黑狼
注册：2024-02-17 21:38:32
从九品上:文林郎|陪戎校尉
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家园
神烦这类言论，言必提美帝疫苗。仿佛只有美帝的疫苗才是灵丹妙药。现实世界的大规模实验已经证明了，两边都无效。 ...
差不多一年到两年之前。听起来更像是降低技术人员的沟通运维成本的工具？和天气大模型应该不是一个类型的玩意。 1、负责ICT服务领域大模型技术研究，包括领域LLM的预训练、多模态学习、指令微调、强化学习、轻量化模型加速等关键技术方向识别与研究;构建面向领域场景的高质量知识数据库， ...
导致华为优先生产昇腾计算芯片，降低手机芯片的生产优先级 https://www.reuters.com/technology/ai-chip-demand-forces-huawei-slow-smartphone-production-sources-2024-02-05/ ...
大致看了一下，生成模型并不是这两年发生的事情，之前语言模型往事的帖子 https://www.talkcc.com/article/4963863 提到的，rnn/lstm阶段其实各家也有服务上线，但只是因为泛化性能的问题没有得到广泛关注。这个名单上粗看了一眼，至少有30%-50 ...
数据的重要性再怎么被高估也不为过，最简单的例子就是mistral作为一个开源小团队却超越了一系列的模型大厂，其虽然开源了模型参数，但对于数据过程讳莫如深。数据层面对于训练的加速现在还处在“摩尔定律”的范围内。而且这里说的并不是大家常提到的高质量人类标注数据，而是指现在已经有的数据 ...
早期的语言模型都是依赖于RNN/LSTM以及其各类变种的结构，但这类对并行不友好的结构存在一个吞吐量的问题，NVIDIA早年的产品也会为这类架构进行一些策略性的优化，但更多的是CNN的优化，因为计算机视觉在那个时代率先落地，需求巨大。 后来transformer诞生就是为了解决 ...
请教一下， “能干的干起来，不能干的保持追踪“，这里面能干的干起来，除了技术要素之外，还有什么关键因素影响是否能干呢？感谢🙏 ...
这一轮人工智能发展国资的应对方式目前是建立各级各类数据中心，“要夯实发展基础底座，把主要资源集中投入到最需要、最有优势的领域，加快建设一批智能算力中心，进一步深化开放合作，更好发挥跨央企协同创新平台作用。” 三大运营商建数据中心应该是拿手好活，也算是符合之前河里讨论的新基建趋势？ ...