2019年6月18日,第六届全国商业IT服务转型巡回暨新技术新产品推介会(济南站)在济南龙都国际大酒店举行。活动由“中国电子商会商业信息化专委会”与《智慧零售与餐饮》联合举办,旨在推动零售以及餐饮业的智能化、数据化创新,为各地的零售以及餐饮业经营者提供有价值的整体解决方案。
杰和GDSM数字标牌管理系统,作为通过Intel认证并重点推广的“英特尔物联网行业整体解决方案”(Intel MRS)受邀参加活动,并作了题为《GDSM利用AI视讯技术加速零售业智慧升级》的主题演讲,同时还在现场展示了基于人工智能和电脑视觉技术的GDSM智能数字标牌。
在网络购物的冲击下,实体零售持续下滑,人们在面对线下消费时越来越注重自身的消费体验。这意味着零售商需要为进入实体店的顾客创造新的体验。AI可以通过个性化将其提升到一个新的水平。杰和GDSM是以AI和深度学习为动力的智慧数字标牌平台,可以对客户进行识别,并根据客户的面部特征检索其购买历史或者直接向他们推送有用的商品信息。GDSM可以通过两种方式来改进内容投送。
首先利用大数据升产品销量。例如在天气炎热的夏日冰镇饮料的销量会大幅攀升。深度学习通过采集分析终端情况,为此不同环境设置相应内容。例如在气温骤降的阴雨天,系统检测到天气数据适合饮用热饮,这时智慧数字标牌系统通过学习会自动撤下冷饮的促销广告,并将其更换为热饮促销广告。
其次是利用AI视觉技术“智造”个性化内容。如果一名女性购物者走进一家时装店,数字标牌系统可能会发现她穿着颜色亮丽的连衣裙。系统获取这些信息,然后检索店内亮色连衣裙的品类,然后将这些信息通过无处不在的数字标牌实时传达给购物者。不仅能让顾客看到个性化的信息,还能促进他们查看这些商品并进而带动更多销售。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。