大批量训练 鉴于亚马逊语料库的规模，预训练大型当前最优神经语言模型是一个非常耗时的过程。...我们使用同步数据并行化，其中大批量数据被均匀分布给所有参与其中的工作进程，工作进程处理前向和反向传播、相互通信产生的梯度，以及在获取新的数据批量之前更新模型。...鉴于模型大小和通信延迟，数据并行化通过可用 GPU 的数量与批量大小的线性扩展来实现近似线性加速。...为保证任意语言模型的大批量预训练，明确分析使用基于 RNN 的语言模型进行大批量预训练的效果非常重要。...图 3： a) 亚马逊评论数据集一次 epoch 的训练时间与 GPU 数量具有线性关系。b) 有（无）无限带宽的分布式数据并行训练的平均每个迭代次数和相对加速度。 ?
跟Google DoubleClick 提供的按照顺序接受出价的菊链式竞价系统不同的是，Header bidding（头部竞价）允许媒体方同时接收多个广告买家的出价。...现在，云端header bidding（头部竞价）和购物观察服务都可以免费使用。...，同时它们也允许营销人员使用各自非常接近用户的数据，即Facebook社交数据和亚马逊电商购物数据。...Foreester公司Joyce解释，从更长远的方向考虑，这个业务最终能帮助营销人员更好地使用亚马逊做推广并完成整个销售转化的闭环营销。...亚马逊这步棋下的十分巧妙，如果这个业务真的成长起来，它有巨大的潜力来建造一个跟Google和Facebook相当的广告业务。
关于刷新频率对查询性能的影响： 由于每刷新一次都会生成一个 Lucene 段，刷新频率越小就意味着同样时间间隔，生成的段越多。 每个段都要消耗句柄和内存。...4.2 插入数据时对索引进行预排序 Index sorting （索引排序）可用于在插入时对索引进行预排序，而不是在查询时再对索引进行排序，这将提高范围查询（range query）和排序操作的性能。...注意：预排序将增加 Elasticsearch 写入的成本。在某些用户特定场景下，开启索引预排序会导致大约 40%-50% 的写性能下降。...也就是说，如果用户场景更关注写性能的业务，开启索引预排序不是一个很好的选择。...六大猛招中的 msearch 并行聚合方式，令人眼前一亮，相比我在业务实战中用的多线程方式实现并行，要“高级”了许多。 我结合自己的聚合优化实践做了翻译和扩展，希望对大家的聚合性能优化有所帮助。
涉及的所有交互、支付和沟通都是通过The Status（移动以太坊操作系统，比微信更安全，用户可自由的浏览、聊天及付款）应用程序完成的，该应用程序与以太坊生态系统无缝集成，使用规模与在中国使用的微信规模相当...Web1.0 计算机是个大家伙ENIAC能堆满整个屋子与今天的智能手机相差甚远，20世纪50年代左右的计算机是巨大的设备，可以填满整个房间，只供科学家或学者使用。...Web2.0 巨头崛起 用户成了明码标价的“商品” 近20多年的向前探索与发展，Web迎来了第二次的迭代，在这一阶段国外的谷歌，Facebook和亚马逊，国内的BAT等互联网巨头先后崛起。...亚马逊最初是一家图书公司，现在销售几乎所有东西，从书籍到云服务。谷歌、百度及其他搜索引擎是Web2.0时代的主要参与者，因为他们允许索引和快速访问大量的网站。...我们的身份、浏览习惯、搜索关键词、网上购物等信息被打包售卖给出价最高的人。
预训练模型成为近两年最受关注的AI热点之一，近期ChatGPT全球关注度持续走高，成为现象级AI应用，国内类ChatGPT应用更值得期待。...伴随着人工智能算力网络的出现，可以显著降低算力的使用门槛、以及人工智能应用门槛，通过不断引入新的AI方法及算力基础设施，推动算力及AI应用从“可用”走向“好用”。...自创建至今，C³先后走进京东、小米、搜狗、百度、亚马逊云科技、阿里巴巴淘系、知乎、绿盟、联想、阿里研究院、OPPO、科大讯飞、快手、腾讯等16家领军企业。第十七站即将于2月23日走进并行科技。...5月28日 亚马逊 未来云计算 2021年6月11日 阿里 内容化如何驱动互联网进入新的发展周期 2021年6月18日 知乎 创业公司如何拥抱开源 2021年7月23日 绿盟 知识图谱与语义分析 2021...未来，并行科技将继续秉承“助力科技强国，让计算更简单”企业使命，致力成为世界领先的超算云服务和运营服务提供商，为用户提供“多快好省”的超算云服务。
贝佐斯拥有《华盛顿邮报》，特朗普经常批评该报对其政府和个人的报道。特朗普还多次指责亚马逊，声称亚马逊没有缴纳其应缴纳的税款，并敲诈美国邮政局。 ?...亚马逊在诉讼中表示，国防部未能公正地判断其出价，因为特朗普将亚马逊首席执行官杰夫· 贝佐斯视为他的“政治敌人”。...亚马逊还指控，国防部副助理部长斯泰西·卡明斯在持有微软价值1.5万美元至5万美元的股票期间，参与了与采购有关的事务，但监察长的报告中说她的参与并未影响这一决定，因此只是违反了道德。...但监察长随后补充，拥有“总统通讯特权”的国防部总顾问，指示其官员们“不要回答关于白宫和国防部官员之间有关JEDI通讯的问题”。 虽然亚马逊的诉讼仍未结束，但国防部宣布监察长的调查结果是正确的。...随后，微软雷德蒙德的法律顾问乔恩 · 帕尔默也在一篇博客中写到，亚马逊公司出价太高，结果输了。
谷歌详述了一套新的营销工具，这些工具可以充分利用公司庞大的机器学习技术。总体而言，这些工具旨在帮助营销人员创建更有效和优化的广告，但其中有明显的反亚马逊元素。...企业提供位置和广告，谷歌会自动优化各个属性的广告，吸引更多客户进入商店。谷歌表示，Local Campaigns使用了已登录并开启其位置记录的谷歌用户的匿名汇总数据。...本地购物似乎是代表当地实体零售商直接对亚马逊的一击。由于专注于优化广告和营销活动来推动商店的访问，它基本上是除了亚马逊以外的所有东西。...至于Google新推出的机器学习广告工具，该公司还推出了自适应搜索广告，该广告使用机器学习广告格式实时混合，匹配和优化广告素材资源，以便为每次搜索展示效果最佳的广告查询。...同样，智能购物广告系列使用机器学习来根据特定标准和目标优化营销工作。最后，已经处于测试阶段的Maximize Lift for YouTube会自动调整出价以优化广告效果。
近年来，随着AI性能的不断提升，AI模型参数的数量也呈现爆发式增长，从AlexNet、ResNet到BERT、GPT、MoE……，AI模型的参数量级不断刷新，现已超过万亿 ，这使得训练成本急剧上升。...因此，越来越多的科技巨头选择使用高性能计算技术，借助谷歌的 TPU Pod 和英伟达的 SuperPOD 等超级计算机集群，使用数百甚至数千个最好的处理器来并行加速计算任务。...在 ImageNet-1K 数据集（128 万张图像）上，ViT 的预训练需要使用整个数据集 300 次，使用一个批处理大小为 128 的 NVIDIA A100 GPU 预训练 ViT-Base/32...Colossal-AI作为深度学习框架的核心，将“系统优化”与“上层框架”和“下层硬件”解耦，为多维并行、大批量优化器、零等前沿技术的实现提供了便捷的实现。以即插即用的方式卸载冗余内存。...易于扩展和使用，只需要少量的代码修改，防止用户学习复杂的分布式系统知识。对于GPU等处理器来说，使用密集集群的平均算力成本会比分散使用低很多，这样不仅可以节省训练时间，还可以大大降低算力成本。
预训练数据是基础模型（FM）的基础，ViFM的理想预训练数据，是世界上所有视频的代表性样本。 这个样本中，大多数视频都没有描述内容的并行文本。...在数据方面，谷歌研究人员通过汇集3600万高质量视频字幕对，以及5.82亿视频剪辑与噪声并行文本（如ASR转录、生成的字幕和检索到的文本）来近似建立所需的预训练语料库。...在上述想法的基础上，谷歌团队根据预训练数据采用了两阶段方法。 在第一阶段，进行对比学习，使用所有视频文本对，将视频编码器与文本编码器对齐。...VideoPrism的性能刷新多项基准，而且在具有挑战性的数据集上，VideoPrism 与之前的技术相比取得了非常显著的进步。...基础模型VideoPrism-B 的大多数结果，实际上优于现有的更大规模模型。 此外，VideoPrism与表4中使用域内数据和额外模态（例如音频）预训练的模型相当，甚至更好。
通过并行预布局，将原本一个线程需要几十毫秒的预布局减少到了十几毫秒。...这个方案后来发现了 2 个问题： 并行布局 N 条消息的总耗时还是比串行布局一条消息的耗时要大得多，受限于 CPU 核心数，代码中的锁或其他资源竞争导致 N 条消息的参数准备和布局计算没有能充分的并行。...这N条消息的布局任务分别和 N 个 GCD 任务一对一绑定了，GCD 调度这 N 个任务中有任何一个调度慢都会拉长整个预布局的耗时。...充分利用多核CPU的算力；使用并行计算，布局计算的总耗时减少了约76%。 调整后的方案如上图所示，使用了 M 个执行者来执行N条消息的布局任务（N>=M>0）。...04、总结和展望 本文我们介绍了 QQ 9 丝滑背后的技术实现，从启动速度，页面刷新，差异算法，预加载和回收，异步布局和渲染等方面介绍了我们在性能方面做的全流程优化，并介绍了几个用户体验提升的场景表现。
亚马逊机器学习（AML） 亚马逊机器学习来自亚马逊社区，通过教程、指南等资源帮助开发者构建复杂而高级的 AI。...AML 不仅具备训练神经网络的一系列常用功能，还可以在 AWS cloud 上实现部署，并具备连接 Alexa 或其他亚马逊服务的完整 API。该社区同样在实例和附件方面做出了大量贡献。...微软 CNTK CNTK 是由微软开发的强大工具包，它在企业级应用上尤其常用，所有最常用的神经网络（如前馈神经网络、循环神经网络、并行神经网络）都可以使用同样的代码开发。...该框架使用 iPhone 的移动 GPU 着色器工具包 Metal Performance Shaders，允许 iPhone 用户利用 GPU 运行机器学习算法，尽管它主要还是用于运行预训练数据，像...结论 看起来大多数企业仍然使用 API 调用来与强大的服务器进行通信，这种方法仅将最少量的信息发送回手机进行计算。
国外物联网平台（1） ——亚马逊AWS IoT 马智 平台定位 AWS IoT是一款托管的云平台，使互联设备可以轻松安全地与云应用程序及其他设备交互。...AWS IoT 设备 SDK 使用 MQTT、HTTP 或 WebSockets 协议将硬件设备连接到 AWS IoT，硬件设备无缝安全地与 AWS IoT 提供的设备网关和设备影子协作。...AWS IoT 设备网关支持设备安全高效地与 AWS IoT 进行通信。设备网关可以使用发布/订阅模式交换消息，从而支持一对一和一对多的通信。...设备网关可自动扩展，以支持 10 亿多台设备，而无需预配置基础设施。 认证和授权 ? AWS IoT 在所有连接点处提供相互身份验证和加密。...通过控制台或使用 API 创建、部署并管理设备的证书和策略。这些设备证书可以预配置、激活和与使用 AWS IAM 配置的相关策略关联。
近日，LG与亚马逊宣布就智能家居领域进行合作。具体细节方面，LG表示，他们将把亚马逊的服务（例如Alexa服务、“Dash”等）植入到自己的产品当中。...以厨具家电市场为例，美国的洗衣机、冰箱、微波炉市场规模都在650亿美元左右，LG在洗衣机和冰箱市场的销售额达到50亿美元，但在微波炉市场销售额仅达到5亿多美元，落差悬殊着实有点大。...事实上，亚马逊并不是第一个使用该商业模式的企业。 当初，谷歌作为一个搜索引擎巨头，中途却不安分的去做手机系统，对于这个转型相信也不是没人疑惑过，或许还有人不看好。...而这其中，魅族与海尔的联手就如同前文中亚马逊与LG，魅族作为技术输出方，将自身系统加载于海尔家电之中，以实现在手机上对于家电的完全控制。...并且，想跨界发展也是一件相当吃力的事情。但是，从实用性来说，技术是不可能单独发展的，它必须有所应用才能展现出价值所在。
7.3并行预布局异步布局作为业界的最佳实践，自然不能在 QQ 9 上缺席。我们也进一步尝试将异步布局并行化，深挖性能极限。...通过并行预布局，将原本一个线程需要几十毫秒的预布局减少到了十几毫秒。...这个方案后来发现了 2 个问题：1）并行布局 N 条消息的总耗时还是比串行布局一条消息的耗时要大得多，受限于 CPU 核心数，代码中的锁或其他资源竞争导致 N 条消息的参数准备和布局计算没有能充分的并行...如上图所示：1）充分利用多核CPU的算力；2）使用并行计算，布局计算的总耗时减少了约76%。调整后的方案如上图所示，使用了 M 个执行者来执行N条消息的布局任务（N>=M>0）。...12、 本文小结本文我们介绍了 QQ 9 丝滑背后的技术实现，从启动速度，页面刷新，差异算法，预加载和回收，异步布局和渲染等方面介绍了我们在性能方面做的全流程优化，并介绍了几个用户体验提升的场景表现。
，不得不禁止用户提交使用 ChatGPT 创建的答案。...Poe 的 Beta 测试版目前仅向 iOS 和 iPadOS 设备开放，且用户只能通过官方邀请下载使用。...本文将着重介绍阿里通义大模型体系中的AliceMind，包括自然语言理解生成、对话问答、机器翻译等一系列预训练语言模型 预训练时代的自然语言处理，魔搭社区 NLP 模型全解析 @阿里技术图片 小红书 ·...亚马逊 CEO 曾经公开说，裁员会持续到2023年，总裁员人数要超过两万人。之前亚马逊device组一天裁了很多人，最近亚马逊又一次把发给毕业生的offer都给延期了半年，现在有了新的情况。...是AI开发者和数字行业工作者的百宝箱！如有遗漏或推荐，欢迎联络留言！TattoosAI 是一个使用 AI 设计纹身图案的应用，输入文本描述并选择分割与颜色，就可以收到 AI 设计的批量纹身图案。
优点：实现简单缺点：有些html样式并不支持file协议，在样式和功能上会有缺失。还会有一些api上的差异,无法实现跨域资源请求2....起本地服务器加载本地资源描述：如果本地有资源可以满足该请求的话，H5 容器会使用本地资源。 如果没有可以满足请求的本地资源，H5 容器会使用线上资源。...：离线包方案并行加速：WebView的打开和资源的请求并行动态缓存：动态页面缓存在客户端，用户下次打开的时候先打开缓存页面，然后再刷新动静分离：为了提升体验，将页面分为静态模板和动态数据，实现局部刷新预加载...app启动的时候，从服务端加载H5资源包的版本和地址。...8.今日头条方案：内置文章详情页所需的css、js等文件，并可以控制版本，预创建WebView预创建预加载包含文章详情页所需的css、js的空html在列表页预加载文章详情所需的内容使用LRU内存缓存并保存到本地数据库在文章详情页获取预创建的
她曾获得NeurIPS最佳论文奖和ACM Gordon Bell特别奖，展现出在科学研究领域的卓越才华。 在职业生涯的早期，Anima曾担任过AWS首席科学家，为亚马逊的科技发展贡献了巨大的力量。...他们的方法在优化器状态中将内存使用量降低了高达65.5%，同时在使用C4数据集进行LLaMA 1B和7B架构的预训练以及在GLUE任务上对RoBERTa进行微调时，保持了效率和性能。...值得注意的是，他们首次证明，在消费级GPU上(例如NVIDIA RTX 4090)，不需要模型并行、检查点或卸载策略，即可对7B模型进行预训练的可行性。...图：在单个设备上预训练LLaMA 7B模型，令牌批量大小为256，不使用激活检查点和内存卸载 彷佛给我们这些GPU卡穷人带来了一丝曙光。...她和他们相信，GaLore将成为社区在使用消费级硬件和有限资源训练大型语言模型的宝贵工具。
同时，当前的渲染方案也在运行时实现了部分并行，来优化整体耗时。...用户交互时使用快照数据渲染上屏可见，再做数据刷新。...WebView预渲染执行渲染 这里的渲染与正常执行页面渲染有差别。它是离屏状态下的操作行为，提前创建WebView以及页面依赖的JS的下载与执行，并会使用打底的数据做渲染。...数据预请求能力，将数据预请求的时机由业务发起请求的时机，提前到用户点击时，并行发送数据请求，缩短数据等待时间。 ?...节点更新 在预创建的WebView渲染中，前端使用了快照数据将节点提前渲染出来，并在真实访问时二次刷新。二次刷新的体验尤为重要，需要尽量少的避免抖动、闪烁等，否则方案可能会适得其反、给用户造成干扰。
新上线的混元-standard-256k，具备处理超过38万字符的超长文本能力，API输入价格下调至0.015元/千tokens，下降87.5%，API输出价格下降至0.06元/千tokens，下降50%...据了解，此次升级过后，加我智能在功能类型上扩展到五大板块，分别包括营销内容创作、功能使用协助、数据查询分析、自动任务执行和经营咨询建议等。...OpenAI与新闻集团签署内容合作协议 5月23日消息，OpenAI当地时间5月22日宣布与新闻集团（News Corp）签署多年协议，将新闻集团的新闻内容引入OpenAI。...亚马逊将在今年晚些时候推出一个对话性更强的Alexa版本，亚马逊为Alexa提供的服务将不包括在每年139美元的Prime服务中，亚马逊尚未确定价格。...Meta据悉正与出版商讨论人工智能模型训练合作 5月23日消息，MetaPlatforms已经与媒体出版商讨论使用他们的内容来训练其人工智能模型。
下面我们来看下各个大厂和团队的秒开经典方案，有没有一款适合你去探索？ 本页面会列举和总结偏向与客户端结合的hybrid秒开方案，纯前端方案也会部分提及。...，进行布局刷新。...[图来源网络] VasSonic的方案整体思路和效果非常不错，特别是对于大部分web场景，通常我们的模板较少发生变化，大部分是数据部分变化，能够很好的通过局部刷新做到秒开效果。...问题是数据预取和预渲染带来额外的流量和性能开销，特别是流量，如何更准确的预测用户行为，提高命中率是非常重要的事。类似NSR的方案我们也在逐步探索中。...比如将串行改并行，包括小程序内部执行机制。 尽可能的预加载、预执行。比如从数据预取，到页面预取渲染等。 任何转换都有代价，加速本质上就是在用更多的网络、内存和CPU换取速度，以空间换时间。
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