Scaling Law在这一新阶段被赋予了新的定义,标志着大模型领域的竞争焦点已由单纯的基础模型能力比拼,拓展至对场景应用与商业变现能力的深度挖掘。在此转型过程中,人工智能在产业应用方面展现出的巨大价值愈发凸显。
目前,Transformer架构的预训练大模型在存储、查询数据时,随着参数的变大对算力的需求呈指数级增长。“记忆层”提出了新的高效查询机制替代了传统的查询方法,通过比较查询键与两个较小集合中的键,可以快速找到最相关的键,而无需遍历模型的整个记忆层。
写一个python程序,主要功能是将普通视频转换为字符艺术视频。它首先将输入视频(jinitaimei.mp4)用ffmpeg按帧分解,然后把每一帧图像转换为由特定字符2、0、2、5和空格组成的字符画。转换过程中要将原图按比例缩放6倍,并将RGB颜色转换为灰度值并映射到对应字符。接着将这些字符画帧重新合成为视频,注意确保正确的帧顺序,生成一个字符艺术视频。
Scaling Law”,是指在深度学习中,增大数据量和模型参数能让模型性能指标提升,这种提升并非线性,而是遵循一种幂律关系。
百度发了一张2024年AI成绩单,涵盖百度在大模型、智能体、AI应用等领域的多项AI奖项。透过这份AI成绩单,我们或许能通过百度做AI的思路总结出一些布局AI的重点方向,找找明年做AI的机会。
DeepSeek-V3 采用了 671B 参数 MoE 架构,配备约 37B 激活单元,训练使用14.8T Token数据。
当你来到这个世界睁开眼睛的第一刻,没有学会语言的时候,靠的就是你的眼睛。 我们先看到光影、颜色,才逐渐分辨出父母的面孔,屋子的空间,那时没有词汇、没有句子,只有模糊的光影与轮廓。
偏好微调特别适合那些对回答格式、语气或者抽象特质(如友好度、创造力)有较高要求的应用场合。例如,在构建金融咨询聊天机器人时,开发团队不仅希望模型能够提供专业且准确的财务建议,还期望它能保持友好和易于理解的沟通方式。
Azure OpenAI 的提示缓存功能为处理长提示和重复请求提供了一个非常有价值的优化方案。它通过减少计算延迟和成本,显著提高了模型的效率。
由中科软科技股份有限公司举办的年度技术盛会—“2024软件技术大会”于12月13-14日在北京朗丽兹西山花园酒店成功召开。本届大会以“数智软件 提升新质”为题,来自行业企业,软件公司的几百名软件技术爱好者参加了本次盛会。
新发布的Amazon Nova基础模型共包括四大模型:可用于简单任务的超高性价比文字处理Micro模型;三种多模态模型——低成本的Lite模型;兼具准确性、速度和成本的Pro模型;用于复杂的推理任务同时也可进行蒸馏定制的Premier模型。
今年6月上任成为亚马逊云科技首席执行官的Matt Garman,今天首次站上re:Invent的讲台,讲述了计算、存储、数据库、推理、Amazon Q等个多个重要模块中的创新。
AWS正在通过Amazon Bedrock服务向AI应用开发人员提供更多的大型语言模型,同时增强该平台的优化推理工作负载和为他们提供所需数据的能力。
智能体不仅可以像聊天机器人那样回答问题,还能接受人类甚至是其他智能体委托给它们的任务。而且与AI领域的其他成果一样,智能体同样保持着迅猛的发展速度。
智谱AI率先推出了 AutoGLM,试图打造一款能够理解、规划、执行,并最终实现“无人驾驶”操作系统的 AI Agent。
这个模型的最大特色便是深度思维链推理,尤其是在数学、代码以及各种复杂推理任务上,可以生成数万字的推理流程,让用户深度了解模型生成内容的全过程。