用光学让AI算力集群提速数十倍,Lightmatter融资4亿美元
用光学让AI算力集群提速数十倍,Lightmatter融资4亿美元传统计算架构的潜力开发已接近极限 要实现超强的AI能力,需要超大规模的模型,要训练超大规模的AI模型,需要数千,甚至上万的GPU协同工作。
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传统计算架构的潜力开发已接近极限 要实现超强的AI能力,需要超大规模的模型,要训练超大规模的AI模型,需要数千,甚至上万的GPU协同工作。
现有的大模型主要依赖固定的参数和数据来存储知识,一旦训练完成,修改和更新特定知识的代价极大,常常因知识谬误导致模型输出不准确或引发「幻觉」现象。因此,如何对大模型的知识记忆进行精确控制和编辑,成为当前研究的前沿热点。
Character.ai 遭遇了前有未有的危机。
让大模型依靠群体的智能。
下半场,中国的AI力量
太平洋证券分析师郑磊认为,下半年以来,国内AI视频模型优势显著。
Mistral 7B诞生一周年之际,法国AI初创公司Mistral再次连发两个轻量级模型Ministral 3B和Ministral 8B,性能赶超Llama 3 8B。
Time-MoE采用了创新的混合专家架构,能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集,为时序分析提供了丰富的训练资源,为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。
在NLP领域,研究者们已经充分认识并认可了表征学习的重要性,那么视觉领域的生成模型呢?最近,谢赛宁团队发表的一篇研究就拿出了非常有力的证据:Representation matters!
几个小时前,Claude 3.5 模型迎来了一波大更新。Anthropic 推出了升级版的 Claude 3.5 Sonnet 以及一款新模型 Claude 3.5 Haiku。