AI资讯
- 接入零一万物、百川智能大模型!云大厂扩张生成式AI版图,大秀三层技术栈与
- 对话Arm终端产品副总裁:当生成式AI与Arm的DNA相契合,会擦出怎样的火花?
- OpenAI被曝重组计划!与苹果达成关键协议,微软谷歌哭晕
- 上线即满载,点军智算中心探索本土AI新基建的范式变革
- 亚马逊云科技X易点天下共探生成式AI新机遇
- ControlNet作者搞起大模型:让天下没有难写的生图提示词
- AI视觉算法登柳叶刀!看CT提前10年预测致命心脏疾病,已进入临床使用
- ChatGPT真能记住你的话吗?DeepMind与开源大佬揭示LLM记忆之谜
- AI读论文新神器:多栏密集文字、中英图文混排文档都能读|旷视
- 六位一线AI工程师总结爆火!大模型应用摸爬滚打一年心得公开
- 谷歌DeepMind:GPT-4高阶心智理论彻底击败人类!第6阶推理讽刺暗示全懂了
接入零一万物、百川智能大模型!云大厂扩张生成式AI版图,大秀三层技术栈与
亚马逊云科技中国峰会于5月29日-30日在上海举办,聚焦生成式AI应用落地。面对企业使用挑战,如算力资源短缺、工具和模型访问问题、快速上手的应用缺失,亚马逊云科技推出三层技术栈:GPU基础设施、AmazonBedrock(中间层)和开箱即用的生成式AI应用。底层是基于GPU和自研芯片构建的基础设施,用于训练和生产环境中的推理。中间层提供访问基础模型和构建应用程序工具,如AmazonBedrock,支持来自Al21Labs、Anthropic等多家公司的高性能模型。顶层为用户提供开箱即用生成式AI应用,如AmazonQ,帮助企业快速部署应用。亚马逊云科技推出了一系列专门构建的芯片和计算实例,用于减少企业模型训练成本。他们还推出了AmazonSageMaker托管机器学习服务,提供多个基础模型选择,并且推出AmazonBedrock模型评估功能,缩短模型评估时间。在中间层,亚马逊云科技通过AmazonBedrock为企业提供了自定义模型导入和微调能力,以及知识库功能,支持企业定制响应。应用集成方面,BedrockAgent工具支持开发人员定义特定的任务流程,增强控制和自动化。上层的生成式AI助手AmazonQ帮助企业加速软件开发、发挥业务数据价值,并提供了从任意数据中获取洞见的能力。亚马逊云科技还推出了免费培训计划,为全球2900万人提供免费培训,包括“从基础到应用:LLM全景培训”课程。总结来说,亚马逊云科技通过其技术栈和服务助力企业生成式AI应用落地,并推动架构创新,以应对多元技术融合、成本管理和风险控制等挑战。(报道详情)
对话Arm终端产品副总裁:当生成式AI与Arm的DNA相契合,会擦出怎样的火花?
5月31日,智能终端与生成式AI深度融合,移动领域出现新AI需求和场景。生成式AI带来算力、存储挑战,加速硬件、软件、算法迭代。Arm作为移动生态巨头,布局AI,推出新产品、新技术,发布最新终端计算子系统(CSS),结合Armv9架构,基于3nm工艺节点。新的CPUCortex-X925实现41%的AI性能提升,GPUArmImmortalis-G925在多个AI和ML网络上提升了34%的性能。Arm的一系列技术剑指AI,加速移动智能终端产业发展。能效成为行业首要关注焦点,Arm以此为核心优势。生成式AI时代,计算需求暴涨,Arm提供普适应用,为安卓端CPU挑大梁。Arm针对AI推理和训练优化CPU和GPU,优化数据流,对内存流量需求进行了大量时间的优化。CPU仍是AI时代计算核心,Arm全面计算解决方案(TCS)带来新的CPU与GPU,提升性能、能效、AI能力,并首次为ArmCPU和GPU交付物理实现。新ArmCortex-X925实现Cortex-X系列推出以来最高的同比性能提升,单线程性能提高36%,token首次响应时间提高41%。ArmImmortalis-G925GPU在多个AI和ML网络上实现34%的性能提升。ArmKleidi软件工具集成PyTorch、Tensorflow等热门AI框架,加速模型性能。WoA生态系统发展,新增应用,如百度、哔哩哔哩等,Arm与微软合作,资助开源和发布面向Windows的Arm性能库。Arm构筑面向未来AI的计算平台,为移动智能终端产业提供核心竞争力。(报道详情)
OpenAI被曝重组计划!与苹果达成关键协议,微软谷歌哭晕
OpenAI与苹果达成协议,将ChatGPT集成到iOS及其他操作系统中,可能带来数十亿美元收益,影响苹果与谷歌长期联盟关系。微软对此合作持保留态度,CEO萨蒂亚·纳德拉和OpenAI联合创始人兼CEO萨姆·阿尔特曼讨论了微软自身产品的担忧。阿尔特曼考虑将OpenAI重组为营利性公司或类似公益公司,可能价值1000亿美元的资金支持。尽管面临争议,阿尔特曼权力增强,OpenAI在科技行业的地位提升。苹果利用OpenAI技术可能会推动Siri功能升级,微软则通过授权OpenAI技术获得云收入。新一轮AI竞赛已开启,OpenAI的先发优势与苹果庞大用户群体将对市场产生重大影响。(报道详情)
上线即满载,点军智算中心探索本土AI新基建的范式变革
在数字经济时代,算力成为新型生产力的关键驱动力。智算中心快速发展,提供多元化算力资源,实现合理分配,为企业带来便利。随着大模型的演进,对算力的性能和易用性提出了更高要求,关注点转向算力融合、软硬件协同和成本优化。宜昌市正在建设融合智算、超算和通用算力的多元算力高地,成为国家算力“中继站”。已建成的605PFLOPS算力中心,是华中区最大的异构算力集群。点军智算中心仅5个月便实现300PFLOPS算力资源全消纳,与互联网企业和行业大模型企业达成合作,推动生态协同发展。燧原科技作为国内聚焦云端AI的领先算力企业,以点军智算中心项目探索本土算力中心市场化运营新思路,为数字经济发展提供了新的范式。点军智算中心已成为本土智算中心建设上线即满载的标杆案例,为行业释放最大动能。燧原科技通过点军智算中心项目,实现了与多家头部互联网企业及行业大模型企业的合作,提供推理和训练算力资源。未来计划建成3000PFLOPS以上算力,并在宜昌市打造国家东数西算战略中多元算力高地。燧原科技发布“燎原”生态合作计划,与生态伙伴共同构建开放、协作、创新的人工智能生态系统,孵化创新应用。点军智算中心已成为宜昌“数算一体、数实融合”产业格局的重要环节。大模型的应用将带动数据产生、算法演进和生成式AI的应用。燧原科技与生态伙伴合作,推动AI开源开放平台OpenI启智社区,为开发者提供GCU算力资源,降低创新的门槛。点军智算中心将连接算力、大模型厂商、运维商和应用开发玩家,为大模型部署提供支持。总结来看,AIDC+AIGC(人工智能设计与生成)的结合,将推动算力的范式变革,为中国AI2.0时代的到来奠定基础。(报道详情)
亚马逊云科技X易点天下共探生成式AI新机遇
2024亚马逊云科技中国峰会在上海·世博中心举办,聚焦生成式AI创新应用。易点天下作为CloudNative营销科技公司,参与峰会并启动“生成式AI合作伙伴计划”,发布全新“AI+BI+CI”出海解决方案。大会探讨了生成式AI在全球各行业的应用前景,并展示了如何通过技术创新提升企业效率和竞争力。易点天下推出了KreadoAI、数眼智能和Gears三大产品,旨在帮助出海企业实现本地化营销和业务增长。(报道详情)
ControlNet作者搞起大模型:让天下没有难写的生图提示词
ControlNet作者LvminZhang推出新项目Omost,解决AI绘画中提示词难题。用户只需一句简单描述,Agent即可自动生成图像。这是基于大模型和Agent的新玩具,名为Omost,有“almost”和“omni-most”的双层含义。Omost通过预定义位置、偏移量和区域参数简化元素描述,将图像划分为729个可能位置,以此来实现精细控制。LvminZhang还提供了基于注意力操纵的渲染器,并提出了实现区域引导扩散系统的选择。(报道详情)
AI视觉算法登柳叶刀!看CT提前10年预测致命心脏疾病,已进入临床使用
《柳叶刀》发表了一项研究,展示了名为CaRi-Heart的AI技术可以在没有明显症状时提前10年识别心血管疾病风险。这项技术结合AI视觉识别和预测算法,通过评估冠状动脉炎症程度来量化患者的心血管风险。研究使用了英国ORFAN项目中的数据,验证了CaRi-Heart的准确性,并显示其在年轻人中能比现有模型更好地预测心脏疾病风险。该技术已在英国、欧洲和澳大利亚投入临床使用,並正在开发新产品以预测中风和糖尿病风险。(报道详情)
ChatGPT真能记住你的话吗?DeepMind与开源大佬揭示LLM记忆之谜
文本摘要:LLM(大型语言模型)似乎具有记忆功能,但实际上它们是无状态函数。用户感觉到的记忆是因为每次输入时包含了之前对话内容作为提示。模型没有真正的记忆能力,只能处理当前输入。如果提供足够长的上下文,模型可以模拟记忆,但这通常会增加成本和延迟。在训练过程中,LLM学习知识并非简单复制数据,而是通过理解和概括来集成参数。研究表明大多数模型都能够在一定程度上输出训练数据,且参数越多的模型可能记忆能力越强,但具体原因仍然未知。此外,某些特定单词如“company”更容易触发模型输出训练数据,这可能存在版权和隐私问题。(报道详情)
AI读论文新神器:多栏密集文字、中英图文混排文档都能读|旷视
旷视团队推出了名为“点读笔”的多模态大模型Fox,能够高效理解8页中英混合、单栏多栏格式的PDF文档。Fox支持细粒度理解,如用户感兴趣区域内的文字识别、段落翻译和图片内容描述。它通过精准定位、多视觉词表协同和页面打包技术,实现了对复杂文档的高效理解。Fox还支持跨页VQA、双栏前景OCR、图像描述等功能,并且可以将latex格式转换为代码。此外,旷视团队还开源了中英双语的benchmark,包含多种文档理解任务,以促进研究。(报道详情)
六位一线AI工程师总结爆火!大模型应用摸爬滚打一年心得公开
六位AI工程师和创业者分享了一年来在大型语言模型应用开发上的经验,内容涵盖了如何使用提示词、RAG(检索增强生成)、微调、大模型作为裁判、实习生测试以及幻觉的解决方案。他们认为,大模型的输出结果取决于应用场景、任务需求、成本效益和性能目标,并建议根据具体情况选择合适的方法。同时,他们提出了多种实际操作上的经验,比如如何设计提示词、如何进行RAG和微调、以及如何评估和监测大模型的表现。此外,文章还讨论了幻觉的挑战,以及如何通过结合提示工程和事实不一致护栏来减少幻觉。最后,作者们计划继续分享运营和战略篇内容,并计划举办线上直播进一步探讨。(报道详情)
谷歌DeepMind:GPT-4高阶心智理论彻底击败人类!第6阶推理讽刺暗示全懂了
摘要:谷歌DeepMind、约翰斯·霍普金斯大学和牛津大学等机构的研究表明,人工智能语言模型GPT-4已经达到了成年人的心智理论水平,并且在更复杂的心理推理上超越了人类。在多个测试中,GPT-4显示出了卓越的表现,包括理解讽刺和暗示,甚至在某些情况下超过了人类。研究还发现,虽然LLM(大型语言模型)在事实回忆任务上表现出色,但在心智理论任务中存在不足之处,尤其是在第5到6阶的心理推理能力上。这些结果表明GPT-4不仅能够理解和生成人类的对话,而且还能进行复杂的情感和意图推理,并且可能在多方冲突的情况下做出道德判断。然而,研究者指出,LLM在某些情况下过于保守,不愿意提供确定性的意见。这项研究的发现为我们了解AI如何接近人类智能提供了新的见解,同时也提出了关于AI伦理和应用的重要问题。(报道详情)
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