全新GPU高速互联设计，为大模型训练降本增效！北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
全新GPU高速互联设计，为大模型训练降本增效！北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构随着大模型的参数规模不断扩大，分布式训练已成为人工智能发展的中心技术路径。
来自主题: AI技术研报
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随着大模型的参数规模不断扩大，分布式训练已成为人工智能发展的中心技术路径。
本文由匹兹堡大学智能系统实验室（Intelligent Systems Laboratory）的研究团队完成。第一作者为匹兹堡大学的一年级博士生薛琪耀。
「Scaling Law 即将撞墙。」这一论断的一大主要依据是高质量数据不够用了
《Why We Think》。 这就是北大校友、前OpenAI华人VP翁荔所发布的最新万字长文—— 围绕“测试时计算”（Test-time Compute）和“思维链”（Chain-of-Thought，CoT），讨论了如何通过这些技术显著提升模型性能。
“这不仅仅是尴尬，这太令人心碎了。”没想到，AI圈的“瓜田”能精彩到这个地步。
AI红利已兑现，然后呢？又是一年财报季，AI毫无悬念成为互联网企业高频提及的关键词。
你有没有这样的烦恼：辛辛苦苦写完一篇公众号文章，想转发到小红书，却要再花大量时间制作3:4比例的精美图片？作为一个小红书小号拥有者（小1万粉丝呢，虽然躺在那吃灰有点可惜），我深知这种痛苦。每次想着要做几张图片就头大，甚至因此放弃了不少内容的二次分发。
现在大部分的AI工具都在推崇“一句话帮你生成xxx”，它们致力于提供快速答案、自动化任务，甚至替代人类的思考过程。然而，我们认为思考是人类最重要的权利，人类不应该把这个权利让渡给AI，因此我们开发了知己Aletheia。
硅谷终极野心：AI+机器人吞噬全球六十万亿美元工资；马斯克、盖茨、Hinton等科技大佬同声预言，白领到蓝领都将被算法与机械手臂取代。这场变革的背后，是提高生活水平的美好愿景，还是少数人掌控生产资料的逐利游戏？
这篇文章，写的我眼睛疼，真的。。。