年丰绩|百度大脑十年丰绩：6.0全新发布，具备认知能力终端虚拟人亮相( 三 )
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因为语义理解框架文心的新发展 ， 基于多流机制的预训练语言生成技术 ERNIE-GEN 和知识增强跨模态语义理解技术 ERNIE-ViL ， ERNIE-ViL 首次将场景图知识融入到跨模态的预训练模型中 。 百度推出了文心语义理解技术平台 ， 为企业提供一整套 NLP 定制与应用能力 ， 目前已累计支持 2 万余名开发者 。
文心基于深度学习平台飞桨打造 ， 依托领先的语义理解核心技术 ， 集成优秀的预训练模型、全面的 NLP 算法集、端到端开发套件和平台 ， 这套技术可以向开发者们提供一站式 NLP 开发与服务 ， 让开发者更简单、高效地定制企业级 NLP 模型 。 经过大量真实应用场景的应用 ， 这项技术已经具备工业级的落地实力 。
视觉计算进入「软 + 硬」时代
视觉计算在端侧的需求凸显 ， 模型小型化已成为趋势 。 百度大脑 6.0 让视觉计算走向极致效率 ， 基于 PaddleSlim ， 为开发者开源 Slim 系列视觉模型 ， 不仅包括端侧检测和分类上性能优异的基础模型 ， 还包括计算量下降到 1/7 的人脸识别、仅有 3.1M 的文字识别模型 ， 并开放了 3 款业界首发的视频生成 SDK 方案 ， 可在手机端赋予用户 2D 虚拟真人、二次元等独特的形象 。 最后还探讨了以度目为代表的视觉硬件在生产生活中的落地应用 ， 正式开启「软硬一体」的视觉时代 。
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目前 ， Slim 系列模型拥有业界最小的人脸识别、文字识别等模型等 ， 在人脸识别方向 ， Slim 系列模型可以做到计算量小至 7 倍压缩 。
百度大脑度目硬件则将优势算法通过嵌入式开发技术移植到边缘产品上 ， 打造了人脸应用套件、人脸抓拍机、AI 镜头模组、视频分析盒等民用软硬件产品 。 通过软硬结合的一体化设计 ， 实现了算法与硬件的深度调优 ， 配备预设应用 ， 可直接部署应用及简单的二次开发和集成 。
首发国内首个面向疫情预测与追踪的多方位数据协作平台
在分论坛中 ， 百度研究院大数据实验室与商业智能实验室主任窦德景发布了国内首个面向疫情预测与追踪的多方位数据协作平台——百度数据联邦平台 。 其具备安全数据存储、云上可信数据交换、大规模数据演算等特性 ， 能够实现多个机构间的隐私数据融合、数据访问与联邦学习 ， 目前已助力清华大学、西安交通大学 ， 厦门大学等研究机构进行疫情研究 。
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在安全性方面 ， 百度数据联邦平台可以保证数据不被泄露、篡改 。 在可扩性方面 ， 这一平台可以提供自动部署服务打通不同城市的数据中心 ， 加快不同数据中心数据的读写 。 而在可持续性方面 ， 数邦平台与百度智能云原生集成 ， 基于百度智能云进行了定制化的优化 ， 极大限度地减少了损耗 。
百度数据联邦平台还通过弹性动态配置 ， 实现了多方数据的安全共享 ， 形成了全动态的自动部署 。
量脉 + 量桨 + 量易伏
今年 5 月 ， 百度提出的量子机器学习工具「量桨」让飞桨成为了国内首个支持量子机器学习的深度学习平台 。 百度研究院量子计算研究所今天全新发布了国内首个云原生量子计算平台量易伏 ， 并全面升级了量脉与量桨 。
量易伏具备一系列特色功能：首先是三大量子开发套件——针对开发者 ， 量易伏提供基于 Python 的开源开放工具包 QCompute ， 对于量子研究人员直接登陆浏览器而不需要任何人工配置即可使用在线编程工具 PyOnline ， 而对于量子计算爱好者来说 ， 可以使用 QComposer 拖动编程体验量子计算的乐趣 。
量易伏还带有量子编程全生命周期的支持 ， 根据需要可以调用本地或者云端的服务器完成计算 。 量子工具链则支持用 Python 和量子汇编语言进行混杂编程 ， 还具有设备无关性 。 量易伏的特色应用「变分量子特征求解器」 ， 可以准确高效求解分子基态及能量 ， 有望用于量子化学模拟以及新药发现等领域 。
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现在 ， 百度量子平台已提供了连接顶层解决方案和底层硬件基础所需的大量软件工具以及接口 ， 百度希望这一平台 ， 帮助开发者与合作伙伴们免除学习复杂量子软硬件的麻烦 ， 更快速地为各行业提供量子计算的能力 。
在危害出现之前 ， 保证 AI 安全
随着 AI 技术的不断落地 ， IoT 设备进入人们的家庭 ， 人工智能技术的安全可信问题逐渐被人重视 。 面对前所未有的挑战 ， 百度提出了 AI 安全三大维度：Security、Safety 和 Privacy ， 即强对抗环境下的安全威胁、非对抗条件下自然环境所产生的真实威胁 ， 以及数据安全与隐私保护 。
针对安全威胁 ， 百度首创的模型鲁棒性体系化评估框架和对抗样本工具箱 ， 将为量化评估安全威胁 ， 帮助飞桨、TensorFlow 等主流机器学习平台快速提升模型鲁棒性提供支撑 。
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