北京2024年10月13日 /美通社/ -- 近日,浪潮信息源2.0开源大模型与百度PaddleNLP完成全面适配。用户通过PaddleNLP,可快速调用源2.0预训练大模型,使用源2.0在语义、数学、推理、代码、知识等方面的推理能力,也可以使用特定领域的数据集对源2.0 进行微...
深圳2024年10月14日 /美通社/ -- 10月14日,荣耀正式宣布将推出行业首个搭载跨应用开放生态智能体的个人化全场景AI操作系统MagicOS 9.0。MagicOS 9.0发布会及开发者大会将于10月23日-10月24日在北京中关村国际创新中心举行。此外,首发搭载Mag...
联发科发布了全新的旗舰芯片天玑9400,这是天玑第二代全大核SoC,更是业界首款旗舰5G智能体AI芯片。继天玑9300在行业第一个将生成式AI能力落地到智能手机之后,联发科天玑在端侧AI领域就一直高歌猛进,不断地推出新的技术,并扩大天玑端侧AI的产品优势和生态优势。最新的天玑9400不仅拿下了端侧的AI性能第一,更是领先行业首发手机端侧视频生成、端侧AI训练等一系列最先进的生成式AI功能,并联合应用生态打造了丰富的端侧AI创新应用。
10月12日消息,毫无疑问,Blackwell是NVIDIA历史上最成功的产品之一,其需求量已经飙升到前所未有的水平。
10月13日消息,近日,NVIDIA的DGX B200 AI服务器现身Broadberry,价格为515410美元(约合364.2万元人民币)。
最佳设计的企业架构是任何组织 IT 系统的支柱,它支持实现组织业务目标的基础构建块。架构包括最佳实践、明确概述的策略、通用框架和指导方针,供工程团队和其他利益相关者选择正确的工具来完成任务。企业架构主要由支持业务线的架构团队管理。在大多数组织中,架构团队负责概述架构模式和通用框架,这将有助于工程和产品团队不必花费数小时的精力进行概念验证,而是帮助他们采用基于模式设计核心构建块的策略。
这些强大的机器虽然非常出色,但耗电量却惊人。一个训练中的 AI 模型所消耗的电量相当于五辆汽车一生所消耗的电量。使用互联网上的所有文本训练上一个 GPT-4 系统耗电量超过 1 亿美元,而且它说话仍然不太好。
神经网络是一种系统,或者说是神经元的结构,它使人工智能能够更好地理解数据,从而解决复杂的问题。虽然网络类型多种多样,但本系列文章将仅关注卷积神经网络 (CNN)。CNN 的主要应用领域是模式识别和对输入数据中包含的对象进行分类。CNN 是一种用于深度学习的人工神经网络。这种网络由一个输入层、几个卷积层和一个输出层组成。卷积层是最重要的组件,因为它们使用一组独特的权重和过滤器,使网络能够从输入数据中提取特征。数据可以有多种不同的形式,例如图像、音频和文本。这种特征提取过程使 CNN 能够识别数据中的模式。通过从数据中提取特征,CNN 使工程师能够创建更有效、更高效的应用程序。为了更好地理解 CNN,我们将首先讨论经典的线性规划。
长期以来,医疗保健一直是一个数据密集型领域,而如今,人工智能和机器学习的融合正在开辟新的领域,尤其是在诊断领域。作为开发人员,我们处于这一转变的前沿,构建移动应用程序,帮助患者和医疗保健专业人员更快地做出更好的决策。从提高诊断准确性到加快早期疾病检测,人工智能驱动的移动应用程序正成为现代医疗保健中不可或缺的工具。
进入 2024 年,令人着迷的技术融合为新型创新设备打开了大门。人工智能/机器学习、电池创新、先进机器人技术和物联网的并行路径正在碰撞,为解决新旧挑战提供了新颖的方法。
通常,我们开发基于 LLM 的检索应用程序的知识库包含大量各种格式的数据。为了向LLM提供最相关的上下文来回答知识库中特定部分的问题,我们依赖于对知识库中的文本进行分块并将其放在方便的位置。
新功能的推出彰显荣耀和谷歌让移动AI技术更加普及、惠及每个人的承诺 中国深圳2024年10月12日 /美通社/ -- 全球科技品牌荣耀今天宣布,在其旗舰产品——轻薄的向内折叠智能手机HONOR Magic V3以及HONOR 200系列手机上,推出谷歌 ...
在日益复杂的工业和汽车环境中,状态监测对于确保安全可靠的运行变得越来越重要。通过数据分析可以检测运行异常和潜在的设备缺陷,从而在发生故障之前及时进行维修。它还可以最大限度地减少维护频率并避免不必要的成本。
广州2024年10月12日 /美通社/ -- 10月12日,以"智焕新生 共创AI+时代"为主题的第12届中国移动全球合作伙伴大会在中国广州保利世贸博览馆隆重开幕。荣耀终端有限公司携旗下手机系列产品,全场景系列产品亮相此次大会,荣耀终端CEO赵明出席...
我们的世界正在经历一场由深度神经网络驱动的人工智能革命。随着 Apple Intelligence 和 Gemini 的出现,人工智能已经普及到每个拥有手机的人。除了消费者人工智能之外,我们还将深度学习模型应用于汽车、金融、医疗、制造业等多个行业。这促使许多工程师学习深度学习技术并将其应用于解决项目中的复杂问题。为了帮助这些工程师,必须制定一些指导原则,以防止在构建这些黑盒模型时出现常见的陷阱。