【AI】范式AI平台产品介绍 V3-20190916 - Copy
范式AI平台产品介绍
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高维度+实时实现极致业务效果
如何充分发挥数据的价值 高？维算法+海量特征=业务效 果提升
如何从“事后分析”变为“实时决策 实”时？AI推理=实时决策
2019 Lenovo Internal. All rights reserved.
4
从事后分析到实时决策
充分发挥数据的时效价值
硬实时 高
软实时
数据价值 低
2019 Lenovo Internal. All rights reserved.
效果评估由高到低依次为：
4Paradigm ML model：瑞宁知心专业 版模型
simple ML model：瑞宁知心简易筛查 模型
Framingham：Framingham心血管风 险评估
和【某大型三甲医院】合作，完成胰腺癌术 后生存分析模型：
5
银行业典型落地案例
精准营销（分期）
智能投顾（理财）
客户挽留
效果与收益分析：
第四范式机器学习模型对21%的可分 期交易发送短信即可覆盖91%的 分期手续费，显著提升手续费收益的
同时，节约营销成本
千元以下分期交易占比提升6倍，第四
范式机器学习模型能够准确覆盖低消费 交易的分期需求
2019 Lenovo Internal. All rights reserved.
品提升158%，节节高2号提高 149%，理财产品提升131%。
6
第四范式银行行业典型落地案例
智能催收
智能运营（OCR票据识别）
反欺诈
催收效率是CFC贷后催收的主要考核指标，统计 M1入催的业务在30天内催收回款情况。
4月仅对部分业务采用基于机器学习模型的差 异化催收策略，30日催收效率达到历史最高 92.8%。
aiforscience范式
AI for Science 范式（也称为科学计算范式）是一种将人工智能（AI）应用于科学研究和工程领域的计算框架。
这种范式旨在通过数据驱动和模型驱动的方法来解决科学问题，从而加速科学发现和技术创新。
AI for Science 范式的主要特点是：
1. 数据驱动：这种方法依赖于大量的数据来训练机器学习模型，从而发现数据中的模式和规律。
通过这种方式，AI 可以自动发现传统科学方法难以检测的模式和关系。
2. 模型驱动：AI for Science 范式不仅仅依赖于数据驱动的方法，它还利用高级模型来理解复杂系统的结构和行为。
这些模型可以使用传统的物理模型或基于数据的方法来描述系统，并通过机器学习技术进行优化和改进。
3. 自动化和智能化：AI for Science 范式使用自动化和智能化的方法来加速科学实验和数据分析。
这种方法可以自动进行实验设计、数据采集、数据处理和结果解释，从而大大提高科学研究的效率和准确性。
4. 跨学科合作：AI for Science 范式需要不同学科领域的专家合作，包括物理学、化学、生物学、材料科学、医学等。
这种跨学科合作可以促进不同领域之间的交流和知识共享，从而推动科学和技术的发展。
总之，AI for Science 范式是一种新兴的计算框架，旨在通过人工智能技术加速科学发现和技术创新。
通过数据驱动和模型驱动的方法，这种方法可以帮助科学家更好地理解复杂系统的行为，并开发出更加高效和准确的解决方案。
人工智能平台应用完整全套教学课件
系统、知识库系统到现在的机器学习、深度学习等高级阶段。
03
发展趋势
未来，人工智能平台将朝着更加智能化、开放化和可扩展化的方向发
展，同时将不断拓展应用领域，包括智能制造、智能家居、智慧金融
、智慧城市等。
02
人工智能平台的核心技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能平台的核心技术之一，通过分析大量数据并自动发现规律和 模式，从而进行预测和决策。
详细描述
在人工智能平台应用中，算法的准确性是 核心要素之一。为了提高算法的准确性， 需要对算法进行持续的优化和改进。这包 括但不限于改进模型结构、增加数据集、 调整参数等。通过不断优化算法，可以提 高平台应用的准确性和可靠性，从而更好 地满足用户需求。
升级硬件提升性能
总结词
通过升级硬件设备，提升人工智能平台的性能和响应速 度。
详细描述
计算机视觉是一种基于图像的技术，通过分析图像和视频等数据来实现视觉感知和图像处理。计算机 视觉技术包括目标检测、图像分类、图像分割等，可以应用于自动驾驶、智能安防、智能制造等领域 。
03
人工智能平台的应用场景
智能客服
总结词
智能客服是利用人工智能技术实现自动化 客户服务的新型机器人。它们能够自动应 答客户的咨询，解决常见问题，提高客户 满意度。
详细描述
人脸识别技术通过捕捉和提取人脸图像的特征信息，进 行比对和分析，实现身份识别和安全控制等功能。在金 融领域，人脸识别技术可用于远程开户、ATM机取款 等场景，提高金融安全和便捷性。在教育领域，人脸识 别技术可用于课堂点名、考试监考等场景，提高教育管 理的效率和准确性。此外，人脸识别技术还可用于安防 监控、门禁系统等场景，提高公共安全和社会管理效率 。
第四范式平台的机器学习模型训练教程
第四范式平台的机器学习模型训练教程随着人工智能的快速发展，机器学习作为其中的重要分支，正逐渐应用到各个领域。
而第四范式平台作为一家专注于人工智能技术的创新型企业，提供了一套完整的机器学习模型训练教程，帮助用户快速上手并实现自己的模型训练目标。
一、平台简介第四范式平台是一款基于云计算和大数据技术的机器学习平台，旨在为用户提供高效、便捷的机器学习模型训练服务。
该平台拥有丰富的数据集和强大的算法库，用户可以根据自己的需求选择适合的数据集和算法进行模型训练。
二、数据准备在进行机器学习模型训练之前，首先需要准备好训练所需的数据。
第四范式平台支持用户上传自己的数据集，也提供了一些常用的公开数据集供用户选择。
用户可以根据实际需求，选择合适的数据集进行训练。
三、算法选择在数据准备完成后，接下来需要选择合适的算法进行模型训练。
第四范式平台提供了多种常用的机器学习算法，包括决策树、支持向量机、神经网络等。
用户可以根据自己的需求和数据特点选择合适的算法，进行模型训练。
四、模型训练在数据和算法选择完成后，可以开始进行模型训练了。
第四范式平台提供了一套完整的模型训练流程，用户只需要按照平台提供的指导，选择相应的参数和配置，即可开始进行模型训练。
平台还提供了实时的训练进度监控和结果展示，方便用户实时了解训练情况。
五、模型评估模型训练完成后，需要对训练得到的模型进行评估。
第四范式平台提供了多种评估指标和可视化工具，用户可以通过这些工具对模型的性能进行评估和分析。
根据评估结果，用户可以进一步优化模型，提高模型的准确性和泛化能力。
六、模型应用模型训练和评估完成后，用户可以将训练得到的模型应用到实际场景中。
第四范式平台支持将模型导出为可执行文件或API接口，用户可以根据自己的需求选择合适的方式进行模型应用。
平台还提供了一些示例代码和应用案例，方便用户参考和借鉴。
七、模型迭代机器学习模型的训练和应用是一个不断迭代的过程。
第四范式平台提供了模型管理和版本控制功能，用户可以方便地管理和追踪自己的模型。
ai agent react范式
ai agent react范式人工智能代理的反应范式人工智能（AI）代理是指能够感知其环境并采取行动以实现特定目标的自治系统。
反应范式是人工智能代理设计中的一种常见方法，它强调代理根据当前感知立即做出反应的能力。
感知-动作循环反应范式的核心是感知-动作循环。
在这个循环中，代理从环境中获取感官数据，处理数据以确定其当前状态，然后选择并执行一个动作以改变其状态。
这个循环不断重复，使代理能够根据不断变化的环境做出动态反应。
反应功能反应式代理的行为由称为反应函数的函数决定，该函数将当前感知作为输入，并输出一个行动。
反应函数可以简单到仅仅选择当前最有利可图的动作，也可以复杂到考虑过去感知和预测未来结果。
限制和优势反应范式具有几个优点和缺点：优点：反应迅速：反应式代理可以立即对环境变化做出反应，使其适用于需要快速决策的任务。
实现简单：实现反应式代理通常比较简单，因为它们不需要复杂的规划或模型。
低存储要求：反应式代理不需要存储过去感知或计划未来的状态，这减少了它们的存储要求。
缺点：缺乏计划：反应式代理不能计划未来，这可能会导致它们陷入局部最优或做出不佳决策。
对未知环境不适应：反应式代理在遇到未知环境时可能表现不佳，因为它们无法预测未来结果。
无法处理复杂目标：反应式代理通常仅能处理简单的目标，因为它们无法考虑长期影响。
示例反应范式的一个常见示例是贪婪算法。
贪婪算法总是选择当前最有利可图的动作，而不考虑未来的影响。
虽然贪婪算法可以快速找到局部最优，但它们可能不会找到全局最优。
结论反应范式是一种适用于需要快速决策、简单实现和低存储需求的任务的人工智能代理设计方法。
然而，反应式代理在处理复杂目标、未知环境和需要长期规划的任务方面存在局限性。
因此，在为特定任务选择代理范式时，了解反应范式的优点和缺点至关重要。
AIStation 人工智能平台用户指南说明书
Artificial intelligence development platformRelease AI computing power, accelerate intelligent evolutionAI&HPCAIStation -Artificial Intelligence PlatformUser DataUtilizationTraining40%→80%2 days →4 hrs.Telecom FinanceMedicalManuf.Trans.Internet Development & TrainingDeployment & InferenceDeployment2 days →5 minDataModelServingLaptopMobileIndustryRobotIoTPyTorch Caffe MxNetPaddlePaddle TensorFlow ImportPre-processing accelerationTraining Visualization Hyper-para. tuningOn-demandAuto sched.OptimizationJupyter WebShell PipelineData mgnt computing resources Dev. ToolsModelTensorFlow ServingTensorRT Inference Server PyTorch Inference ServerServingDeployingDev. Tools PipelineData processing RecommendationsystemCV NLPScenarioOn-demand Auto sched.Optimization"Efficiency" has become a bottleneck restricting the development of enterprise AI businesspycharmjupyterVstudiosublime70%50%70%Data security issuesInefficient collaborative developmentLack of centralized data management Low resource utilizationInconvenient for large-scale trainingDecentralized Resource Management Lack of synergy in R&D, slow business responseR&D lacks a unified processAIStation –Artificial intelligence development platformTensorflow Pytorch Paddle Caffe MXNetAIStation Integrated development platformModel DevelopmentBuild environment Model Debugging Model OptimizationModel Deployment Model Loading Service DeploymentAPI ServiceModel Training Task Queuing Distributed Training Visual AnalysisAI computing resourcesTraining samplesApplication stackCPU GPUNFS BeeGFS HDFSComputing Resource Pooling User Quota management Utilizing GPU usagePool schedulingData accelerationAutomated DDP trainingSSDResource poolData pooldata1data2data3node1node2node3data4data5Dataset managementData pre-loading Cached data managementSolving data IO bottleneck Accelerating large scale dataset transferring and model trainingLow threshold for DDP training Helping developers drive massive computing power to iteratively trainmodelsbatch2batch1batch0Data loadingbatch3BeeGFSwork2GPU serverworker1GPUserverworker0GPUserverwork3GPU ServerAIStation TensorFlowCustomized MPI operatorsHighlighted featuresSSDSSDGPU GPU GPU GPU GPUGPUGPUGPUGPU Cards MIG instancesResource PoolingUser QuotaUser QuotaA I St a t i o n d e ve l o p m e n t P l a t f o r m A rc h i te c t u reP100V100V100sA100A30… …Ethernet ClusterInfiniband ClusterRoCE ClusterStorageNFS 、BeeGFS 、Lustre 、HDFS 、Object StorageLinux OSNVIDIA driver package: GPU, Mallanox NIC, etcOperating SystemHardware ClusterNVIDIAGPU seriesMonitoringSchedulingGPU PluginOperatorKubernetes + dockerNetwork PluginSRIOV PluginMultus CNIData prep.Algorithm prototype TrainingTestResource Enginedata mgmtJupyterimage mgmtwebshell/ssh multi-instance visualizationquota mgmtresource mgmt deployment job workflowmgmt job lifecycleproject mgmtalgorithm mgmtmodel mgmt Report HAMulti-tenant System settingBusiness ManagementAuthenticationAPIsAI Application Development3rd or user-defined system integrationDeployment ModeComputing Nodes Storage ：SSD 2T-10TGPU ：8*V100Management network Ethernet @ 1/10Gbps IPMIEthernet @ 1GbpsManagement Node Storage size ：4T-100TCluster Size （10-80persons ）ManagerDeployment Mode （Larger Scale+HA ）Storage 100T-200TManagement network Ethernet @ 1/10Gbps IPMIEthernet @ 1Gbps Management Node 1*Main ，2*BackupCluster Size （10-80persons ）Computing NodesSSD 2T-10T 8*V100Computing NodesSSD 2T-10T 8*V100Manager...I00G EDR infiniband EDR@100GpsOne-stop service full-cycle management,Easy use for distributed trainingHelping developers drive massive computing powerto iteratively train modelsOne-stop AI Dev. platformAI framework AI ops tools GPU driver & Cuda GPUStandard interface for AI Chips Multiply AI Chips supportedHeterogeneousComprehensive resource using statisticsData security and access control Automatic faulty analysis and solutionsIntelligent maintenance & securityHighlighted featuresAIStationStandard and unifiedManagementPollingSchedulingCPU GPU FPGAASICA100A30A40V100MLU270MLU390Cloud AIC 100•Personal data isolation•Collaborative sharing of public data •Unified data set managementC e n t r a l i z e d d a t a m a n a g e m e n tf a c i l i t a t e c o l l a b o r a t i v e d e v e l o p m e n t •Dataset preloading •Data Affinity Scheduling•Local cache management strategyD a t a c a c h e a c c e l e r a t i o ne f f e c t i v e l y s o l v e I /O b o t t l e n e c k s AIStation –Data Synergy Acceleration•Data access control•Data security sandbox, anti-download •Multiple copies ensure secure data backupS e c u r i t y p o l i c yUser DataTraining SamplesSharing Data（NFS 、HDFS 、BeeGFS 、Cloud Storage ）D a t a M a n a g e m e n t ：M u l t i -s t o r a g e Sy s t e m•Support “main -node ”storage using mode ；•Unified access and data usage for NFS 、BeeGFS 、HDFS 、Lustre through UI;•Built-in NFS storage supports small file merger and transfer, optimizing the cache efficiency of massive small filesAIStationComputing PoolStorage extension （storage interface 、data exchange ）Data accelerationMain storageSSD+BeeGFSNode Storage（NFS ）Node Storage（HDFS ）Node Storage（Lustre ）Data exchangeGPU PoolAIStationUser01UserNcaffeTensorflowmxnetpytorchGPUGPU GPU GPU GPUGPUGPUGPUGPU GPU GPU GPU GPUGPUGPUGPUGPU GPU GPU GPU GPUGPUGPUGPUGPU GPU GPU GPU GPUGPUGPUGPUAIStation –Resource SchedulingR e s o u r c e a l l o c a t i o n m a n a g e m e n tUser GPU resource quota limit User storage quota limitResource partition: target users, resource usageF l e x i b l e r e s o u r c e s c h e d u l i n g•Network topology affinity scheduling •PCIE affinity scheduling•Device type affinity scheduling •GPU fine-grained distributionD y n a m i c s c h e d u l i n g•Allocate computing resources on demand •Automatically released when task completedG P U M a n a g e m e n t ：F i n e g r a n u l a r i t y G P U u s i n guser1user2user3user4user2481632123456GPU mem （G ）Time （H ）user1user2IdleIdle481632123456GPU mem （G ）Time （H ）GPU sharing scheduling policy based on CUDA to realize single-card GPU resource reuse and greatly improve computing resource utilization.Elastic sharing:Resources are allocated based on the number of tasks to be multiplexed.A single card supports a maximum of 64tasks to be multiplexed.Strict sharing:the GPU memory is isolated and allocated in any granularity (minimum:1GB).and resources are isolated based on thegraphics memory ；Flexible and convenient:user application to achieve "zero intrusion",easy application code migration ；S c h e d u l i n g w i t h M I G8 * A100 GPUsN V I D I A A100M I G s u p p o r t i n gUtilizing GPU usage• A single A100 GPU achieves up to 7x instance partitioning and up to56x performance on 8*A100 GPUs in Inspur NF5488A5;•Allocates appropriate computing power resources to tasks withdifferent load requirements.•Automatic MIG resource pool management, on-demand application,release after use;Convenient operation and maintenance•Set different sizes of pre-configured MIG instance templates.•Standard configuration UI for IT and DevOps team.•Simplify NVIDIA A100 utilization and resource management;56 *MIG instancesRe s o u rc e m a n a g e m e n t ：N U M A ba s e d s c h e d u l i n gKubeletResource management PluginInspur-DevicePluginGPUGPU topo scoreGPU resource updateGPU allocatingAIStation SchedulerGPU allocationAutomatically detects the topology of compute nodes and preferentially allocates CPU and GPU resources in the same NUMA group to a container to make full use of the communication bandwidth in the groupAIStation –Integrated AI training frameworkPrivate image library PublicimagelibraryinspurAIimagelibraryAI DevelopmentFrameworkAI Developmentcomponents and toolsGPU Driver anddevelopment libraryGPU computingresources◆Te n s o r f l o w,P y t o r c h,P a d d l e,C a f f e,M X N e t◆B u i l d a p r i v a t e w a r e h o u s e t o m a n a g et h e A I a p p l i c a t i o n s t a c k◆S u p p o r t i m a g e c r e a t i o n a n d e x t e r n a li m p o r t◆S u p p o r t o p e n s o u r c e r e p o s i t o r i e s s u c ha s N G C a n d D o c k e r H u b◆B u i l t-i n m a i n s t r e a m d e v e l o p m e n t t o o l sa n d s u p p o r t d o c k i n g w i t h l o c a l I D E•Built-in Jupyter and Shell tools •Support docking with local IDE •Support command line operationQuickly enterdevelopment mode•Allocate computing resources on demand•Quick creation through the interface•Rapid Copy Development EnvironmentRapid build Model Development Environment•Life cycle management •Real-time monitoring of resource performance•One-click submission of training tasksCentralized management of development environmentQuickly build development environment, focus on model developmentD e ve l o p m e n t P l a t f o r mJupyterWebShell本地IDEDevelopment PlatformDev. Platform StatusDevelopment environment instancemonitoring The development environment saves the imageS e c o n d l e v e l b u i l d•On –demand GPU ；•T ensorflow/MXNet/Pytorch/Caffe ；•Single-GPU, multi-GPU, distributed training ；•Flexible adjustment of resources on demand decouples the binding of runtime environment and computing power ；I n t e r a c t i v e m o d e l i n g •Jupyter / WebShell / IDE V i s u a l i z a t i o nT ensorBoard / Visdom / NetscopeF u l l c y c l e m a n a g e m e n t S t a t u smonitoring/Performance monitoring/Port password memoryImage save/copy expansion/start/delete etcVisualizationTensorboardVisdom NetscopeEnhanced affinity scheduling, optimized distributed scheduling strategy, multi-GPU training acceleration ratio can reach more than 90%.Optimized most of the code based on open source;Fixed a bug where workers and launchers could not start at the same time;Task status is more detailed.•Supports distributed training for mainstream frameworks•Provides one-page submission and command line submission of training tasks.M u l t i p l e w a y s t o s u p p o r t d i s t r i b u t e dQ u i c k s t a r t d i s t r i b u t i o nI m p r o v e c o m p u t i n g p e r f o r m a n c eDistributed task scheduling to speed up model trainingAIStation –Training ManagementAIStation –Resource MonitoringO v e r a l l M o n i t o r i n g•Usage status of cluster resources such as GPU, CPU, and storage •Computing node health and performance•User task status and resource usageR e s o u r c e U s a g e St a t i s t i c s•Cluster-level resource usage statistics•Cluster-level task scale statistics•User-level resource usage statistics•User-level task scale statisticsS y s t e m A l a r m•hardware malfunction•System health status•Computing resource utilizationM u l t i -te n a n t M a n a g e m e n tAIStationUserUser2User group1User group2Kubernetes Namespace1Namespace2Cluster resource ☐Supports an administrator -Tenant administrator -Common User organization structure. Tenant administrators can conveniently manage user members and services in user groups, while platformadministrators can restrict access to and use of resources and data in user groups.☐User authentication: LDAP as user authentication system, supporting third-party LDAP/NIS systems.☐Resource quotas control for users and user groups using K8S namespace.☐User operations: Users can be added, logged out, removed, and reset passwords in batches. Users can be enabled or disabled to download data and schedule urgent tasks.I n t e l l i g e n t p l a t f o r m o p e r a t i o n a n d m a i n t e n a n c eIntelligent diagnosis and recovery tool•Based on the existing cluster monitoring, alarm and statistics functions, the operation monitoring component is removed to support independent deployment and use;•Health monitoring: Obtain the status and list display (monitoring information and abnormal events display) of components (micro-services and NFS).•Abnormal repair: Based on the operation and maintenance experience of AIStation, automatic or manual repair of the sorted events such as interface timeout and service abnormalities (microservice restart and NFS remount);Intelligent fault toleranceSupports active and standby management node health monitoring, HA status monitoring, and smooth switchover between active and standby management nodes without affecting services. Monitors alarms forabnormal computenode resource usage toensure the smoothrunning of computenodes.In the event of a systemfailure, the training taskautomatically startssmooth migrationwithin 30 secondsMonitor the status ofkey services andabnormal warning toensure the smoothoperation of user coreservices.M a n a g e m e n t n o d e h i g h l y a v a i l a b l e C o m p u t i n g n o d eF a u l t t o l e r a n c eC r i t i c a l s e r v i c e sf a u l t t o l e r a n tTr a i n i n g m i s s i o nf a u l t t o l e r a n c eN o r t h b o u n d i n t e r f a c e•Secure, flexible, extensible northbound interface based on REST APIs.AIStationQuery URL Status Usages Performance status logs performance resultsReturn URL resource framework scripts dataset environment Login info performance resource framework dataset Return URL Query URL Query URL Return URL monitordeveloping training Computing resourcesDatasets Applications Caffe TensorFlow Pytorch Keras MXNet theanodata1data2data3data4data5AIStation product featuresFull AI business process support Integrated cluster management Efficient computing resource scheduling Data caching strategy reliable security mechanismsUse Case ：Automatic driveSolutions:•Increasing computing cluster resource utilization by 30% with efficient scheduler.•One-stop service full-cycle management,streamlined deployments.•Computing support, data management.Background ：•Widely serving the commercial vehicle and passenger vehiclefront loading market. •The company provides ADAS and ADS system products andsolutions, as well as high-performance intelligent visualperception system products required for intelligent driving.U s e C a s e ：c o m m u n i c a t i o n s te c h n o l o g y c o m pa n y•Quick deployment and distributed •GPU pooling •Huge files reading and training optimizationBackground•HD video conference and mobile conference are provided,and voice recognition and visual processing are the main scenarios.•Increased scale of sample data,distributed training deployment and management,a unified AI development platform is required to support the rapid development of service.ProblemsSolutions •Increasing size of dataset (~1.5T), distributed training;•GPU resource allocating automatically ；•Efficient and optimized management for the huge set of small files ；Use Case: Build One-Stop AI Workflow for Largest Excavator Manufacturer Revenue 15.7B$ExcavatorsPer Year 100,000+Factories 30+AIStation built one-stop AI workflow to connect cloud, edge,and localclusters; support 75 production systems.API Calls Per day 25 M QoS 0missper 10M calls Model Dev Cycle 2 weeks -> 3days Use AI to automate 90% production lines, double production capacity.SANY HEAVY INDUSTRY CO., LTDSANY CloudAIStationModel Dev &Training Inference ServiceSensor Data Data Download Realtime work condition analysis Inference API invoke Training Cluster Inference ClusterTraining Jobs InferenceServices200 * 5280M5 800 * T4, inference; 40* 5468M5 320 * V100, training。
企业级ai虚拟数字人白皮书
企业级ai虚拟数字人白皮书
一、简介
AI虚拟数字人(IVAS)是一种专为企业客户提供人工智能技术服务的
平台，它通过专用的算法和大数据分析在云端处理企业客户的数据。
IVAS
不仅提供企业数据收集、清洗、存储等服务，还能帮助企业构建和推广自
己的全渠道、多场景的数字营销体系，并能够提供个性化客户体验和精准
营销服务。
二、核心功能
1、数据收集：IVAS支持的数据源有ERP、CRM、OA、外部外部抓取，
大数据分析、商业智能等。
可以自动收集和整理各种类型的数据，包括客
户资源数据、销售活动数据、商品采购数据、财务数据、仓库物流数据等。
2、数据清洗：IVAS拥有先进的数据清洗技术，可以有效除去数据中
的脏数据，将不规则、缺失或重复的数据转换为可以处理的形式，从而更
好地支持数据分析、挖掘和报表制作等工作。
3、数据存储：IVAS可以将收集的和清洗的数据安全地保存到云端或
本地存储介质中，以确保数据安全性，方便企业后续的各种数据分析和工作。
4、数字营销体系构建：IVAS可以为企业提供完整的数字营销技术，
帮助企业构建和推广自己的数字营销体系，从而获取更多的客户。
5、个性化客户体验：IVAS可以提供个性化客户体验。
ai原生 研发范式
ai原生研发范式AI原生研发范式是指以人工智能为核心的研发模式，以模拟人类智能为目标。
在AI原生研发范式下，研究人员从人类的思维方式和决策过程出发，通过机器学习、深度学习等技术手段，使机器能够模仿人类的思考和决策过程，以实现人工智能的发展和应用。
在AI原生研发范式下，研究人员使用大量的数据作为训练样本，通过机器学习算法对这些数据进行分析和学习，从而使机器能够自动理解和识别不同的模式和规律。
通过不断的学习和优化，机器不仅可以自动完成各种复杂的任务，还可以提供准确的判断和决策。
AI 原生研发范式的核心是提高机器的智能水平，使其能够模仿人类的思考和决策过程，实现真正的人工智能。
AI原生研发范式的应用范围非常广泛。
在医疗领域，机器可以通过分析医学影像数据，自动诊断疾病和指导治疗。
在金融领域，机器可以通过分析大量的金融数据，预测市场走势和风险，并提供投资建议。
在交通领域，机器可以通过分析交通数据，优化交通流量和路线规划，提高交通效率和安全性。
在教育领域，机器可以通过分析学生的学习行为和反馈数据，个性化地提供学习资源和教学方法。
在智能家居领域，机器可以通过分析家庭成员的习惯和需求，自动控制家居设备和提供智能化的生活服务。
这些应用都是AI原生研发范式的具体体现，通过模拟人类的思考和决策过程，使机器能够实现智能化的应用。
AI原生研发范式的发展离不开人类的智慧和努力。
研究人员在AI 原生研发范式下，不断探索和创新，提出新的算法和模型，使机器的智能水平不断提高。
同时，AI原生研发范式的发展也需要人类的智慧和创造力，人类可以通过与机器的合作和互动，共同推动人工智能的发展和应用。
AI原生研发范式的目标是实现人工智能的发展和应用，使机器能够模仿人类的思考和决策过程，提供更加准确和智能的服务。
只有不断创新和探索，才能实现人工智能的真正发展和应用。
ai 利用范式
ai 利用范式
AI可以应用的范式很多，包括但不限于以下几种：
1. 安全数据的加工中AI的应用：例如自动或者半自动产生安全情报、规则或者签名，减少安全专家的分析工作量，提高工作效率。
2. 有监督学习的安全AI检测：通过对海量黑白样本的学习，建立分类模型，识别威胁的真实性。
3. 无监督模式：很好的未知威胁检测方式。
4. 无监督学习在数据压缩中的应用：网络被训练成产生与输入向量相同的输出（从无监督数据人为地创建监督任务）。
训练完成后，将编码器和解码器分开，用于压缩或编码数据的接收端，以极小的形式传输信息，而又几乎不丢失数据。
5. 无监督学习在聚类中的应用：通过一些聚类或流形学习（manifold learning）方法，可以为文本集生成聚类标签，然后用它们作为标签（如果聚类做得好的话）。
在对每个类进行解释之后（例如，类 A 表示对产品的抱怨，类 B 表示积极的反馈，等等），可以使用像BERT 这样的深层NLP 架构将新文本分类到这些类中，所有这些都是使用了完全未标记的数据，并将人的参与降至最低。
第四范式 产品手册
第四范式：让数据更有价值
在当今数字化的时代，数据已经成为了企业运营的核心。
如何让这些数据更有价值，成为了每个企业都需要解决的问题。
第四范式，作为一家专注于数据智能的企业，为此提供了一系列的解决方案。
第四范式提供了一套完整的数据处理流程，从数据采集、清洗、存储到分析和可视化，都能够一站式完成。
而且，这套流程还能够自动化，大大提高了数据处理的效率和准确性。
这对于那些需要处理大量数据的企业来说，无疑是一个非常有价值的解决方案。
第四范式还提供了一套基于人工智能的数据分析工具。
这些工具能够自动发现数据中的规律和趋势，并且能够根据这些规律和趋势提出相应的建议。
这对于那些需要快速了解数据背后的含义和趋势的企业来说，也是一个非常有价值的解决方案。
第四范式还提供了一套数据共享平台。
这个平台能够让不同的企业之间共享数据，从而让数据更加流通和有价值。
这对于那些需要更多数据来支持自己业务的企业来说，也是一个非常有价值的解决方案。
第四范式通过提供一系列的数据智能解决方案，让数据更加有价值。
如果你是一家需要处理大量数据的企业，或者是一家需要快速了解数据背后含义的企业，或者是一家需要更多数据来支持自己业务的企业，那么第四范式无疑是一个非常值得考虑的合作伙伴。
多模态大模型新一代人工智能技术范式
多模态大模型新一代人工智能技术范式1. 什么是多模态大模型？大家好，今天我们聊聊一个新鲜事儿——多模态大模型。
听到这个词儿，可能有人会皱眉：“这是什么鬼？”别急，我来给你们捋一捋。
简单来说，多模态大模型就是一种能同时处理多种类型数据的智能系统。
比如，它能看图、听声音，还能读文字。
想象一下，像是一个全能的助手，既能给你讲笑话，也能帮你做饭的那种。
多模态模型就像是一个聚宝盆，把各种信息统统装在一起，让机器更聪明，更懂你。
1.1 多模态的特点说到这儿，咱们得聊聊多模态的几个特点。
首先，它的“多”字就很关键。
咱们平时获取信息时，往往不是单一的形式。
你在吃饭的时候，看着菜单，听着音乐，周围还传来人们的谈笑声。
这种复杂的信息流让人很容易就抓住重点，而机器也希望能像我们一样，做到这一点。
所以，多模态技术的一个大优势就是它能综合分析不同来源的数据，从而做出更合理的判断。
1.2 实际应用场景再来看看它的实际应用场景。
多模态技术在医疗、教育、娱乐等领域的潜力可是让人眼前一亮。
比如在医疗领域，医生可以通过图像、病历和检测数据，全面了解患者的状况，做出更精准的诊断。
而在教育方面，学生可以通过视频、课件和互动游戏，提升学习的趣味性和效率。
想想看，以后上课不再是死记硬背，而是像玩游戏一样，学得轻松又开心，这岂不是太美好了？2. 多模态的优势好啦，讲了那么多，咱们再聊聊多模态的优势。
首先，最明显的就是它能提高信息处理的效率。
传统模型处理单一数据时，可能要花不少时间，而多模态模型可以同时分析多种信息，像是一位超级快递员，包裹一到，立马就能送到你手上。
这样一来，用户的体验自然提升，不得不说，简直是一种科技的福音。
2.1 提升用户体验此外，提升用户体验也是个不得不提的优点。
我们都知道，用户体验有多重要。
试想一下，今天你想找个好电影看，结果机器只给你推荐了喜剧，而你恰好心情低落，想看个悲剧。
这时候，机器就显得有些不灵光了。
但是有了多模态技术，它就能根据你当前的情绪、周围的环境以及历史偏好，给你量身定制推荐，完美解决你的“燃眉之急”。
第四范式平台的人工智能算法解析
第四范式平台的人工智能算法解析在当今科技发展的浪潮下，人工智能已经成为一个备受关注的热门话题。
而在人工智能领域中，算法是其核心驱动力之一。
而第四范式平台作为一家专注于人工智能算法研究与应用的公司，其所提供的算法解析无疑是我们深入了解人工智能的重要窗口。
首先，我们需要了解第四范式平台所提供的人工智能算法的基本概念。
人工智能算法是一种通过模拟人类智能思维和行为来解决问题的方法。
这些算法可以通过对大量数据的学习和分析，从而自动识别模式、预测趋势、优化决策等。
而第四范式平台的人工智能算法则是在这一基础上进行了进一步的创新和优化。
其次，我们可以从第四范式平台的人工智能算法在各个领域的应用中，来深入了解这些算法的具体特点。
例如，在金融领域，第四范式平台的人工智能算法可以通过对历史数据的学习，预测股票价格的走势，帮助投资者做出更明智的决策。
在医疗领域，这些算法可以通过对病人的病历数据进行分析，提供更准确的诊断和治疗方案。
在交通领域，这些算法可以通过对交通流量数据的分析，优化交通信号灯的控制，提高交通效率。
除了在特定领域的应用外，第四范式平台的人工智能算法还具有一些共同的特点。
首先，这些算法都是基于大数据的学习和分析。
通过对大量的数据进行学习，算法可以自动发现数据中的规律和模式，从而提供更准确的预测和决策。
其次，这些算法都具有较高的自动化程度。
无论是在数据的处理、特征的提取还是模型的训练等方面，算法都能够自动完成，减少了人力成本和时间成本。
最后，这些算法都具有较高的灵活性和可扩展性。
无论是在数据的输入和输出格式上，还是在模型的选择和调整上，算法都能够根据具体需求进行灵活的调整和扩展。
然而，第四范式平台的人工智能算法也面临一些挑战和问题。
首先，由于算法的复杂性和计算量的增加，需要更强大的计算资源来支持算法的运行。
其次，算法的可解释性仍然是一个较大的问题。
尽管算法可以提供准确的预测和决策，但其背后的原因和逻辑并不容易被理解和解释。
ai大模型基础知识科普
ai大模型基础知识科普AI大模型是指具有庞大参数量和计算资源的人工智能模型。
这些模型通常具有数以亿计的参数，需要大规模的计算设备进行训练和推理。
近年来，随着计算能力和数据量的增长，AI大模型逐渐走入人们的视野，并在众多领域展示出强大的潜力。
首先，我们来了解一下AI大模型的背后技术基础。
AI大模型的核心是深度学习算法和神经网络。
深度学习算法是一种模仿人脑神经系统的人工智能算法，通过多层次的神经网络进行模式识别和学习。
神经网络的基本组成单位是神经元，多个神经元连接形成神经网络。
通过不断优化神经网络的参数，可以使其具备强大的学习和预测能力。
AI大模型的参数量之所以庞大，是因为它们包含了大量的神经元和连接。
训练AI大模型需要使用大规模的数据集。
通常情况下，数据集越大，模型的性能和泛化能力越好。
AI大模型的训练需要大量的计算资源和时间。
为了提高训练效率，研究人员提出了许多优化方法和算法，例如分布式训练、并行计算和异构计算。
这些技术可以将训练任务分布到多个设备上并行处理，从而快速完成模型的训练。
AI大模型的一个重要应用领域是自然语言处理。
自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类语言的技术。
AI大模型在自然语言处理任务中展现出了惊人的能力。
例如，GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的AI大模型，通过对大规模文本数据的预训练，可以生成连贯且语义合理的文本。
GPT-3是目前最大规模的AI模型之一，包含了1.75万亿个参数。
GPT-3可以用于机器翻译、文本生成、问答系统等多种任务，取得了非常好的效果。
此外，AI大模型还在计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域取得了巨大的进展。
在计算机视觉领域，大规模的神经网络模型可以实现精确的目标检测和图像分类。
在语音识别领域，AI大模型可以识别出口音和语气的变化，大大提升了语音识别的准确性。
在推荐系统领域，AI大模型可以分析用户的兴趣和行为，为其提供个性化的推荐内容。
人工智能在数字化中的使用__概述及解释说明
人工智能在数字化中的使用概述及解释说明一、引言1.1 概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术和方法。
随着科技的不断进步和数字化时代的来临，人工智能在各个领域中的应用越来越广泛。
从大数据分析到自动驾驶，从自然语言处理到智能机器人，人工智能正逐渐改变着我们的生活方式、经济行为以及社会结构。
在数字化进程中，人工智能更是扮演了重要角色。
1.2 文章结构本文将从以下几个方面对人工智能在数字化中的使用进行详细探讨：首先介绍数字化概念并解释其重要性；其次阐述人工智能的基本原理及其与数字化之间的联系；然后讨论人工智能在数字化中常见的应用场景，说明其对推动数字化发展的作用；接着分析人工智能在数字化过程中的优势和挑战，并对其进行深入思考；最后，通过对未来发展趋势和应用前景进行探讨，总结文章并强调了人工智能在数字化中所起到的重要作用，并提出了进一步研究和探索的方向建议。
1.3 目的本文旨在全面概述人工智能在数字化中的使用，深入解释其原理、应用场景以及优势和挑战，并展望未来发展趋势和应用前景。
通过本文的阐述，读者将能够更好地理解人工智能与数字化之间的密切关系，认识到人工智能对于数字化进程的推动和影响，并得出一些有益的启示与思考。
同时，也为研究者提供了一个进一步探索该领域的方向。
注意：此回答已按纯文本格式撰写，不包含任何网址链接。
2. 人工智能在数字化中的使用2.1 数字化概念介绍在当今信息时代，数字化已成为一个不可忽视的趋势。
数字化是指将实体物质的信息转换为数字形式的过程，使得这些信息能够在电子设备中存储、传输和处理。
数字化技术的出现和广泛应用对各行业都带来了巨大的变革。
2.2 人工智能的基本原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域研究与开发用于模拟、扩展和延伸人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门学科。
它主要依靠计算机系统以及特定算法来模拟并复制人类的思维过程，并且通过学习和优化来不断提高性能。
人工智能范式
人工智能范式摘要本文将介绍人工智能（AI）范式的概念和发展历程。
我们将首先解释什么是人工智能范式，并探讨其在不同领域中的应用。
随后，我们将讨论人工智能范式的发展历程，包括符号主义、连接主义和混合主义。
最后，我们将探究人工智能范式在未来的发展方向和挑战。
1. 介绍人工智能范式人工智能范式是指人工智能在不同领域中的应用和方法。
它代表了人工智能问题的不同解决方式和思路。
人工智能范式可以看作是问题的建模方式，即如何用数学模型和算法来描述和解决现实世界中的问题。
人工智能范式可以用于解决各种各样的问题，包括图像识别、自然语言处理、机器学习等。
不同的领域和问题需要不同的人工智能范式来解决，因为每个问题都有着不同的特点和要求。
2. 人工智能范式的应用人工智能范式在各个领域中都有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：2.1 图像识别图像识别是人工智能范式的重要应用之一。
通过分析和处理图像数据，人工智能可以识别出图像中的不同元素和对象。
这种技术在人脸识别、物体识别和图像搜索等领域有着广泛的应用。
2.2 自然语言处理自然语言处理是指将人类语言转化为机器语言的过程。
人工智能范式可以通过分析语言的结构和语义来实现自然语言处理。
这种技术在机器翻译、文本分类和聊天机器人等领域有着广泛的应用。
2.3 机器学习机器学习是人工智能范式的核心技术之一。
它通过训练算法和模型来使机器能够从数据中学习和改进。
机器学习在智能推荐系统、医疗诊断和金融预测等领域具有重要应用。
3. 人工智能范式的发展历程人工智能范式的发展可以追溯到上世纪五六十年代。
以下是人工智能范式的发展历程：3.1 符号主义符号主义是人工智能范式的早期发展阶段。
符号主义使用逻辑推理和符号处理来解决问题。
这种方法认为人类思维可以被表示为逻辑规则和符号系统。
然而，符号主义的局限性在于它很难处理模糊和复杂的问题。
3.2 连接主义连接主义是人工智能范式的另一种发展方向。
连接主义模型模仿了人脑神经网络的结构和工作原理。
ai开发范式
AI开发范式引言人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题之一，它的发展已经深刻影响了我们的生活和工作方式。
AI开发范式指的是在AI项目开发过程中所采用的一种方法论或模式，它涵盖了从需求分析到模型训练和部署的全过程。
传统开发范式的不足传统的软件开发范式在AI项目中存在一些不足之处。
传统开发范式更适用于确定性问题，而AI开发中的问题往往具有一定的不确定性。
另外，传统开发范式更注重规则的编写和逻辑的推理，而AI开发更加注重数据的处理和模式的学习。
因此，我们需要一种新的开发范式来适应AI项目的需求。
AI开发范式的特点AI开发范式具有以下几个特点：数据驱动AI项目的核心是数据，因此在AI开发范式中，数据驱动是至关重要的。
数据驱动的开发范式意味着我们需要从数据中获取信息，并根据这些信息进行模型的训练和优化。
迭代开发由于AI项目的不确定性和复杂性，迭代开发是一种更为合适的开发方式。
在迭代开发中，我们可以通过多次试验和调整来逐步完善模型和算法。
团队协作AI项目的开发通常需要多个角色的协同工作，包括数据科学家、算法工程师、软件工程师等。
因此，团队协作是AI开发范式的重要组成部分。
持续集成与部署AI项目的开发不仅仅是模型的训练和优化，还包括模型的部署和持续集成。
AI开发范式中，我们需要考虑如何将模型快速部署到生产环境，并保证模型的稳定性和可靠性。
AI开发范式的步骤AI开发范式可以分为以下几个步骤：需求分析在需求分析阶段，我们需要明确项目的目标和需求，并确定所需的数据和资源。
这一阶段的关键是与业务方充分沟通，确保开发的模型能够满足实际需求。
数据准备数据准备是AI项目中非常重要的一环。
在这一阶段，我们需要对原始数据进行清洗、处理和转换，以便于后续的模型训练和评估。
模型选择与训练在模型选择与训练阶段，我们需要选择合适的模型，并使用训练数据对模型进行训练。
这一阶段的关键是选择合适的算法和调整模型的参数，以达到最佳的性能。
模型评估与优化模型评估与优化是一个迭代的过程。
ai开发范式
ai开发范式随着人工智能技术的不断发展，AI开发范式也在不断演变。
AI开发范式是指在人工智能应用开发过程中所采用的方法和模式。
它不仅涉及到技术层面的选择和应用，还涉及到开发团队的组织和协作方式。
在AI开发范式中，有几种常见的模式。
首先是传统的软件开发模式。
在这种模式下，AI开发团队按照传统的软件开发流程进行工作，包括需求分析、设计、编码、测试和部署等环节。
这种模式适用于一些简单的AI应用，例如基于规则的系统或者简单的机器学习模型。
但是对于复杂的AI应用来说，这种模式可能会面临一些挑战，例如数据量大、模型复杂、算法不确定等问题。
其次是敏捷开发模式。
敏捷开发模式强调快速迭代和持续交付。
在这种模式下，AI开发团队将开发过程划分为多个短周期的迭代，每个迭代都会交付一个可用的产品版本。
这种模式适用于需求变化频繁、开发周期紧张的项目。
通过敏捷开发模式，开发团队可以更加灵活地应对需求变化，并及时修正和改进产品。
再次是DevOps模式。
DevOps是开发（Development）和运维（Operations）的结合，旨在实现开发和运维的无缝衔接。
在AI开发中，DevOps模式可以帮助开发团队更好地管理和维护AI应用。
通过自动化的部署和监控工具，开发团队可以更加高效地进行开发和测试，并及时发现和解决问题。
同时，DevOps模式也可以提高应用的可靠性和稳定性。
最后是开源开发模式。
开源开发模式是指将AI应用的源代码公开，并邀请社区成员参与开发和改进。
通过开源开发模式，AI开发团队可以获得更多的反馈和建议，从而改进和优化应用。
同时，开源开发模式也可以促进技术的共享和交流，推动整个AI行业的发展。
综上所述，AI开发范式是一个不断演变的过程。
在选择合适的开发范式时，需要考虑到应用的特点、团队的组织和协作方式以及市场的需求等因素。
无论采用哪种开发范式，都需要注重技术创新和团队协作，以实现更好的AI应用。
ai开发范式
ai开发范式近年来，随着技术的不断发展，人工智能（AI）作为一项前沿技术已经引起了广泛关注。
越来越多的公司、机构和个人开始涉足AI开发，并在各个领域寻求应用。
然而，要实现有效的AI开发，需要遵循一定的范式。
本文将讨论几种常见的AI开发范式，以帮助读者更好地理解和应用AI技术。
一、监督学习监督学习是AI开发中最常见的一种范式。
在监督学习中，我们提供给算法一组带有标签的数据，即输入数据和相应的输出结果。
通过对这些数据进行学习，算法能够建立一个模型，使其能够根据新的输入数据预测相应的输出结果。
监督学习广泛应用于分类、回归等问题的解决。
监督学习的过程主要包括数据预处理、特征提取和模型训练三个步骤。
首先，需要对原始数据进行清洗、归一化等处理，以确保数据的质量和一致性。
然后，通过提取关键特征，将原始数据转化为机器可以理解的形式。
最后，选择合适的模型，并使用已标注的数据对模型进行训练和优化，以使其能够准确预测新数据的输出结果。
二、无监督学习与监督学习不同，无监督学习的目标是从未标记的数据中发现隐藏的关系和结构。
无监督学习通常用于聚类、降维等问题的解决。
在无监督学习中，模型只能通过对数据的分析和模式识别来学习。
无监督学习的过程相对简单，只需对数据进行适当的处理和转化。
常见的方法包括聚类分析、关联规则挖掘等。
通过对数据进行聚类，可以将相似的数据分组，发现数据之间的联系。
而通过降维技术，可以将高维数据转化为低维空间，以便更好地理解和可视化数据。
三、强化学习强化学习是一种通过与环境的交互来达到特定目标的学习方式。
在强化学习中，智能体通过观察环境的状态，选择合适的动作来最大化累积奖励。
该过程涉及到策略的选择和价值函数的评估。
强化学习的主要挑战之一是处理延迟奖励和探索与利用的平衡。
为了权衡当前的即时奖励和未来的长期回报，需要选择适当的行动策略。
此外，为了探索未知的状态和行动，智能体可能需要进行一定程度的随机探索。
四、迁移学习迁移学习是一种将已学习知识迁移到新问题上的学习方式。
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控制台
ML推理引擎
硬件
A – SR650
安装的 软件组件
可售卖最 小场景最
低配置
实时加批 量最小场 景最低配
置
高可用 场景最低
配置
Sage One Adv - K8S & Docker, ES, MySQL,
ETCD组件 1
1
3
扩展规则
可扩展
B – SR650
Sage One Adv 在线服务组件 0
1
2 任意台扩展
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ML训练引擎
特征存储引擎
Remarks
C – SR650
B – SR650
Sage One Adv Leap HD大数据平台
Sage One Adv - RTiDB, Zookeeper, Kafka组件
离线
10ms 100ms 1s 1m 1h 1d 5d 10d 1month 1year
时间
从 “事后分析” 到 “实时决策”
实时金融风控
即时侦测交易风险
实时零售推荐
实时个性化商品推荐
实时工业定价
动态预测工业品价格
客户损失降低
30%～50%
用户月活提升
12%～18%
供应链风险降低
16%～27%
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小写金额识别模型 识别效率：200张／分钟
验证集准确率：97+%
1948100
勾选框识别模型
2
识别效率：200张／分钟
验证集准确率：~99%
验证效果 ▪ 提高某国有银行线上B2C交易欺诈防控能力，
准确率达83%，较专家规则提升316% 。
▪ 比专家规则多识别欺诈交易58.8%，响应时间
达20毫秒
7
智能保险行业典型落地案例
11
一体机形态（4种）- G1
AI控制台 AI训练节点 A 一体机，推理引擎
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A – SR650 B – SR650 C – SR650
D – ST550
机器学习工作站
12
销售场景和报价模式 – G1
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17
SageOne AI训练引擎——软件定义通信应对AI集群横向流量风暴
软件定义AI通信系统
大规模分布式参数服务器集群
无阻塞网络通讯技术 P-RPC自研网络通讯协议 Zero Copy高速数据同步 智能路由和共享长链路技术
模型的预测结果可为外卖门店实现快速、
✓ 科学、高效的选址决策指导
✓ 利用机器学习模型，通过在App端为客户 智能推荐产品与优惠，菜单平均命中率 14.5%
客单价平均提升2%，实现销售额和客单
✓ 价的大幅提升
9
医疗行业落地案例
慢病预警（糖尿病）
携手瑞金医院，助力疾病患病率预测
慢病预警（心血管并发症）
3
高维度+实时实现极致业务效果
如何充分发挥数据的价值 高？维算法+海量特征=业务效 果提升
如何从“事后分析”变为“实时决策 实”时？AI推理=实时决策
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4
从事后分析到实时决策
充分发挥数据的时效价值
硬实时 高
软实时
数据价值 低
联想范式AI平台
李文京， 产品经理，DCG解决方案中心 20190805
2019 Lenovo Internal. All rights reserved. 1
AI应用场景四大类
选址 推荐
新闻 推荐
知识 推荐
理财 推荐
订餐 推荐
推荐
管道 预警 欺诈 风机 预警 案件
预警 预警 疾病 预警 预警
声音 生物
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效果评估由高到低依次为：
4Paradigm ML model：瑞宁知心专业 版模型
simple ML model：瑞宁知心简易筛查 模型
Framingham：Framingham心血管风 险评估
和【某大型三甲医院】合作，完成胰腺癌术 后生存分析模型：
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SageOne AI训练引擎——软件定义计算全面加速高维机器学习过程
4Paradigm ATX 800 训练加速卡
• 1.5 TFLOPS, SoC 20 nm精度 • auto-tuning自动优化训练超参数 • Cache和DRAM带宽利用率接近理论最优 • 高维特征计算过程I/O加速 • 高维GBDT模型训练加速
效果与收益分析： 对各资产段的客户营销效果均有显著提
升
响应率提高2倍 ~ 11倍 成交金额提高50% ~ 500%
有效提升长尾客户的客户价值与留存率
验证效果 模型名单的营销成功率较专家规则均有
不同程度的提升。其中： 通过融e联营销的产品添益快线（基
金）提升效果达到了574%
通过远维外呼营销的产品中，基金产
5
银行业典型落地案例
精准营销（分期）
智能投顾（理财）
客户挽留
效果与收益分析：
第四范式机器学习模型对21%的可分 期交易发送短信即可覆盖91%的 分期手续费，显著提升手续费收益的
同时，节约营销成本
千元以下分期交易占比提升6倍，第四
范式机器学习模型能够准确覆盖低消费 交易的分期需求
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4月线上验证结果显示，10天催收效率较3月 显著提升，增长近20%，说明差异化催收较 传统催收方式，策略手段前移对回款有很大 帮助。
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大写金额识别模型 识别效率：200张／分钟
验证集准确率：97+%
320002200
胰腺癌术后生存分析预测
效果评估由高到低依次为： 4Paradigm ML model：瑞宁知糖专业版模型 simple ML model：瑞宁知糖简易筛查模型 CDS：中华医学会标准 Finland：芬兰糖尿病预防研究 ADA：美国糖尿病学会标准
准确率是专业医生预
测结果的2到3倍
训练模型 若干遍
提高准确率 保证召回率100%
统计5、6月预测结果 准确率81%以上
利用机器学习技术对化工品价格进行准确预 测，进行市场和产品趋势分析，了解供求变 化，有效指导生产经营，在中长期建立市场 研究分析的辅助决策体系
1-7天预测最高准确率达99.99%，平均 准确率99.33%
零拷贝数据交换协议
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18
SageOne AI推理引擎——无限缓存技术实现极速实时AI推理
特征计算引擎 & 预估服务引擎
特征处理过程免开发上线 线下线上一致性保证 一键生成预估服务 水平扩展与弹性扩容 灾难自动回复
无限缓存技术
L0, Support 7x24
记录客户信息/ 和服务类型
报装问题
LDP交付 团队
3
范式 Sage L2
4P provide L2 Support
LDP 支持团队L2
LDP支持团队
硬件问题 DCG L2
DCG provide L2 Support
联想工厂会尽可能完成软件的预装，LDP负责交付一体机的现场服务。
手写 人脸
识别
科研
HPC 计算
教学 研究
模型 搭建
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2
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应用场景—我们可以涉足的行业
智能营销、风控、 识别 金融
教育
科研训练、 HPC计算
案情预测、 侦破
公安
能源 故障预警
智能营销、 选址、运维 零售
媒体 智能推荐
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个性化推荐系统
✓ 应用现有运营数据，建立了67000维的机 器学习模型，将每个门店销售额预测的 误差控制在15% 销售额大幅波动的春节月份实现了相较
✓ 专家45％以上的提升。
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✓ 利用机器学习技术，预测每个门店的外 卖销量，使预测的平均绝对百分比误差 控制在18%
生存分析中c-index值提升8个百分点 二分类问题auc值提升6个百分点
提前判断病人术后生存时间，采取相应措 施，减少病人痛苦
10
能源行业落地案例
石油管道异常检测
风机设备故障预警
化工品价格预测
通过机器学习技术处理和分析海量的光纤信 号数据，将极大地提升异常信号识别的效率
及时地帮助业务人员判断管道破坏事件 提高判断输油管道破坏事件的准确性和及时
超低延迟在线数据访问接口 高速时序特征查询与计算 在线水平扩容
20
SageOne vs 通用X86服务器+主流AI框架
与商用自动机器学习框架 H2O.ai 的性能对比
与主流开源框架 Spark MLlib 的性能对比
• GBDT（梯度提升决策树）算法，第四范式 GDBT在在百万特征维度场景下，计算效率 可达H2O的6倍以上