AIGC应用发展高峰论坛暨AIGC100年度评选”将于下周在北京隆重开幕。本次活动将汇聚超过50位顶尖AI创业者,通过主题演讲、圆桌论坛、落地工坊、互动展区、播客马拉松、派对晚宴等多样化的形式,为与会者提供一个全面而深入的AI交流平台。
GPTQ 的核心思想是通过最小化量化引入的输出误差,实现高精度低比特量化。具体来说,GPTQ 在后量化过程中,针对每一层的权重矩阵,利用一小部分校准数据,最小化量化前后模型输出的差异。
“慢思考”概念的提出,也引发了全行业的深思。如360两月前便提出的CoE(专家协同)架构。该架构通过整合多个大型模型和专家模型,构建了一个协作网络,实现了“快思考”与“慢思考”的有机结合,进一步提高了推理任务的灵活性和精确度。
本次开源的Qwen2.5语言模型主要包含7种尺寸,0.5B到72B全尺寸覆盖,弥补了Qwen2 14B/32B这两种业务黄金尺寸缺失的遗憾,并且开源了强劲的3B的端侧模型。本次开源,一个字:尺寸丰富,性能强劲。(此外还包括Math、Code和VL专项模型)
在AI与大模型技术的加持下,人形机器人不再是冷冰冰的钢铁机器,而是拥有了更强大的“大脑”,它们能够理解、推理、学习,甚至与人类进行自然流畅的互动。钉钉,这个我们熟悉的办公平台,在其中扮演什么关键角色?“云启智跃·产业蝶变”本届的“云栖大会”为我们揭开了迷雾。
著名的教育家约翰·杜威这样定义思维:“以一种观察到的事物为依据,去推测或判断出其他的事物,然后将作为依据的事物当做后者推测数的事物的机遇或者基础,从而产生信念。”
数据湖这个词在21世纪10年代初出现的时候,有些人认为它是在恰当的时间出现的一种恰当的架构。数据湖是一种非结构化的数据存储库,利用了新的低成本云对象存储格式(如Amazon S3),可以容纳来自网络的大量数据。
目前,多数大模型的性能受限于其预训练阶段所获取的数据集,以及推理过程中的算力资源。研究人员发现,可以通过更多的推理时间、自适应(就是草莓的特殊延迟推理)来提升模型的性能,这种技术称为——测试时计算(Test-time computation)。
大模型时代,底层逻辑发生了很大的变化。系统的成本几乎和客户使用量成线性关系,边际成本依然很高。这里的成本绝大部分都是推理的算力消耗。
2024年,人工智能依然是全球科技创新高地,也正在全产业的基础技术和基础设施。
浪潮云发布全新品牌Slogan“有云处皆智能”,希望深入理解客户需求,量身定制解决方案,确保每一朵云都能精准对接,释放出最大的智能效能。
AI赋能数字化转型,企业究竟需要什么样的解决方案?传统的数字化转型大多停留在数据整合和初步分析阶段,如同水面上的浮萍,看似繁荣却缺乏深度。如何深入业务场景,真正利用AI技术提升效率、降低成本,成为企业面临的共同挑战。
Qwen2-VL:阿里巴巴云计算团队开发的多模态大型语言模型系列,具备处理各种分辨率和比例的图像、理解超过20分钟视频、操作移动设备和机器人、以及支持多语言文本理解等多项先进功能。
OpenAI正在进行数十亿美元融资,估值超过1000亿美元,由Thrive Capital领投,微软参与。资金将支持AI算力和日常运营。自发布ChatGPT以来,OpenAI估值飙升,但财务状况紧张,因为开发多个大模型如GPT-4和Sora等,导致巨大的算力和资源消耗。面对激烈的市场竞争,OpenAI急需资金支持以维持运营和开发新产品。
业绩承压的主要原因在于传统业务BSS(业务支撑系统)收入的大幅下滑。 受通信行业增长放缓、运营商成本压降等因素影响,运营商对订单价格压降力度加大,商务谈判周期拉长,然而令士气鼓舞的是“三新” 业务达到了两位数的增长,高念书对下半年的业绩反弹表现出了坚定的信心。
面对外部经营环境持续展现出的复杂性与不确定性,亚信科技坚持“四个转变”发展战略,“三新”业务持续保持双位数增长,收入达人民币12.00亿元,同比上升10.0%。其中垂直行业数字化业务收入同比升34.6%,达人民币4.73亿元
去年同期,受全球经济不确定性及消费者信心低迷的影响,中国智能手机市场出货量曾一度陷入低谷。随着新一轮换机周期的悄然开启,以及华为等关键厂商的强势回归,市场迅速回暖,展现出惊人的韧性和潜力。