图像AI那么耗算力，问题出在 RGB 格式上？
图像AI那么耗算力，问题出在 RGB 格式上？最近一直在想一个问题。为什么我们的图像 AI 模型那么耗算力？比如，现在多模态图文理解 AI 模型本地化部署一个节点，动不动就需要十几个 G 的显存资源。
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2222 点击 2024-09-18 15:49
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最近一直在想一个问题。为什么我们的图像 AI 模型那么耗算力？比如，现在多模态图文理解 AI 模型本地化部署一个节点，动不动就需要十几个 G 的显存资源。
随着 AI 模型越来越擅长模仿人类行为，区分真正的互联网用户和模仿他们的复杂系统变得愈发困难。 真正的问题在于当这些系统被用于传播虚假信息或进行欺诈等恶意目的；这让我们难以信任在网上遇到的内容。
过去十几年来，科技巨头之间发生了前所未有的激烈竞赛，囤积算力、笼络人才，还要小心翼翼地看护好自己的护城河，大家都希望能锻造出最好的 AI 模型，获得进入 AGI 时代的门票
不是大模型用不起，而是小模型更有性价比。
最近两款大型 AI 模型相继发布。
随着生成式 AI 模型掀起新一轮 AI 浪潮，越来越多的行业迎来技术变革。许多行业从业者、基础科学研究者需要快速了解 AI 领域发展现状、掌握必要的基础知识。
近期，大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战。受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略。
Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片
下一步是智能体？随着 ChatGPT、GPT-4、Sora 的陆续问世，人工智能的发展趋势引起了广泛关注，特别是 Sora 让生成式 AI 模型在多模态方面取得显著进展。人们不禁会问：人工智能领域下一个突破方向将会是什么？
半年时间，月之暗面把 AI 模型支持的上下文长度提升了一个数量级，实现了 200 万字上下文的「无损压缩」。