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大模型时代,普通人的科研何去何从:读《一本书读懂AIGC》有感

最近,电子工业出版社送了我一本书:「《一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》」。不禁感叹:现在连写书都这么卷了!...要知道,ChatGPT 于去年11月30日刚刚发布、距今仅4月有余。今日恰逢世界读书日,故写些读后感。...❞ 也曾无数次想借用电影“终结者”的故事: ❝ 回到过去,回到2022年11月29日,将保存有ChatGPT模型参数的服务器引爆,于是得以继续之前的科研和生活。 ❞ 何为AIGC?...:自己写代码训练AI最后把自己给取代了);AI聊天+文字生成,可以取代部分线上客服、低端文秘、新闻报道、文案写作策划、活动布置等很多需要与文字打交道的岗位…… 而ChatGPT则是其中“最靓的仔”:其在发布后...你想申请国家项目来显卡:申请过项目的都懂,哪里会允许你用几百万来显卡?

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今天11,和心爱的她一起去「云露营」

---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】这个天猫11,酷炫的AI技术,为你我打造了一场如梦似幻的沉浸式购物之旅。 今年11,你什么了?...「撑起」天猫11的硬核技术 说来,天猫怎么就忽然做起沉浸式购物了? 其实在过去的13个11里,天猫的底层技术基础设施得到了深厚的积累。而现在随着AI技术的革新,产品形态的创新,也变得千变万化。...从2015年起,为了适应业务的快速增长,阿里在「11」活动中开始将电商核心业务弹性上云,以解决大促期间的算力缺口问题。 2019年,实现核心系统上云。 2020年,实现云技术的全面原生化。...另外,今年阿里将自研CPU大规模应用于11活动,首次实现了芯片、计算架构及操作系统的协同优化,单位算力功耗降低了60%。 最初,阿里下定决心搞自研CPU的起因,也是为了满足计算场景的实际需要。...阿里CTO程立表示:「从硬件算力提升到基础设施系统层优化,云基础技术释放出巨大的红利,让11更敏捷、更经济、更绿色。一个全面深度用云、加速技术架构重塑的时代正在到来。」

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MSRA王晋东:大模型时代,普通人的科研何去何从

王晋东 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 最近,电子工业出版社送了我一本《一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》,不禁感叹:现在连写书都这么卷了!...要知道,ChatGPT 于去年11月30日刚刚发布、距今仅4月有余。...:自己写代码训练AI最后把自己给取代了); AI聊天+文字生成,可以取代部分线上客服、低端文秘、新闻报道、文案写作策划、活动布置等很多需要与文字打交道的岗位…… 而ChatGPT则是其中“最靓的仔”,发布后...你想申请国家项目来显卡:申请过项目的都懂,哪里会允许你用几百万来显卡?...如果是训练数据重要,那为何400M数据的CLIP和2B数据的Laion-CLIP在长尾数据上并没差太多? 数据、模型、算法、优化,哪个更重要? 如何加速大模型的训练,如从数据筛选、优化器更新的角度?

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OPPO R15来了,网友:刚买了R11s,就出R15,你觉得我还会吗?

配备了后置摄像头,而前置摄像头依旧采用了到 2000万像素。...可精确采集296个人脸特征点,支持AI智能优化。 ? 网友:我刚花了两千八买了R11s,马上就出了R15,才三千,啊啊啊[震惊][震惊]!你觉得我还会吗?是的,你猜对了!...所有的钱都用来给明星代言费,试问你的手机研究经费能高到哪里?质量?这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友:有些人能别觉得自己最清醒吗?...我用过oppo一年,手机外形好看,拍照效果好,一年下来系统没有特别大的问题,这对一般女生来说已经满足日常需求了,你可以觉得手机垃圾但没资格说别人做这个选择是脑残,又或嘲讽什么厂妹专用吧?...大家还是参考下值不值得 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族,义无反顾的的。才刚r11s,反正买不起!

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书单 | 12购书清单TOP10

点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 今天是12,错过11的小伙伴们可不要连12也错过了哦~~ 如果你不知道哪些书,可以看看大家都在哪些。...12福利 京东满100减50,部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么?速抢吧!...石勇院士倾情推荐 涉及油气、多元化集团、装备制造、核电、汽车、金融、政务、互联网等行业案例 本书既具有国际性理论高度,也具备面向中国企业的实操性 参与本书编著的作者均为国内专家,所有案例均为企业的真实实践 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚...07 ▊《AI安全:技术与实战》 腾讯安全朱雀实验室 著 国内首部揭秘AI安全前沿技术力作 涵盖对抗样本攻击、数据投毒攻击、模型后门攻击、预训练模型安全、AI数据隐私窃取等 附赠全书代码,作者在线答疑等...;然后对预训练模型中的风险和防御、AI数据隐私窃取攻击技术、AI应用失控的风险和防御进行详细分析,并佐以实战案例和数据;最后对AI安全的未来发展进行展望,探讨AI安全的风险、机遇、发展理念和产业构想。

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工业化”,腾讯、网易、阿里游戏下个“突破点”?

一个行业要形成工业化体系,需具备三要素:能源、动力转化系统、基础设施。最后一个要素具体指玩家群体和游戏市场,国内规模已十分庞大。相比之下,能源、动力转化系统要素仍在高速发展。 一....“动力转化系统”:游戏营销走向精细化 在游戏研发工业化过程中,游戏营销工业化在同步进行。作为“动力转化系统”的一部分,将“能源”转移给消费市场。...“两化”,正是工业化的标志,也为游戏创造更高收入、更大利润的可能。 游戏营销工业化背景下,主流广告平台实现成功,并不是简单在于降低了量成本,而是整体提高了量效率。...游戏研发过程中,AI经过大量数据训练后,可以自动生成游戏场景和背景。制作变得容易,省去不少人工时间,因此游戏研发时能够更加关注于创意和玩法。...谷歌提出了一种基于机器学习的游戏测试方法,训练人工智能成为游戏玩家,体验游戏,并为游戏体验提供反馈。

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全球芯片短缺,显卡价格居高不下,跑深度学习该如何装机?

这些只是单纯的算力需求,还不论训练 SOTA 模型的新挑战——对于 NLP 和推荐系统模型来说,内存和芯片内 / 芯片间的通信正在成为又一个瓶颈。...基于 Faster R-CNN 和 FPN 模型针对 PCB 工业缺陷识别进行训练,原本耗时超过 20h 的训练,使用 HP Z8 G4 仅需要 11h,节省了一半的时间。...MobileNet 训练速度如何?在工业铭牌检测深度神经网络模型训练中,HP Z8 G4 的表现同样速度更快。...由于 HP Z8 G4 电源功率可以高达 1700W,支持三块宽 GPU 卡或者四块单宽 GPU 卡,能够一次性加载更多视频 / 图片数据,搭配路 CPU 和高速硬盘,能够显著提升训练速度。...提供了从模型开发、训练到部署的完整流程和工具,能够大幅度降低人工智能的进入门槛,提升开发效率。 在惠普工作站上使用 Linux 系统也很简单。

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2018苏州GTC会议笔记主题演讲可解释性、鲁棒性和公平性:THUIR 个性化推荐研究进展 机器学习的发展和行业应用前景 用 TensorFlow 加速 AI [CH

PART III:Yi+ AI 为文娱行业赋能: 方案一:相机 + AI 方案二:边看边 —— 内容电商关联 方案三:边看边X —— AI 助理、内容审核 方案四:场景化营销 (1) 场景化营销新趋势...,动态ar相机, 边看边。电视直播,识别购买。 大屏ai助理。 电视+ai,这个明星是谁,内容推荐?这个动物是啥,自动剪辑。换衣服。 内容审核平台。 网络电视的内容营销。...综艺广告投用,不用后期,用ai来做。 高效神经机器翻译 [CH8204] 在 GPU 的驱动下,基于深度学习的神经机器翻译在精度方面已超过传统的统计机器翻译技术,成为学术界和工业界的主流。...产学转化速度快, 什么是工业级的机器学习框架? 硬件,规模化,夸平台。 增加了哪些功能?...演讲人:刘毓 华为 IT 硬件首席架构师 2018/11/22 周四 10:00-11:00 | 分会场八(会议室A206-207-208) 华为, ai难点,数据采集,数据标注,算法设计,训练和评估

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AI大牛沈向洋就职清华演讲全录:人类对AI如何做决定一无所知

导读:2019 年 11 月 14 日凌晨,在微软服务 23 年的微软全球执行副总裁沈向洋博士宣布离开微软;2020 年 3 月 5 日,清华大学在线上举行了活动“沈向洋聘教授聘任仪式暨春风讲堂第四讲...2005 年,沈向洋曾以聘教师的身份在清华任教,并于 2015 年参与了清华、华盛顿大学、微软共同成立的全球创新学院(GIX)。...从不断的训练中,我们得到结论:这种偏见来自于训练采用的样本数据。 基于以上问题,我们对微软 500 名机器学习领域工程师进行了调查,我们问他们如何改善机器学习系统?...所以,我们构建了一个系统来进行对比,看到底是哪里出了问题。 ?...传统机器学习系统是低级模式,而现在的模型带有错误可解释性,可以从整体视角,根据数据集不同的特征来判断哪里出现了问题,也可以从集群角度来了解到底为什么会出现这样的问题。

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漆远:小数据学习和模型压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

我们当时做这个项目,应用在11实时预测的用户产品推荐上,后来变成了阿里巴巴第一个大规模机器学习平台。所以一开始你要找到一个商业价值的落地点,如果我们做参数服务器,同样的技术,就是死路一条。...它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步,但是它的落地点在哪里?这就要问你的核心价值在哪里。一开始我们就很具体,就做客服。...客服项目在蚂蚁金服可以说是第一个标杆性的人工智能落地项目,它一开始是典型的人力服务工作,在成都客服中心有几千人,每年11接电话非常繁忙。...我们做了大约半年,自助率从60%一下子升到94%,2016年自助率高达97%,去年11最忙的时候,客服小二实际上非常轻松。今年我们有了一个新的标杆性的指标,两三个星期前刚刚做到。...PPT上显示的是三个简单的真实APP展示,展示了机器人本身是怎么来回答问题的;第二,在你没有问问题之前,不靠语音信号或者NLP输入信息,而是通过用户的行为轨迹自动判断当前可能的问题在哪里系统会根据用户的行为轨迹做出时间训练模型进行分析

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清华郑纬民院士:AI for Science的出现,让高性能计算与AI的融合成为刚需|MEET2023

虽然我们主要考虑半精度运算,但是也要考虑到精度运算的能力。 这两年下来有一个经验: 1)精度与半精度的运算性能之比1:100比较好。 2)人工智能计算机不能只做CNN的,还要做大模型训练。...4、评测程序包含必要的多机通信,因为是一个大的系统,由多机连起来的,需要有通信。 最后,以清华大学为主的团队做了一个AIPerf来测试,于2020年11月15日首次发布。...如果一个模型能在单个CPU上运算,那最省事了,但CPU的计算能力有限,内存也有限,模型也就大不到哪里去。因此大模型训练一定是多机的、分布的,这就涉及到了多种并行方法。 第一种,数据并行。...现在,我们把模型开源了,尤其是并行训练模型,将他们放在了开源系统FastMOE里,现在得到了工业界很多认可,像阿里巴巴的淘宝、天猫,腾讯的端到端语言模型,都用上了我们的并行系统。...3)大模型怎么训练得快?特别是关于数据并行、模型并行,还是专家并行。我们做了一个库放在Open Source上。现在工业界都来用我们的东西,使得大训练模型训练能够加快。

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为什么NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组最适合工业AI应用?

借助新的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工业模块,NVIDIA 使在安全性和可靠性至关重要的恶劣环境中的边缘部署 AI 成为可能。...这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能,使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...这些包括纠错码、单纠错、错误检测和奇偶校验保护,以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含 Arm Cortex-R5 处理器,可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中,可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。

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当直播电商用上 AI 实时翻译,歪果仁也能听懂李佳琦

今年,阿里旗下的速卖通就赶在「 11」之前,推出了多语言实时翻译服务,方便全球的消费者们一起来「剁手」。...关键词: 11,跨境直播,AI 实时翻译 距离「 11 」还有半个月,然而各大电商平台早已经开始摩拳擦掌,纷纷将预售时间提前,抢占先机。...「 11」的购物潮流也已触及全球 200 多个国家和地区 不过,在「 11」全球化的同时,也面临着新的挑战。...AI 实时翻译:消除跨境直播的语言鸿沟 为了帮助中国跨境商家更好地触达全球消费者,让歪果仁也听懂「噢尬」、「我的妈呀」、「所有女生,买它!」...,阿里决定赶在今年「 11 」之前,在全球速卖通上线 AI 实时翻译功能。 10 月 19 日晚 10 点,阿里进行了一场面向全球的多语言实时翻译直播演示。 ?

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NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组出来了!

这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能,使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...专为可靠性、安全性和安保性而设计 Jetson AGX Xavier 工业模组 将 Jetson AGX Xavier 系统级模块的超级计算功能与在恶劣环境中部署 AI 所需的全新可靠性、可用性和可维护性功能相结合...这些包括纠错码、单纠错、错误检测和奇偶校验保护,以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含 Arm Cortex-R5 处理器,可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中,可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。

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深度学习框架简史:PPT格局初现,中国占有一席

深度学习框架属于AI的底层技术创新,一旦这些技术被套上枷锁,千行百业的智能化转型将被制约,甚至会影响国内第四次工业革命的进程。...我们不妨从盘点和回顾的视角,梳理下深度学习框架的周期演变,在从学术圈走向工业界再到产业化的历程中,找寻属于中国企业的机会和挑战到底在哪里。...谷歌疯狂“敛才”的原因,在2015年11月被揭晓:谷歌大脑团队开发的深度学习框架TensorFlow正式开源,杰弗里·辛顿为此做了很多贡献。...相比于豪掷千金技术、团队、人才的巨头,很多初创企业常常被各种因素束手束脚,结局在一开始就注定了。...其中被频频强调的EasyDL,是百度基于飞桨深度学习框架构建的零门槛AI开发平台,开发者上传数据并标注后,即可训练相应的模型部署应用。

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前阿里P10大神AI创业,主打决策智能,从《星际争霸II》开始

袁泉和龙海涛其人 袁泉,离职前担任阿里认知计算实验室负责人、资深总监,是手机淘宝、手机天猫推荐算法团队缔造者,2013年到2016年期间率队打造了“千人千面”的手淘推荐系统,因此还拿下了当年11的CEO...在2013-2017年期间,龙海涛在阿里巴巴负责搜索广告业务的架构设计,主导了其核心的离线系统、在线引擎和索引内核的升级换代,并因此获得了阿里妈妈“最佳团队奖”、“最佳项目奖”和“双十一个人创新特别奖”...即便狭隘一些,DeepMind、OpenAI等知名组织也都希望从星际、DOTA2这样的游戏中寻得AI突破,腾讯则还用AI+游戏进行模型算法研发、训练。 那为啥启元世界也选择《星际争霸》?...想要玩好星际,必须基于时序上、空间上去做推理,比如说地理位置的优势,坦克如果架在哪里可能会比较好,如果开分机在哪个位置去开会比较有利,甚至于军营造在什么地方,这些对于AI来说都需要进行一个空间上的推理。...当然,更长远未来,从《星际争霸》中学习训练AI,还会进入各行各业,从工业机器人的生产与操控,到自动化农业,智能交通、物联网领域,都不缺乏应用场景。 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

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未来淘汰你的是 AI 还是懂 AI 的同事?InfoQ研究中心发布 2024 年中国技术发展十大趋势

5G、数据资产、云计算、数字孪生等技术正融入工业互联网的各个环节,产品设计、资源勘探、生产制造、设备管理、安全生产各个环节之间也日益融合。5G 工厂、跨平台等工业互联网建设成果不断累积和爆发。...根据 InfoQ 2023 年 11-12 月进行的 AI 应用开发者问卷调研,36% 的 AI 应用开发者认为,算力问题在未来需要得到解决。...2023 年 11 月,智源团队宣布,其已率先实现了在英伟达异构集群(A100 集群 +A800 集群)和天数智芯异构集群(BI-V100 集群 +BI-V150 集群)的混合训练,验证了异构并行训练方案在...在问答系统外,RAG 会如何影响推荐、总结等更多任务领域;RAG 未来将如何将应用范围拓展至多模态数据等等都是 RAG 未来发展需要考虑的问题。...这当中既包括跨平台及工业互联网试点园区,将会有针对性地为中小企业开发轻量化的应用,扩大工业互联网应用供给,为中小企业打造一批“工具箱”。

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腾讯课堂11消费趋势报告出炉!超百万人同时涌入,人均学习时长增长50%

11期间,Python、Java、影视设计、游戏设计等“高薪揽才”行业相关课程,占据了学习人数TOP10网课榜单的半壁江山…… 趋势三:“淘货”不如“淘课” 学习型青年:课也要“多快好省” 与其...理性消费的学习型青年,课也讲究“多、快、好、省”,“实用速成型”课程成为青年热学首选。 11期间,学习人数TOP10网课榜单上,训练营、官方严选课、直播公开课获用户疯狂“打call”。...趋势四:11,你你的迪奥,我修我的奥迪 学习型青年:11做全能型人才,自己的汽车自己修! 汽修人才缺口大? 腾讯课堂学习型青年:“别说了,马上学起来!”...11首个小时,腾讯课堂青年在线爆“奥迪汽修速成班课程”。...11期间,在腾讯课堂,一门系统讲述小儿咳嗽的课程“特色咳嗽班”被80后90后盘火了,登上兴趣爱好类学习人数TOP10网课榜单。 显然,这群学习型青年们,也是讲究科学育儿、精细育儿的宝爸宝妈。

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AI创新者】IBM宋煜:Watson之外的第二条AI通路

AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏,本期主人公是IBM系统实验室高性能开发部负责人宋煜。...不过,我觉得未来大的方向一定会大量通过人工智能解决现在工业生产生活中的大部分问题。...宋煜:其实CPU+GPU这种模式很大程度上还是依赖GPU的发展,因为真正的训练工作都是在GPU上进行,那么CPU的作用在哪里?...硬件加上Power AI的一套Framework再加上Blue Mind软件,这一套方案结合起来使用户专注于他们自己的业务模型的训练分析。...当然这个离最后落地,真正地去做交易肯定还是有一定的距离,还有很多的事情要做,包括到底什么时候该,什么时候不该。收益率,赔率,回撤等,因为买卖是有延时性的,在策略上还有很多要做的事情。

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实验室一块GPU都没有怎么做深度学习?

很难想象,当初如果自己没有自费 GPU,现在我会在哪里,在做什么。...我自己实验室是一点点积累GPU的,拿不到国家课题就做企业课题,然后用来给学生GPU,电脑,内存,磁盘,保证本科+研究生20多人的计算能力。...AI计算的话:一台卡2080ti主力计算工作站,4台2080或者2070S的GPU,研究生人均一台,本科一个团队一台。平常跑不满,如果有外面合作的学生也会借给他们用,如果有交集,可以科研论文合作。...我们主要做医学人工智能,通用AI在技术上一样的,不限制课题。...以后对老师软磨硬泡,加了台 2080ti 的机器,终于可以跑 COCO 了,虽然训练时间还是略长,不过已经在接受范围内了。

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