AI投资与应用,有哪些趋势?
AI投资与应用,有哪些趋势?本文围绕“AI投资趋势及应用方向”展开讨论,涵盖了AI Agent与流程自动化机器人的本质区别、AI原生商业模式的发展、AI在不同行业中的应用挑战及未来发展方向等内容。
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本文围绕“AI投资趋势及应用方向”展开讨论,涵盖了AI Agent与流程自动化机器人的本质区别、AI原生商业模式的发展、AI在不同行业中的应用挑战及未来发展方向等内容。
“我的微博下面评论都是AI评论,一会儿孙悟空,一会儿李逵,还屏蔽不了,这简直抓狂!”
时间倒回前几年,如果小雷和小伙伴们聊聊AI,你们可能觉得我在天方夜谭?
在阿布扎比的 F1 赛道上,8 辆赛车使用相同的轮胎,相同的发动机,完全一样的车身,唯一不同之处就是自动驾驶代码。
大型语言模型(LLM)往往会追求更长的「上下文窗口」,但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值(catastrophic values)等问题,目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token
FP8和更低的浮点数量化精度,不再是H100的“专利”了!
训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的,全球AI研究者,都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。
2024年4月下旬,AMD方面发布了锐龙8000系列的专业向桌面版产品线,也就是锐龙PRO的8000系列家族。与大家熟知的“普通版”锐龙8000系列相比,“专业线”的锐龙PRO 8000系列其实变化并不大,它们主要是增加了对于微软安全处理器(Microsoft Pluton)、ECC内存、安全虚拟化,以及远程管理等专业功能的支持。
近期,大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下,如何适应瞬息万变的需求,快速适配大模型至各类下游任务,成为了一个重要的挑战。受限于计算资源,传统的全参数微调方法可能会显得力不从心,因此需要探索更高效的微调策略。
前不久,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力,这也引起了众多讨论。其中,吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明,将目光局限于大模型不一定可取,智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。