为了给大模型找语料,有人开始进行“互联网考古”
为了给大模型找语料,有人开始进行“互联网考古”过去一年,AI大模型无疑是科技行业中最亮眼的主角,从FAAMG到BAT、再到一众初创企业,无数优秀的大脑、海量的资源都投入到了这个有望解放人类生产力的赛道中。
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过去一年,AI大模型无疑是科技行业中最亮眼的主角,从FAAMG到BAT、再到一众初创企业,无数优秀的大脑、海量的资源都投入到了这个有望解放人类生产力的赛道中。
作为大模型领域的明星创业公司,月之暗面融资后套现的新闻引发广泛关注和非议。
大模型落地有多火,从业者吴炳坤深有体会。
IT之家 5 月 6 日消息,据新加坡“联合早报”报道,新加坡国立大学医院近日开建消化系统健康中心,该中心将于 2025 年上半年竣工,整合了一系列 AI 技术,旨在重点提升消化系统疾病的早期疾病检测、精确诊断、治疗和预防标准。
4月下旬,台积电发布了一种新版本4nm制程工艺——N4C,计划在2025年上线量产。这款工艺产品的核心价值是降低了成本。
大模型发展至今早已火成了一个「概念」。
没想到,自 2012 年 AlexNet 开启的深度学习革命已经过去了 12 年。
机器如何能像人类和动物一样高效地学习?机器如何学习世界运作方式并获得常识?机器如何学习推理和规划……
随着 Llama 3 发布,未来大模型的参数量已飙升至惊人的 4000 亿。尽管每周几乎都有一个声称性能超强的大模型出来炸场,但 AI 应用还在等待属于它们的「ChatGPT 时刻」。其中,AI 智能体无疑是最被看好的赛道。
对于烟雾等动态三维物理现象的高效高质量采集重建是相关科学研究中的重要问题,在空气动力学设计验证,气象三维观测等领域有着广泛的应用前景。通过采集重建随时间变化的三维密场度序列,可以帮助科学家更好地理解与验证真实世界中的各类复杂物理现象。