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  • 豆包大模型高速增長(zhǎng)背后，至強(qiáng)6處理器和火山引擎實(shí)現(xiàn)云+AI的交融創(chuàng)新
    中國(guó)信通院發(fā)布的《2024全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書(shū)》顯示，2023年至2024年第一季度，中國(guó)共涌現(xiàn)出71家AI獨(dú)角獸企業(yè)，其中大模型數(shù)量占比高達(dá)36%，即478個(gè)。隨著基礎(chǔ)通用大模型的能力上限被不斷刷新，算力成本、功耗、技術(shù)門(mén)檻、行業(yè)落地等問(wèn)題與挑戰(zhàn)也越來(lái)越突出，如何從底層算力、平臺(tái)、應(yīng)用場(chǎng)景等維度尋求破局，成為大模型落地的關(guān)鍵。 對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，如何更好地迎接以大模型為基礎(chǔ)的AI時(shí)代？這其實(shí)需要在性?xún)r(jià)
  • AI模型訓(xùn)練【偏差/方差】與【欠擬合/過(guò)擬合】
    AI模型訓(xùn)練【偏差/方差】與【欠擬合/過(guò)擬合】
    在我們拿到一個(gè)數(shù)據(jù)集，高高興興準(zhǔn)備訓(xùn)練一個(gè)模型時(shí)，會(huì)遇到欠擬合或過(guò)擬合的問(wèn)題，業(yè)內(nèi)也喜歡用偏差和方差這兩指標(biāo)去定義它們，那這些詞什么意思呢？有什么方法能避免/解決 欠擬合和過(guò)擬合呢？這其實(shí)是非常非常基礎(chǔ)的概念，但是其實(shí)即使是業(yè)內(nèi)人士很難一下子把它們完全講明白，并列出全面的解決方法，本文為你最通俗地解答。
  • 2個(gè)月，11億大模型大單，訊飛狂賺
    2個(gè)月，11億大模型大單，訊飛狂賺
    12月25日消息，今天，山東泰安市肥城人工智能行業(yè)大模型應(yīng)用基地項(xiàng)目中標(biāo)候選人公示，訊飛智元中標(biāo)，投標(biāo)金額約1.59億元，訊飛智元是科大訊飛旗下全資子公司。
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    6小時(shí)前
  • 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典優(yōu)化器（python全代碼）
    SGD class SGD: def __init__(self, lr=0.01): self.lr = lr def update(self, params, grads): for key in params.keys(): params[key] -= self.lr * grads[key] Momentum class Momentum: def __init__(self, lr=0
  • 智算行業(yè)巨變：從二元模式進(jìn)化到三元模式
    智算行業(yè)巨變：從二元模式進(jìn)化到三元模式
    智算行業(yè)，正從二元模式向三元模式轉(zhuǎn)變。但目前還沒(méi)有形成成熟的業(yè)務(wù)模式，大家對(duì)三元模式下算力三方的理解和定位，均有所不同。今天拋磚引玉，談?wù)勎覀兊目捶ā?/div>
  • 2025存儲(chǔ)前瞻：用存儲(chǔ)加速AI，高性能SSD普適化
    2025存儲(chǔ)前瞻：用存儲(chǔ)加速AI，高性能SSD普適化
    縱觀2024年，存儲(chǔ)技術(shù)升級(jí)已經(jīng)給AI計(jì)算、云端應(yīng)用帶來(lái)了諸多便利，從年初鎧俠首款量產(chǎn)車(chē)規(guī)級(jí)UFS 4.0推動(dòng)行業(yè)發(fā)展，到RM、PM和XG系列SSD與HPE攜手登陸國(guó)際空間站，再到推出容量高達(dá)2Tb的第八代BiCS FLASH? QLC，展示下一代前瞻性的光學(xué)結(jié)構(gòu)SSD，鎧俠與合作伙伴一起，不僅滿足了時(shí)下的存儲(chǔ)應(yīng)用需求，并已經(jīng)為未來(lái)存儲(chǔ)鋪墊全新的技術(shù)可行性。 更大容量的存儲(chǔ) AI計(jì)算對(duì)企業(yè)級(jí)存儲(chǔ)提
  • NeuroBlade在亞馬遜（Amazon） EC2 F2 實(shí)例上加速下一代數(shù)據(jù)分析
    數(shù)據(jù)分析加速領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者NeuroBlade宣布其已經(jīng)與亞馬遜云科技（AWS）最新發(fā)布的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2實(shí)例實(shí)現(xiàn)集成，該實(shí)例采用了AMD FPGA與EPYC CPU技術(shù)。此次合作通過(guò)NeuroBlade創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析加速技術(shù)，為云原生數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載帶來(lái)了前所未有的性能和效率。 在EC2 F2實(shí)例上部署NeuroBlade加速
  • 如何看待這波“人形機(jī)器人”行情？
    如何看待這波“人形機(jī)器人”行情？
    短短3個(gè)月時(shí)間內(nèi)，A股機(jī)器人指數(shù)一度大漲近80%，成為資本市場(chǎng)明星。其中，埃夫特大漲超350%，拓斯達(dá)、三豐智能大漲超210%，柯力傳感大漲180%，北特科技、斯菱股份均大漲超120%。如此大規(guī)模的爆發(fā)行情，主要驅(qū)動(dòng)因素是什么？未來(lái)是否還存在更大市場(chǎng)機(jī)會(huì)呢？
  • 長(zhǎng)三角，如何把數(shù)據(jù)要素變成新長(zhǎng)江？
    長(zhǎng)三角，如何把數(shù)據(jù)要素變成新長(zhǎng)江？
    我們都知道，數(shù)據(jù)就像江河。江水的流動(dòng)便利了航運(yùn)，而數(shù)據(jù)同樣是在流通中才能創(chuàng)造價(jià)值，促進(jìn)千行萬(wàn)業(yè)創(chuàng)新。江河能夠流通覆蓋的區(qū)域越廣，對(duì)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)帶來(lái)的價(jià)值就越大，數(shù)據(jù)也是開(kāi)放范圍越大就能夠帶來(lái)更大價(jià)值。在數(shù)據(jù)要素明確成為第五生產(chǎn)要素的今天，長(zhǎng)三角數(shù)據(jù)一體化建設(shè)的意義難以估量。長(zhǎng)三角數(shù)據(jù)一體化，為何能開(kāi)時(shí)代之先？是什么支撐了長(zhǎng)三角的數(shù)據(jù)要素高效、安全流動(dòng)？
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    12/25 14:15
  • 一文深度看懂視覺(jué)語(yǔ)言模型 (VLM)
    一文深度看懂視覺(jué)語(yǔ)言模型 (VLM)
    在本文來(lái)自于encord，從VLM 算法架構(gòu)，原理，到應(yīng)用方向，挑戰(zhàn)難點(diǎn)方面探討VLM 的架構(gòu)、評(píng)估策略和主流數(shù)據(jù)集，以及該領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)和未來(lái)趨勢(shì)。
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    12/25 10:35
    VLM
  • 2024年第三季度，中國(guó)大陸云服務(wù)支出增長(zhǎng)11%
    2024年第三季度，中國(guó)大陸云服務(wù)支出增長(zhǎng)11%
    2024年第三季度，中國(guó)領(lǐng)先的云計(jì)算提供商順應(yīng)全球趨勢(shì)，大幅增加了對(duì)AI基礎(chǔ)設(shè)施和高性能計(jì)算的投資。這些舉措反映了在生成式AI和其他前沿應(yīng)用的推動(dòng)下，對(duì)大規(guī)模人工智能模型訓(xùn)練和實(shí)時(shí)推理不斷升級(jí)的需求做出的戰(zhàn)略性回應(yīng)。
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    12/25 09:12
  • 人工智能前沿｜2025 年影響工程的頂級(jí)趨勢(shì)
    人工智能前沿｜2025 年影響工程的頂級(jí)趨勢(shì)
    人工智能在重塑工程范式方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它提供的工具和方法可提高各個(gè)領(lǐng)域的精度、效率和適應(yīng)性。想要在人工智能競(jìng)賽中保持領(lǐng)先的工程領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該關(guān)注四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的進(jìn)步：生成式人工智能、驗(yàn)證和確認(rèn)、降階模型（ROM）和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。 趨勢(shì)一：GenAI 轉(zhuǎn)向框圖、3D 模型和流程圖 雖然最初對(duì)基于文本的 GenAI 的關(guān)注繼續(xù)影響以軟件為中心的工作流程，但它對(duì)具有更高級(jí)別抽象的工程工具的影響卻顯滯后。到
  • ElfBoard開(kāi)源項(xiàng)目|百度智能云平臺(tái)的人臉識(shí)別項(xiàng)目
    ElfBoard開(kāi)源項(xiàng)目|百度智能云平臺(tái)的人臉識(shí)別項(xiàng)目
    百度智能云平臺(tái)的人臉識(shí)別項(xiàng)目，旨在利用其強(qiáng)大的人臉識(shí)別服務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)人臉識(shí)別。選擇百度智能云的原因是其高效的API接口和穩(wěn)定的服務(wù)質(zhì)量，能夠幫助開(kāi)發(fā)者快速實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別應(yīng)用。 本項(xiàng)目使用攝像頭捕捉圖像后，通過(guò)百度智能云平臺(tái)的人臉識(shí)別服務(wù)，能夠輕松識(shí)別圖像中的人臉，并將識(shí)別結(jié)果實(shí)時(shí)顯示在Qt界面上。
  • 大模型，在內(nèi)卷中尋找出口
    大模型，在內(nèi)卷中尋找出口
    2024年，大模型進(jìn)展不斷。從年初的Sora到最新的o3，更新更好的模型不斷被推出，“內(nèi)卷”到底有沒(méi)有發(fā)生？我們要先確定“內(nèi)卷”的定義，指某一類(lèi)產(chǎn)業(yè)模式，發(fā)展到一種確定形式后，陷入“高水平均衡陷阱”，出現(xiàn)“沒(méi)有發(fā)展的增長(zhǎng)”，這種局面一直無(wú)法被打破，那就會(huì)走向停滯和危機(jī)。
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    12/24 11:20
  • Samtec AI 應(yīng)用詳述 | 人工智能加速器所需的連接器
    【摘要前言】 過(guò)去幾年的發(fā)展將人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）推上了風(fēng)口浪尖。隨著在線工具的發(fā)展，消費(fèi)者現(xiàn)在可以利用人工智能的力量完成一系列任務(wù)。 科學(xué)家在計(jì)算機(jī)上計(jì)算、分析和可視化復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，含數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、商業(yè)分析。 高性能互連是中央處理器（CPU）和人工智能加速器之間的紐帶，在實(shí)現(xiàn)這些系統(tǒng)所需的可擴(kuò)展性和靈活性方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。 今天，我們將在文章的技術(shù)分享之后，
  • Lattice連發(fā)三款新品，鞏固其在中小型FPGA市場(chǎng)的地位
    Lattice連發(fā)三款新品，鞏固其在中小型FPGA市場(chǎng)的地位
    Lattice認(rèn)為，未來(lái)驅(qū)動(dòng)公司業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的關(guān)鍵點(diǎn)有五大方向，分別為：網(wǎng)絡(luò)邊緣AI中的推理，數(shù)據(jù)中心AI中的平臺(tái)管理功能和網(wǎng)絡(luò)安全功能，傳感器到云端互聯(lián)的接口轉(zhuǎn)換和適配，后量子安全，以及機(jī)器人&仿真機(jī)器人中的AI功能和接口等。
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    12/23 16:57
  • 阿曼投資局投資埃隆?馬斯克的xAI
    阿曼馬斯喀特2024年12月20日?/美通社/ -- 阿曼蘇丹國(guó)的投資機(jī)構(gòu)阿曼投資局（Oman Investment Authority, OIA）已投資xAI，這是一家領(lǐng)先的人工智能公司，躋身其行業(yè)前五名，也是埃隆?馬斯克的公司之一。 通過(guò)聚焦先進(jìn)技術(shù)，該機(jī)構(gòu)旨在實(shí)現(xiàn)其國(guó)際投資組合的多樣化，同時(shí)利用具有巨大增長(zhǎng)潛力的轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)資本增值。阿曼投資局投資埃隆?馬斯克旗下的xAI公司 據(jù)OIA介紹，
  • 紫光展銳5G加速云電腦普及，推動(dòng)云終端市場(chǎng)持續(xù)增長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)爆發(fā)將至
    1946年，世界上第一臺(tái)通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)ENIAC問(wèn)世，標(biāo)志著計(jì)算機(jī)時(shí)代拉開(kāi)序幕。彼時(shí)的ENIAC占地面積約170平方米，重達(dá)30噸，耗電量150千瓦，計(jì)算速度是手工計(jì)算的20萬(wàn)倍。1981年，IBM推出第一臺(tái)個(gè)人電腦IBM 5150，標(biāo)志著PC時(shí)代正式開(kāi)啟。隨后的1985年，東芝公司推出了第一臺(tái)真正意義上的筆記本電腦T1000，采用Intel 8086 CPU，整機(jī)重量約為2.9千克。 此后四
  • 機(jī)器人也有“五感”？端側(cè)AI加速融合機(jī)器人傳感,具身智能仍然感知先行
    機(jī)器人也有“五感”？端側(cè)AI加速融合機(jī)器人傳感,具身智能仍然感知先行
    雖然應(yīng)用側(cè)落地的痛點(diǎn)一直困擾著產(chǎn)業(yè)鏈，但具身智能概念的出現(xiàn)讓機(jī)器人，尤其是人形機(jī)器人的量產(chǎn)及產(chǎn)業(yè)化落地正在超出預(yù)期地加速發(fā)展。在今年的北京2024世界機(jī)器人大會(huì)上，眾多人形機(jī)器人紛紛亮相，數(shù)量創(chuàng)下歷屆大會(huì)之最。
  • 人工智能對(duì)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)了哪些挑戰(zhàn)
    人工智能對(duì)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)了哪些挑戰(zhàn)
    作者：安森美高級(jí)總監(jiān)，Aditya Jian 在加密貨幣和人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）等新興應(yīng)用的驅(qū)動(dòng)下，數(shù)據(jù)中心的能耗巨大，并將快速增長(zhǎng)以滿足用戶(hù)需求。根據(jù)國(guó)際能源署（IEA）的最新報(bào)告，2022 年數(shù)據(jù)中心的耗電量將達(dá)到 460 TWh（太瓦時(shí)），約占全球總用電量的 2%。在美國(guó)，擁有全球三分之一的數(shù)據(jù)中心，耗電量為 260 TWh，占總用電量的 6%。 預(yù)測(cè)未來(lái)具有挑戰(zhàn)性，這取決于部署了

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