人工智能在改变世界的同时，也催生了一套用以描述其运行机制的全新术语体系。在阅读人工智能相关文献时，人们常会接触到诸如LLM、RAG、RLHF等数十个专业术语，不少读者因此产生理解困惑。基于此，我们整理了部分相关术语，旨在助力读者更为便捷地理解相关内容。
在亚马逊，有这样一支负责搜索的团队正在利用深度学习技术帮助公司内各个团队从数据中获取智能。它就是M5搜索团队，正在构建大模型以支持亚马逊的机器学习（ML）应用程序。借助亚马逊云科技的服务，M5搜索团队能够运行数百亿参数模型的深度学习实验。M5搜索团队使用多种亚马逊云科技服务构建、训练和部署多模态的大型机器学习模型。如今，M5搜索团队整合了数据，简化了创建大模型的过程，亚马逊各个团队都可以使用这些模型，为他们的机器学习应用程序带来深度学习的强大能力。
3月26日-29日，全球瞩目的人工智能（AI）领域盛会——第九届年度GPU技术大会（GTC2018）在美国硅谷召开。中科曙光作为GTC重要赞助商之一应邀亮相本次大会，除了展示最先进的技术发展动向和软硬件一体化平台，中科曙光还将与数千名与会嘉宾寻求以计算为核心的人工智能生态交流和合作。
3月22日， 2018中国IT市场年会在京隆重举行，本届大会以“人工智能开启数字经济新时代”为主题，深度解读人工智能等数字技术发展趋势，共同展望未来IT产业发展新变革。作为全球领先的AI计算服务提供商，浪潮获得大会主办方颁发的“2017-2018人工智能市场年度成功企业”奖项，浪潮集团人工智能与高性能计算总经理刘军受邀成为大会高峰论坛的嘉宾，并在主论坛上发表了“AI计算 创新赋能”主题演讲。
近年来，以深度学习为代表的人工智能产业热潮开始席卷全球。为了紧跟行业发展趋势、推动人工智能科研与技术创新，中国石油大学（华东）启动了深度学习平台的建设，并使用浪潮深度学习管理平台AI Station 来搭建管理系统，在实现深度学习环境快速部署的同时，提高了对深度学习训练任务的管理能力，从而为深度学习技术创新搭建了一个优秀的平台。
企业级云服务商青云QingCloud（qingcloud.com）日前正式发布Deep Learning on QingCloud深度学习平台（点击了解：http://t.cn/R8Uk1em），覆盖主流的深度学习框架，集成丰富的数据科学工具包，通过QingCloud AppCenter实现一键部署交付，帮助算法工程师和数据科学家快速搭建深度学习开发环境，使他们更加专注于模型及算法调优等业务领域。在深度学习平台上，用户可以使用GPU或CPU进行单机或分布式的深度学习模型训练与推断，同时享受云计算的灵活与弹性，实现按需横向、纵向扩展。
亚马逊旗下公司Amazon Web Services, Inc.（AWS）在AWS re:Invent上宣布，推出5项新的机器学习服务和一款面向开发人员、支持深度学习的无线摄像机。
戴尔宣布推出全新机器学习和深度学习解决方案，从而继续为全球主流企业提供高性能计算（HPC）和数据分析功能。全新推出的解决方案能够让企业充分利用高性能计算和数据分析的融合，在欺诈检测、图像处理、金融投资分析和个性化医疗等领域实现技术进步。
2016年，机器在ImageNet中图像识别错误率达到了3.5%，远远超出了人类平均的5.1%。在越来越多的领域，AI已经拥有了超越人类的能力，比如象棋、围棋，比如图片、语音识别。AI计算平台和相关算法的发展是人工智能大跃进的基础，在线下模型训练中Xeon-Phi、GPU等发挥着巨大的作用，而在线上的推理任务中，浪潮FPGA深度学习加速解决方案则能够实现7倍以上的能效比提升。
语音自动识别、语音感知等音频分析是深度学习技术最具落地潜力的领域之一，对其后端系统的性能存在极高要求。针对哈尔滨工业大学深度学习项目中的多媒体音频信息处理等应用，浪潮为其定制了高性能计算解决方案，解决了其在音频分析过程中遇到的噪音干扰信号等问题、提高分析的精准度，让音频分析向着“媲美人脑”的目标不断迈进。
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