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认识大语言模型的核心术语,掌握人工智能行业必备知识。随着ChatGPT、Claude、文心一言等大语言模型的崛起,人工智能领域迎来了翻天覆地的变化,尤其是DeepSeek以开源方式提供,深刻改变了大模型原先闭源的生态。无论是科技从业者还是普通用户,了解大模型相关的专业术语已成为把握人工智能发展趋势的基础。本文整理了大语言模型领域最核心的80个术语,帮助您快速掌握这一前沿技术领域的专业知识。
余凯决定收缩其它AI芯片业务,全力聚焦车载AI芯片市场,就在2019年8月,地平线发布了车规级AI芯片征程2,又在之后的2年发布了征程3和征程5。比如为了让征程3芯片上车理想ONE,余凯派遣了几百人的团队协助理想ONE,虽然成本很高,但也收到了很好的效果,仅仅2021年,地平线的征程系列芯片出货量就近100万片。但是大算力芯片征程5的量产难度超出了余凯当初的设想,2021年7月,地平线发布了算力达
目前的算力环境仍然已英伟达的GPU设备为主,但是目前也有很多厂商的设备在被使用,虽然其中主流厂商都有提供自己的卡在K8S上的调度支持,但是这些厂商方案往往比较基础,通常需要按照卡的数量进行调度而没办法进行更细粒度的调度,导致很多计算资源被浪费,HAMI基于这些厂商的开源方案进行集成,主要在使用劫持CUDA的方案来实现计算设备的共享、隔离,在插件层使用一个方案集成多种计算资源.
在前瞻性布局培育新质生产力进程中,人工智能、先进计算等新一代信息技术逐渐实现与千行百业的相互渗透及深度融合,以“大模型+大数据+大算力”特征为代表的大智能领域全线发展高歌猛进,集成电路、绿色能源、生命科学等科技创新领域蓬勃发展。与之对应,相应前沿技术岗位人才在科技攻“尖”、产业向“新”进程中扮演关键角色。以ChatGPT为代表的生成式AI横空出世,头部企业抢先布局,积极探索生成式AI大模型的赋能边
本文探讨了组合总和IV问题的动态规划解法及其高性能优化策略。基础解法通过定义状态数组dp[j]表示组成和为j的排列数,采用先遍历目标值后遍历数组元素的顺序来统计排列数。针对大规模target场景,提出了内存布局优化(提升缓存命中率)、循环优化(减少指令开销)、并行化优化(利用多核算力)和GPU加速等策略。关键注意事项包括使用unsigned long long防止溢出和严格保持遍历顺序以确保正确统
这份文件由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所编制。白皮书梳理了国内外医疗健康大模型的最新态势及发展成果,尤其是技术体系、应用场景、风险挑战、评价和监管等方面的内容。旨在为我国生命科学与医疗健康大模型技术和产业发展提供参考和引导,共同推动技术研发创新,促进行业高质量发展。:AI大模型通过“预训练+微调”模式增强了人工智能的通用性、泛化性,能够低成本、高适应性地赋能多个医疗健康任务。:生态架构由基
**目前,国产AI大模型技术已进入全球第一梯队,形成了以百度、阿里、DeepSeek等领军企业为主导的多元化发展格局。**这些企业在通用大模型、多模态理解、推理能力等方面持续创新,并通过开源策略大幅降低技术应用门槛。AI大模型是通过深度学习算法和人工神经网络训练出的具有庞大规模参数的人工智能模型。AI大模型具有强大的计算和学习能力,能够处理大量的数据,适应不同的业务场景和语言环境,并通过学习和推理
class Solution(object):def totalMoney(self, n):week, day = 1, 1res = 0for i in range(n):res += week + day - 1day += 1if day == 8:day = 1week += 1.
仓库级计算机是一种面向大规模数据处理与高并发服务的超大型分布式计算系统,核心是将数千至数万台服务器、存储设备、网络设备整合在一个物理仓库空间内,通过统一的软硬件架构实现资源池化管理,本质是 “数据中心的极致形态”,广泛支撑云计算、大数据分析、人工智能训练等核心场景。核心定位:并非单一设备,而是以 “仓库” 为物理载体,通过标准化硬件、高速互联网络、智能调度软件构建的 “分布式计算集群综合体”,核心
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模
在上一篇推送中([deepseek本地部署最简教程]),我们介绍了基于Ollama的本地部署。尽管本地化部署的DeepSeek模型在算力规模和功能完备性上无法媲美云端全量版本,但只要喂给它「独家秘方」——也就是你电脑里的文档、代码、笔记这些干货,它立马就能变身成你的专属知识小助手!当然,AnythingLLM还具备其他功能,如代码托管和官方API的接入等,受篇幅所限,本文不再展开论述,各位可自行探
大模型微调是将一个预训练的大型模型调整以适应特定任务的过程,这有助于模型在特定领域或任务上表现得更好。这些方法各有优势,选择哪种方法取决于具体任务的需求、可用资源(如计算力和内存)、以及对模型性能和效率的权衡考虑。
2>循环计算不足一周的总钱数,第一天的钱数为week+1,依次递增+1,直到day天累加完,循环结束;<1>首先,计算不足一周的天数day,day=n%7;<1>week表示存够整周的周数,week=n/7;第i周存钱的钱数=28+(i-1)*7;分开计算,最后求二者的总和,即为所求。的方法来解决这个问题,将。
Transformer的并行计算分为序列级、注意力级和FFN级,层层递进提升效率。其核心在于训练时整个输入序列同步计算,充分利用GPU并行算力。序列级并行是基础,注意力级并行通过矩阵运算实现批量处理,FFN级逐Token独立计算。这种并行架构使Transformer能有效捕捉长距离依赖,成为大模型基石。先讲答案:Transformer的并行可以归纳为由外到内的三层无依赖并行:序列级并行、注意力级并
倒不是DeepSeek竭力优化算力有多牛,而是英伟达飙涨太多,很多人没来得及上车,需要有一个契机来调整,好让人上车)。不过,不管是DeepSeek Code免费开源,还是阿里Qwen Code Plan 7.9元一个月,还是智谱GLM Code是国外价格的1/20。而专业编程(如豆包Code)、专业视觉(如Seedance),不是豆包to C的关键,而是火山引擎to B的关键。当然,我身边还有不少
随着大模型和智能体(Artificial intelligence agent, AI agent)技术的发展,未来越来越多的工作将被基于大模型的智能体所取代。一方面,由于大模型对数据和算力的需求巨大,资源受限的终端将难以满足模型训练和推理的需求。另一方面,未来第六代移动通信(Six generation, 6G)网络存在大量低时延需求的价值场景,例如无人驾驶、虚拟和增强现实等,云端大模型难以满足
在探讨AI与就业的关系时,工作(job)和任务(task)是两个不同维度、但又极易混淆的概念,很多时候我们说AI取代某项工作,真相其实是AI领走了这项工作下的某个任务,而任务只是工作的组件。未来几年,情绪价值在经济活动中的权重将加速提升,成为与效率价值平行的一条价值主线,创造情绪价值的工作将获得丰厚回报,情绪价值含量成为决定每份工作附加值的关键因素。算力与AI结合,融入企业组织管理运营的方方面面,
仅以此纪录每日LeetCode所刷题目。题目描述:示例:思路:这道题可以将其分为两部分,第一部分是算出week的数量,第二部分是算出day的数量。week的数量可以使用int(n/7来求),day的数量可以使用n-week*7来求,之后分类讨论week为0和week大于0的情况。思路比较简单,代码也比较易懂,唯一不足的就是变量使用的太多了。代码:class Solution:def totalMo
class Solution {public int totalMoney(int n) {int start = 1;int sum = 0;while(n>=7){n-=7;sum = sum + ((start+start+6)*7)/2;start++;}sum = sum + ((start+start+n-...
AI技术创新一直在围绕核心三要素在动态循环,DeepSeeK的出现意味着2025年再次进入算法创新阶段,将推动AI进入算法变革元年。甲子光年智库针对DeepSeeK带来的行业浪潮,特此推出专题研究报告,从算力拐点、数据拐点、算法拐点三个方面分析2025年为什么会成为算法变革元年,并尝试分析deepseek的技术优势,探讨算法变革的两条技术路径,以及算法变革对AI超级产品、AI普惠应用、全球科技竞争
9月5日,香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋在2024 Inclusion·外滩大会上分享了他对大模型产业落地的八个思考。他认为,AI Agent时代的到来,不会是一个神奇而强大的模型突然代替了所有工作流,它涉及技术、工程与市场的不断磨合,最终以超预期的服务呈现给人类。“今天做大模型,做深度学习,首先最重要的事情是要有算力。”沈向洋表示。他指出,从2010年开始,大模型需要的算力
大语言模型 (LLM) 终极指南:一篇综述讲透核心原理与应用,看完即入门
题目Hercy 想要为购买第一辆车存钱。他 每天 都往力扣银行里存钱。最开始,他在周一的时候存入 1 块钱。从周二到周日,他每天都比前一天多存入 1 块钱。在接下来每一个周一,他都会比 前一个周一 多存入 1 块钱。给你 n ,请你返回在第 n 天结束的时候他在力扣银行总共存了多少块钱。示例 1:输入:n = 4输出:10解释:第 4 天后,总额为 1 + 2 + 3 + 4 = 10 。示例 2
AI 大模型,即人工智能大模型,是 “大数据 + 大算力 + 强算法” 结合的产物 。它通过在大规模数据上进行训练,拥有海量参数(通常在十亿个以上),具备高度的通用性和泛化能力。打个比方,传统的小模型像是一个只储备了某一学科知识的学生,只能解决特定类型的问题;而大模型则像是一个知识渊博、博闻强识的学者,对各种领域的知识都有涉猎,能够应对自然语言处理、图像识别、语音识别等广泛领域的复杂任务 。
导读一方面,大模型在医疗场景应用需兼顾安全性与专业性,可通过数据清洗、标注和验证等控制数据质量;另一方面,大模型的计算需要大量的算力作为支撑,轻量化、本地化部署的大模型将成为重要发展方向。2023年被很多人称为“医疗大模型的元年”,国内外均有大量厂家将大语言模型应用于医疗健康领域。据统计,截至2023年10月,我国累计公开的大模型数量已经达到238个,垂直类大模型达到103个。而2-9月,我国发布
class Solution:def totalMoney(self, n: int) -> int:# 好耶,模拟if n <= 7:return (1 + n ) * n // 2else:# 来个listmoney = [0 for _ in range(n)]# 第一周for i in rang.
大语言模型可能会生产一些具有极强迷惑性的信息,甚至可能被用于传播虚假信息或进行舆论操纵:当前社交机器人更多停留在一级传播,如果大语言模型和社交机器人相结合,就可能会形成类人的交流能力,带来社交机器人的多级传播,从而强化社交机器人传播虚假信息的负面影响。大语言模型是一种强大的工具,可以在最少的人工干预下快速、准确地处理自然语言数据。:大语言模型的训练需要消耗巨大的算力资源,更高的门槛在很大程度上限制
在这个快速演进的时代中,软件测试领域也受到了不小的冲击。虽然在当下,传统的软测技术仍然是绝对的主力,但是身为IT行业中的一员,近几年AI的全新业务体验与其超强的算力所带来的震撼感受也应该远超其他行业。
在生成式人工智能这个领域的竞争,我觉得目前最重要的是大模型,也有充满危机感的行业的领军人物讲,如果我们今年下半年仍然不能做出中国的通用大模型,因为美国还再不断地往前走,以后可能我们连汽车的尾灯都看不见,这个绝对不是危言耸听。这是在5月的一场论坛上,上海市徐汇区委常委、副区长俞林伟的喊话。彼时,他在论坛上广发英雄帖,表示大模型是真正的“国之大者”。徐汇愿意以事业合伙人的胸襟和担当,真金白银地拿出办公