AIGC應用發(fā)展高峰論壇暨AIGC100年度評選”將于下周在北京隆重開幕。本次活動將匯聚超過50位頂尖AI創(chuàng)業(yè)者,通過主題演講、圓桌論壇、落地工坊、互動展區(qū)、播客馬拉松、派對晚宴等多樣化的形式,為與會者提供一個全面而深入的AI交流平臺。
GPTQ 的核心思想是通過最小化量化引入的輸出誤差,實現高精度低比特量化。具體來說,GPTQ 在后量化過程中,針對每一層的權重矩陣,利用一小部分校準數據,最小化量化前后模型輸出的差異。
“慢思考”概念的提出,也引發(fā)了全行業(yè)的深思。如360兩月前便提出的CoE(專家協同)架構。該架構通過整合多個大型模型和專家模型,構建了一個協作網絡,實現了“快思考”與“慢思考”的有機結合,進一步提高了推理任務的靈活性和精確度。
本次開源的Qwen2.5語言模型主要包含7種尺寸,0.5B到72B全尺寸覆蓋,彌補了Qwen2 14B/32B這兩種業(yè)務黃金尺寸缺失的遺憾,并且開源了強勁的3B的端側模型。本次開源,一個字:尺寸豐富,性能強勁。(此外還包括Math、Code和VL專項模型)
在AI與大模型技術的加持下,人形機器人不再是冷冰冰的鋼鐵機器,而是擁有了更強大的“大腦”,它們能夠理解、推理、學習,甚至與人類進行自然流暢的互動。釘釘,這個我們熟悉的辦公平臺,在其中扮演什么關鍵角色?“云啟智躍·產業(yè)蝶變”本屆的“云棲大會”為我們揭開了迷霧。
著名的教育家約翰·杜威這樣定義思維:“以一種觀察到的事物為依據,去推測或判斷出其他的事物,然后將作為依據的事物當做后者推測數的事物的機遇或者基礎,從而產生信念!
數據湖這個詞在21世紀10年代初出現的時候,有些人認為它是在恰當的時間出現的一種恰當的架構。數據湖是一種非結構化的數據存儲庫,利用了新的低成本云對象存儲格式(如Amazon S3),可以容納來自網絡的大量數據。
目前,多數大模型的性能受限于其預訓練階段所獲取的數據集,以及推理過程中的算力資源。研究人員發(fā)現,可以通過更多的推理時間、自適應(就是草莓的特殊延遲推理)來提升模型的性能,這種技術稱為——測試時計算(Test-time computation)。
大模型時代,底層邏輯發(fā)生了很大的變化。系統(tǒng)的成本幾乎和客戶使用量成線性關系,邊際成本依然很高。這里的成本絕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創(chuàng)新高地,也正在全產業(yè)的基礎技術和基礎設施。
浪潮云發(fā)布全新品牌Slogan“有云處皆智能”,希望深入理解客戶需求,量身定制解決方案,確保每一朵云都能精準對接,釋放出最大的智能效能。
AI賦能數字化轉型,企業(yè)究竟需要什么樣的解決方案?傳統(tǒng)的數字化轉型大多停留在數據整合和初步分析階段,如同水面上的浮萍,看似繁榮卻缺乏深度。如何深入業(yè)務場景,真正利用AI技術提升效率、降低成本,成為企業(yè)面臨的共同挑戰(zhàn)。
Qwen2-VL:阿里巴巴云計算團隊開發(fā)的多模態(tài)大型語言模型系列,具備處理各種分辨率和比例的圖像、理解超過20分鐘視頻、操作移動設備和機器人、以及支持多語言文本理解等多項先進功能。
OpenAI正在進行數十億美元融資,估值超過1000億美元,由Thrive Capital領投,微軟參與。資金將支持AI算力和日常運營。自發(fā)布ChatGPT以來,OpenAI估值飆升,但財務狀況緊張,因為開發(fā)多個大模型如GPT-4和Sora等,導致巨大的算力和資源消耗。面對激烈的市場競爭,OpenAI急需資金支持以維持運營和開發(fā)新產品。
夸克發(fā)布全新PC端,全面升級AI搜索、AI寫作、AI PPT、AI文件總結等一系列功能。
業(yè)績承壓的主要原因在于傳統(tǒng)業(yè)務BSS(業(yè)務支撐系統(tǒng))收入的大幅下滑。 受通信行業(yè)增長放緩、運營商成本壓降等因素影響,運營商對訂單價格壓降力度加大,商務談判周期拉長,然而令士氣鼓舞的是“三新” 業(yè)務達到了兩位數的增長,高念書對下半年的業(yè)績反彈表現出了堅定的信心。
面對外部經營環(huán)境持續(xù)展現出的復雜性與不確定性,亞信科技堅持“四個轉變”發(fā)展戰(zhàn)略,“三新”業(yè)務持續(xù)保持雙位數增長,收入達人民幣12.00億元,同比上升10.0%。其中垂直行業(yè)數字化業(yè)務收入同比升34.6%,達人民幣4.73億元
去年同期,受全球經濟不確定性及消費者信心低迷的影響,中國智能手機市場出貨量曾一度陷入低谷。隨著新一輪換機周期的悄然開啟,以及華為等關鍵廠商的強勢回歸,市場迅速回暖,展現出驚人的韌性和潛力。