---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】ChatGPT引爆了芯片界「百家争鸣」，谷歌、微软、亚马逊纷纷入局芯片大战，英伟达恐怕不再一家独大。 ChatGPT爆火之后，谷歌和微软两巨头的AI大战战火，已经烧到了新的领域——服务器芯片。 如今，AI和云计算都成了必争之地，而芯片，也成为降低成本、赢得商业客户的关键。 原本，亚马逊、微软、谷歌这类大厂，都是以软件而闻名的，而现在，它们纷纷斥资数十亿美元，用于芯片开发和生产。 各大科技巨头研发的AI芯片 ChatGPT爆火，大厂开启芯片争霸赛
机器之心报道 编辑：泽南 性能和效率都超越英伟达 A100，这样的超算我有不止十台。 我们还没有看到能与 ChatGPT 相匹敌的 AI 大模型，但在算力基础上，领先的可能并不是微软和 OpenAI。 本周二，谷歌公布了其训练语言大模型的超级计算机的细节，基于 TPU 的超算系统已经可以比英伟达的同类更加快速、节能。 谷歌张量处理器（tensor processing unit，TPU）是该公司为机器学习定制的专用芯片（ASIC），第一代发布于 2016 年，成为了 AlphaGo 背后的算力。与 GPU
2023年12月7日，谷歌推出自身首个多模态大模型Gemini 1.0，其中高性能版本Gemini Ultra可对标GPT-4。并在10天之内，谷歌Gemini模型Pro版迭代出了1.5版本。
应用编程接口发行商RapidAPI和Mashape Inc.近日宣布合并，将组建它们号称的全球最大的应用编程接口市场。 RapidAPI的总部位于旧金山，已俨然成为了一个“枢纽”，成为开发人员从一个地
据外媒报道，在美国加利福尼亚州山景市举行的首届TensorFlow开发峰会上，谷歌发布了代表人工智能发展趋势的TensorFlow深度学习开源框架1.0版。谷歌宣称这一版本可以应用编程接口（API）的方式用于生产环境之中。 TensorFlow工程总监在大会上表示，还有新的工具将纳入该框架，包括人工神经网络，可先用数据训练再对新数据进行推断。现在，还增加了传统机器学习工具，包括K均值和支持向量机（SVM）。 这一版本也整合了基于Python的Keras库。Keras库的最初设计目的是增强深度学习框架Thea
整理 ｜Tina 马斯克要求推特程序员写周报，具体到代码行数；刘强东称将末位淘汰部分京东高管；罗永浩 AR 公司完成融资，估值 2 亿美元；游戏工委报告：未成年人沉迷游戏问题已经基本解决；谷歌酝酿减员万人，美股科技巨头“全军覆没”；谷歌神秘项目曝光：教 AI 完全自主写代码、改 Bug；Ant Design 5.0 正式发布；闰秒终于要被取消了…… 科技公司 马斯克要求推特程序员写周报，具体到代码行数 11 月 24 日，据 Business Insider 报道，推特内部邮件显示，该公司要求
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我们即将与 2019 挥手作别，踏入崭新的 2020。一到年末，各个平台都在整理数据，出具一份属于自己平台的「年度报告」。而对于技术人而言，如果你是一位开源爱好者，GitHub 的年度报告就是你 2019 年的技术总结。
2020年是特别的一年，由于新冠肺炎的影响，一直没有复学，完完全全在家上网课。因为硕士阶段研究方向的原因，我接触到了V-REP机器人仿真平台，国内的关于此软件的学习资料相对较少，我个人的学习进度也比较缓慢。所以想通过这样的方式记录下自己学习此软件的过程以及学习心得、操作技巧等与大家分享交流，达到共同进步的目的。
2012年的《哈佛商业评论》(Harvard business review)正确地将数据科学列为“21世纪最性感的工作”。即使在这份报告发表6年后的今天，《商业评论》仍被证明是正确的。随着人工智能和机器学习的出现，“数据科学”一词在精通技术的人中间流行起来。用最简单的话说，数据科学是一种利用科学技术和算法从数据中挖掘知识的方法，无论是结构化的还是非结构化的。因此，要想成为数据科学编程的先驱，就必须至少掌握一种受支持的语言。
下面请看详细介绍： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元
编程分为两类：系统编程（system programming）和应用编程（application programming）。所谓系统编程，简单来说，就是编写库；而应用编程就是利用写好的各种库来编写具某种功用的程序，也就是应用。系统程序员会给自己写的库留下一些接口，即API（application programming interface，应用编程接口），以供应用程序员使用。所以在抽象层的图示里，库位于应用的底下。
熟悉我个人博客风格的伙伴们一定知道，博客就是分享，目标明确，学生是所有课程最为重要的核心。
今天的讨论有两个主题，第一个是关于在Safe Rust中绕过借用检查的一个问题，第二个是关于Libra区块链依赖Rust单一语言而引起的安全性讨论。
在昨天的 Go contributor 年度峰会上，与会者对错误处理和泛型的设计草案有了一个初步的了解。Go 2 的开发项目是去年宣布的，今天谷歌公布了这一语言的更新。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
目前市场上存在众多 API 测试工具，例如 Postman、SoapUI、JMeter 等，它们各具特色，广泛应用于 API 的开发与测试工作。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是
使用T C P / I P协议的应用程序通常采用两种应用编程接口（ A P I）：s o c k e t和T L I（运输层接口：Transport Layer Interface）。前者有时称作“Berkeley socket”，表明它是从伯克利版发展而来的。后者起初是由 AT & T开发的，有时称作 X T I（X / O p e n运输层接口），以承认X / O p e n这个自己定义标准的国际计算机生产商所做的工作。 X T I实际上是T L I的一个超集。
作为入门级选择，谷歌Cardboard一经推出便备受青睐。但相对于三星的Gear VR，它在性能方面还存在不足。为了打造更好的VR体验，谷歌似乎另有打算。 据外媒的爆料，谷歌移动操作系统的下一个主要版
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。
凤凰网科技讯 据《财富》北京时间7月25日报道，Twitter当地时间星期二表示，它在2018年4-6月期间对恶意应用进行了清理，共下架逾14.3万款应用。Twitter曾在一篇博文中称，它“不容忍利用我们的API（应用编程接口）制造垃圾信息、操控会话、借助Twitter侵犯人们的隐私”。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 一 Hadoop Hadoo
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频 和图像档案，及大型电子商务。
过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只需12秒，只凭手机自己的算力，就能拿Stable Diffusion生成一张图像。 而且是完成了20次迭代的那种。 要知道，现在的扩散模型基本都超过了10亿参数，想要快速生成一张图片，要么基于云计算，要么就是要本地硬件够强大了。 而随着大模型应用逐渐普及开来，在个人电脑、手机上跑大模型很可能是未来的新趋势。 由此，谷歌的研究员们带来了这篇新成果，名字就叫Speed is all you need：通过GPU优化加速大规模扩散模型在设备上的推理速度。
一个TPU v4 pod就能达到1 exaflop级的算力，实现每秒10的18次方浮点运算。
人人都在谈论SDN的后续发展，是时候将眼光从软件定义拉回到硬件重构了。这里的硬件重构不仅仅是网络架构的解耦，我们更需要关注设计范式在大变局下的应对-DSA。
---- 新智元报道 编辑：拉燕 David 【新智元导读】搞机器学习模型训练，算力不行，不行。谷歌Cloud TPU v4 Pods预览版最新发布，算力再刷新高。 最近，在谷歌的I/O开发者大会上，谷歌除了发布令人眼花缭乱的新手机、AR眼镜和全家桶软件升级之外， 还为全球的机器学习玩家带来了一发「重磅炸弹」。 一年前亮相的TPU v4，已经正式部署在谷歌云机器学习集群上了。这件机器学习「大杀器」，已经正式用在了Google Cloud最新机器学习集群的预览版上。 谷歌表示，它将成为世界上最大的
网上对Android Support Library中各个依赖包介绍的中文资料太少了，结合官方文档和有限的参考资料做了一次总结，有描述得不对的地方还请指正。
此外，谷歌的AI超算平台也进行了一系列重大升级——最强TPU v5p上线、升级软件存储，以及更灵活的消费模式，都让谷歌云在AI领域的竞争力进一步提升。
---- 新智元报道 编辑：好困 桃子 【新智元导读】微软为ChatGPT打造专用超算，砸下几亿美元，用了上万张A100。现在，谷歌首次公布了自家AI超算的细节——性能相较上代v3提升10倍，比A100强1.7倍。此外，据说能和H100对打的芯片已经在研发了。 虽然谷歌早在2020年，就在自家的数据中心上部署了当时最强的AI芯片——TPU v4。 但直到今年的4月4日，谷歌才首次公布了这台AI超算的技术细节。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.01433 相比于TP
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。那么人工智能，现在的那些技术是很前沿的呢？ 📷 人工智能 1，自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 2，语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。 3，虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相
ChatGPT能否取代Google、百度这样的传统搜索引擎？为什么中国不能很快做出ChatGPT？当前，对这些问题的探讨大多囿于大型语言模型（LLM）的技术可行性，忽略或者非常粗糙地估计了实现这些目标背后的经济成本，从而造成对LLM的开发和应用偏离实际的误判。 本文作者从经济学切入，详细推导了类ChatGPT模型搜索的成本、训练GPT-3以及绘制LLM成本轨迹的通用框架，为探讨LLM成本结构和其未来发展提供了可贵的参考视角。 来源 | OneFlow、作者｜Sunyan、翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川 重点概览：
2021年3月22日，美国肯尼思研究公司（Kenneth Research）发布了有关低码开发平台市场的详细报告，该报告已按市场规模和增长指标进行了分类，并进一步包含了对宏观趋势和区域增长的详细市场分析。在北美，拉丁美洲，欧洲，亚太地区以及中东和非洲地区。该报告还包括影响该行业增长的挑战，并提供了在2021-2025年期间促进市场增长所需的战略评估。
转载自 | 新智元 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机视觉研究领域提供有用的资源来开发新的模型。 今天，谷歌宣布开放Open Image
---- 新智元编译 来源：research.googleblog.com 编译：小潘 【新智元导读】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机
LangChain是一个开源AI工具包，于去年10月推出，用于组合模型。他们使使用工具、调用API以及利用强大的预先训练的生成模型变得更加容易。他们正在筹集资金，以更好地实现其安全、检索和整合到更广泛的 ML 生态系统的目标。
云计算（Cloud Computing）从 2005 年进入我们的视线至今已经发展了 14 年，商业应用取得了巨大的成功，边缘计算（Edge Computing）则是云计算继续发酵的产物，目前还处于概念阶段。
业界估计数据每年的增长率在30%到50%之间，对于许多企业来说，每年将增长上PB的数据量。问题显然不是缺少数据，而是缺少“正确”的数据。 根据埃森哲近期的调查显示，仅40%的管理者认为他们现有的分析应用能够识别有效数据，只有20%对现存分析应用支持的业务成果表示“非常满意”。毫不夸张的说，这样的结果是很不令人满意的。 拥有正确的数据能够帮助企业制定决策。然而，获取正确的数据却要求能够搭建、配置、装备和升级应用的基础设施。应用程序在必须满足功能需要的同时，还需要提供能够解决企业关键问题的数据。 《埃森哲技术视
转载自 | 新智元 编辑 | 小潘 出品 | 磐创AI技术团队 来源 | iclr、Google/DeepMind blog 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重
React hooks在框架编程上具有明显特征，在推广functional组件的进程中，javascript是天然具有函数式编程优势的语言，因此，react团队越来越倾向并重视hooks的应用。hooks编程之所以拥有比较大的魅力，除了它抹平class组件和functional组件在生命周期上的差异之外，更重要的是，它让react开发者践行代数效应。React核心团队成员Sebastian Markbåge（React Hooks的发明者）曾说：
DevOps是一个促进开发人员和系统管理员之间更好协作的运动。本文主要探讨DevOps如何影响网络专业人员。 什么是DevOps？ DevOps是IT行业的一个运动，它促进了软件开发团队和IT运维之间
微软被曝：以公司文化为由搪塞员工绩效评估，只强化个人表现；商汤科技被爆裁员？回应称根据市场环境变化优化人才结构；去哪儿补贴员工生育每孩最高 5 万元；小红书回应“旅游搭子”被指涉黄传言；百度、商汤等大模型产品获批，全面开放上线；华为 2023 年上半年研发投入 826 亿元，十年累计研发费用超 9773 亿元；CEC-IDE 系统宣传“自主研发”遭多方质疑，官方致歉：责令整改；科技五巨头入门工程师平均年薪报告：谷歌 18.4 万美元、苹果 14.2 万美元；微软宣布明年 8 月 31 日停止支持 Mac 版 Visual Studio IDE……
机器之心原创 作者：Yanchen Wang 参与：蒋思源、李亚洲 作者 Yanchen 毕业于普林斯顿大学机器学习方向，现就职于微软Redmond总部，从事大规模分布式机器学习和企业级AI研发工作。在该篇文章中，作者介绍了实时深度学习的推理加速和持续性训练。 引言 深度学习变革了许多计算机视觉和自然语言处理（NLP）领域内的任务，它为越来越多的消费者和工业产品提供更强大的智能，并潜在地影响了人们在日常经验和工业实践上的标准流程。从理论上来说，深度学习和其他基于统计机器学习方法的自动化系统十分类似，它们都可
商汤的大模型体系「日日新 SenseNova」今天刚刚发布了 4.0 版，不论语言能力还是文生图能力都有全面升级，还自带低门槛的落地工具。
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