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在文章的后半部分,我们系统性地介绍 XLang™ 的设计理念、特性以及众多创新,包括与 Python 的兼容性、对张量表达式的原生支持、分布式计算能力以及针对 GPU 和多种硬件优化的能力。【导读】随着 AI 技术的发展,对于编程语言的需求也发生了变化,要求其具备原生支持张量计算、并行计算及分布式计算等能力,并能够适应多样化的硬件环境,尤其要关注边缘 AI 和 AI 民主化的问题。以 C 和 C+
首先, LUI 会逐步拆掉孤立应用间的壁垒:未来应用的边界会被打破,应用的第一入口将不再是一个个孤立的 GUI 应用,而是无形的、随时响应的 LUI,和其背后无缝集成的各种服务。从最早的控制台用户界面(CUI),到后来 PC 开启的图形用户界面(GUI),再到智能手机开启的触控用户界面(TUI),每一次人机交互革命,都会将计算的潜力释放到更广泛的人类,惠及到人类生活的每一个角落。当然,代码生成并非
例如,在 OpenAI 开展的一项机器人实验中,原本应该抓取桌面上球体的机器人,却学会了仅仅将手放置在人类视线范围内,给人造成握持物体的假象,但实际上并未真正抓取。经过强化学习结合微调后的产物,典型案例有 ChatGPT,其旨在成为一个实用高效的个人助手,并且已经取得了空前的成功,迅速成为人类历史上被广泛应用的软件之一。当前,构建安全、稳健、可解释且值得信赖的智能系统已成为人们亟待解决的关键课题,
【导读】具身智能作为一种新兴的研究视角和方法论,正在刷新我们对智能本质及其发展的理解:传统的 AI 模型往往将智能视为一种独立于实体存在的抽象能力,而具身智能则主张智能是实体与其环境持续互动的结果。本文深度剖析了具身智能计算系统在当今社会经济转型中的核心角色,围绕自主经济的内涵、具身智能的理念及其计算系统的挑战与发展进行了深入阐述,展现了具身智能如何通过提升机器人对物理世界的感知、理解和决策能力,
这样做的原因是大模型的输入窗口存在大小限制(一般为 4K、16K、32K、128K 的 Token 数量),我们需要根据选用的模型输入窗口的大小限制,选择合适的分段策略和 TopK 值。技术原理是通过将外部知识库的文档先拆分为语义完整的段落或句子,并将其转换(Embedding)为计算机能够理解的一串数字表达(多维向量),同时对用户问题进行同样的转换操作。要深刻理解用户的使用场景,将复杂的开放域问
无论是基于传统方法还是基于深度学习的数字水印技术,一个完整的数字水印系统的设计一般包括三部分:水印生成、水印嵌入和水印提取[1]。
于是,MoE 模型的推理速度和成本与 12B 参数规模的模型是一样的。当然,这暂时忽略了 45B 模型的部署成本,部署成本根据模型的量化程度所需要的启动 GPU 显存开销是不同的,比如 FP16 精度下,至少需要 90GB 的空间才能启动,这需要 2 张 A100/800-80GB 的卡,或者 3 张 A100-40GB 的卡。随着语言模型研究的深入,大多数从业人员对语言模型的本质及其功能有了基本
【导读】在当今软件开发和科学研究领域,项目的复杂性日益增加,提升研发效率已成为行业迫切需求。本文深入探讨了大模型技术在研发效率提升方面的应用与实践,以实战摸索的方式,真实揭示了大模型究竟能够如何助力企业实现数智化转型。本文精选自《新程序员007:大模型时代的开发者》,《新程序员 007》聚焦开发者成长,其间既有图灵奖得主 Joseph Sifakis、前 OpenAI 科学家 Joel Lehma
【导读】人工智能当前的发展瞬息万变,未来究竟会如何演进?AGI 究竟是否会到来?本文作者深入分析了 AI 的起源和演变,并对 AI 技术的关键转折点和里程碑事件进行总结。人工智能几经起落,作者特别强调,单纯依靠大模型是无法实现通用人工智能的,人工智能三大范式的融合是实现通用人工智能的基础。本文精选自《新程序员007:大模型时代的开发者》,《新程序员 007》聚焦开发者成长,其间既有图灵奖得主 Jo
首先,在进行二阶段预训练时,若目标是增强模型在特定领域(如医学或强化中文知识)的表现,而原始训练数据对该领域覆盖不足,传统的经验告诉我们,必须辅以大量相关背景知识的混合数据。基于这些设定,我们进行了对比实验。在 SFT 非常少量时,大规模的二次预训练可以加快模型对于指令的响应学习,但当 SFT 数据量扩展到 950k 之后,再去增加中文的二次预训练数据其实并没有什么特别的意义,例如在 950k S