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近年来，「scaling」是计算机视觉研究的主角之一。随着模型尺寸和训练数据规模的增大、学习算法的进步以及正则化和数据增强等技术的广泛应用，通过大规模训练得到的视觉基础网络（如 ImageNet1K/22K 上训得的 Vision Transformer、MAE、DINOv2 等）已在视觉识别、目标检测、语义分割等诸多重要视觉任务上取得了令人惊艳的性能。
AI服务器与传统服务器相比，究竟有何独特之处？ 在当今社会，人工智能的应用场景愈发广泛，如小爱同学、天猫精灵等AI服务已深入人们的生活。随着人工智能时代的来临，AI服务器也开始在社会各行业发挥重要作用。那么，AI服务器与传统服务器相比，究竟有何独特之处？为何AI服务器能在人工智能时代中逐渐取代普通服务器，成为主流呢？
刚刚，Anthropic 宣布在理解人工智能模型内部运作机制方面取得重大进展。
「这份访谈的每一秒都是精华。」最近，图灵奖得主 Geoffrey Hinton 的一个访谈视频得到了网友的高度评价。
它们不仅仅是技术的展示，更是AI赋能千行百业的生动例证。
AI 生产力的未来会是什么样子？全世界都在等待微软的答案。
不创新，死路一条 字节跳动，已无法再低调。 • 外媒报道，字节跳动2023年营收1100亿美元，可能超过腾讯、逼近Meta； • TikTok在美国渡劫，作为增长引擎的海外业务遭遇不确定性； • 字节跳动在AI竞赛上显得“迟钝”，公司内部“到2023年才开始讨论GPT”；
英伟达正在宣传其Grace Hopper的异构计算框架正在被分布于世界各地的9台超算系统所使用，共同实现了惊人的 200 exaflops的AI计算能力。这表明英伟达正在为世界上一些更强大的人工智能系统供货，已经开始取代AMD和英特尔在高性能计算领域的地位。
微软昨夜刚上演了一波AI PC革命，今天又全是Copilot。而最让人意外的，竟是奥特曼本人登台预告了下一代模型将会带来新的模态和整体智能。
持续生存，持续雕花