微软打破Decoder-Only架构!大幅降低GPU内存需求,网友:把Llama3 70B弄20GB GPU上运行
微软打破Decoder-Only架构!大幅降低GPU内存需求,网友:把Llama3 70B弄20GB GPU上运行微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构——
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微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构——
Richard Sutton 在 「The Bitter Lesson」中做过这样的评价:「从70年的人工智能研究中可以得出的最重要教训是,那些利用计算的通用方法最终是最有效的,而且优势巨大。」
刚刚提出了KAN的MIT物理学家Max Tegmark和北大校友刘子鸣,又有一项重磅研究问世了!团队发现,它们用AI发现了物理学中的新方程,从此,AI很可能被引入物理学研究领域,帮助人类物理学家做出全新的发现。
人类大脑皮层,可以以纳米级分辨率建模了!
尽管苹果在生成式 AI 方面的进展没有像谷歌、Meta 和微软等竞争对手那样高调,但该公司一直在进行相关研究,其构筑新生态的思路总是显得与众不同。
在机器学习社区中,ICLR (国际学习表征会议)是较为「年轻」的学术会议,它由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办。但 ICLR 很快就获得了研究者的广泛认可,并且在 AI 圈拥有了深度学习会议「无冕之王」的称号。
传统 LLM-based AI Agent 运维平台在复杂应用开发方面存在一定局限 ,复旦大学人工智能创新与产业研究院(AI³)徐盈辉研究员与 AI2Apps 团队打造的 AI2Apps 可视化集成开发环境集成了工程级的开发工具,覆盖 AI Agent 完整开发周期,具有完全开放的扩展性,并自带浏览器沙盒环境,借鉴 Figma 的理念
腾讯科技讯 作为搜索领域无可争议的霸主,谷歌改变了我们生活的方方面面,从日常琐事到工作事务,再到我们的沟通方式。多年来,谷歌一直是互联网的窗口,为我们提供大量知识和信息,但如今,随着其他类似平台的崛起,谷歌可能不再是我们寻找答案的首要选择。那么,面对这样的挑战,谷歌又将如何应对?
“用智能,开启无限可能” 2024惠普商用AI战略暨AI PC新品发布会在北京盛大举行。
随着生成式 AI 模型掀起新一轮 AI 浪潮,越来越多的行业迎来技术变革。许多行业从业者、基础科学研究者需要快速了解 AI 领域发展现状、掌握必要的基础知识。