北京2023年2月15日 /美通社/ -- 历史上,办公场所的每一次变化都为企业与个人带来了质的飞跃。从最初的"教堂"时代,到格子间、办公大楼、共享空间,再到如今的数字化工作场所,300多年的进化演变,都代表了人类对工作形态的一次次探索。 如今,数字化工作场...
据业内信息,近日马斯克在阿联酋迪拜举行的世界政府峰会上表示,对人类文明最大威胁之一是人工智能,它既是积极的也是消极的并拥有非常大的希望和能力,随之而来的是巨大的危险甚至超过核武器。
当地时间2月10日,比尔·盖茨在接受德国商报《Handelsblatt》采访时,再次谈到了他与人工智能独角兽OpenAI的合作,并对ChatGPT发表了自己的看法。
北京2023年2月10日 /美通社/ -- 2月10日,浪潮信息推出AI算力服务产品,将基于国内领先智算中心的算力基础设施,为国内客户提供先进、开放、高性能、高质量的AI算力资源和配套服务,支撑AI模型构建、训练和推理的业务全流程,赋力生成式AI产业创新。目前,AI算力服务相关信...
若干年来,科技界反复在讨论两件事:一是第四次科技革命可能在中国发生,二是AI将成为第四次科技革命的核心驱动技术。
屡获殊荣的新思科技DSO.ai解决方案通过大幅提高芯片设计效率、性能和云端扩展性,助力客户实现新突破
当地时间2月7日,谷歌发布了其最新推出的AI聊天机器人——Bard。可万万没想到的是,谷歌Bard不仅在巴黎的首秀现场出师不利,还让其母公司Alphabet股价暴跌,市值缩水千亿美元!
印度班加罗尔2023年2月9日 /美通社/ -- 领先的数字解决方案公司Marlabs LLC在Zinnov Zones Engineering R&D 2022评级中,被评为中小型服务提供商中数据和AI工程类别的&...
约83%城市先行使用者(urban early adopters)认为,到2030年底,世界将达到或超过1.5摄氏度的全球变暖限值 近59%的人表示,创新和技术对于解决气候变化造成的日常挑战至关重要 因气候影响驱动的行为变化将会体现在我们的工作方式和工作时间上 ...
获评前10%企业并获得最佳进步奬 扬州2023年2月8日 /美通社/ -- 全球电子纸领导厂商E Ink元太科技今 (8) 日 宣布,在国际可持续评比机构标准普尔全球(S&P Global)公布《2023可持续年鉴(The Sustainability Yearbook...
近段时间ChatGPT带火了AI领域,尤其是极为聪明的对话逻辑和知识体系,简直“秒杀”了以往的AI助手等产品。
今天的 AI 模型有数十亿或数万亿个参数,即输入和权重。所以我们需要巨大的内存来激活。这当然会对芯片设计产生巨大影响,因为激活存储器经常支配平面布局。我们可以尝试使用量化、稀疏性、权重共享等概念来减少所需的内存。但它们只能走这么远,尤其是在模型庞大且持续增长的情况下。要是有办法压缩激活就好了!好吧,Perceive 的 CEO Steve Teig 想出了一个办法。
据业内信息,昨天谷歌首席执行官 Sundar·Pichai 公布了其 AI 聊天机器人 Bard,该项目由LaMDA(面向对话应用的语言模型)提供支持。
北京2023年2月6日 /美通社/ -- 日前,全球知名市场调研机构弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan, 简称沙利文)联合头豹研究院发布《2022年中国AI开发平台市场报告》,亚马逊云科技连续两年蝉联榜首,在中国AI开发平台市场的综合表现中,处于&...
北京——2023年2月6日,日前,全球知名市场调研机构弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan, 简称沙利文)联合头豹研究院发布《2022年中国AI开发平台市场报告》,亚马逊云科技连续两年蝉联榜首,在中国AI开发平台市场的综合表现中,处于“弗若斯特雷达”创新指数和增长指数的最高位置。亚马逊云科技在AI开发平台领域提供完备的AI开发软硬件全栈服务,并通过“智能湖仓架构”加速数智融合,同时投身AI普惠化以构建完善的AI开放体系,让机器学习变得触手可及。
北京2023年2月2日 /美通社/ -- 2023年1月,由赛迪网和《数字经济》杂志主办的"2022数字经济领航者峰会暨2022创新影响力年会"在京线上召开。TUV南德意志集团(以下简称"TUV南德&qu...
毫无疑问,智能手机和智能家居仍将是边缘人工智能的两个最大市场。与此同时,自动驾驶汽车的潜力为边缘人工智能公司带来了极高的期望和市场估值。然而,自动驾驶汽车的缓慢推出,以及智能手机市场的标准化,导致许多厂商在他刚才提到的市场之外寻求新的增长机会。
岁月不居,时节如流。回首 2022 年,备受瞩目的 5G 消息正式商用,成为 5G 最具里程碑意义的事件之一。5G 消息的商用离不开产业链上下游的共同推进,这其中就包括以大汉三通为代表的探路者和实践者。
在过去的五年或十年里,随着深度学习的出现,我们对这个问题有了不同的方法。它更多的是数据驱动,而不是代码或算法设计驱动。 深度学习的想法是,我们有一种算法,它是一种学习机器。因此,我们拥有这种通用的学习结构,而不是在算法中规定步骤来解决特定问题。我们所做的是,我们展示了很多例子。这是一个戴着面具的人;这是一个没有面具的人。这里有10,000个不同情况和方向的戴着口罩的人;这里有 10,000 人没有戴口罩。
很长一段时间以来,技术人员一直在开发能够感知的机器。我们使用运动探测器已有很长时间了。我们现在拥有如此灵敏的压力传感器,以至于我们可以制造出能够处理鸡蛋而不破坏鸡蛋的机器人。在音频领域,我们拥有可以将语音与其他声音区分开来的传感器。