AI算力提高,高能耗和难散热问题如何突破?
AI算力提高,高能耗和难散热问题如何突破?随着AI技术的广泛应用,从智能手机到自动驾驶汽车,从智能家居到工业自动化,AI供电芯片的需求量正呈爆炸式增长。它不仅为AI系统提供稳定的电力供应,确保系统的正常运行,而且还肩负着节能减排、降低能耗的重任。
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随着AI技术的广泛应用,从智能手机到自动驾驶汽车,从智能家居到工业自动化,AI供电芯片的需求量正呈爆炸式增长。它不仅为AI系统提供稳定的电力供应,确保系统的正常运行,而且还肩负着节能减排、降低能耗的重任。
上个月,彭博社消息称苹果正在与 Google 进行谈判,希望将 Gemini 集成的 iPhone 当中,为 iPhone 的软件提供 AI 相关的新功能。把新系统的核心功能“外包”给第三方,这种做法非常不苹果。
Stability AI推出Stable LM 2 12B模型,作为其新模型系列的进一步升级,该模型基于七种语言的2万亿Token进行训练,拥有更多参数和更强性能,据称在某些基准下能超越Llama 2 70B。
自动将不同开源模型进行组合,生成具有新能力的新模型,Sakana AI开发的新方法做到了!
在这个风起云涌的 AI 时代,一场前所未有的资本军备竞赛正在火热上演。算力、算法、数据,这些被视为 AI 领域的三大基石,正成为各大公司争夺的焦点。然而,在这场看似技术驱动的竞赛背后,低成本资金的获取却成为了决定胜负的隐形推手。
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在大模型落地应用的过程中,端侧 AI 是非常重要的一个方向。近日,斯坦福大学研究人员推出的 Octopus v2 火了,受到了开发者社区的极大关注,模型一夜下载量超 2k。20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行,在准确性和延迟方面超越了 GPT-4,并将上下文长度减少了 95%。此外,Octopus v2 比 Llama7B + RAG 方案快 36 倍。
2024 年英伟达 GTC 大会上,创始人兼 CEO 黄仁勋以人形机器人压轴,并表示构建通用人形机器人的基本模型是今天能在 AI 领域解决的最令人兴奋的问题之一
一家来自纽约的初创公司Hume AI发布了一款标榜为「第一个具有情商的对话式人工智能」的共情语音接口(EVI),并表示其能够从用户那里检测到53种不同的情绪。
特工少女说:顾洲洪老师是复旦大学数据科学博士,最近新发表了一篇《AgentGroupChat: An Interactive Group Chat Simulacra For Better Eliciting Emergent Behavior》的论文,此文是顾老师自己对论文的解读,经授权转载自顾老师的知乎,点击文末阅读原文可跳转原文链接,学术交流可加文末顾老师的微信。