
深度|如何最大化 GPU 利用效率,让 ROI 最大化?
深度|如何最大化 GPU 利用效率,让 ROI 最大化?前不久在人工智能的帮助下,两位科学家获得了诺贝尔物理学奖。可以说人工智能已经在很多领域被广泛应用了。随着大语言模型(LLM)和深度学习的广泛应用,GPU 也已成为机器学习工程师和研究人员最重要的计算资源之一。
前不久在人工智能的帮助下,两位科学家获得了诺贝尔物理学奖。可以说人工智能已经在很多领域被广泛应用了。随着大语言模型(LLM)和深度学习的广泛应用,GPU 也已成为机器学习工程师和研究人员最重要的计算资源之一。
在当今人工智能(AI)和机器学习(ML)技术迅猛发展的背景下,解释性AI(Explainable AI, XAI)已成为一个备受关注的话题。
虽然数据有限,但AI性能不会停滞不前,我们当前的算法还没有从我们拥有的数据中最大限度地提取信息,还有更多的推论、推断和其他过程我们可以应用到我们当前的数据上,以提供更多的价值。
大语言模型(LLM)正在推动通信行业向智能化转型,在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来,LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战,并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
在当今科技界,关于人工智能是否被过度炒作的争论从未停息。然而,很少有像谷歌 DeepMind 的安全研究专家和机器学习科学家 Nicholas Carlini 这样的专家,用亲身经历为我们提供了一个独特的视角。通过他的文章,我们看到了大型语言模型(LLM)在实际应用中的强大能力和多样性。这些并非空洞的营销宣传,而是切实可以改变工作方式、提高生产效率、激发创意的工具。
中国AI制药企业产业迎来机遇。AI,成了2024年诺贝尔奖的最大赢家。 先是人工智能学者拿下诺贝尔物理学奖,评委会表彰他们“利用物理学工具,开发出了当今强大机器学习技术的基础方法”。
AI浪潮已至,威胁更要警惕
中国厂商如何在AI浪潮中破局? 近日,在2024年诺贝尔三大科学奖项中,两大奖项与人工智能研究相关,先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱,紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。
毫无疑问,多智能体肯定是 OpenAI 未来重要的研究方向之一,前些天 OpenAI 著名研究科学家 Noam Brown 还在 X 上为 OpenAI 正在组建的一个新的多智能体研究团队招募机器学习工程师。
随着诺贝尔物理学奖颁给了「机器学习之父」Geoffrey Hinton,另一个借鉴物理学概念的模型架构也横空出世——微软清华团队的最新架构Differential Transformer,从注意力模块入手,实现了Transformer的核心能力提升。