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AI正在很多行业的红利消失

人工智能正在很多行业消失,只是大多数人还感觉不到。 很多人以为的消失,是人的消失:干这行的人少了,少到一个都没有了,这个行业才算真正消失。 但我认为更本质的消失,是钱的消失,也就是利润空间的消失。...红利少了,行业赚钱难了,优秀人才转行了,这就是行业消失的开始。 从行业消失的开始,到在这个行业混饭吃的大多数普通人混不下去了,还需要一段时间。...所以如果AI画一个“黑暗中的人”,它可能会画出一个黑人。如果AI画一个金黄头发、紫色眼睛的人,它可能会画出一个头发一半黄、一半紫的人。...Diffusion模型市场产生了一种幻想,认为它可以迅速取代文字配图的工作,现在看来仍然是幻想。 然而,早在AI真正能做好文字配图之前,这个行业已经注定消失了。...一个厉害的AI,只会使用它的程序员更厉害。 就算AI能取代一部分程序员,取代的也只是最底层写CRUD的码农。 写程序的本质是实现需求,而人的需求是模糊的。

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这篇论文你无惧梯度消失或爆炸,轻松训练一万层神经网络

选自arXiv 作者:Batchlechner等 机器之心编译 机器之心编辑部 深度学习在众多领域都取得了显著进展,但与此同时也存在一个问题:深层网络的训练常常面临梯度消失或梯度爆炸的阻碍,尤其是像 Transformer...然而深层的网络也产生了梯度消失或梯度爆炸,以及模型中的信息传递变差等一系列问题。...这使得在神经网络训练初期,所有组成变换 F 的参数所对应的梯度均消失了,之后这些参数在训练过程中动态地产生合适的值。改进的网络结构如下图所示: ?...在该架构修改中,即使某一层的 Jacobian 值消失,也可以训练深度网络(正如 ReLU 激活函数或自注意力机制出现这样的状况)。这一技术还可以在现有的已训练网络上添加新层。...更快的残差网络训练 通过前述部分,看到了 ReZero 的连接是如何使深层网络的训练成为可能的,并且这些深层网络都包含会消失的 Jacobian 奇异值,例如 ReLU 激活或自我注意力。

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NVMe over TCP高性能文件存储,未来照进现实

这种非易失性内存NVM设备有很多种实现,我们常用于服务器的大容量NVM是一种闪存,即Flash Memory。...NVMe协议组成架构 有了设备和协议就可以了吗? 有了NVM设备和访问这个设备的协议NVMe,就一定能享受到这些设备带来的高性能了吗?答案是否定的。...NVM设备及NVMe协议设计之初,也是先面向PCIe或PCI Hub的。通过PCI访问NVM设备会有什么问题呢?...很容易就能想到,一台服务器上PCI接口是有限的,因此也不能接入很多的NVM设备,那么容量就会受到限制了。此外,数据中心内其它服务器也很难通过PCI访问另一台服务器上的NVM设备。...这就很大限制了NVM设备的使用。 除了PCI之外,还有什么方式能进行NVM设备上数据的传输吗?

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剑指 Firebase ,云开发—— 腾讯云的小 B 战略能行么?

与 Parse 不同的是, Firebase 并没有因为被收购而消失在人们的眼中,反而是因为被 Google 收入旗下,一路前行,吃掉了 Google 原本的一些服务,比如 Andord 中类似 iOS...简单的来说,就是原 AVCloud 的团队,为了能够更好的开发,进行了中国的落地,并更名为 LeanCloud ,原有的 AVCloud 的团队以投资人的身份加入。...与 LeanCloud 的合作也是非常明智的,作为国内 BaaS 首屈一指的团队,其产品质量也可以保证,合作可以 TAB 更加强大。...对于小公司来说,只能够在自己所能做到的点上,做到最好,大公司也无法比拟。 但是,在产品的丰富度上,小公司是无法比拟的。...小程序的火爆,会云开发一同火爆。 从产品的角度来看,**更加简单的开发与接入的方式,与原有开发模式并不冲突的开发方式,云开发更加容易被开发者们所接受**。

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