原標題：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)布的通用視覺技術體系“書生”（INTERN），是人工智能領域的一項重要成果。以下是對該技術體系的詳細介紹：

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、上海交通大學。

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

二、技術特點與優(yōu)勢

1. 任務通用性：

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

• 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定下的性能。

2. 數(shù)據(jù)效率：

• 相較于當前最強開源模型（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)的準確度。在特定任務上，如花卉種類識別，每一類只需兩個訓練樣本，就能實現(xiàn)極高的準確率。

1. 技術創(chuàng)新：

• “書生”技術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)絡結構、通用視覺評測基準三個基礎設施模塊，以及區(qū)分上下游的四個訓練階段模塊。

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

三、應用前景與意義

• 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。“書生”通用視覺技術體系的推出，有助于降低對大量數(shù)據(jù)的依賴，促進這些領域的快速發(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技術更廣泛地應用于各種實際場景中，推動AI技術的規(guī)?；涞?。

• 產(chǎn)學研合作：“書生”的發(fā)布體現(xiàn)了產(chǎn)學研合作在通用視覺領域的全新探索，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，向學術界和產(chǎn)業(yè)界公開預訓練模型及其使用范式、數(shù)據(jù)系統(tǒng)和評測基準等。

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

綜上所述，“書生”通用視覺技術體系是人工智能視覺領域的一項重要創(chuàng)新成果，其任務通用性、數(shù)據(jù)效率和技術創(chuàng)新性均處于行業(yè)領先地位。未來，“書生”有望在多個領域發(fā)揮重要作用，推動人工智能技術的進一步發(fā)展。