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05-28 21:40...0-2B为基础模型设计,沿用并融合局部过滤增强的注意力机制(LFA,LocalizedFiltering-basedAttention),通过先学习相邻词之间的关联性,然后再计算全局关联性的方法,能够更好地学习到自然语言的局部和全局的语言特征,对于自然语言的关联语义理解更准确,进而提升了模型精度。Figure1-基于注... 0
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05-27 23:00...算力不足将影响大模型的训练速度和精准度。青岛将统筹布局智算中心,加快建设曙光、移动等智算中心和海洋高性能混合算力平台;按需部署边缘计算中心,支撑工业制造、金融服务等低时延业务应用;统筹调度算力资源,加快形成全市算力“一张网”,打造集通算、智算和超算为一体的算力支撑体系,努力实现2024年全市智能算力规模达到3300P、... 0
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05-27 22:10...但做大模型一定是一个长跑,所以还是要评估长期的价值,随着AI应用覆盖到更多场景,未来在其他应用和赛道上,将能够反哺回来。就在近期,讯飞大模型宣布降价并加入“价格战”,对此王玮提到,之所以能够做到更低成本,来自于算法等层面的优化,目前讯飞大模型是完全构架在国内自主算力基座之上,这也是讯飞区别于很多AI企业的一大特征。“科... 0
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05-27 02:20...有力推动了人工智能技术的普及化进程,也让“大模型之战”愈演愈烈。没有人预料到,就在前不久,OpenAI再次发布GPT-4o,该人工智能大模型具备实时语音通信、实时视觉等功能,让人与AI交互的体验感显著提升。这是对话式AI的又一发展里程碑,也让人们真切感受到人工智能的“超能力”,以及人工智能大模型迭代之快。到今天,包括C... 0
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05-25 21:30...”长期从事人工智能核心技术机器学习研究的周志华教授列举了大模型的多个“烦恼”。首先,构建大模型要先规划任务、收集数据,然后训练出模型,也就是说必须先考虑到要解决某一类任务,然后为它去收集数据做模型,这时如果有一个新任务,原来没有被考虑规划过,就没有模型可用。其次,大模型训练和使用的能耗、碳耗、数据消耗都很大,一般人用不... 0
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05-23 16:40...进一步提出“发展高效协同的数字政务”“到2025年,政务数字化智能化水平明显提升”。因此,建设数字法治政府,首先需要推进政务数字化智能化,建设一体化数字化政务平台。通过一体化政务平台,汇聚各类数据资源,实现数据的互联互通,集约互享。其次,充分运用大数据、人工智能、算法等技术,完善云计算、数据中心和多方安全计算等新型基础... 0
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05-22 18:20...”天津红日药业股份有限公司董事长吴文元说,企业已积累了10万多份红外指纹图谱,对配方颗粒药理、生产等方面进行质量数字化管控,不断改进工艺,提升产品质量。一些中药企业还通过建立药材溯源、智能检测、售后服务等品质全链条数字化管理体系,为中医药传承创新、实现中医药现代化提供支持。在达仁堂生产的速效救心丸包装盒上,一个溯源二维... 0
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05-20 18:00...如何保证这些数据的安全是一个很大的难题。另一方面是用户行使个人信息删除权比较困难。虽然OpenAI的隐私协议中规定了用户对其个人信息享有相关的权利,但是鉴于要求生成式人工智能系统删除数据的复杂特性,开发者能否实现对个人信息的真实删除,从而达到符合法规的要求还存在较大的不确定性。最后是数据的准确性风险。因为在ChatGP... 0
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05-20 07:20...有效提升了现有可信人工智能方法的鲁棒性、可解释性和安全性。相关论文《可信冲突多模态学习算法》日前获国际人工智能领域顶级学术会议AAAI2024杰出论文奖。人工智能已经日益深入人们生活。在医疗、自动驾驶等复杂场景中,人工智能对决策任务的误判可能造成重大损失。传统可信人工智能多关注单模态数据,无法满足实际场景中多模态数据分... 0
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03-01 06:20...人工智能技术能够对大量数据进行深度学习和分析,识别出市场中的规律和趋势,进而制定投资策略和进行交易。人工智能的优势主要体现在算法交易和组合优化上。比如算法交易使用人工智能和机器学习算法来进行快速的交易决策,可以更快地分析市场数据、发现趋势和预测价格走向。其已经被证明可以在短期内带来超额收益,特别是在高频交易中,但是算法... 25
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02-24 12:20...AI的进步迭代需大量数据进行学习训练,ChatGPT也不例外。ChatGPT的训练使用了约45TB数据,其中包含多达近1万亿个单词的文本内容。从大数据资源看,中国拥有全世界最大规模的网民数量,有丰富的应用场景,在数据积累方面优势明显。在算法方面,ChatGPT的技术底座是大型语言模型。GPT属于自然语言处理NLP的范畴... 17
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02-12 02:30...ChatGPT的训练使用了约45TB数据,其中包含多达近1万亿个单词的文本内容。从大数据资源看,中国拥有全世界最大规模的网民数量,有丰富的应用场景,在数据积累方面优势明显。在算法方面,ChatGPT的技术底座是大型语言模型。GPT属于自然语言处理NLP的范畴,本质上仍是以深度学习为代表的人工智能技术长期发展和积累的结果... 20
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02-12 01:30...AI的进步迭代需大量数据进行学习训练,ChatGPT也不例外。ChatGPT的训练使用了约45TB数据,其中包含多达近1万亿个单词的文本内容。从大数据资源看,中国拥有全世界最大规模的网民数量,有丰富的应用场景,在数据积累方面优势明显。在算法方面,ChatGPT的技术底座是大型语言模型。GPT属于自然语言处理NLP的范畴... 25
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