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美銀：DeepSeek可能加速中國車企自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)

快科技2月17日消息，據(jù)報(bào)道，美銀證券的分析師在一份研究報(bào)告中寫道，DeepSeek可能會(huì)加速中國汽車生產(chǎn)商自動(dòng)駕駛技術(shù)的開發(fā)。他們表示，DeepSeek的開發(fā)邏輯與自動(dòng)駕駛有一定相似之處，可能對未來自動(dòng)駕駛技術(shù)的開發(fā)產(chǎn)生影響。DeepSeek的方法可以增強(qiáng)自動(dòng)駕駛解決方案公司的多模態(tài)能力，幫助這些公司更好地理解道路場景，并在復(fù)雜的道路條件下提供更強(qiáng)大的性能。分析師指出，這在處理復(fù)雜場景時(shí)，所需的額外計(jì)算能力投入也減少了。一些大型汽車生產(chǎn)商已將DeepSeek納入自身的自動(dòng)駕駛模型，規(guī)模較小的公司未來也可
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谷歌 DeepMind 發(fā)布 WebLI-100B：千億級(jí)數(shù)據(jù)集解鎖 AI 視覺語言模型的文化多樣性

2 月 14 日消息，科技媒體 marktechpost 昨日（2 月 13 日）發(fā)布博文，報(bào)道稱谷歌 DeepMind 團(tuán)隊(duì)發(fā)布了 WebLI-100B 千億級(jí)數(shù)據(jù)集，并通過增強(qiáng)文化多樣性和多語言性，以及減少子組之間的性能差異來提高包容性。目前挑戰(zhàn)注：機(jī)器通過學(xué)習(xí)大型數(shù)據(jù)集來連接圖像和文本，數(shù)據(jù)越多，模型識(shí)別模式和提高準(zhǔn)確性的能力就越強(qiáng)。視覺語言模型 (VLMs) 依賴這些數(shù)據(jù)集執(zhí)行圖像字幕和視覺問答等任務(wù)。視覺語言模型目前依賴于 Conceptual Captions 和 LAION 等大型數(shù)據(jù)集，包
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國產(chǎn)大模型 DeepSeek-V3 開源：6710 億參數(shù)自研 MoE，性能和 GPT-4o 不分伯仲

12 月 27 日消息，“深度求索”官方公眾號(hào)昨日（12 月 26 日）發(fā)布博文，宣布上線并同步開源 DeepSeek-V3 模型，用戶可以登錄官網(wǎng) chat.deepseek.com，與最新版 V3 模型對話。援引博文介紹，DeepSeek-V3 是一個(gè) 6710 億參數(shù)的專家混合（MoE，使用多個(gè)專家網(wǎng)絡(luò)將問題空間劃分為同質(zhì)區(qū)域）模型，激活參數(shù) 370 億，在 14.8 萬億 token 上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。多項(xiàng)評(píng)測成績超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等開源模型，
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AI“軍備競賽”再提速！亞馬遜(AMZN.US)推出全新芯片陣列和大語言模型

智通財(cái)經(jīng)獲悉，亞馬遜(AMZN.US)正在擴(kuò)大其人工智能產(chǎn)品陣容，推出了功能強(qiáng)大的新芯片陣列和大型語言模型，并稱其可以與主要競爭對手競爭。這家總部位于西雅圖的公司正在將數(shù)十萬個(gè)Trainium2半導(dǎo)體組裝成集群，這將使合作伙伴Anthropic更容易訓(xùn)練生成式人工智能和其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)所需的大型語言模型。亞馬遜表示，新陣列將使這家初創(chuàng)公司目前的處理能力提高五倍。亞馬遜在其年度re:Invent大會(huì)上表示，云服務(wù)部門AWS于周二開始向客戶提供最新芯片。另外，亞馬遜首席執(zhí)行官Andy Jassy介紹了一款名為
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Gartner：中國大語言模型價(jià)格戰(zhàn)推動(dòng)人工智能加速上云

Gartner研究表明，隨著時(shí)間的推移和價(jià)格的持續(xù)下降，以及云部署在敏捷性、創(chuàng)新速度和生態(tài)系統(tǒng)方面的優(yōu)勢，中國企業(yè)的人工智能（AI）部署將逐步從本地轉(zhuǎn)向云端。Gartner預(yù)測，到2027年，中國的全部AI推理工作負(fù)載中，基于云的工作負(fù)載占比將從前的20%上升至80%。Gartner高級(jí)研究總監(jiān)方琦表示：“多家中國生成式人工智能（GenAI）廠商，其大語言模型應(yīng)用編程接口（API）的推理成本已經(jīng)降低了90%以上，有力地推動(dòng)了企業(yè)地GenAI采用。企業(yè)數(shù)據(jù)和分析（D&A）領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)積極評(píng)估相關(guān)影響，并
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加速基于 Arm Neoverse N2 的大語言模型推理

人工智能 (AI) 正在眾多行業(yè)掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發(fā)展呈現(xiàn)井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術(shù)的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現(xiàn)出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓(xùn)練生成式 AI 模型方面發(fā)揮了重要作用，但在推理領(lǐng)域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統(tǒng)的 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務(wù)且部署起來更加靈活，因此當(dāng)企業(yè)和開發(fā)者尋求將 LLM 集成到產(chǎn)品和服務(wù)中時(shí)，CPU
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口袋 AI 設(shè)備 Rabbit R1 身陷負(fù)面漩渦：API 被曝漏洞，可暴露用戶信息

IT之家 6 月 27 日消息，Rabbit R1 再次陷入輿論漩渦，繼 App 被批評(píng)套殼安卓，主推的大動(dòng)作模型 LAM 依賴 OpenAI 接口之外，其 API 被曝存在安全漏洞，有泄露用戶數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。Rabbit R1 亮相于今年 CES 大展，其定位為口袋 AI 設(shè)備，這款產(chǎn)品擁有 2.88 英寸觸摸屏、一個(gè)可旋轉(zhuǎn)攝像頭和一個(gè)交互滾輪，搭載 Rabbit 自研操作系統(tǒng)。該設(shè)備最大的亮點(diǎn)在于內(nèi)置“大型操作模型（Large Action Model，LAM）”，堪稱“萬能應(yīng)用控制器”，無需使
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中國電信發(fā)布全球首個(gè)單體稠密萬億參數(shù)語義模型 Tele-FLM-1T

IT之家 6 月 19 日消息，中國電信人工智能研究院（TeleAI）和智源研究院聯(lián)合發(fā)布全球首個(gè)單體稠密萬億參數(shù)語義模型 Tele-FLM-1T，該模型與百億級(jí)的 52B 版本，千億級(jí)的 102B 版本共同構(gòu)成 Tele-FLM 系列模型。TeleAI 和智源研究院基于模型生長和損失預(yù)測等技術(shù)，Tele-FLM 系列模型僅使用了業(yè)界普通訓(xùn)練方案 9% 的算力資源，基于 112 臺(tái) A800 服務(wù)器，用 4 個(gè)月完成 3 個(gè)模型總計(jì) 2.3T tokens 的訓(xùn)練。模型訓(xùn)練全程做到了零調(diào)整零重試
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ISEDA首發(fā)！大語言模型生成的代碼到底好不好使

在大模型席卷一切、賦能百業(yè)的浪潮里，“碼農(nóng)”也沒能獨(dú)善其身。各種代碼自動(dòng)生成的大模型，似乎描繪了一個(gè)人人都能像資深工程師一樣寫代碼的美好未來。但在這個(gè)理想成為現(xiàn)實(shí)之前，有一個(gè)不能回避的問題 — 這些自動(dòng)生成的代碼真的有效嗎？大模型也會(huì)犯錯(cuò)，我們肯定不希望把看似正確的錯(cuò)誤結(jié)果交給用戶，所以需要一個(gè)能精確驗(yàn)證模型生成答案的考官。近期，芯華章提出了一種對大模型生成代碼形式化評(píng)估的方法，稱為FormalEval。它能自動(dòng)化檢査生成代碼的質(zhì)量，無需手動(dòng)編寫測試用例。經(jīng)過測試，F(xiàn)ormalEval
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浪潮之下的大語言模型以及我國未來大語言模型的發(fā)展

不知不覺之間，我們已經(jīng)距離ChatGPT引爆全網(wǎng)的爆發(fā)點(diǎn)已經(jīng)過去了一年多。隨著OpenAI證明了LLM（大語言模型）AI行得通之后，目前市場上的各類LLM 已經(jīng)如雨后春筍般爭搶涌出。不言自明，現(xiàn)在的大模型已經(jīng)成為AI領(lǐng)域的一個(gè)重要趨勢。據(jù)數(shù)據(jù)，2023年，我國AI大模型行業(yè)市場規(guī)模為147億元，預(yù)計(jì)2024年將增長至216億元。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的拓展，相信AI大模型將在未來發(fā)揮更加重要的作用，推動(dòng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。本篇文章，就重點(diǎn)針對我國以及全球的大語言模型的實(shí)力和其市場應(yīng)用情
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消息稱軟銀計(jì)劃到 2025 年投資 1500 億日元，加速 AI 大模型開發(fā)

IT之家 4 月 23 日消息，據(jù)《日本經(jīng)濟(jì)新聞》報(bào)道，軟銀計(jì)劃到 2025 年投資 1500 億日元（IT之家備注：當(dāng)前約 70.2 億元人民幣），加速 AI 大模型的開發(fā)工作。軟銀 2023 年就在生成式 AI 算力基礎(chǔ)設(shè)施上進(jìn)行了 200 億日元（當(dāng)前約 9.36 億元人民幣）的投資，此次追加投資后整體投資規(guī)模將創(chuàng)下日本企業(yè)歷史第一。據(jù)悉，軟銀目標(biāo)在年內(nèi)完成 390B 參數(shù)模型的開發(fā)，并在明年開始研發(fā)萬億參數(shù)級(jí)別的日語大模型。報(bào)道指出，日本企業(yè)中 NTT 和 NEC 等已跟進(jìn) AI 模型開
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華為等北京 24 家企事業(yè)單位聯(lián)合發(fā)起“大模型應(yīng)用產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體”

IT之家 3 月 1 日消息，2 月 29 日下午，在中關(guān)村論壇系列活動(dòng)【第二屆北京人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)】大會(huì)上，華為、智譜 AI、百川智能、中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所、中軟國際、首都在線、第四范式、格靈深瞳、中科創(chuàng)達(dá)、軟通動(dòng)力等北京 24 家企事業(yè)單位聯(lián)合發(fā)起“大模型應(yīng)用產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體”。據(jù)介紹，“大模型應(yīng)用產(chǎn)業(yè)聯(lián)合體”依托華為鯤鵬硬底座和軟底座，共同探索人工智能生態(tài)合作模式，建立人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，打造人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，加速人工智能產(chǎn)業(yè)升級(jí)。華為打造的“AI 原生應(yīng)用引擎”平臺(tái)號(hào)稱已接入 30＋主
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語言大模型的進(jìn)化軌跡

ChatGPT 的發(fā)布是語言大模型（LLM）發(fā)展史的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，它讓人們意識(shí)到 LLM 的潛力，并引發(fā)了 “AI 競賽”，世界上主要人工智能實(shí)驗(yàn)室和初創(chuàng)公司都參與其中。在這之后，基于 LLM 的聊天機(jī)器人層出不窮。1語言模型簡單來說，語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應(yīng)用十分廣泛，例如，可以用語言模型進(jìn)行情感分析、標(biāo)記有害內(nèi)容、回答問題、概述文檔等等。但理論上，語言模型的潛力遠(yuǎn)超以上常見任務(wù)。想象你有一個(gè)完備的語言模型，可生成任意類型的文本，并且人們還無法辨別這些內(nèi)容是否由計(jì)算機(jī)生成，那么我們就可以使其完成
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百川智能發(fā)布超千億參數(shù)大模型 Baichuan 3，號(hào)稱中文評(píng)測超越 GPT-4

IT之家 1 月 29 日消息，百川智能今日發(fā)布超千億參數(shù)的大語言模型 Baichuan 3，在 CMMLU、GAOKAO 和 AGI-Eval 等評(píng)測中，Baichuan 3 號(hào)稱在中文任務(wù)上超越了 GPT-4。在測試邏輯推理能力的 MCMLE、MedExam、CMExam 等醫(yī)療評(píng)測上，Baichuan 3 的中文效果同樣號(hào)稱超過了 GPT-4，是“中文醫(yī)療任務(wù)表現(xiàn)最佳的大模型”。據(jù)介紹，百川智能在 Baichuan 3 訓(xùn)練過程中提出了“動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)選擇”、“重要度保持”以及“異步 Check
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FPGA加速器支撐ChatGPT類大語言模型創(chuàng)新

簡介：大語言模型近年來，大型語言模型（Large Language Models，LLM）徹底改變了自然語言處理領(lǐng)域，使機(jī)器能夠生成類似人類的文本并進(jìn)行有意義的對話。這些模型，例如OpenAI的GPT，擁有驚人的語言理解和生成能力。它們可以被用于廣泛的自然語言處理任務(wù)，包括文本生成、翻譯、自動(dòng)摘要、情緒分析等。大語言模型通常是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)來構(gòu)建，特別是廣泛使用了transformer架構(gòu)。Transformer是一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，擅長捕捉語言序列中的遠(yuǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系，這使得它們非常適合于語言理解和生成任務(wù)。
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