面对这些问题 ， 芮勇在联想大脑中提出了“多层级细粒度神经网络架构搜索”技术以及小样本终身学习技术 。

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所谓“多层级细粒度神经网络架构搜索”技术 ， 是通过模块间- 层间- 层内的渐进式搜索方法得出网络架构 。
然后 ， 结合网络权重预热技术 ， 通过近邻采样 ， 对网络架构的权重赋予先验初值 ， 使得模型训练能快速收敛 。以图像分类问题为例 ， 构建同样精度的模型 ， 其所需 GPU 算力仅为业界常用方法的 1/10 。
对于小样本终身学习 ， 则是通过借鉴不同任务的相似之处 ， 实现任务层面的学习能力泛化 ， 一次提升模型不断适应新任务的能力 。
无论是多层级细粒度神经网络架构搜索” ， 还是小样本终身学习 ， 都是面向已经存在的行业问题 ， 对于缺乏经验和试验的新场景问题 ， “如何适配？”成为新的挑战 。
芮勇表示 ， 联想大脑中加入了多目标优化的解决方案自动生成技术 ， 用户只需输入新场景任务和限制条件 ， 算法就能自动确定需要哪些模型、跑在哪些设备上、模型如何进行协作等 ， 从而构建出一个具体的方案 ， 将原来需要几周部署的方案缩短至几个小时 。
同时 ， 芮勇在采访中表示 ， 目前联想大脑已能够提供 6 大类 100 余项人工智能能力 ， 应用于制造、医疗、教育、金融、零售等多个行业 。“同一个联想”
如果从 2021 联想创新科技大会透视联想 ， 不难看出 ， 无论在业务层面 ， 还是公司维度 ， “一个联想”的形象已越来越清晰 。
例如 ， 联想 TruScale 服务正是在“同一个联想”的加持下进行赋能 ， 在一切皆服务的核心要义下 ， 要求公司各部门需要往同一方向聚力 ， 小到手机、电脑 ， 大到数据中心等 。
同时 ， 这也是内部能力与业务的是一次系统性整合 ， 对 IT 技术能力、AI 能力、业务能力等各个方面的全面打通 。
需要明确的是 ， 联想的转型已不仅仅是内部的转型 ， 而是一次寻求“内生外化” ， 由己及人的一次进阶转向 。
从目前情况来看 ， 在数字化、智能化逐渐成为趋势的时代 ， 联想的转型与时代趋势是同频的 ， 这也是决定联想能否在转型中持续维持市场竞争力的关键节点 。
这一次 ， 联想能否顺利再次搭上时代的快车 ， 时间会告诉答案 。
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来源：雷锋网

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