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當下智算時代雖然在初級階段,依托AI大模型形成的新一代算力基礎設施和AI應用已經在諸多領域嶄露頭角。 數字中國愿景的實現,基石在于夯實數字化基礎設施建設。...
微軟在全球擁有超過10.5萬名安全和威脅情報專家,為政府提供關于網絡安全的寶貴見解。該公司每天合成64萬億個信號,使用復雜的數據分析,并擁有人工智能算法來抵御網絡威脅。...
大模型的參數量主要取決于隱藏層的維度和構成模型的Block的數量,我們假定隱藏層的維度為 h,Block 的數量為 i,那么,大模型的參數量為 。...
AI賽道投資火熱,基建與應用兩端爆發 當前中國資本市場對于AI領域的主要關注在兩端:前端基礎設施部署及后端應用開發;AI相關應用開發正由虛轉實,落地實體經濟的場景應用結合AI原生應用的組合布局初見端倪。...
許多早期的機器學習算法需要人工標記訓練示例。例如,訓練數據可能是帶有人工標簽("狗"或"貓")的狗或貓的照片。人們需要標記數據的需求使得創建足夠大的數據集來訓練強大的模型變得困難且昂貴。...
卷積后產生的特征圖中的值,越靠近1表示與該特征越關聯,越靠近-1表示越不關聯,而我們進行特征提取時,為了使得數據更少,操作更方便,就直接舍棄掉那些不相關聯的數據。...
高分辨率遙感圖像已經成為復雜變化檢測的有力工具。然而,在復雜場景中執行穩健的變化檢測仍然是一個艱巨的挑戰。變化檢測聚焦“非語義變化”中的“有效變化”,即,由大氣條件、遙感器、配準等引起的非語義變化,以及與下游應用無關的語義變化都應該被忽略。...
Patel 以其基于深度學習的動作捕捉系統 WildPose 獲得計算機感知類別的“谷歌研究學者獎”。MathWorks 也為該實驗室的研究提供了大力支持。...
性能重大提升的背后往往是模型設計的改變。不過有些時候對模型進行微調也可以提升機器學習的性能。最終的判斷可能會取決于你對相應任務的基準測試結果。...
算力卡的核心當然還是計算芯片,會搭配大容量高帶寬的內存、緩存,以及搭載CPU用于調度,為了幫助數據傳輸,便會使用高速通道,這便是PCIe(高速串行計算機擴展總線標準)在系統中的作用:提供總線通道。...
人工智能的黑箱效應與推演結果可驗證之間存在矛盾。充分理解人工智能做出決策的機理,需要相當高的專業門檻,這帶來了嚴重的黑箱效應。...
大語言模型:主要應用于工業問答交互、內容生成,以提升任務處理效率為主,暫未觸及工業核心環節 有望形成具有認知智能的數字員工及超級自動化鏈路,實現從需求理解到規劃、自動化執行及結果交付的全鏈條能力。...
無論是縮放位置索引還是修改基地,所有token都變得彼此更接近,這將損害LLM區分相近token的位置順序的能力。結合他們對RoPE的波長的觀察,存在一些波長比預訓練的上下文窗口長的維度,NTK-by-parts插值的作者建議完全不插值較高的頻率維度。...
面向表格數據的推理任務,在計算機領域,特別是自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)領域的研究中扮演著重要角色[1]。該任務要求模型在給定一個或多個表格的情況下,按照任務要求,生成相應的結果作為答案(例如:表格問答、表格事實判斷)。...
隨著對LLMs的不斷應用,大家也發現了諸多問題。比如常見的幻覺現象,LLMs可喜歡一本正經地說著胡話呢。除此之外,LLMs也有可能生成一些歧視某些身份群體的內容,還有一些傷害我們小小心靈的有毒內容(這可不行)。...
人工智能進入生成式階段,本報告重點對人工智能應用價值與場景分析,并對企業AI應用突破方向與規劃建議,針對營銷/服務、辦公協同、研發、企業安全等各個環節進行深入剖析,展開企業AI智能應用全景與規劃建議。...
正如GigaIO全球銷售首席技術官Matt Demas在接受采訪時所說:"我們利用我們的SuperNODE為TensorWave創建了一個大型集群?!懊總€ SuperNODE 都有兩臺額外的服務器,并可以訪問整個 TensorNODE 的所有 GPU 內存。每個 TensorNODE 上還...
人工智能作為人類智慧的輔助和延伸,突破了人類認知效率低、考慮因素有限等生理限制。目前,人工智能技術在自然語言處理、圖像識別、無人駕駛、醫學診斷、軍事智能化等領域取得了許多突破性的研究進展。...
進一步,為了支持這一研究領域的模型訓練和評估,研究團隊在LVIS數據集的基礎之上,借助GPT-4V構建了一個面向多目標推理分割場景的數據集MUSE,它包含20萬個以上的問題-答案對,涉及90萬個以上的實例分割掩碼。...