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跨多個(gè)數據中心和 GPU 架構訓練生成式 AI 模型
- 一位行業(yè)分析師最近透露，中國已經(jīng)開(kāi)發(fā)了跨多個(gè)數據中心的單一生成式 AI （GAI） 模型，考慮到在單個(gè)數據中心使用不同 GPU 的復雜性，更不用說(shuō)在多個(gè)地理位置使用服務(wù)器了，這是一項巨大的壯舉。Moor Insights & Strategy的首席分析師Patrick Moorhead在X（前Twitter）上表示，中國是第一個(gè)實(shí)現這一成就的國家，他是在一次可能無(wú)關(guān)的NDA會(huì )議的對話(huà)中發(fā)現的。這種在不同地點(diǎn)/架構中訓練 GAI 的技術(shù)對于中國保持其 AI 夢(mèng)想向前發(fā)展至關(guān)重要，尤其是在美國制裁阻止
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Transformer、RNN和SSM的相似性探究：揭示看似不相關(guān)的LLM架構之間的聯(lián)系
- 通過(guò)探索看似不相關(guān)的大語(yǔ)言模型(LLM)架構之間的潛在聯(lián)系，我們可能為促進(jìn)不同模型間的思想交流和提高整體效率開(kāi)辟新的途徑。盡管Mamba等線(xiàn)性循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(RNN)和狀態(tài)空間模型(SSM)近來(lái)備受關(guān)注，Transformer架構仍然是LLM的主要支柱。這種格局可能即將發(fā)生變化：像Jamba、Samba和Griffin這樣的混合架構展現出了巨大的潛力。這些模型在時(shí)間和內存效率方面明顯優(yōu)于Transformer，同時(shí)在能力上與基于注意力的LLM相比并未顯著(zhù)下降。近期研究揭示了不同架構選擇之間的深層聯(lián)系，包括T
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Meta發(fā)布“前沿級”開(kāi)源AI模型 扎克伯格：不怕競爭者使用
- 7月24日消息，美國當地時(shí)間周二，Facebook母公司Meta推出了一款功能強大的新型人工智能模型，該模型被Meta首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）譽(yù)為“前沿級”，旨在與OpenAI及谷歌等業(yè)界領(lǐng)先者的類(lèi)似產(chǎn)品展開(kāi)競爭。這款名為L(cháng)lama 3.1的新人工智能模型，Meta歷經(jīng)數月精心訓練，并斥資數億美元提升計算能力。該公司表示，這是對今年早些時(shí)候發(fā)布的Llama 3的重大升級。扎克伯格在采訪(fǎng)中強調：“在人工智能助手領(lǐng)域，智能程度是產(chǎn)品競爭力的核心。我們正在構建的Llam
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恩智浦與NVIDIA合作：將TAO工具套件與eIQ開(kāi)發(fā)環(huán)境無(wú)縫集成，加速人工智能部署！
- 恩智浦半導體宣布與NVIDIA合作，將NVIDIA經(jīng)過(guò)訓練的人工智能模型通過(guò)eIQ機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境部署到恩智浦廣泛的邊緣處理產(chǎn)品組合中。NVIDIA TAO工具套件功能與恩智浦eIQ機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境的集成令業(yè)內振奮，開(kāi)發(fā)人員能夠在競爭日益激烈的人工智能領(lǐng)域中實(shí)現加速開(kāi)發(fā)。恩智浦是首家將NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能產(chǎn)品中的半導體供應商，以幫助開(kāi)發(fā)人員更輕松地在邊緣部署經(jīng)過(guò)訓練的人工智能模型。簡(jiǎn)化人工智能模型的訓練和部署是當今人工智能領(lǐng)域開(kāi)發(fā)人員面臨的重大挑戰之一。為了應對這一挑戰，恩智浦
- 關(guān)鍵字： 機器學(xué)習 開(kāi)發(fā)環(huán)境 模型 部署
2024研華邊緣AI產(chǎn)業(yè)應用論壇引爆深滬
- 隨著(zhù)新一輪AI浪潮的深入發(fā)展及不斷延伸，一場(chǎng)由數智化技術(shù)引領(lǐng)的工業(yè)革命呼之欲出。同時(shí)，AI應用正在從傳統的云計算平臺向邊緣計算領(lǐng)域擴展，形成了新的分支和進(jìn)化方向，即邊緣AI。邊緣AI不僅降低了系統的處理負載，還解決了數據傳輸的延遲問(wèn)題，已在視覺(jué)檢測、產(chǎn)線(xiàn)監測、工廠(chǎng)機器人、無(wú)人車(chē)、軌道交通等領(lǐng)域被廣泛應用。2024年5月，研華在深圳（5/7）、上海（5/10）、武漢（5/14）、北京（5/17）四大城市舉辦“激發(fā)AI的力量”研華邊緣AI產(chǎn)業(yè)應用論壇，攜手合作伙伴中電港、英偉達、創(chuàng )新奇智、森云智能分享多模態(tài)大
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TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗
- TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺上部署過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的伙伴，都不會(huì )對TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個(gè)輕量級推理庫，它的主要目標是在移動(dòng)端和嵌入式設備上部署深度學(xué)習模型。為了在這些設備上運行，需要將訓練好的TensorFlow模型轉換成一種特殊的格式，這就是TensorFlow Lite模型。轉換過(guò)程包括模型轉化、部署和優(yōu)化三個(gè)步驟，旨在提升運算速度并減少內存、顯存占用。具體來(lái)說(shuō)，這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件，其主結構為一個(gè)M
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基于模型的電動(dòng)汽車(chē)PTC控制方法
- 為了改善電動(dòng)車(chē)PTC控制方法以及提高對PTC控制的保護，本文基于模型搭建了電動(dòng)汽車(chē)PTC控制用軟件，通過(guò)仿真測試，該模型可以實(shí)現電動(dòng)汽車(chē)PTC的控制，判斷PTC的過(guò)溫、過(guò)流等故障，按相應的故障等級進(jìn)行動(dòng)作，并能夠實(shí)現電流、功率的閉環(huán)控制，提供了一種電動(dòng)汽車(chē)用簡(jiǎn)易、高效的PTC控制方法。
- 關(guān)鍵字： 電動(dòng)汽車(chē) PTC 模型 控制 202109
華為又來(lái)一個(gè)“全球第一”：全球最大、千億參數的AI大模型
- 當很多消費者，還在被華為自動(dòng)駕駛技術(shù)“絕對第一”這則消息，震得不要不要的時(shí)候，華為又偷偷放了一個(gè)大招，又來(lái)了一個(gè)“全球第一”。在華為的開(kāi)發(fā)者大會(huì )上，余承東發(fā)布了業(yè)界首個(gè)千億級生成與理解中文NLP大模型，這也是業(yè)界最大的CV（視覺(jué)預訓練）大模型，華為將它命名為“華為云盤(pán)古大模型”。正如余承東在以前的手機發(fā)布會(huì )上一樣，余承東激動(dòng)的表示：“這是今天最重磅的產(chǎn)品”！然后現場(chǎng)“掌聲如雷”，久久不息……當然，這次的“華為云盤(pán)古大模型”也值得大家給予掌聲，因為千億級參數規模的AI大模型，這可是已經(jīng)逼近人類(lèi)神經(jīng)元的數量了
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AI講座：ML空間對映公式：X*W+B=Y
- 1? ?記住相關(guān)性：使用X*W+B=Y公式在上一期里，曾經(jīng)說(shuō)明了人和ML( 機器學(xué)習) 一樣都很擅長(cháng)于將事物從原來(lái)的空間對映到另一個(gè)空間，例如繪畫(huà)、寫(xiě)作等。在對映過(guò)程中，會(huì )不斷強化其對共性的記憶強度，因而能從經(jīng)驗中累積、沉淀其所觀(guān)察過(guò)事物的共同規律( 即共相)。在ML 領(lǐng)域里，這個(gè)X*W+B=Y 的對映公式，扮演核心角色?，F在就從最簡(jiǎn)單的例子，來(lái)仔細觀(guān)察，看看如何來(lái)找出W和B 的值。請從這個(gè)簡(jiǎn)單的范例出發(fā)：首先從空間對映的視角來(lái)看，如下圖所示：這X 空間里已知有2 個(gè)值，分別對映到Y
- 關(guān)鍵字： 202104 ML 模型
又被AI騙了！73%的人無(wú)法分辨“真假”音效
- 又一次，AI 欺騙了人類(lèi)?！ ≡谝淮卧囼炛?，AI 讓 73% 的人相信 AI 合成音效是真實(shí)的。這一最新研究成果有望應用于電影、電視劇等影視制作工作中?！ ∠胂笠幌?，假如你正在看一部恐怖片：女主戰戰兢兢地走在黑暗的地下室中，背景音樂(lè )十分恐怖，同時(shí)一些看不見(jiàn)的邪惡生物也在黑暗中蠕動(dòng)，然后突然一聲巨響，一個(gè)物體被撞倒了…… 如果沒(méi)有這種令人緊張又恰到好處的音效，只通過(guò)眼睛看到的場(chǎng)景很難讓人產(chǎn)生這種恐懼感?！ ⊥ǔ?，這些音效是由錄音室中的
- 關(guān)鍵字： AI 合成音效 模型
模型介紹
您好，目前還沒(méi)有人創(chuàng )建詞條模型!
歡迎您創(chuàng )建該詞條，闡述對模型的理解，并與今后在此搜索模型的朋友們分享。 創(chuàng )建詞條
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