


„Sister Wood': Teslas Training zur künstlichen Intelligenz – eine „Gewinner-ergreift-alle'-Chance
Cathie Wood, die „hölzerne Schwester“, sagte kürzlich, dass Tesla das erste Unternehmen sein wird, das landesweit eine Plattform für selbstfahrende Taxis einführt, wenn es ihm gelingt, die Ausbildung im Bereich der künstlichen Intelligenz zu steigern.
Elon Musk, CEO von Tesla (TSLA.O), sagte im Mai dieses Jahres, dass die Gewinnspanne von Robotertaxis bis zu 70 % oder mehr betragen könnte.
Ark Investment Company, ein Unternehmen im Besitz von „Moujie“, ist von Teslas Entwicklung der künstlichen Intelligenz überzeugt. Das Unternehmen evaluierte am Freitag Möglichkeiten für auf künstlicher Intelligenz basierende Projekte beim Elektroautohersteller.
Frank Downing, ein Analyst bei Ark Investment Company, sagte auf sozialen Plattformen, dass, wenn Tesla das Ziel erreichen kann, seine Trainingskapazitäten für künstliche Intelligenz zwischen 2021 und 2024 auf 100 Exaflops (zig Milliarden) zu steigern, das Unternehmen die KI-Trainingskapazitäten des Unternehmens verbessern wird dürften mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 273 % wachsen.
Wood kommentierte diese Einschätzung: „Im Erfolgsfall wird diese unglaubliche Rechengeschwindigkeit die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass Tesla das erste Unternehmen wird, das landesweit eine Plattform für selbstfahrende Taxis einführt
.“Ihrer Meinung nach ist dies eine KI-gesteuerte Chance, durch die Erzielung von SaaS-ähnlichen Gewinnmargen zu gewinnen. Ein gesundes SaaS-Software-as-a-Service-Unternehmen sollte den Indikator erfüllen, dass die Summe aus Wachstumsrate und Gewinnspanne 40 % erreicht
Tang Ning gab in dem Beitrag an, dass Tesla am Tag der künstlichen Intelligenz 2022 damit rechnet, seinen ersten selbst entwickelten Supercomputer Dojo ExaPOD im ersten Quartal 23 in Produktion zu bringen. Mit der Zeit wird Palo Alto Engineering die Anzahl der ExaPODs am Der Hauptsitz wird auf sieben erweitert.Wenn die neue Rechenleistung vollständig auf Dojo und nicht auf einer Mischung aus Dojo + NVIDIA basiert, ist die entsprechende Leistung von 300.000 A100 nur weniger als ein Teil der erwarteten Rechenleistung von NVIDIA, basierend auf den gesamten A100 SXM-Lieferungen in den letzten 12 Monaten. Das Technologiemedium NextPlatform schätzt den Umsatz der verschiedenen Server-GPUs, die Tesla durch Dojo hinzufügt/ersetzt, auf 350.000, und Downing geht davon aus, dass es sich bei den meisten davon um A100-Modelle handeln wird, da die H100-Modelle in letzter Zeit stark angestiegen sind.
Am AI Day 2022 schätzte Tesla, dass 4 Dojo-Schränke (0,4 Exaflops) 4.000 A100 (1,2 Exaflops) für die automatische Etikettierung ersetzen könnten. Möglich wird dies durch die von Tesla erwartete Steigerung der Rechendichte und Softwareoptimierung. Entweder ist es ihnen nicht gelungen, die von ihnen erwartete Optimierung zu erreichen, oder die Trainingsfähigkeiten im Jahr 2024 könnten sogar noch höher sein als in der Tabelle dargestellt (in Bezug auf A100-äquivalente Fähigkeiten).
Quelle: Finanzindustrie
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Was? Wird Zootopia durch heimische KI in die Realität umgesetzt? Zusammen mit dem Video wird ein neues groß angelegtes inländisches Videogenerationsmodell namens „Keling“ vorgestellt. Sora geht einen ähnlichen technischen Weg und kombiniert eine Reihe selbst entwickelter technologischer Innovationen, um Videos zu produzieren, die nicht nur große und vernünftige Bewegungen aufweisen, sondern auch die Eigenschaften der physischen Welt simulieren und über starke konzeptionelle Kombinationsfähigkeiten und Vorstellungskraft verfügen. Den Daten zufolge unterstützt Keling die Erstellung ultralanger Videos von bis zu 2 Minuten mit 30 Bildern pro Sekunde, mit Auflösungen von bis zu 1080p und unterstützt mehrere Seitenverhältnisse. Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass es sich bei Keling nicht um eine vom Labor veröffentlichte Demo oder Video-Ergebnisdemonstration handelt, sondern um eine Anwendung auf Produktebene, die von Kuaishou, einem führenden Anbieter im Bereich Kurzvideos, gestartet wurde. Darüber hinaus liegt das Hauptaugenmerk darauf, pragmatisch zu sein, keine Blankoschecks auszustellen und sofort nach der Veröffentlichung online zu gehen. Das große Modell von Ke Ling wurde bereits in Kuaiying veröffentlicht.

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Letzte Woche wurde OpenAI inmitten der Welle interner Kündigungen und externer Kritik von internen und externen Problemen geplagt: - Der Verstoß gegen die Schwester der Witwe löste weltweit hitzige Diskussionen aus - Mitarbeiter, die „Overlord-Klauseln“ unterzeichneten, wurden einer nach dem anderen entlarvt – Internetnutzer listeten Ultramans „ Sieben Todsünden“ – Gerüchtebekämpfung: Laut durchgesickerten Informationen und Dokumenten, die Vox erhalten hat, war sich die leitende Führung von OpenAI, darunter Altman, dieser Eigenkapitalrückgewinnungsbestimmungen wohl bewusst und hat ihnen zugestimmt. Darüber hinaus steht OpenAI vor einem ernsten und dringenden Problem – der KI-Sicherheit. Die jüngsten Abgänge von fünf sicherheitsrelevanten Mitarbeitern, darunter zwei der prominentesten Mitarbeiter, und die Auflösung des „Super Alignment“-Teams haben die Sicherheitsprobleme von OpenAI erneut ins Rampenlicht gerückt. Das Fortune-Magazin berichtete, dass OpenA
