在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,GPU因其并行計(jì)算能力成為理想硬件解決方案。GPU處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)高效,尤其適合AI中的矩陣運(yùn)算。NVIDIA A100、RTX 4090、Quadro RTX 8000和AMD Radeon VII是深度學(xué)習(xí)的推薦GPU型號(hào),各有特點(diǎn)和適用場景。選擇GPU時(shí)需考慮CUDA核心、Tensor核心、顯存容量、框架兼容性及預(yù)算。
大語言模型并不是簡單的詞匯預(yù)測機(jī)器,這些模型實(shí)際上具有理解它們所生成內(nèi)容的能力。如果大語言模型只是簡單地基于統(tǒng)計(jì)概率來預(yù)測下一個(gè)詞匯,那么它們不可能在處理復(fù)雜問題時(shí)表現(xiàn)出色。
通常而言,聊天機(jī)器人通過整合自然語言處理(NLP)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和語音識(shí)別等技術(shù),使其能夠準(zhǔn)確解析用戶輸入、理解意圖并生成適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。這種交互方式極大地提高了人機(jī)溝通的效率和友好度。與傳統(tǒng)交互形式相比,聊天機(jī)器人以自然語言為橋梁,使用戶無需具備技術(shù)背景也能輕松使用復(fù)雜系統(tǒng)。
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來表示復(fù)雜的思想,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式,從而在各種預(yù)測任務(wù)中表現(xiàn)出色,這種預(yù)測能力是智能的一個(gè)主要技能,也是人類作為物種的一個(gè)顯著特點(diǎn)。
英偉達(dá)在過去30年的旅程中,一直致力于加速一個(gè)又一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。從計(jì)算機(jī)圖形學(xué)開始,英偉達(dá)的計(jì)算架構(gòu)已經(jīng)擴(kuò)展到了多個(gè)行業(yè),包括半導(dǎo)體制造、計(jì)算光刻、仿真、CAE、5G無線電等,這種加速計(jì)算的普及,使得英偉達(dá)的技術(shù)幾乎覆蓋了每一個(gè)重要的行業(yè)。
OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman討論了AI如何增強(qiáng)人類能力,預(yù)測未來將有超級(jí)智能。他強(qiáng)調(diào)深度學(xué)習(xí)作為AI技術(shù)的核心,以及算力、能源、數(shù)據(jù)和人類意志對(duì)開啟智能時(shí)代的重要性。Altman認(rèn)為,智能時(shí)代將帶來繁榮,解決氣候問題和太空殖民,但也需注意AI的潛在負(fù)面影響。
Luga討論了GPU在人工智能生態(tài)中的重要性,特別是在加速AI核心算力構(gòu)建方面。GPU以其高度并行的架構(gòu),在深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)中展現(xiàn)出卓越性能。與CPU相比,GPU在處理圖形渲染、機(jī)器學(xué)習(xí)、視頻編輯等計(jì)算密集型任務(wù)時(shí)具有顯著優(yōu)勢。GPU和CPU的協(xié)同工作提高了數(shù)據(jù)吞吐量和并發(fā)計(jì)算能力。GPU的應(yīng)用場景包括專業(yè)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈和模擬技術(shù)等領(lǐng)域。
自2023年以來,全球?qū)IGC產(chǎn)業(yè)的關(guān)注日增。AIGC不僅融合AI能力,更重塑產(chǎn)業(yè)范式,推動(dòng)生產(chǎn)力和創(chuàng)造力革命。AIGC產(chǎn)業(yè)鏈參與者角色將不斷調(diào)整,前景廣闊。AIGC是基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容自動(dòng)生成方式,提高創(chuàng)作效率,降低成本。
該論文是陳涵晟在阿里達(dá)摩院實(shí)習(xí)期間的成果,融合了傳統(tǒng)幾何推理和深度學(xué)習(xí),提出了計(jì)算3D物體位姿的新方法,能從單張圖片計(jì)算出3D物體在真實(shí)世界里的位置和朝向
基于此,在近日舉辦的英特爾On產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會(huì)(Intel Vision)上,英特爾公司旗下的Habana Labs正式發(fā)布用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的第二代Gaudi(R)處理器
深度學(xué)習(xí)深刻改變了計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序的功能與形態(tài),為了加速深度學(xué)習(xí)模型的推理,NVIDIA 英偉達(dá)推出了高性能深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化器TensorRT。
EPL由阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI團(tuán)隊(duì)自主研發(fā),PAI是面向開發(fā)者和企業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)工程平臺(tái)
9月27日,在中關(guān)村論壇國際技術(shù)交易大會(huì)上,一流科技創(chuàng)始人&CEO袁進(jìn)輝宣布深度學(xué)習(xí)框架OneFlow v0.5.0正式上線GitHub,他重點(diǎn)介紹了OneFlow v0.5.0的四大特性。本次產(chǎn)品升級(jí)也是OneFlow自2020年7月31日開源以來,功能發(fā)布最重磅的版本。
今日,華為“昇騰眾智計(jì)劃”上線,最新公布140個(gè)算子和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的開發(fā)需求,面向全社會(huì)組織和機(jī)構(gòu)征集創(chuàng)新結(jié)果。
高度緊湊、性能卓越的深度學(xué)習(xí)加速平臺(tái),支持GPU并可助力各工業(yè)應(yīng)用的邊緣AI部署。
AI技術(shù)帶來的碳排放已經(jīng)不容忽視;如果行業(yè)趨勢繼續(xù)下去,那么情況將很快失去控制。除非我們愿意重新評(píng)估并改革當(dāng)今的AI研究議程,否則人工智能領(lǐng)域很可能在不久的未來成為引發(fā)氣候變化的罪魁禍?zhǔn)住?/p>
百度智能云融合了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、百度大腦等百度的核心技術(shù),把人工智能輸送到千行萬業(yè),促進(jìn)各行各業(yè)的智能化升級(jí),成為加速AI工業(yè)化大生產(chǎn)的關(guān)鍵力量,而飛槳?jiǎng)t是其中的核心基礎(chǔ)底座。
10月17日-19日,2019年中國計(jì)算機(jī)大會(huì)(CNCC2019)在蘇州舉辦,本屆大會(huì)以“智能+引領(lǐng)社會(huì)發(fā)展”為主題,1000家機(jī)構(gòu)的代表、8000余人參展參會(huì)。百度首席技術(shù)官王海峰在會(huì)上發(fā)表題為《深度學(xué)習(xí)平臺(tái)支撐產(chǎn)業(yè)智能化》的演講。
IBM已經(jīng)與麻省理工學(xué)院的研究人員合作開發(fā)了一種新方法,可以更有效地訓(xùn)練“視頻識(shí)別”深度學(xué)習(xí)模型。