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“程序员应该每年学习一种新语言。”
新程序员 006》包含了“进入智能新时代”、“新技术”和“新应用”三大专题,能够帮助所有的用户对这场生产力革命实现全方位的了解与深入。从《新程序员 001:开发者黄金十年》的宏观展望,到《新程序员002:新数据库时代》的深入探索,再到《新程序员 003:云原生与全面数字化实践》的实操指南,直至揭示《新程序员 004:我们的技术时代,我们的程序人生》的迷思与解答,「新程序员」每一页都满载着技术领袖的
的程序员在这场浪潮中摇身一变为 AI 资讯届的“网红”,他的文章至今在全网各大平台广受欢迎。这场前所未有的范式转变影响的是技术世界的每一位居民,而不远的未来,AI 世界的每一个人都会成为 AI 程序员,你我皆为 AI 开发者。这场前所未有的范式转变影响的是技术世界的每一位居民,而不远的未来,AI 世界的每一个人都会成为 AI 程序员,你我皆为 AI 开发者。这场前所未有的范式转变影响的是技术世界的
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