原標(biāo)題：上海人工智能實驗室聯(lián)合商湯科技與高校共同發(fā)布通用視覺技術(shù)體系“書生”

上海人工智能實驗室聯(lián)合商湯科技與高校共同發(fā)布的通用視覺技術(shù)體系“書生”（INTERN），是人工智能領(lǐng)域的一項重要成果。以下是對該技術(shù)體系的詳細(xì)介紹：

一、發(fā)布背景與目的

• 發(fā)布時間：該體系于2024年（具體日期可能為11月17日，但請注意此信息可能隨時間有所更新）正式發(fā)布。

• 聯(lián)合發(fā)布方：上海人工智能實驗室、商湯科技SenseTime、香港中文大學(xué)、上海交通大學(xué)。

• 目的：旨在系統(tǒng)化解決當(dāng)下人工智能視覺領(lǐng)域中存在的任務(wù)通用、場景泛化和數(shù)據(jù)效率等一系列瓶頸問題。

二、技術(shù)特點與優(yōu)勢

1. 任務(wù)通用性：

• 一個“書生”基模型即可全面覆蓋分類、目標(biāo)檢測、語義分割、深度估計四大視覺核心任務(wù)。

• 在ImageNet等26個最具代表性的下游場景中，書生模型展現(xiàn)了極強的通用性，顯著提升了這些視覺場景中長尾小樣本設(shè)定下的性能。

2. 數(shù)據(jù)效率：

• 相較于當(dāng)前最強開源模型（如OpenAI發(fā)布的CLIP），“書生”在數(shù)據(jù)使用效率上取得大幅提升。例如，在同樣的下游場景數(shù)據(jù)中，“書生”的平均錯誤率顯著降低。

• 僅需1/10的下游數(shù)據(jù)，就能超過CLIP基于完整下游數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。在特定任務(wù)上，如花卉種類識別，每一類只需兩個訓(xùn)練樣本，就能實現(xiàn)極高的準(zhǔn)確率。

1. 技術(shù)創(chuàng)新：

• “書生”技術(shù)體系由七大模塊組成，包括通用視覺數(shù)據(jù)系統(tǒng)、通用視覺網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、通用視覺評測基準(zhǔn)三個基礎(chǔ)設(shè)施模塊，以及區(qū)分上下游的四個訓(xùn)練階段模塊。

• 采用階梯式學(xué)習(xí)模式，通過前三個階段的“基礎(chǔ)能力”、“專家能力”和“通用能力”培養(yǎng)，最終實現(xiàn)“遷移能力”，使模型能夠靈活應(yīng)用于各種特定領(lǐng)域的不同任務(wù)。

三、應(yīng)用前景與意義

• 降低數(shù)據(jù)依賴：在自動駕駛、智能制造、智慧城市等長尾場景中，數(shù)據(jù)獲取通常困難且昂貴?！皶蓖ㄓ靡曈X技術(shù)體系的推出，有助于降低對大量數(shù)據(jù)的依賴，促進(jìn)這些領(lǐng)域的快速發(fā)展。

• 推動AI規(guī)?；涞?/span>：通過提升模型的通用泛化能力和數(shù)據(jù)效率，“書生”將助力AI技術(shù)更廣泛地應(yīng)用于各種實際場景中，推動AI技術(shù)的規(guī)模化落地。

• 產(chǎn)學(xué)研合作：“書生”的發(fā)布體現(xiàn)了產(chǎn)學(xué)研合作在通用視覺領(lǐng)域的全新探索，為走向通用人工智能邁出了堅實的一步。

四、開源與生態(tài)構(gòu)建

• 基于“書生”的通用視覺開源平臺OpenGVLab計劃在明年年初正式開源，向?qū)W術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界公開預(yù)訓(xùn)練模型及其使用范式、數(shù)據(jù)系統(tǒng)和評測基準(zhǔn)等。

• OpenGVLab將與上海人工智能實驗室此前發(fā)布的OpenMMLab、OpenDILab一道，共同構(gòu)筑開源體系OpenXLab，助力通用人工智能的基礎(chǔ)研究和生態(tài)構(gòu)建。

綜上所述，“書生”通用視覺技術(shù)體系是人工智能視覺領(lǐng)域的一項重要創(chuàng)新成果，其任務(wù)通用性、數(shù)據(jù)效率和技術(shù)創(chuàng)新性均處于行業(yè)領(lǐng)先地位。未來，“書生”有望在多個領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。