转换流程
本文详细介绍了AI模型在不同框架间的转换方法,包括直接转换和规范式转换两种方式。直接转换涉及从源框架直接生成目标框架的模型文件,而规范式转换则通过一个中间标准格式(如ONNX)作为桥梁,实现模型的跨框架迁移。文中还提供了具体的转换流程和技术细节,以及模型转换工具的概览,帮助用户解决训练环境与部署环境不匹配的问题。
17 5
【AI系统】模型转换流程
|
4天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】训练后量化与部署
本文详细介绍了训练后量化技术,涵盖动态和静态量化方法,旨在将模型权重和激活从浮点数转换为整数,以优化模型大小和推理速度。通过KL散度等校准方法和量化粒度控制,文章探讨了如何平衡模型精度与性能,同时提供了端侧量化推理部署的具体实现步骤和技术技巧。
22 1
【AI系统】训练后量化与部署
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 语音技术
Fugatto:英伟达推出的多功能AI音频生成模型
Fugatto是由英伟达推出的多功能AI音频生成模型,能够根据文本提示生成音频或视频,并修改现有音频文件。该模型基于增强型的Transformer模型,支持复杂的组合指令,具有强大的音频生成与转换能力,广泛应用于音乐创作、声音设计、语音合成等领域。
60 1
Fugatto:英伟达推出的多功能AI音频生成模型
|
19天前
|
人工智能 安全 JavaScript
Open Interpreter:AI 赋能终端!在终端中对话AI模型进行编程,通过运行代码来完成各种计算机操作任务
Open Interpreter 是一个让语言模型运行代码的强大工具,提供了一个类似 ChatGPT 的界面,支持多种编程语言和丰富的功能。
78 7
Open Interpreter:AI 赋能终端!在终端中对话AI模型进行编程,通过运行代码来完成各种计算机操作任务
|
28天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
企业内训|AI/大模型/智能体的测评/评估技术-某电信运营商互联网研发中心
本课程是TsingtaoAI专为某电信运营商的互联网研发中心的AI算法工程师设计,已于近日在广州对客户团队完成交付。课程聚焦AI算法工程师在AI、大模型和智能体的测评/评估技术中的关键能力建设,深入探讨如何基于当前先进的AI、大模型与智能体技术,构建符合实际场景需求的科学测评体系。课程内容涵盖大模型及智能体的基础理论、测评集构建、评分标准、自动化与人工测评方法,以及特定垂直场景下的测评实战等方面。
91 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI驱动的个性化学习平台构建###
【10月更文挑战第29天】 本文将深入探讨如何利用人工智能技术,特别是机器学习与大数据分析,构建一个能够提供高度个性化学习体验的在线平台。我们将分析当前在线教育的挑战,提出通过智能算法实现内容定制、学习路径优化及实时反馈机制的技术方案,以期为不同背景和需求的学习者创造更加高效、互动的学习环境。 ###
58 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
医疗行业的语音识别技术解析:AI多模态能力平台的应用与架构
AI多模态能力平台通过语音识别技术,实现实时转录医患对话,自动生成结构化数据,提高医疗效率。平台具备强大的环境降噪、语音分离及自然语言处理能力,支持与医院系统无缝集成,广泛应用于门诊记录、多学科会诊和急诊场景,显著提升工作效率和数据准确性。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】谷歌 TPU v2 训练芯片
2017年,谷歌推出TPU v2,专为神经网络训练设计,标志着从推理转向训练的重大转变。TPU v2引入多项创新,包括Vector Memory、Vector Unit、MXU及HBM内存,以应对训练中数据并行、计算复杂度高等挑战。其高效互联技术构建了TPU v2超级计算机,显著提升大规模模型训练的效率和性能。
27 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
【清华 AI 公开课】IJCAI理事长杨强:人工智能在企业的落地是一门大学问
雅达利(Atari)公司的联合创始人Ted 逝世。“雅达利”这个名字,是人工智能历史上一个不可忽视的关键词。
2854 0